用python监控A股股票波动并发送预警邮件

随着中国金融市场的发展，越来越多的中国人拥有了股票，特别是一些高收入的程序员和高级白领，往往都持有一定数量的股票，但是每时每刻人工盯盘还是很困难的，而且会被罚工资。。。。。。

而且随着量化交易的流行，程序化的股票交易已经越来越普通，作为个人投资者也可以拥有自己的量化交易系统，虽然我们散户想要调用券商的实盘交易接口有一定的难度，也存在安全风险，但是设计一个量化交易系统，由程序实时监测股票波动并发送预警邮件是具有可行性的。下面是我用python写的一个例子。

import tushare as ts#导入tushare模块，这是一个获取股票各种信息一个很常用的开源项目
import datetime
import time
import pandas as pd
import os
import sys
#导入纯文本邮件发送模块，这个模块可以参考网上的一些资料自己写一个适合自己的模块
import my_email as me

我采用的python环境是Anaconda这个最常用的数据分析平台，这个平台自带了很多数据分析用到的模块，不需要我们自己一个个去找，很方便，能让我们把更多的时间花在数据分析本身上。为了保证程序的可用性和简洁性，采用类封装所有函数和变量。

class monitor:           #monitor类period = 0            #一段时间长度，如5分钟extent = 0          #一段时间内瞬时跌幅，如5分钟内涨跌幅day_extent = 0       #日跌幅day_range = 0          #日波动幅度code = []                #股票代码数组filebagPath = ''          #工作路径

初始化函数

    def __init__(self,code,period,extent,day_extent,day_range):      #初始化函数self.is_tradetime()               #首先进行验证，当前时间是否为交易时间self.code = code                 #初始化股票代码数组self.period = period             #初始化一段时间，设定时间长度self.extent = extent             #设定涨跌幅self.day_extent = day_extent             #初始化日最大涨跌幅self.day_range = day_range               #初始化日内股票最大振幅path = os.getcwd()                         #得到当前工作目录today_date = datetime.datetime.strftime(datetime.datetime.today(),'%Y%m%d')     #得到今日日期，格式为“YYYYmmdd"self.filebagPath = path + r'\monitor\%s'%today_date                #建立以今日日期为名的文件路径，用来存储分笔数据if os.path.exists(self.filebagPath):             #判断文件夹是否已存在passelse:os.makedirs(self.filebagPath)               #不存在就新建该文件

判断是否交易时间的函数。

    #判断当前是否交易时间的函数，方法是隔5秒获取一次实时分笔数据，如果获取的两次数据的时间一样则说明当前不是交易时间，程序终止def is_tradetime(self):trade_time1 = datetime.datetime.strptime(ts.get_realtime_quotes('sh')['time'][0],'%H:%M:%S')time.sleep(5)trade_time2 = datetime.datetime.strptime(ts.get_realtime_quotes('sh')['time'][0],'%H:%M:%S')if trade_time1 == trade_time2:print('当前不是交易时间!!!')sys.exit()

监控股票波动的主函数。

    def monitor(self):               #主函数for item in code:               #新建对应code的csv文件来存储实时分笔数据filePath = self.filebagPath + r'\%s.csv'%itemif os.path.exists(filePath):       #如果文件已存在则用原来的passelse:data = ts.get_realtime_quotes(item)data.to_csv(filePath,encoding = 'gbk',index=False)count = 0                  #count用来记录抓取的次数while 1:         #循环try:now_data = ts.get_realtime_quotes(code)                     #一次性获取code数组里所有股票的实时分笔数据for i in range(0,len(now_data)):                    #把获取到的实时分笔数据一一对应的存入对应的股票代码的.csv文件now_code = now_data['code'][i]filePath = self.filebagPath + '\%s.csv'%now_codeif list(pd.read_csv(filePath,encoding='gbk')['time'])[-1] == now_data['time'][i]:    #如果新获取的数据和本地最新数据重合则放弃更新passelse:            #不重合就更新对应代码的csv文件now_data.loc[i:i].to_csv(filePath,mode = 'a',header = None,encoding = 'gbk',index=False)used_data = pd.read_csv(filePath,encoding='gbk').head(20*self.period)      #tushare每3s更新一次实时分笔数据，所以每分钟对应20次数据self.__judge(used_data)                #判断对应股票是否满足预设的条件except:passcount = count + 1                  #抓取数+1print('执行第%s次monitor程序!!!'%count)time.sleep(2)                 #延时2s，因为tushare每3S更新一次数据，所以太频繁的抓取数据没有意义

判断对应code股票是否满足预设条件的函数。

    def __judge(self,used_data):                 #判断是否满足条件函数flag = 0                        #股票是否达到预警条件的标准标志，未达到为0，达到为1if max(used_data['price']) - min(used_data['price']) > self.extent:         #判断是否满足时间周期内的涨跌幅flag = 1if used_data['price'][len(used_data) - 1] > used_data['price'][0]:      #如果后来的股票价格高就是涨text_add = '%s 分钟涨幅超%s%%!!!'%(self.period,self.extent)else:                         #如果后来的股票价格低就是跌text_add = '%s 分钟跌幅超%s%%!!!'%(self.period,self.extent)if 100*(used_data['price'][len(used_data) - 1] - used_data['pre_close'][0])/used_data['pre_close'][0] > self.day_extent:#判断当前日涨幅是否达到预设条件flag = 1text_add = '当前涨幅超%s%%!!!'%(self.day_extent)elif 100*(used_data['price'][len(used_data) - 1] - used_data['pre_close'][0])/used_data['pre_close'][0] < -1*self.day_extent:#判断当前涨跌幅是否达到预设条件flag = 1text_add = '当前跌幅超%s%%!!!'%(-1*self.day_extent)if 100*(used_data['high'][len(used_data) - 1] - used_data['low'][len(used_data) - 1])/used_data['pre_close'][0] > self.day_range:#判断当前振幅是否达到预设值flag = 1text_add = '当日振幅达到%s%%!!!'%(-1*self.day_range)if flag == 1:now_change = (int(list(used_data['price'])[-1]) - int(list(used_data['pre_close'])[-1]))/int(list(used_data['pre_close'])[-1])text = '%s %s %s 当前涨跌幅%s%% 开盘价%s 当前价格%s  总金额%s亿 时间%s' \%(list(used_data['code'])[-1],list(used_data['name'])[-1],text_add,round(now_change,2) \,list(used_data['open'])[-1],list(used_data['price'])[-1],used_data['amount'][0],used_data['time'][0])#邮件要发送的文本信息me.email(text)                                 #发送邮件，该模块可以根据自己的需要在网上找一个this_code = used_data['code'][0]print(this_code)self.code.remove(this_code)           #将对于股票移出股票数组，避免重复预警if len(self.code) == 0:                     #如果code数组里没有了股票就终止程序print('所有code对应的股票全部达到预定条件并发送了预警邮件!!!')sys.exit()

试验代码。

if __name__ == '__main__':code = ['000958','002384','000063','000810','000988','002031','600601','000802','600405','002673',  \'000831','601319', '002413', '601162','002115','000066','600677','002256','600624','002054', \'002156', '601519','300205','600536', '000563','601108', '600213']                   #我的自选股mo = monitor(code = code,period = 5,extent = 5,day_extent = 8,day_range = 10)#设定条件为5分钟内涨跌幅超过5%，日涨跌幅超过8%，日振幅超过10%mo.monitor()              #执行程序

以上就是监控A股波动并发送预警邮件的所有程序，如果觉得对你有用的话就点个赞吧。
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