01 引言

qstock量化分析庫(kù)和教程自發(fā)布以來(lái)已經(jīng)有一段時(shí)間了,。收到不少讀者的反饋,，希望在qstock上添加更多的實(shí)用功能和案例研究,。在回應(yīng)這些反饋的同時(shí)，公眾號(hào)也一直在努力改進(jìn)現(xiàn)有的功能和教程內(nèi)容,。我們的目標(biāo)是為用戶提供更全面,、更實(shí)用、更易于理解的量化分析工具和教程,，以滿足他們不斷變化的需求,。相信在不久的將來(lái)，qstock將會(huì)成為您的最佳選擇,。

下面將為大家分享如何利用qstock進(jìn)行量化復(fù)盤(pán)分析和實(shí)時(shí)自動(dòng)化盯盤(pán),。

02 量化復(fù)盤(pán)

開(kāi)市前或收盤(pán)后了解一下可能影響當(dāng)日走勢(shì)的重大利好和利空，比如外圍漲跌,，大宗商品,、原油等等，下面結(jié)合qstock的數(shù)據(jù)接口，為大家提供一個(gè)量化復(fù)盤(pán)的思路框架,。

• 擇時(shí)跟蹤：期指,、指數(shù)（滬深300和創(chuàng)業(yè)板等）、全球股市（標(biāo)普和納斯達(dá)克等）,、商品期貨等,；
• 板塊跟蹤：持倉(cāng)個(gè)股所在板塊、熱點(diǎn)板塊,、權(quán)重板塊,；
• 消息跟蹤：持股跟蹤、關(guān)注個(gè)股,、板塊龍頭跟蹤；
• 資金流跟蹤：查看個(gè)股和行業(yè)板塊資金流向,；
• 漲跌停和龍虎榜數(shù)據(jù)：查看漲跌停個(gè)股,，了解漲跌停原因，分析市場(chǎng)賺錢效應(yīng),、進(jìn)一步挖掘龍虎榜數(shù)據(jù),。

導(dǎo)入qstock包

import qstock as qs

01 財(cái)經(jīng)新聞

新聞資訊數(shù)據(jù)
qs.news_data(news_type=None,start=None,end=None,code=None):

news_type:新聞?lì)愋停篶ctv'或'新聞聯(lián)播'；'js'或'金十?dāng)?shù)據(jù)',；'stock' 或'個(gè)股新聞' 不輸入?yún)?shù),，默認(rèn)輸出財(cái)聯(lián)社電報(bào)新聞數(shù)據(jù)。

start:起始日期,，如'20220930',不輸入默認(rèn)當(dāng)前最新日期

end:結(jié)束日期,，如'20221001'，不輸入默認(rèn)當(dāng)前最新日期

stock：個(gè)股代碼,，個(gè)股新聞時(shí)需輸入該參數(shù)

財(cái)聯(lián)社電報(bào)新聞

#默認(rèn)參數(shù)輸出財(cái)聯(lián)社電報(bào)新聞數(shù)據(jù)
txt=qs.news_data('js')
txt_list=''.join(list(txt.content.apply(lambda s:str(s))))
txt_list=txt_list.replace('金十?dāng)?shù)據(jù)','').replace('據(jù)聯(lián)合聲明：','').replace('表示','')
#使用jieba處理分詞并轉(zhuǎn)為詞云格式數(shù)據(jù)
c_data=qs.cloud_data(txt_list)
qs.chart_wordcloud(c_data)

新聞熱點(diǎn)關(guān)鍵詞是“油氣”,，而近期油氣板塊啟動(dòng)，特別是原油期貨瘋漲,。

個(gè)股新聞

#使用個(gè)股新聞接口
df=qs.stock_news('福晶科技')
df.head()

02 市場(chǎng)整體走勢(shì)

指數(shù)跟蹤一方面是確認(rèn)市場(chǎng)整體趨勢(shì),，行情向好時(shí)操作概率更高；另一方面是防止大跌,，出現(xiàn)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),。

A股指數(shù)

A股指數(shù)滬深300和創(chuàng)業(yè)板指數(shù)即可，二者分別代表了大盤(pán)藍(lán)籌和中小成長(zhǎng)股整體走勢(shì),。在指數(shù)趨勢(shì)向上時(shí),，重倉(cāng)持有少操作，在指數(shù)趨勢(shì)向下時(shí),，重個(gè)股,，清倉(cāng)。下面給出的是修正K線圖，連續(xù)紅色代表上漲趨勢(shì),，連續(xù)綠色代表下跌趨勢(shì),。

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

滬深300指數(shù)修正K線圖

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

創(chuàng)業(yè)板指數(shù)修正K線圖

外盤(pán)指數(shù)

外盤(pán)指數(shù)一般看美股，主要是標(biāo)普500和納斯達(dá)克指數(shù),。

qs.HA_kline(qs.get_data('標(biāo)普500')[-250:])

qs.HA_kline(qs.get_data('納斯達(dá)克')[-250:])

全球指數(shù)漲跌幅對(duì)比

#常見(jiàn)的全球指數(shù)名稱
global_indexs=['sh','cyb','恒生指數(shù)','道瓊斯','標(biāo)普500','納斯達(dá)克','英國(guó)富時(shí)100','法國(guó)CAC40','德國(guó)DAX30','日經(jīng)225','韓國(guó)KOSPI',
               '澳大利亞標(biāo)普200','印度孟買SENSEX','臺(tái)灣加權(quán)','俄羅斯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='全球指數(shù)最近250日累計(jì)漲幅'
print(f'期間統(tǒng)計(jì)：{start_date}至{end_date}')
#qs.bar(rets,title=title)

期間統(tǒng)計(jì)：2022年04月20日至2023年03月31日

期貨行情

關(guān)注期貨行情,，一個(gè)是關(guān)注當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況（尤其是大宗商品），另一個(gè)是查看關(guān)聯(lián)概念個(gè)股,。

#獲取期貨最新行情
df=qs.realtime_data('期貨')[['名稱','漲幅']][:20]
qs.bar(df,x='名稱',y='漲幅')

#獲取期貨最新行情
df=qs.realtime_data('期貨')[['名稱','漲幅']][-10:]
qs.bar(df,x='名稱',y='漲幅')

ETF基金漲跌情況

#獲取ETF最新行情指標(biāo)
df=qs.realtime_data('ETF')
#查看前幾行
df.head(15)

03 資金流情況

資金流看個(gè)股和板塊,，值得注意的是不同交易軟件對(duì)資金流入流出的計(jì)算存在一定差異，這里所謂的資金流入數(shù)據(jù)也是滯后的,，僅供參考,，需要結(jié)合個(gè)股和板塊走勢(shì)來(lái)看，一般一兩天的資金流動(dòng)噪音較大,，持續(xù)幾天或幾周的資金凈流入才參考價(jià)值,。

#個(gè)股20日資金流數(shù)據(jù)
df=qs.ths_money('個(gè)股',n=20).sort_values('凈額(萬(wàn))',ascending=False)
df

#行業(yè)板塊10日資金流數(shù)據(jù)
df=qs.ths_money('行業(yè)',n=10).sort_values('凈額(億)',ascending=False)
df

04 漲跌停情況

漲跌停板數(shù)據(jù)反映的是市場(chǎng)的賺錢效應(yīng)或恐慌情緒，具有助漲助跌的功能,，也常成為主力操作個(gè)股的借力的工具,。經(jīng)過(guò)長(zhǎng)時(shí)間盤(pán)整后放量漲停的個(gè)股值得關(guān)注。

#獲取當(dāng)前最新交易日
latest_date=qs.latest_trade_date().replace('-','')
#漲停個(gè)股
up_df=qs.limit_pool('u',latest_date)
print(f'漲停板個(gè)股數(shù)量：{len(up_df)}')
if len(up_df)<1:
    print('今日沒(méi)有漲停個(gè)股,，市場(chǎng)賺錢效應(yīng)較差,，請(qǐng)保持高度謹(jǐn)慎！')
#跌停個(gè)股
down_df=qs.limit_pool('d',latest_date)
print(f'跌停板個(gè)股數(shù)量：{len(down_df)}')
if len(down_df)>10:
    print('當(dāng)前跌停個(gè)股很多,，請(qǐng)保持高度謹(jǐn)慎,！')
elif len(down_df)>5:
    print('當(dāng)前跌停個(gè)股較多，請(qǐng)保持謹(jǐn)慎')

漲停板個(gè)股數(shù)量：24
跌停板個(gè)股數(shù)量：1

up_df.head()

05 股票龍虎榜數(shù)據(jù)

qs.stock_billboard()

龍虎榜數(shù)據(jù)與漲跌板數(shù)據(jù)類似,，是短期炒作個(gè)股的風(fēng)向標(biāo),，短線愛(ài)好者可以深入挖掘龍虎榜的信息。

03 盤(pán)中看盤(pán)

借助qstock的數(shù)據(jù)接口,，可以對(duì)全市場(chǎng)個(gè)股進(jìn)行掃描,，通過(guò)量比排行，量比和漲幅靠前的具有突破形態(tài)的加入自選準(zhǔn)備跟蹤,。觀察北向資金流向,，漲停板家數(shù)，漲跌比家數(shù),，以及板塊與板塊之間的聯(lián)動(dòng)情況,，前一日的熱點(diǎn)是否有持續(xù)性等。

01個(gè)股量比榜

按照量比進(jìn)行排名,，查看漲幅介于3%-9%之間的個(gè)股,，還可以加入其他條件進(jìn)行篩選,，如市盈率和最新價(jià)格等。

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

02 行業(yè)概念板塊

#獲取東方財(cái)富行業(yè)板塊實(shí)時(shí)漲跌幅數(shù)據(jù)
data=qs.realtime_data('行業(yè)板塊')[['名稱','漲幅']]
data['權(quán)重']=abs(data['漲幅'])
#注意去掉漲幅為0的值,，否則會(huì)報(bào)錯(cuò)
data=data[data['漲幅']!=0]
params={'data':data,'label':['名稱'],'weight':'權(quán)重','value':'漲幅'}
qs.treemap(**params)

#獲取東方財(cái)富概念板塊實(shí)時(shí)漲跌幅數(shù)據(jù)
data=qs.realtime_data('概念')[['名稱','漲幅']]
data['權(quán)重']=abs(data['漲幅'])
data=data[data['漲幅']!=0]
params={'data':data,'label':['名稱'],'weight':'權(quán)重','value':'漲幅'}
qs.treemap(**params)

03 實(shí)時(shí)交易盤(pán)口異動(dòng)數(shù)據(jù)

獲取交易日實(shí)時(shí)盤(pán)口異動(dòng)數(shù)據(jù),，相當(dāng)于盯盤(pán)小精靈。realtime_change(flag=None):

flag：盤(pán)口異動(dòng)類型,，默認(rèn)輸出全部類型的異動(dòng)情況,。可選：['火箭發(fā)射', '快速反彈','加速下跌', '高臺(tái)跳水', '大筆買入', '大筆賣出', '封漲停板','封跌停板', '打開(kāi)跌停板','打開(kāi)漲停板','有大買盤(pán)','有大賣盤(pán)', '競(jìng)價(jià)上漲', '競(jìng)價(jià)下跌','高開(kāi)5日線','低開(kāi)5日線', '向上缺口','向下缺口', '60日新高','60日新低','60日大幅上漲', '60日大幅下跌'] 上述異動(dòng)類型分別可使用1-22數(shù)字代替,。

df=qs.realtime_change('60日新高')
#查看前幾行
df

04 自動(dòng)盯盤(pán)

假設(shè)要對(duì)自選股和指數(shù)進(jìn)行盯盤(pán),，又不想一直盯著交易軟件，我們可以使用python編程,，基于qstock的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接口構(gòu)建一個(gè)盯盤(pán)腳本文件,，然后使用windows系統(tǒng)的任務(wù)計(jì)劃程序，實(shí)現(xiàn)在交易日的交易時(shí)間進(jìn)行自動(dòng)化盯盤(pán)和提醒,。由于篇幅所限,，代碼此處省略， 完整代碼分享在Python金融量化知識(shí)星球上,。
while True:
pass
#代碼此處省略，
#具體看Python金融量化知識(shí)星球
# 休眠10秒,，再次獲取數(shù)據(jù)
time.sleep(10)

實(shí)現(xiàn)交易日時(shí)間自動(dòng)打開(kāi)并運(yùn)行盯盤(pán)腳本文件,，當(dāng)觸發(fā)設(shè)置條件時(shí)會(huì)發(fā)出語(yǔ)言提醒。