浙商银行软件测试面试

根据提供的引用内容，浙商银行软件测试面试的具体流程和问题可能会有所不同。但一般来说，银行的软件测试面试会涉及以下几个方面：

1. 技术能力：面试官可能会问关于软件测试的基本概念、测试方法和工具的问题。例如，他们可能会问你如何编写测试用例、如何进行功能测试和性能测试，以及你熟悉的测试工具和框架。

2. 项目经验：面试官可能会询问你在以往的项目中的具体测试经验。他们可能会问你参与过的项目类型、你在项目中承担的角色和责任，以及你在项目中遇到的挑战和解决方案。

3. 自我介绍：面试官可能会要求你简要介绍自己，包括你的教育背景、工作经验和技能。他们可能会问你为什么选择软件测试作为职业，并询问你对软件测试的理解和看法。

4. 沟通能力：银行的软件测试岗位通常需要与开发人员、产品经理和其他团队成员进行有效的沟通和协作。因此，面试官可能会评估你的沟通能力和团队合作能力。

5. 面试者提问：面试官通常会给你提供机会提问。你可以询问关于岗位职责、团队文化、晋升机会等方面的问题，以更好地了解该岗位和公司。

请注意，以上只是一般情况下的面试内容，具体的面试流程和问题可能会因公司和岗位要求而有所不同。

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好的，以下是使用Python量化投资库backtrader进行探索性回测的代码示例，包括SMA和RSI两种指标，以浙商银行股票（股票代码为601916）为例：

import backtrader as bt
import backtrader.feeds as btfeeds
from datetime import datetime

# 创建策略类
class MyStrategy(bt.Strategy):
    params = (
        ('sma_period', 20),   # SMA指标的时间周期
        ('rsi_period', 14),   # RSI指标的时间周期
    )

    def __init__(self):
        self.sma = bt.indicators.SMA(period=self.params.sma_period)   # 创建SMA指标
        self.rsi = bt.indicators.RSI(period=self.params.rsi_period)   # 创建RSI指标

    def next(self):
        if self.sma > self.data.close:
            self.buy()   # 当SMA上穿股价时买入
        elif self.sma < self.data.close:
            self.sell()   # 当SMA下穿股价时卖出
        if self.rsi > 70:
            self.sell()   # 当RSI超过70时卖出
        elif self.rsi < 30:
            self.buy()   # 当RSI低于30时买入

# 加载数据
cerebro = bt.Cerebro()

data = btfeeds.YahooFinanceData(dataname='601916.SS', fromdate=datetime(2010, 1, 1), todate=datetime(2021, 1, 1))
cerebro.adddata(data)

# 添加策略
cerebro.addstrategy(MyStrategy)

# 设置初始资金100000人民币
cerebro.broker.setcash(100000.0)

# 设置交易手续费为0.1%
cerebro.broker.setcommission(commission=0.001)

# 运行回测
cerebro.run()

# 输出回测结果
print('Final Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())
cerebro.plot()

在上面的代码中，使用了backtrader库来加载浙商银行股票数据、创建策略和运行回测。策略类中，使用了SMA和RSI两种指标进行交易决策。在回测时，设置了初始资金和交易手续费，并输出了回测结果和图表。

在tushare中获取浙商银行股票的Date，Open，High，Low，Close ，Adj Close，Volume的数据并保存在Excel表格中的代码是

好的，下面是获取浙商银行股票数据并保存为Excel文件的Python代码：

import tushare as ts

# 获取浙商银行股票数据
df = ts.get_k_data('601916', ktype='D', autype='qfq', start='20200101', end='20210630')

# 选择需要的列
df = df[['date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'adj_close', 'volume']]

# 将数据保存为Excel文件
df.to_excel('浙商银行股票数据.xlsx', index=False)

其中：

- `get_k_data` 函数用于获取股票数据，参数说明如下：
- `'601916'`：浙商银行股票代码
- `ktype='D'`：数据类型为日线数据
- `autype='qfq'`：复权类型为前复权
- `start='20200101'`：数据起始日期为2020年1月1日
- `end='20210630'`：数据结束日期为2021年6月30日
- `[['date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'adj_close', 'volume']]` 选择需要的列
- `to_excel` 函数将数据保存为Excel文件，`index=False` 表示不保存行索引。