换手率：：换手率”也称“周转率”，指在一定时间内市场中股票转手买卖的频率，是反映股票流通性强弱的指标之一。在中国：成交量/流通股本×100%）股票分为可在二级市场流通的社会公众股和不可在二级市场流通的国家股和法人股两个部分。股票的换手率越高，意味着该只股票的交投越活跃，人们购买该只股票的意愿越高，属于热门股；反之，股票的换手率越低，则表明该只股票少人关注，属于冷门股一般情况，大多股票每日换手率在1
前言所谓量化交易，个人理解，就是将投资理念，仓位管理等定量的表达出来，之后通过代码的方式，通过 程序去代替人去实现交易。相比主观交易，量化交易的有点很多，譬如，可以避免投资者因为心理因素 而导致错误的操作；在大量市场行情推送过来的时候，可以快速处理金融数据；利用策略回测，可以测 试投资策略是否可行等，当然，量化交易也会有其自身的弱点，譬如，在面对极端情况下，如果程序没 有设计好，没有
鄙人在所有文章中，一再强调成交量分析之于股价技术分析的最重要意义，而分析成交量最重要的工具，鄙人认为莫过于对量比和换手率数据的分析，在《与黑马作伴的选股流程》一文中，就曾谈到了量比，这是一个研究成交量的最有效率的重要秘密武器，下面做个详细介绍。 不论哪一种看盘软件，当你查阅个股时，除了图谱更重要的就是查看萤幕右侧的资料框，它是反映个股即时的区，在这个区的上方是
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2023-11-25 11:11:15
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# Python中的换手率计算及可视化
在金融投资中，换手率是一个非常重要的指标，它反映了证券交易的活跃程度。换手率越高，代表该证券的交易频繁度越高，市场的流动性也越好。在本文中，我们将介绍如何使用Python计算和可视化换手率，并通过代码示例来演示具体的操作步骤。
## 什么是换手率
换手率是指某一时期内证券的平均交易量与总发行量的比率，通常以百分比表示。计算公式如下：
$$
\text
原创
2024-03-20 07:04:26
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汇率换算V1.0案例描述：设计一个汇率换算器程序，其功能是将外币换算成人民币，或者相反案例分析：分析问题：分析问题的计算部分；确定问题：将问题划分为输入、处理及输出部分；设计算法：计算部分的核心（输出 = 输入 / 汇率）；上机实验：1 """
2 作者：李舵
3 功能：汇率兑换
4 版本：1.0
5 日期：2019/4/8
6 """
7
8 # 汇率
9 USD_VS_RMB = 6.77
1
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2024-09-13 06:30:39
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通常我们写一个简单的http通达信收费接口,接口时常用flask，这次用点不一样的。FastAPI是一个快速的Web框架，需Python6以上，安装方法：pipinstallfastapiuvicorn是一个基于asyncio开发的一个轻量级高效的web服务器框架。需python3以上，安装方法：pipinstalluvicorn。
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2023-05-17 21:11:25
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python这是个很强大的第三方库，原理是解析通达信的.dat底层数据。没错，我说的就是老少皆宜，平时看盘下单的通达信软件。现在只需要在python里面安装第三方库，就可以获取到原始交易数据了。
获取行情数据的代码是这样的，返回数据可以是list格式，也可以是dataframe格式。
from pytdx.hq import
TdxHq_APIapi = TdxHq_API()
# 数据获取接
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2023-08-06 09:42:52
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# Python爬取通达信数据
## 1. 简介
本文将教会入门开发者如何使用Python爬取通达信数据。通达信是一款股票行情软件，通过爬取通达信数据，我们可以获取股票的实时行情、历史数据等信息。
## 2. 爬取流程
下面是爬取通达信数据的整个流程：
```mermaid
sequenceDiagram
participant 开发者
participant 通达信软件
原创
2023-11-02 05:51:10
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最近想做一个关于用一些指数基金与余额宝组成的简单 风险-无风险 投资组合的实验计算，发现通达信之类的行情软件并没有提供完整的余额宝收益信息，如通达信仅有年化收益率的数据，并没有万份收益的数据。因此考虑利用 Python 做一个小的爬虫程序获取相关数据。数据来源简单的搜索了一下，发现网上推荐的网站多数指向一个叫理财收益网 的网站，这里的较为详细的数据，不过这个网站的数据仅仅提供到2016年的12月底
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2024-02-03 11:19:49
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MyTT
MyTT是您量化工具箱里的瑞士军刀，精炼而高效，它将通达信,同花顺,文华麦语言等指标公式indicators,最简移植到Python中,核心库单个文件，仅百行代码,实现和转换同花顺通达信所有常见指标MACD,RSI,BOLL,ATR,KDJ,CCI,PSY等,全部基于numpy和pandas的函数封装，简洁且高性能，能非常方便的应用在各自股票股市技术分析，股票自动程序化交易,数字货币BT
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2023-11-04 23:10:21
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# Python 实现量比和换手率的指南
在金融市场中，量比和换手率是两个重要的指标，可以帮助我们分析股票的流动性和交易活跃度。对于刚入行的小白来说，学习如何用Python来计算这些指标是一个重要的第一步。以下是实现的完整流程和代码示例。
## 流程步骤概览
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------------|
原创
2024-09-04 05:11:41
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对成交量进行分析是实际操作中的一个重要方面，由于流通盘大小不一，成交金额的简单比较意义不大。在考察成交量时不仅要看成交股数的多少，更要分析换手率的高低。周换手率是指在一周时间里个股的换手情况，也就是一周内各个交易日换手率的累计。换手率的变化分析应该说远比其他技术指标比较和形态的判断更为可靠。换手率的高低不仅体现出在特定时间内一只股票换手充分与否的程度和交投的活跃状况，更重要的是，它还是判断和衡量多
第一次尝试，参照：http://www.xiaoyunyun.net/index.php/archives/53.html 和 在绑定DLL环节失败了第二次尝试：参照：https://zhuanlan.zhihu.com/p/5698198681.修改VS2019，勾选 windows10 SDK2. 用Visual studio 打开 “TestPluginTC
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2023-08-01 17:22:23
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“换手率”也称“周转率”，指在一定时间内市场中股票转手买卖的频率，是反映股票流通性强弱的指标之一。 定义
英文:
Turnover Rate
换手率的计算公式为：
换手率=某一段时期内的
成交量
/发行总股数×100% （在我国：成交量/流通总股数×100%）
举例
例如，某只股票在一个月内成交了2000万股，而该股
# 计算基金换手率的Python实用指南
在基金投资领域，换手率是一个重要的指标，它反映了一只基金买入和卖出的活跃程度。换手率越高，说明基金的交易频率越高，可能意味着管理团队的投资策略更为积极。在这篇文章中，我们将学习如何使用Python来计算基金的换手率，并通过示例代码和图标帮助您更好地理解其计算过程。
## 什么是基金换手率？
基金换手率是指在一定时期内，基金所持有的资产被买入和卖出的比
方案一：读取分钟数据，在2020年后都正常，2020年前的年显示错误。方案二：根据二进制前两段拿到日期分时，解决了方案一中时间错误问题。解决方案：将方案一和方案二进行整理，得到如下代码import struct,os,pickle
import pandas as pd
import math
# 根据二进制前两段拿到日期分时
def get_date_str(h1, h2) -> str
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2023-06-26 12:51:58
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一、引子通达信商品指数一共有23个，如下图所示：如果想获取历史数据，只需要通过通达信的数据下载和导出功能即可，现在我们需要获取这23个指数的实时数据，通过导出功能就没有办法了。在最初的阶段，考虑的是合成的逻辑，即找到每一个指数的成份股，计算出对应的加权指数后再进行算术平均来计算对应的指数。这种方法的好处是每一样都可以算出来，缺点是总是有一点点误差，可能是商品指数的加权应该有一种修正逻辑，并且由于每
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2023-10-10 22:34:51
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## 实现Python通达信数据的流程
为了实现Python通达信数据的获取，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 安装tushare库 |
| 2 | 导入tushare库 |
| 3 | 使用tushare的get_k_data函数获取通达信数据 |
| 4 | 对数据进行处理和分析 |
下面将逐步介绍每一步需要做什么
原创
2023-07-31 10:56:39
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# 通达信数据获取指南
在金融行业，获取数据是分析与决策的基础，通达信作为一种广泛使用的股票分析软件，提供了丰富的金融数据。本教程将帮助你使用Python获取通达信数据，适合刚入行的小白学习使用。
## 流程概述
下表展示了获取通达信数据的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------
本篇仅介绍指定股票的数据拉取，批量拉取将在之后的教程中进行介绍，首先你需要安装BaoStock，参见往期教程：如何使用Python安装BaoStock?该数据是从2015年开始的，优点是可以用Python直接调用。如果你想获得更全的日线数据，请参照教程用通达信获取(这个会比较麻烦，需要每天手动维护)：如何免费轻松获得最完整可靠的股票期货等历史数据?周K线数据分为不复权，前复权和后复权三种，你根据自
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2024-02-25 14:50:51
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