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
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
|
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
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
|
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}')
|
以上就是python flask开发的简单基金查询工具的详细内容，更多关于python 基金查询工具的资料请关注服务器之家其它相关文章！
原文链接：https://github.com/guodongggg/fund