python flask开发的简单基金查询工具

Grizelda ·
更新时间:2024-09-21
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项目地址:

1) 启动方法

2) web查看方法

3) 功能说明:

4) 展示:

代码

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}')

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软件开发网其它相关文章!



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