python flask开发的简单基金查询工具

目录

• 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}')

来源：https://github.com/guodongggg/fund