"SELECT * FROM kline WHERE symbol = %s ORDER BY date DESC LIMIT 1" 分析

时间: 2023-11-22 20:52:37 浏览: 32
这是一条 SQL 查询语句,用于从名为 "kline" 的数据表中获取最近一条记录。具体来说,它的作用是: - 使用一个占位符 %s,表示 symbol 参数未知,需要通过代码指定。 - 通过 WHERE 子句筛选符合条件的记录,其中 symbol 字段值等于提供的参数值。 - 使用 ORDER BY 子句按照 date 字段的降序排列,即最新的记录排在前面。 - 使用 LIMIT 子句限制查询结果的数量为 1 条记录。 因此,这条语句的执行结果是一个包含最新一条符合条件的记录的数据行。
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python 从mysql数据库读取tushare下载的1个股票的每日k线并比较收盘价格是否高于设置的卖出价格,并且通过ljyhis@163.com邮箱通知ljyhis@126.com

以下是一个简单的Python脚本,可以从MySQL数据库中读取股票的每日K线数据,并比较收盘价格是否高于卖出价格。如果符合条件,则通过SMTP协议发送电子邮件通知。 ```python import pymysql import smtplib from email.mime.text import MIMEText from email.header import Header # MySQL数据库连接配置 host = 'localhost' port = 3306 user = 'username' passwd = 'password' db = 'database' # 股票代码和卖出价格 symbol = '600000.SH' sell_price = 12.0 # 连接MySQL数据库 conn = pymysql.connect(host=host, port=port, user=user, passwd=passwd, db=db) cursor = conn.cursor() # 查询股票的每日K线数据 query = "SELECT * FROM kline WHERE symbol = %s ORDER BY date DESC LIMIT 1" cursor.execute(query, (symbol,)) result = cursor.fetchone() # 关闭数据库连接 cursor.close() conn.close() # 比较收盘价格和卖出价格 close_price = result[4] if close_price >= sell_price: # 发送电子邮件通知 mail_host = 'smtp.163.com' mail_port = 465 mail_user = 'ljyhis@163.com' mail_passwd = 'password' sender = 'ljyhis@163.com' receivers = ['ljyhis@126.com'] message = MIMEText('股票%s的收盘价格为%.2f,已高于卖出价格%.2f,请注意及时处理。' % (symbol, close_price, sell_price), 'plain', 'utf-8') message['From'] = Header('股票提醒', 'utf-8') message['To'] = Header('ljyhis@126.com', 'utf-8') message['Subject'] = Header('股票%s提醒' % symbol, 'utf-8') smtpObj = smtplib.SMTP_SSL(mail_host, mail_port) smtpObj.login(mail_user, mail_passwd) smtpObj.sendmail(sender, receivers, message.as_string()) smtpObj.quit() ``` 需要注意的是,需要先安装并导入pymysql和smtplib模块。另外,需要将代码中的MySQL连接配置、股票代码和卖出价格、发件人和收件人邮箱等信息替换为自己的信息。

cannot import name 'Kline' from 'pyecharts.charts'

这个错误通常是因为您的 pyecharts 版本不兼容所导致的。您可以尝试升级您的 pyecharts 版本,或者使用其他版本的 pyecharts。 您可以使用以下命令升级您的 pyecharts 版本: ``` pip install pyecharts --upgrade ``` 如果升级后仍然出现相同的错误,请尝试使用以下命令安装特定版本的 pyecharts: ``` pip install pyecharts==0.5.11 ``` 您可以根据您的项目需求选择合适的 pyecharts 版本。如果问题仍然存在,请提供更多的详细信息,以便我更好地帮助您解决问题。

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import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_csv('data.csv') # 计算收益率 data['return'] = np.log(data['close']) - np.log(data['close'].shift(1)) # 计算移动平均线 data['MA5'] = data['close'].rolling(window=5).mean() data['MA10'] = data['close'].rolling(window=10).mean() # 判断市场趋势 if data['MA5'].iloc[-1] > data['MA10'].iloc[-1]: trend = 'up' else: trend = 'down' # 趋势跟踪策略 if trend == 'up': position = 1 # 买入 else: position = 0 # 空仓 # 设置止损点和止盈点 stop_loss = 0.05 # 止损点为5% take_profit = 0.1 # 止盈点为10% # 循环进行交易 for i in range(1, len(data)): # 如果市场处于上涨趋势中,买入股票或期货等资产 if trend == 'up': # 如果收益率小于止损点,触发止损点,平仓并且空仓对冲 if data['return'].iloc[i] < -stop_loss: position = 0 trend = 'down' # 如果收益率大于止盈点,触发止盈点,平仓并且空仓对冲 elif data['return'].iloc[i] > take_profit: position = 0 trend = 'down' # 如果收益率在止损点和止盈点之间,继续持有多头仓位 else: position = 1 # 如果市场处于下跌趋势中,空仓对冲 else: position = 0 # 计算资产净值 data['net_value'].iloc[i] = data['net_value'].iloc[i-1] * (1 + data['return'].iloc[i] * position) # 绘制净值曲线 plt.plot(data['date'], data['net_value']) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Net Value') plt.title('Trend Following Strategy') plt.show()修改为币安交易所读取合约数据

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