start=None

01 媒介债券市场分析与动态观察

qstock量化分析库和教程自觉布以来照旧有一段时辰了。收到不少读者的反馈，但愿在qstock上添加更多的实发愤能和案例磋商。在恢复这些反馈的同期，公众号也一直在发奋更动现存的功能和教程施行。咱们的标的是为用户提供更全面、更实用、更易于接续的量化分析器用和教程，以幽闲他们不断变化的需求。治服在不久的将来，qstock将会成为您的最好选拔。

底下将为世界共享如何欺诈qstock进行量化复盘分析和及时自动化盯盘。

02 量化复盘

开市前或收盘后了解一下可能影响当日走势的要紧利好和利空，比如外围涨跌，巨额商品、原油等等，底下相接qstock的数据接口，为世界提供一个量化复盘的想路框架。

择时追踪：期指、指数（沪深300和创业板等）、全球股市（标普和纳斯达克等）、商品期货等；板块追踪：合手仓个股方位板块、热门板块、权重板块；讯息追踪：合手股追踪、缓和个股、板块龙头追踪；资金流追踪：稽查个股和行业板块资金流向；涨跌停和龙虎榜数据：稽查涨跌停个股，了解涨跌停原因，分析市集收货效应、进一步挖掘龙虎榜数据。

导入qstock包

import qstock as qs

01 财经新闻

新闻资讯数据qs.news_data(news_type=None,start=None,end=None,code=None):

news_type:新闻类型：cctv'或'新闻联播'；'js'或'金十数据'；'stock' 或'个股新闻' 不输入参数，默许输出财联社电报新闻数据。

start:肇端日历，如'20220930',不输入默许现时最新日历

end:逼迫日历，如'20221001'，不输入默许现时最新日历

stock：个股代码，个股新闻时需输入该参数

财联社电报新闻

#默许参数输出财联社电报新闻数据
txt=qs.news_data('js')
txt_list=''.join(list(txt.content.apply(lambda s:str(s))))
txt_list=txt_list.replace('金十数据','').replace('据聚积声明：','').replace('暗示','')
#使用jieba惩办分词并转为词云阵势数据
c_data=qs.cloud_data(txt_list)
qs.chart_wordcloud(c_data)

图片债券市场分析与动态观察

新闻热门环节词是“油气”，而近期油气板块启动，特出是原油期货疯涨。

个股新闻

#使用个股新闻接口
df=qs.stock_news('福晶科技')
df.head()

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02 市集举座走势

指数追踪一方面是阐述市集举座趋势，行情向好时操作概率更高；另一方面是留意大跌，出现系统性风险。

A股指数

A股指数沪深300和创业板指数即可，二者分辨代表了大盘蓝筹和中小成长股举座走势。在指数趋势朝上时，重仓合手有少操作，在指数趋势向下时，重个股，清仓。底下给出的是修正K线图，连气儿红色代表高涨趋势，连气儿绿色代表下落趋势。

qs.HA_kline(qs.get_data('hs300')[-250:])

沪深300指数修正K线图

图片

qs.HA_kline(qs.get_data('cyb')[-250:])

创业板指数修正K线图

图片

外盘指数

外盘指数一般看好意思股，主如果标普500和纳斯达克指数。

qs.HA_kline(qs.get_data('标普500')[-250:])

图片

qs.HA_kline(qs.get_data('纳斯达克')[-250:])

图片

全球指数涨跌幅对比

#常见的全球指数称号
global_indexs=['sh','cyb','恒生指数','说念琼斯','标普500','纳斯达克','英国富时100','法国CAC40','德国DAX30','日经225','韩国KOSPI',
               '澳大利亚标普200','印度孟买SENSEX','台湾加权','俄罗斯RTS','加拿大S&P/TSX','巴西BOVESPA']
index_data=qs.get_price(global_indexs)[-250:].dropna()
start_date=index_data.index[0].strftime('%Y年%m月%d日')
end_date=index_data.index[-1].strftime('%Y年%m月%d日')
rets=(index_data/index_data.iloc[0]-1).iloc[-1].sort_values(ascending=False)
title='全球指数最近250日累计涨幅'
print(f'技能统计：{start_date}至{end_date}')
#qs.bar(rets,title=title)

技能统计：2022年04月20日至2023年03月31日

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期货行情

缓和期货行情，一个是缓和现时经济发展情况（尤其是巨额商品），另一个是稽查关系主意个股。

#取得期货最新行情
df=qs.realtime_data('期货')[['称号','涨幅']][:20]
qs.bar(df,x='称号',y='涨幅')

图片

#取得期货最新行情df=qs.realtime_data('期货')[['称号','涨幅']][-10:]qs.bar(df,x='称号',y='涨幅')

图片

ETF基金涨跌情况

#取得ETF最新行情筹划
df=qs.realtime_data('ETF')
#稽查前几行
df.head(15)

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女星于文文身份信息被倒卖！李某某、魏某某被警方处罚，细节披露

03 资金流情况

资金流看个股和板块，值得提神的是不同来回软件对资金流入流出的计较存在一定各异，这里所谓的资金流入数据亦然滞后的，仅供参考，需要相接个股和板块走势来看，一般一两天的资金流动杂音较大，合手续几天或几周的资金净流入才参考价值。

#个股20日资金流数据
df=qs.ths_money('个股',n=20).sort_values('净额(万)',ascending=False)
df

图片

#行业板块10日资金流数据df=qs.ths_money('行业',n=10).sort_values('净额(亿)',ascending=False)df

图片

04 涨跌停情况

涨跌停板数据反应的是市集的收货效应或焦躁情谊，具有助涨助跌的功能，也常成为主力操作个股的借力的器用。流程万古辰盘整后放量涨停的个股值得缓和。

#取允洽前最新往畴昔
latest_date=qs.latest_trade_date().replace('-','')
#涨停个股
up_df=qs.limit_pool('u',latest_date)
print(f'涨停板个股数目：{len(up_df)}')
if len(up_df)<1:
    print('本日莫得涨停个股，市集收货效应较差，请保合手高度严慎！')
#跌停个股
down_df=qs.limit_pool('d',latest_date)
print(f'跌停板个股数目：{len(down_df)}')
if len(down_df)>10:
    print('现时跌停个股许多，请保合手高度严慎！')
elif len(down_df)>5:
    print('现时跌停个股较多，请保合手严慎')

涨停板个股数目：24
跌停板个股数目：1

up_df.head()

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05 股票龙虎榜数据

qs.stock_billboard()

图片

龙虎榜数据与涨跌板数据相似，是短期炒作个股的风向标，短线深爱者不错深刻挖掘龙虎榜的信息。

03 盘中看盘

借助qstock的数据接口，不错对全市集个股进行扫描，通过量比排名，量比和涨幅靠前的具有冲突花样的加入自选准备追踪。不雅察北向资金流向，涨停板宗派，涨跌比宗派，以及板块与板块之间的联动情况，前一日的热门是否有合手续性等。

01个股量比榜

按照量比进行排名，稽查涨幅介于3%-9%之间的个股，还不错加入其他条目进行筛选，如市盈率和最新价钱等。

df=qs.realtime_data()
df=df.dropna().sort_values('量比',ascending=False)
df[(df['量比']>5)&(df['涨幅']>3)&(df['涨幅']<9.7)&(df['最新']<30)&(df['市盈率']>0)]

图片

02 行业主意板块

#取得东方金钱行业板块及时涨跌幅数据
data=qs.realtime_data('行业板块')[['称号','涨幅']]
data['权重']=abs(data['涨幅'])
#提神去掉涨幅为0的值，不然会报错
data=data[data['涨幅']!=0]
params={'data':data,'label':['称号'],'weight':'权重','value':'涨幅'}
qs.treemap(**params)

图片

#取得东方金钱主意板块及时涨跌幅数据
data=qs.realtime_data('主意')[['称号','涨幅']]
data['权重']=abs(data['涨幅'])
data=data[data['涨幅']!=0]
params={'data':data,'label':['称号'],'weight':'权重','value':'涨幅'}
qs.treemap(**params)

图片

03 及时来回盘口异动数据

取得往畴昔及时盘口异动数据，终点于盯盘小精灵。realtime_change(flag=None):

flag：盘口异动类型，默许输出一起类型的异动情况。可选：['火箭放射', '快速反弹','加快下落', '高台跳水', '大笔买入', '大笔卖出', '封涨停板','封跌停板', '大开跌停板','大开涨停板','有大买盘','有大卖盘', '竞价高涨', '竞价下落','高开5日线','低开5日线', '朝上缺口','向下缺口', '60日新高','60日新低','60日大幅高涨', '60日大幅下落'] 上述异动类型分辨可使用1-22数字代替。

df=qs.realtime_change('60日新高')
#稽查前几行
df

图片

04 自动盯盘

假定要对自选股和指数进行盯盘，又不想一直盯着来回软件，咱们不错使用python编程，基于qstock的及时数据接口构建一个盯盘剧本文献，然后使用windows系统的任务打算要道，杀青在往畴昔的来回时辰进行自动化盯盘和领导。由于篇幅所限，代码此处不详， 完满代码共享在Python金融量化常识星球上。while True:pass#代码此处不详，#具体看Python金融量化常识星球# 睡眠10秒，再次取得数据time.sleep(10)

杀青往畴往时辰自动大开并入手盯盘剧本文献，当触发竖立条目时会发出讲话领导。

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