证券 Python 实战指南

本文将从多个方面详细阐述证券 Python 的应用。首先，解答标题问题。

一、证券数据获取

1、使用 tushare 库获取股票基本信息。

import tushare as ts

df = ts.get_stock_basics()
print(df.head())

2、使用 jqdatasdk 库获取股票历史数据。

from jqdatasdk import *
import datetime

auth('账号', '密码')

df = get_price('000001.XSHE', start_date='2020-01-01', end_date=datetime.date.today(), frequency='daily')
print(df.head())

3、使用 easyquotation 库获取实时行情数据。

from easyquotation import *

quotation = Quotation()
quotation.real(['000001', '000002', '000003'])
print(quotation.stocks)

二、数据分析与可视化

1、使用 pandas 库进行数据清洗和处理。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('stock_data.csv')
df = df.dropna()
print(df.head())

2、使用 matplotlib 库进行数据可视化。

import matplotlib.pyplot as plt

df.plot(x='date', y='close', title='Stock Price')
plt.show()

3、使用 seaborn 库进行数据分析。

import seaborn as sns

sns.boxplot(x='industry', y='pe_ratio', data=df)
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()

三、策略回测与优化

1、使用 bt 库进行策略回测。

import bt

sma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(df['close'], period=10)
bt_strategy = bt.Strategy('SMA', [bt.algos.SelectWhere(df['close'] > sma),
                                 bt.algos.WeighEqually(),
                                 bt.algos.Rebalance()])
bt_backtest = bt.Backtest(bt_strategy, df)
bt_result = bt.run(bt_backtest)
bt_result.plot()
plt.show()

2、使用 optuna 库进行参数优化。

import optuna

def objective(trial):
    w1 = trial.suggest_uniform('w1', 0, 1)
    w2 = trial.suggest_uniform('w2', 0, 1)
    w3 = trial.suggest_uniform('w3', 0, 1)
    return w1 + w2 + w3

study = optuna.create_study(direction='maximize')
study.optimize(objective, n_trials=100)
print(study.best_params)

3、使用 pyfolio 库进行策略评估和风险分析。

import pyfolio as pf

returns = bt_result['SMA'].returns
pf.create_full_tear_sheet(returns)

四、交易执行与自动化

1、使用 easytrader 库进行模拟交易。

from easytrader import api

user = api.use('ths')
user.prepare(user='用户名', password='密码', comm_password='通讯密码')
user.buy('000001', price=10.0, amount=100)

2、使用 apscheduler 库进行交易策略定时执行。

from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler

scheduler = BlockingScheduler()

@scheduler.scheduled_job('cron', day_of_week='mon-fri', hour='9-15', minute='*/5')
def execute_strategy():
    user.buy('000001', price=10.0, amount=100)

scheduler.start()

3、使用 dingtalkchatbot 库进行交易提醒通知。

from dingtalkchatbot.chatbot import DingtalkChatbot

webhook = '钉钉机器人 Webhook'
chatbot = DingtalkChatbot(webhook)
chatbot.send_text(msg='交易提醒：买入 000001 股票', at_mobiles=['手机号'])

五、风险管理与监控

1、使用 riskfolio-lib 库进行风险分析。

import riskfolio as rp

portfolio = rp.Portfolio(returns)
portfolio.plot_corr_heatmap()
plt.show()

2、使用 smtplib 库发送风险警报邮件。

import smtplib
from email.mime.text import MIMEText

msg = MIMEText('风险警报：您的投资组合风险超过预设阈值！', 'plain', 'utf-8')
msg['From'] = '发件人邮箱'
msg['To'] = '收件人邮箱'
msg['Subject'] = '风险警报'
smtp = smtplib.SMTP('smtp.163.com')
smtp.login('发件人邮箱', '邮箱密码')
smtp.sendmail('发件人邮箱', '收件人邮箱', msg.as_string())
smtp.quit()

六、量化交易与人工智能

1、使用 sklearn 库进行机器学习模型训练。

from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
model = svm.SVC()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
print('Accuracy: ', accuracy_score(y_test, y_pred))

2、使用 tensorflow 库进行深度学习模型训练。

import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10)

3、使用 prophet 库进行时间序列预测。

from prophet import Prophet

df = df.rename(columns={'date': 'ds', 'price': 'y'})
model = Prophet()
model.fit(df)
future = model.make_future_dataframe(periods=365)
forecast = model.predict(future)
model.plot(forecast)
plt.show()

七、实时行情推送与监测

1、使用 pytdx 库获取实时行情数据。

from pytdx.hq import TdxHq_API

api = TdxHq_API()
api.connect('服务器地址', 端口)
data = api.get_security_quotes([(0, '000001'), (1, '600001')])
print(data)

2、使用 websocket 库进行实时行情推送。

import websocket

def on_message(ws, message):
    print(message)

ws = websocket.WebSocketApp('行情推送地址', on_message=on_message)
ws.run_forever()

3、使用 telegram 库进行行情推送到 Telegram。

from telegram import Bot

bot = Bot('Telegram 机器人 Token')
bot.send_message(chat_id='聊天 ID', text='行情推送：000001 最新价格为 10.0 元')

以上是关于证券 Python 的应用的一些示例代码和说明。