概述
今天是除夕夜,祝大家春节快乐!阖家欢乐!万事如意!骑牛冲天!
不少小伙伴准备趁着春节假期,好好结合书本消化下股票量化分析工具V2.0代码。
这样可以把自己的分析思路量化到工具中,来年大干一番!
我了解到很多小伙伴已经跑通V2.0工具了,我也收集了下移植过程中出现的问题,写了一篇帮助文档。链接地址在知识星球主题或者异步社区课程的留言区都可以看到。
分享定制案例
这里我分享一个更改的案例,是从我知识星球的会员中获悉的。
需求是在V2.0工具的“条件选股”页,导入通达信下载的沪深A股全市场数据,作为选股的数据。
这份数据内容蛮丰富的,包括了全部股票当天的价格数据、财务数据、资金流入流出数据等等。
下载下来是excel格式,我们另存为csv格式即可。
接下来我们一步步来实现导入功能和条件过滤。
(1) 找到QTYX/ApiData/Csvdata.py文件。改下load_pick_data()函数,主要是改pd.read_csv接口内的参数:
参数usecols指定的是读取的列,norw指定的是行数。
由于列比较多,可以事先用list(my_df.columns)语句打印出来,经过筛选作为usecols参数的内容。
(2) 找到tran_col字典变量,这个变量是显示表格的列名的。改成如下:
由于内容比较多,可以事先用dict(zip(xx.columns, xx.columns)语句打印出来,经过筛选作为tran_col字典的内容。
(3) 找到filter字典变量,这个变量是显示下拉框内条件选项的。改成我们要作为条件过滤的内容:
(4) 需要注意的是:作为条件过滤那列的内容,要保证是float类型,如果是string类型是会出错的;文件的编码格式要保证为utf-8格式,否则在导入的时候是会出错的。
导入后的显示效果如下:
条件选股后的效果如下:
以上就是基于股票分析工具V2.0,二次更改为适合自己的量化工具的一个场景。
案例代码已经上传知识星球,感兴趣的小伙伴可以去试试!!!
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最后
以上就是娇气红牛为你收集整理的通达信全市场数据导入指南—基于股票量化分析工具V2.0!的全部内容,希望文章能够帮你解决通达信全市场数据导入指南—基于股票量化分析工具V2.0!所遇到的程序开发问题。
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