掘金量化如何精准选股？

说起掘金量化如何精准选股的这个问题，相信大家也很期待，就比如说我们在量化投资中，一方面对股票的涨跌是需要灵活的去判断，才能知晓这其中有哪些是我们应该选择的股票，但是要自己去观察，也是很麻烦，那么，使用一些掘金量化工具系统就方便很多。那它是怎么进行选股呢？

其实掘金量化选股是通过Python调用Tushare库计算深证成指实时，对股票的成交量涨跌幅，主要是通过相关分析选择合适的成交量涨跌幅来计算的一种量化策略分析方法，也可以根据绘制股票的成交量涨跌幅度与当日股价的涨跌幅描绘出来。如果我们想快速的想要知道股票涨跌量化的情况，也是可以通过在股票交易接口输入策略将结果打印出来。可以思考这些掘金股票数据接口的开发文档，就能知道它是如何实现的了。

（1）查询交易所说明：

交易所	数据类型
上交所	十档行情快照（Level-2）
	委托队列（Level-2）
	逐笔成交（Level-2）
深交所	十档行情快照（Level-2）
	逐笔委托（Level-2）
	委托队列（Level-2）
	逐笔成交（Level-2）
沪深交易所	期权、可转债

（2）获取消息类型：

消息	说明
TickRecord	逐笔成交
OrderRecord	逐笔委托
OrderQueueRecord	委托队列
StockQuoteRecord	股票十档行情

（3）TickRecord （实现逐笔成交）

字段名	类型	备注
stock_exchange	uint32	证券市场，1-SH，2-SZ
stock_code	string	证券代码
created_at	int64	成交日期时间戳(毫秒)
code	string	成交编号
price	uint32	成交单价
volume	uint64	成交数量
amount	uint64	成交金额
tx_dir	uint32	交易方向：0-未知，1-买方成交，2-卖方成交
tx_kind	uint32	交易类型：0-成交，1-撤单
buy_order_seq	string	买方委托序号
sell_order_seq	string	卖方委托序号

可以在股票数据接口通过执行选股策略来获取优质的个股：

import requests；
import time；
import json；
import pandas as pd；
def fenshishuju_dfcf(daima)；

//这里我们要定义数组来区分开来，让打印结果更加详细化，实现数据接口实时抓取的数据按时间详细化分割，精准的打印出来；
if daima[:2] == "sh":
lsbl = '1.'+daima[2:]
else:
lsbl = '0.' + daima[2:]
wangzhi = "http://push2his.eastmoney.com/api/qt/stock/trends2/get?&fields1=f1%2Cf2%2Cf3%2Cf4%2Cf5%2Cf6%2Cf7%2Cf8%2Cf9" \
"%2Cf10%2Cf11%2Cf12%2Cf13&fields2=f51%2Cf52%2Cf53%2Cf54%2Cf55%2Cf56%2Cf57%2Cf58&" \
"ut=7eea3edcaed734bea9cbfc24409ed989&ndays=1&iscr=0&secid="+lsbl+ \
"&_=1643253749790"+str(time.time)
resp = requests.get(wangzhi, timeout=6)
# print (resp)

#打印请求结果的状态码
data = json.loads(resp.text)
shuju = {'日期时间': [], '最新价': [], '均价': [], '成交额': []}
for k in data['data']['trends']:
lsbl = k.split(",")
shuju['日期时间'].append(lsbl[0])
shuju['最新价'].append(lsbl[2])
shuju['均价'].append(lsbl[-1])
shuju['成交额'].append(lsbl[-2])

shuju = pd.DataFrame(shuju)
print(shuju)
return shuju

if __name__ == '__main__':
while 1:
fenshishuju_dfcf('sh603102')
time.sleep(3)

return{
}

不仅如此，在这写多掘金量化选股方面的办法还有很多，像上面的例子也能跟踪到卖出操作时显示的参数，根据卖出参数完成代码编写量化股票交易接口完成程序策略，就能自动提交下单了，不需要交易者再逐一去花时间去查看。

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