前言
Python凭借其开发效率高和功能强大的特性，在众多编程语言中脱颖而出，成为大数据时代的分析利器。
据我多年的领悟，编程语言只是一种按照人的意图去实现特定功能的高效工具而已，程序化所实现的核心决策功能依然需要人工智慧来支撑，在量化投资交易领域，投资者所思考的交易逻辑是非常重要，正所谓重剑无锋，大巧不工（真正的剑技不是要依靠剑锋，而是个人的修行，投资也是如此，投资者的素养最为重要），因此应当把80%的时间与精力放到投资模型构建的思考上，20%的时间与精力放到编程实现上。
即将走上量化投资交易的你，工欲善其事，必先利其器，将Python作为量化投资交易的首选语言，无疑是最为明智的，余生很短，请跟我一起用python！
思路
在量化交易方面，通过计算机程序自动实现股票盯盘与找到买卖信号，应该是很多人都比较向往的吧。但九层之台，起于累土，千里之行，始于足下，只有打下坚实的基础，将各个知识点逐一突破后加以综合运用，才能构建自己完整的量化交易体系。
今天就从量化交易最基础的入门知识点讲起，通过Python程序，编写股票价格实时盯盘的机器人，当股价触发一定的涨幅条件时，自动发送电子邮件或短信通知到投资者，这一场景可运用于平时喜欢炒股，但是没有时间盯盘的股民朋友。
通过该文章的学习，读者可以掌握对证券（包括股票和基金）实时价格的获取、电子邮件发送、程序定时运行和程序打包成exe文件等知识点。
盯盘机器人的工作流程图及效果图
为便于让各位读者从全局观了解整个程序运行的逻辑，特将流程图绘制如下：
1. 程序工作流程图
2. 股价监控的效果
例如： 2021年7月19日，所监控的目标股票三峡能源（证券交易代码：600905）因某时点的涨跌幅达到监控水平线，自动触发邮件提醒，通过邮件方式告知投资者当前价格，涨跌幅和盈亏情况等数据，效果如下图所示。
代码实现
1. 需要安装的第三方库及简要介绍
这里首先为大家介绍一下，本文需要用到的若干Python库。
- Tushare：一个免费、开源的python财经数据接口包，通过该库的get_realtime_quotes（code）的方法(code为目标证券的交易代码，包括股票和ETF基金的交易代码都可以)，可以返回股票的当前报价和成交信息，返回值的数据类型为DataFrame，该DataFram包括name(证券名称),open(今日开盘价),pre_close(昨日收盘价),price(当前价格)...time(时间）等，根据本次需求，仅需要部分维度即可，其他的维度，读者可以自行通过print()打印方式查看所有的维度信息。
- pandas：数据分析的核心库，因为调用Tushare库的get_realtime_quotes（code）方法返回DataFrame数据类型，所以需要该库对返回数据进行操作。
- schedule：在证券交易中的制度中，有交易和休市时间，要实现程序的定时运行，该库必不可少，详见程序部分对该库用法的介绍。
- smtplib：该库主要实现电子邮件的发送。
- sys：在交易日的15:00以后已经闭市，为避免资源的浪费，此时可以调用sys.exit()方法实现程序的自动退出。
- pyinstaller：用该库可以将程序打包成可执行的exe格式文件，便于程序的运行。
以上所需的第三方库，可以使用pip指令完成安装即可。
2. 程序代码实现
① 编写获取当前证券价格信息的方法
def get_now_jiage(code):
df = ts.get_realtime_quotes(code)[['name','price','pre_close','date','time']]
return df
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其中参数code为目标股票的交易代码，例如股票名称为“三峡能源”的证券交易代码为“600905”。调用Tushare的get_realtime_quotes(‘600905’)方法，即可返回一个DataFrame类型的数据，根据功能需要，我们只需要获取name(股票名称)、price(当前价格)、pre_close(昨日收盘价)、date(价格对应的日期)和time(价格对应的时间)即可。
编写好该方法后，主需要传递目标股票的交易代码至get_now_jiage方法，即可获取需要的数据。
② 编写判断是否在交易时间段内的方法
在每个交易日，股票交易的时间为09:30-11:30,13:00-15:00，早上9:30程序开始监控，可以通过schedule来实现（后面讲解），在11:30-13:00之间的午间休市时间内，为避免造成资源浪费，就不必调用Tushare接口的数据，该时间段我们可以称为暂停交易时间。判断是否在暂停交易时间段的方法编写如下：
def pd_ztjytime():#判断是否是交易时间
now_time = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
now_datetime = datetime.datetime.strptime(now_time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
d1 = datetime.datetime.strptime(datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d') + ' 11:30:01', '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
d2 = datetime.datetime.strptime(datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d') + ' 13:00:00', '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
delta1 = (now_datetime - d1).total_seconds()
delta2 = (d2-now_datetime).total_seconds()
if delta1>0 and delta2>0 : #在暂停交易的时间内
return True #在暂停的交易时间范围内，返回 True
else:
return False #不在暂停的交易时间范围内，返回 False
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③ 编写监控股价的主体运行程序
该模块作为股价监控与计算涨跌幅，判断是否发送通知的核心程序，为了与早间9:30定时运行程序的模块相配合，故该模块写成独立的方法，完整程序如下：
def do_programe(code):
if pd_ztjytime()==False: #判断是否在暂停交易的时间范围内
info=get_now_jiage(code) #调用方法获取当前的DataFrame
now_jiage=float(info['price'][0]) #获取现价
name=info['name'][0] #获取证券名称
pre_close=float(info['pre_close'][0]) #获取昨日收盘价
riqi=info['date'][0] #获取现价对应的日期
sj=info['time'][0] #获取价格对应的时间
now_zdie=round((now_jiage-pre_close)/pre_close*100,2) #计算现在的涨跌幅
all_zdie=round((now_jiage-cbj)/cbj*100,2) #计算股票持有期间内总的涨跌幅，其中cbj为购买时候的成本价，需要约定全局变量
now_shizhi=round(shuliang*now_jiage,2) #计算股票现在的市值，其中shuliang为购买股票的数量，需要约定为全局变量
ykui=round(now_shizhi-cbj*shuliang,2) #计算股票现在总的盈亏
if (abs(now_zdie)>=3 and abs(now_zdie)<3.09) or (abs(now_zdie)>=6 and abs(now_zdie)<6.05) or (abs(now_zdie)>=9 and abs(now_zdie)<9.1) : #判断现在的涨跌幅是否在目标范围内
email_comment = []
email_comment.append('<html>')
email_comment.append('<b><p><h3><font size="2" color="black">您好：</font></h4></p></b>')
email_comment.append('<p><font size="2" color="#000000">根据设置参数，现将监控到'+name+'('+str(code)+')的证券价格异动消息汇报如下：</font></p>')
email_comment.append('<table border="1px" cellspacing="0px" width="600" bgcolor=' + color_bg_fg + ' style="border-collapse:collapse">')
email_comment.append('<tr>')
email_comment.append('<td align="center"><b>序号</b></td>')
email_comment.append('<td align="center"><b>购买单价</b></td>')
email_comment.append('<td align="center"><b>持股数</b></td>')
email_comment.append('<td align="center"><b>现价</b></td>')
email_comment.append('<td align="center"><b>现涨跌幅</b></td>')
email_comment.append('<td align="center"><b>总涨跌幅</b></td>')
email_comment.append('<td align="center"><b>现市值</b></td>')
email_comment.append('<td align="center"><b>盈亏额</b></td>')
email_comment.append('<td align="center"><b>异动时间</b></td>')
email_comment.append('</tr>')
email_comment.append('<tr>')
email_comment.append('<td align="center">'+str(1)+'</td>')
email_comment.append('<td align="center">'+str(cbj) + '</td>')
email_comment.append('<td align="center">' + str(shuliang) + '</td>')
email_comment.append('<td align="center">' + str(now_jiage) +'</td>')
email_comment.append('<td align="center">' + str(now_zdie) + '%</td>')
email_comment.append('<td align="center">' + str(all_zdie) + '%</td>')
email_comment.append('<td align="center">' + str(now_shizhi) + '元</td>')
email_comment.append('<td align="center">' + str(ykui) + '元</td>')
email_comment.append('<td align="center">' + str(riqi) +' '+str(sj) +'</td>')
email_comment.append('</tr>')
email_comment.append('</table>')
email_comment.append('<p><font size="2" color="black">祝：股市天天红，日日发大财！</font></p>')
email_comment.append('</html>')
send_msg = '\n'.join(email_comment)
send_Email(email_add[0], send_msg)
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在上述程序中，判断是否发送通知的判断语句为：
if (abs(now_zdie)>=3 and abs(now_zdie)<3.1) or (abs(now_zdie)>=6 and abs(now_zdie)<6.1) or (abs(now_zdie)>=9 and abs(now_zdie)<9.1)
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上述if判断语句表示现在涨跌幅的绝对值在3%（含）至3.1%（不含）（使用绝对值可以同时兼顾涨和跌的幅度），或6%（含）至6.1%（不含），或9%（含）至9.1%（不含）之间时，便通过发送电子邮件的形式发送通知，具体的涨跌幅触发参数读者可以自行修改。
电子邮件发送的关键程序为：
send_Email(email_add[0], send_msg)
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其中，email_add为列表形式，可以存放多个接收通知的电子邮件地址，此例中仅设置一个接收地址，全局变量email_add=['......']，故获取该地址的程序为email_add[0]。send_msg即为要发送的邮件内容，邮件内容使用列表email_comment进行添加，这里发送的邮件格式为html格式，使用html格式是为了方便绘制表格。html文件的开头应当是,而结尾则是与之配对的，其中绘制表格的标签是<table>及配对的</table>,表格行的标签是<tr>,而列的标签则是<td>。
发送电子邮件send_Email方法的程序如下：
def send_Email(Email_address, email_text):
from_addr = '*****' #发出电子邮件的地址
password = '*****' #发出电子邮件的密码
title = '股票价格异动监控消息-' + datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') #电子邮件的标题
msg = MIMEText(email_text, 'html', 'utf-8') #电子邮件的格式是HTML
msg['From'] = from_addr
msg['To'] = Email_address
msg['Subject'] = title
try:
server = smtplib.SMTP_SSL('smtp.qq.com', 465)
server.login(from_addr, password) # 发送邮件
server.send_message(msg)
server.quit()
# print(Email_address+' send success!')
#send_info.append(Email_address + ' send success!\n')
except Exception as e:
a+1
# print(e)
#send_info.append(e + '\n')
#send_info.append(Email_address + ' send failed!\n')
# print(Email_address+' send failed!')
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from_addr为发件人的邮箱地址，而password则是发件人的授权码，这里需要根据实际情况进行修改和填写。
另外，程序中的：
server = smtplib.SMTP_SSL('smtp.qq.com', 465)
是选择QQ邮箱的SMTP服务器地址smtp.qq.com，默认端口为465，如果是其他邮箱，则应该进行相应的服务器和端口号进行修改。
如何获取发件人的授权码呢？以QQ邮箱为例说明：
第一步：登录QQ邮箱，单击顶部的“设置”链接，然后单击“账户”标签，如下图所示。
第二步：在“账户”选项卡中向下滚动，直到看到如下图所示的选项，单击“POP3/SMTP服务”右侧的“开启”链接，如下图所示。
第三步：单击“开启”链接后，会有一个验证密保的过程。按照页面中的说明，向指定号码发送指定内容的手机短信，发送完毕后单击页面中的“我已发送”按钮，会弹出一个框，里面就包含SMTP授权码，把它复制并存储起来，方便以后调用。
④ 编写调用do_programe(code)的监控程序
为了实现主体程序的调用，编写run()方法如下所示：
def run():
while True:
do_programe('600905')
now_time=datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
d1 = datetime.datetime.strptime(now_time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
d2 = datetime.datetime.strptime(datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')+' 15:00:00', '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
delta = d2 - d1
if delta.total_seconds()<=0:
sys.exit()
time.sleep(1)
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⑤ 编写每天9点30分开始监控的主程序
为了实现每个交易日交易时点开始监控，需要的程序如下所示：
if __name__ == '__main__':
schedule.every().day.at("09:30").do(run)
while True:
schedule.run_pending()
time.sleep(1)
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⑥ 程序打包与自动运行
当编写完程序以后，就需要通过打包的形式把程序转化为exe格式，该格式下的程序可以点击或者设置自动运行，打包的库是pyinstaller ，使用命令pyinstaller -w -F程序路径\程序名.py 即可。其中-w表示生成的exe文件运行时不出现黑色的DOS界面，我们只需要该程序 “悄悄” 在后台运行即可。
为了实现程序在电脑开机的时候自动运行，可以将生成的exe文件复制到windwos系统的Startup文件夹下，点击windows的开始菜单-所有程序，找到“启动”或者“Startup”的文件夹，将exe文件复制到该文件夹内，每次开机，电脑就可以自动运行该监控程序。
因为程序运行不出现任何界面，为了查看程序是否在运行，可以用快捷键“Ctrl Alt Delete”的快捷键打开任务管理器，在进程里面可以查看到“股票监控.exe”（这里的文件名是作者改的文件名）的文件，表明程序在监控中。
展望
该程序只是设置了一只股票来作为简单功能实现的案例，仍然有一定的改进空间，说明如下：
一是在实践中，往往都是构建一个股票池（数只股票）来动态监测股价和自动判断交易时点（比如MACD，均线,KDJ指标等），往往需要结合数据库技术，才能便于灵活构造股票池。
二是对于发送短信的功能，本文中并未做介绍，仅介绍了电子邮件，其实短信通知的思路和邮件的思路一致。如果要实现免费发短信功能，读者可以在twilio 网站上（https://www.twilio.com）上注册和调用相应功能即可，读者可以再网上搜索。
三是关于Tushare数据接口，本文中用的是Tushare老的接口API，目前官方主要维护的是Tushare Pro接口，相应的调用功能要达到一定的积分才可以，但是相比其他收费接口，Tushare是属于业界的良心之作，关于Tushare Pro，参考的网址详见https://waditu.com/document/2。
四是其他商业的量化接口，可以推荐聚宽量化接口，大约有半年左右的免费试用期，但是免费过后，每个月还是有几千元的收费，读者可选择使用聚宽网址https://www.joinquant.com/view/community/list?listType=1。
五是关于爬虫获取证券交易数据，现在证券交易数据比较丰富的网站有东方财富、同花顺、新浪财经以及和讯网等。通过爬虫也可以获取相应的数据，但是应当注意的是，像本文中每个交易日每秒钟调用一次API，如果用爬虫来实现，就不理想，因为调用太频繁可能触发网站的反爬虫机制。
六是该程序设置的是在本地计算机上自动开机运行，在程序不断优化和增加功能后，感兴趣的读者可以了解购买云服务器部署监控程序。