python 基金查询工具 python flask开发的简单基金查询工具

时间:2021-06-01 guodongggg 人气:0

想了解python flask开发的简单基金查询工具的相关内容吗，guodongggg在本文为您仔细讲解python 基金查询工具的相关知识和一些Code实例，欢迎阅读和指正，我们先划重点：python,基金查询,flask,基金查询，下面大家一起来学习吧。

项目地址：

https://github.com/guodongggg/fund

1) 启动方法

(非必须）修改new.csv,参照test.csv，首行为基金代码，其次为每支基金在指定日期内的操作，正值为买入金额，负值为赎回份额。具体项目参照x_alpha项目

修改code_list.json文件的prodect为你自己的基金代码，修改count为每支基金的金额，执行同级目录下的update_code_list.py,自动更新持仓百分比

执行python run.py

ps:初始化比较麻烦，我也暂时没优化，后面再说吧

2) web查看方法

打开浏览器,访问本地地址：http://127.0.0.1:8090
在线示例：http://106.12.49.205

3) 功能说明：

大盘指数实时情况查看
单支基金实时、近一周、近一月、近三月的涨跌情况
总持仓实际涨幅、预估涨幅
持仓成本图、饼状图、收益详情图（需修改new.csv)
线性回归图例
外链天天基金页面
外链头条大V号
外链微博大V号
外链比特币
外链薅羊毛页面

4) 展示:

代码

涉及代码过多，不便全部放出，请自行下载项目查看，放出部分代码，仅供参考。

update_over_json.py 基金代码列表

import average_growth
import json
import common
import choose_api
from pathlib import Path


def over_time(detail, board):
    """
    判断当日持仓的所有基金的合计涨幅是否超过沪深300
    :param code_list: list 基金代码列表
    :return: json文件，格式如下，HS300涨幅、持仓合计涨幅、持仓涨幅是否超过沪深300
        {
            "2020-12-31": {
                "HS300": "1.91",
                "my_position": "1.35",
                "over_take": false
            },
            "2021-01-04": {
                "HS300": "1.08",
                "my_position": "1.33",
                "over_take": true
            }
        }
        ......
    """
    # 获取日期
    try:
        date = detail[0]['netWorthDate']
    except:
        date = detail[1]['netWorthDate']
    hs300 = ''
    for i in board:
        if i['name'] == '沪深300':
            hs300 = i['changePercent']

    # 判断文件是否存在，不存在则创建
    json_file_name = 'file/bj.json'
    file = Path(json_file_name)
    file.touch(exist_ok=True)

    # 此时更新的准确净值涨幅的平均值
    avg = average_growth.average_growth(detail)['average_dayGrowth']
    print('hs300:', hs300)
    print('avg:', avg)
    # 写入文件
    with open("file/bj.json", 'r+') as f:
        try:
            data = json.load(f)
            f.seek(0, 0)
            f.truncate()
        except Exception as e:
            print(e)
            data = {}
        finally:
            print(f'获取数据: {data}')
            data[date] = {
                'HS300': hs300,
                'my_position': str(avg),
                'over_take': True if float(avg) > float(hs300) else False
            }
            print(f'更新数据: {date}:{data[date]}')
            f.write(json.dumps(data, sort_keys=True, indent=4, separators=(',', ': ')))
            print(f'{json_file_name} 已更新!')


if __name__ == '__main__':
    code_list = common.get_codelist('product')
    data = choose_api.choose_api(code_list)
    detail = data['detail']
    board = data['board']
    over_time(detail, board)

nasdaq.py sina财经数据爬虫

import requests


def nasdaq():
    """
    爬取sina财经nasdaq基础数据
    :return: 构建的标准返回格式，只包含当日的数据，无历史数据
    """
    url = "http://hq.sinajs.cn/?rn=1609213839262&list=gb_$ndx"
    r = requests.get(url)
    response = r.text
    if r.status_code == 200:
        data = response.split('=')[1].split(',')
        nasdaq_data = {'name': data[0].strip('"'), 'code': '040046', 'price': data[1], 'priceChange': data[4], 'expectGrowth': data[2], 'dayGrowth': data[2], 'lastWeekGrowth': '-', 'lastMonthGrowth': '-', 'lastThreeMonthsGrowth': '-', 'date': ''}
        return nasdaq_data
    else:
        print(f'nasdaq return error: \n {response}')


if __name__ == '__main__':
    nasdaq_data = nasdaq()
    for k, v in nasdaq_data.items():
        print(f'{k}: {v}')

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