一. 前言
这段时间在忙一件 "大事" 。 对于炒股的兄弟 ,或多或少都知道十一期间发生了什么,也大概感受到了股市的残酷。
先说说自己 ,我一度从盈利 30%
到年初一下砍到亏损 30%
.
然后到国庆后第一天接近成本线
,再到又亏到成本线以下
。来来回回 ,真的痛苦。
如果你也炒股 ,时候会有这样的感觉 :
- 买的股票总是先亏 ,然后一直到回本的路上
- 每次一接近成本线 ,上涨就停止了 ,开始慢慢下跌
- 股票一不关注 ,下次再关注就发现涨的很高了
- 连续涨了几天收不住手 ,结果涨的都跌回去
- 自己明知道有一些股票规律 ,但是就是管不住自己
其实这些的根本解决方案就是 : 股市里面需要绝对的理智 ,才能避免自己变成韭菜。
二. 想让自己变成一个没有感情的机器
一般情况下 ,我们是无论如何都绕不开一点 :是人就会有情绪 ,就会产生冲动 ,也会遗漏东西!
如果一个人真能面面俱到 ,控制情感 ,那么这钱就该它赚。 但是显然大部分人没有这个能力 ,所以后面就逐步出现了 量化 的概念。
基于这个思路 ,我希望能有个软件能代替我成为一个没有感情的机器 ❗❗
于是 ,这个项目就诞生了 ,我只是一个业余的 Python 开发 ,本身也没有量化经验,所以这个项目并不具有太大的专业性。
它的最大目的就是 : 把我个人作为一个韭菜的经验具象化。比如 :
- 不要过于贪婪,高抛低吸,不要指望一直涨,涨停股第二天没有接着涨5个点以上就需要抛
- 正常股票获利 10% 以上就考虑减持
- 亏本股票亏损 10% 以上就要考虑割肉
- 当对一个股票的底没有确定的把握的时候,不要连续加仓
- 。。。。。。。
当然还有很多很多 ,总的来说 ,赚钱的机会多的是 ,但是一旦亏了本金那就什么都没了
三. 对项目的构思
3.1 技术框架
- 定位是一个桌面端的应用 ,桌面界面基于 PyQT6
- 界面美化使用的是 : QFluentWidgets
- 量化接口使用 : tushare
- 图表使用 :Apache ECharts
第一步 : 关于界面的选择
主要的操作 API 都在 Python 侧 ,作为小应用 ,专门做前后端分离没必要 ,所以采用了 PyQT 作为前端界面。
PyQT 本身是开源的 ,只要不作为商用,问题是不大的。 但是 PyQT 的界面美观度有限 ,虽然有极大的扩展性(通过QSS) ,但是对于新手来说成本太高。
所以找到了第二个框架 : QFluentWidgets 。 这是一个很好用的界面工具 , 非常美观,其开源的部分已经能满足我所有的需求。
第二步 : 量化 API 的选择
我之前的文档里面就一直在探索 API 的选择。 总的来说主要是两个方向 :
- 成品 API : 包括商用的东方财富和雪球的 API ,这种简单方便,但是收费贵。 然后就是开放性质的 tushare。 这个框架其实也是收费的 ,通过积分来决定接口权限,免费的部分已经能满足我的一期需求。
- 爬虫拉取 : 通过爬虫拉取 Sina 财经和其他财经的信息
关于这两个我是混合使用的, 爬虫主要为了弥补成品中非免费的部分。
第三步 : 数据的存储和展示
数据存储
使用的就是原生的 SQLite ,之前有在文档里面介绍过 ,性能还是很不错的 ,我这个小应用完全足够。
而报表使用的是 echarts ,这个是JS前端框架 ,所以会用到 QWebEngineView 对前端页面进行集成。
3.2 初期效果展示
一期功能主要包括三个 :
- 股票管理 : 股票购买价格 ,预期盈利价格 , 最大止损比例 , 风险等级 ,股票其他价格信息
- 日线行情 : 最高点 ,最低点 ,每日涨跌幅,也就是软件里面能看到的
- 风险评估 : 包括当前股票的一些风险 ,以及风险的等级
总结一下
目前这个项目还在调试阶段 ,从上面的截图就能看到很多地方是有遗漏的。
等后面基本通畅了 ,就会开放源码 ✌✌✌✌
最后的最后 ❤️❤️❤️👇👇👇
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