thunder-trader

时间: 2023-06-06 16:01:59 浏览: 47
Thunder Trader是一款在线股票交易游戏,用户可以在虚拟股票市场中体验真实的股票交易操作。在Thunder Trader中,用户可以模拟买卖各种股票,观察股票价格波动,还可以使用各种分析工具以及阅读市场新闻等方式来分析市场趋势,制定合理的投资策略。通过不断地交易和学习,用户可以提高自己的交易技能和股票投资能力。Thunder Trader还有各种竞赛和排行榜,用户可以与其他玩家一较高低,展示自己的实力。总之,Thunder Trader是一款有趣并且能增加金融知识的股票交易游戏,也是一个体验并学习虚拟股市,提高自身金融素养的好平台。
相关问题

VersionError:版本不兼容, atrader 版本: 3.2.4.0, 支持的 Auto-Trader 版本: ('3.4.1.1.2', '3.4.1.1.3', '3.4.1.1.4', '3.4.1.1.5', '3.4.1.1.6', '3.4.1.1.7', '4.0.0.0.1', '4.0.0.0.2', '4.0.0.0.3', '4.0.0.0.4', '4.0.0.0.5'), Auto-Trader 版本: 3.2.4.3.4, 支持的 atrader 版本: ('3.2.2.10', '3.2.2.11', '3.2.2.12', '3.2.2.13', '3.2.2.14', '3.2.2.15', '3.2.2.4', '3.2.2.5', '3.2.2.6', '3.2.2.7', '3.2.2.8', '3.2.2.9', '3.2.3.1', '3.2.3.3')

这个错误提示表明你的 atrader 版本和 Auto-Trader 版本不兼容。根据错误信息,你的 atrader 版本是 3.2.4.0,但支持的 Auto-Trader 版本是 ('3.4.1.1.2', '3.4.1.1.3', '3.4.1.1.4', '3.4.1.1.5', '3.4.1.1.6', '3.4.1.1.7', '4.0.0.0.1', '4.0.0.0.2', '4.0.0.0.3', '4.0.0.0.4', '4.0.0.0.5')。同时,Auto-Trader 版本是 3.2.4.3.4,但支持的 atrader 版本是 ('3.2.2.10', '3.2.2.11', '3.2.2.12', '3.2.2.13', '3.2.2.14', '3.2.2.15', '3.2.2.4', '3.2.2.5', '3.2.2.6', '3.2.2.7', '3.2.2.8', '3.2.2.9', '3.2.3.1', '3.2.3.3')。 要解决这个问题,你需要升级 atrader 或 Auto-Trader 至兼容版本。请检查你当前使用的软件版本,并根据支持的版本列表进行升级。

trader_ppo

trader_ppo是一个交易指标中的一种类型——价格震荡百分比指标(Price Oscillator,简称PPO)。它是用来衡量价格短期和长期趋势差异的一种技术工具。 具体来说,trader_ppo由两条线组成,分别是PPO线和信号线。PPO线是通过计算两个不同时间周期(通常为12天和26天)的指数移动平均线(EMA)之间的百分比差值得出的。这个百分比差值可以反映出价格短期和长期趋势之间的差异程度。信号线则是PPO线的9天EMA。它们的交叉和相对位置可以提供买入和卖出信号。 当PPO线从下方向上穿过信号线时,被视为买入信号,表明市场可能会上涨;而当PPO线从上方向下穿过信号线时,被视为卖出信号,预示着市场可能下跌。 trader_ppo广泛应用于股票、商品和外汇等市场,是量化交易和技术分析中常用的指标之一。它可以帮助交易者捕捉价格的买卖转折点,并辅助判断市场的超买超卖情况。同时,由于trader_ppo是通过EMA计算得出的,对价格波动的反应速度较快,让交易者能够更及时地做出决策。 然而,作为一种技术指标,trader_ppo并非万能的。它只是一个工具,需要结合其他指标和交易策略一起使用。此外,市场的复杂性也意味着指标的应用结果并非总是准确的,需要交易者做好风险控制和资金管理,以防止错误决策产生重大亏损。 总的来说,trader_ppo是一种常用的交易指标,通过计算价格短期和长期趋势之间的百分比差值,可以帮助交易者捕捉市场买卖信号。然而,合理使用该指标需要综合考虑其他因素,并且进行风险控制。

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2、为下面的程序的每一行标上注释; import requests import re import pandas as pd import time import datetime url = 'http://datacenter-web.eastmoney.com/api/data/v1/get?' name_list = [] code_list = [] trader_date_list = [] close_list = [] change_rate_list = [] buy_num_list = [] result_list = [] result_df = pd.DataFrame() for page in range(1, 4): params = ( ('callback', 'jQuery112305930880286224138_1632364981303'), ('sortColumns', 'NET_BUY_AMT,TRADE_DATE,SECURITY_CODE'), ('sortTypes', '-1,-1,1'), ('pageSize', '50'), ('pageNumber', str(page)), ('reportName', 'RPT_ORGANIZATION_TRADE_DETAILS'), ('columns', 'ALL'), ('source', 'WEB'), ('clientl', 'WE'), ('filter', "(TRADE_DATE>='2021-09-17')") ) response = requests.get(url, params=params) text = response.text print(text) # re准则查找数据 name = re.findall('"SECURITY_NAME_ABBR":"(.*?)"', text) # 名称 code = re.findall('"SECURITY_CODE":"(.*?)"', text) # 股票代码 trader_date = re.findall('"TRADE_DATE":"(.*?)"', text) # 交易日期 close = re.findall('"CLOSE_PRICE":(.*?)\,', text) # 收盘价 change_rate = re.findall('"CHANGE_RATE":(.*?)\,', text) # 涨幅 buy_num = re.findall('"BUY_TIMES":(.*?)\,', text) # 买入机构数量 # 将对应的列表里的数据全部加起来 name_list = name_list + name code_list = code_list + code trader_date_list = trader_date_list + trader_date close_list = close_list + close change_rate_list = change_rate_list + change_rate buy_num_list = buy_num_list + buy_num time.sleep(2) # 将所有列表合并成二维数组 result_list = [trader_date_list, code_list, name_list, close_list, change_rate_list, buy_num_list] # 将数据转为DataFrame格式 result_df = pd.DataFrame(result_list).T.rename( columns={0: '交易日期', 1: '股票代码', 2: '股票名称', 3: '收盘价', 4: '涨幅', 5: '买入机构'}) result_df['交易日期'] =pd.to_datetime(result_df['交易日期']) # 时间只取年月日 result_df = result_df.sort_values(by='交易日期', ascending=True) print(result_df)

import requests import re import pandas as pd import time import datetime url = 'http://datacenter-web.eastmoney.com/api/data/v1/get?' name_list = [] code_list = [] trader_date_list = [] close_list = [] change_rate_list = [] buy_num_list = [] result_list = [] result_df = pd.DataFrame() for page in range(1, 4): params = ( ('callback', 'jQuery112305930880286224138_1632364981303'), ('sortColumns', 'NET_BUY_AMT,TRADE_DATE,SECURITY_CODE'), ('sortTypes', '-1,-1,1'), ('pageSize', '50'), ('pageNumber', str(page)), ('reportName', 'RPT_ORGANIZATION_TRADE_DETAILS'), ('columns', 'ALL'), ('source', 'WEB'), ('clientl', 'WE'), ('filter', "(TRADE_DATE>='2021-09-17')") ) response = requests.get(url, params=params) text = response.text print(text) # re准则查找数据 name = re.findall('"SECURITY_NAME_ABBR":"(.*?)"', text) # 名称 code = re.findall('"SECURITY_CODE":"(.*?)"', text) # 股票代码 trader_date = re.findall('"TRADE_DATE":"(.*?)"', text) # 交易日期 close = re.findall('"CLOSE_PRICE":(.*?)\,', text) # 收盘价 change_rate = re.findall('"CHANGE_RATE":(.*?)\,', text) # 涨幅 buy_num = re.findall('"BUY_TIMES":(.*?)\,', text) # 买入机构数量 # 将对应的列表里的数据全部加起来 name_list = name_list + name code_list = code_list + code trader_date_list = trader_date_list + trader_date close_list = close_list + close change_rate_list = change_rate_list + change_rate buy_num_list = buy_num_list + buy_num time.sleep(2) # 将所有列表合并成二维数组 result_list = [trader_date_list, code_list, name_list, close_list, change_rate_list, buy_num_list] # 将数据转为DataFrame格式 result_df = pd.DataFrame(result_list).T.rename( columns={0: '交易日期', 1: '股票代码', 2: '股票名称', 3: '收盘价', 4: '涨幅', 5: '买入机构'}) result_df['交易日期'] = pd.to_datetime(result_df['交易日期']) # 时间只取年月日 result_df = result_df.sort_values(by='交易日期', ascending=True) print(result_df)注释

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