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    我用 Python 写了个基金涨跌通知助手

    这篇文章不讨论基金策略,而是讨论查看基金涨跌的策略,相信很多人看基金都是通过手机,但是基金的涨跌扣人心弦,隔几分钟我就忍不住打开手机查看基金实时净值,在某些公司,这样是会被扣工资的。...于是乎,花了一晚上写了个基金提示小助手,并部署上了阿里云服务器,关注的基金超过自定义的涨跌警戒线自动发邮件提示,其实支付宝微信也有提示,不过都是手机状态栏提示,属于移动互联场景,而在 PC 办公场景,显然邮件更为方便些...,这下再也不要在上班时间频繁打开支付宝微信查看基金涨跌了。...涨跌通知邮件 对于涨跌通知邮件,发送者只有一个,接收者就是用户邮箱,每个邮箱维护一个关注的基金列表,每个基金分别设置涨跌预警百分比;遍历所有邮箱,每一个邮箱遍历所有基金,根据基金代码爬取实时基金净值,...2 -2 意思是邮箱 jijinreceiver@qq.com 关注了两支基金,第一支基金代码 008087,当涨幅超过 1% 或者 跌幅超过 -1% 时都会发送通知邮件,第二只基金 001102 涨跌幅绝对值超过

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    【视频】来看看大佬们是怎么看金融大数据的?丨数据猿·超声波

    在数据和金融行业联系越来越紧密的今天,大数据究竟为金融行业带来了什么样的变化?金融科技的未来究竟是什么样的?来看看这些大咖怎么说。...2017年6月,数据猿·超声波金融科技商业价值探索高峰论坛成功举办,诸多业内专业和行业领袖在论坛上发表了对金融行业的看法。在数据和金融行业联系越来越紧密的今天,大数据究竟为金融行业带来了什么样的变化?...金融科技的未来究竟是什么样的?来看看这些大咖怎么说。 大数据为金融带来了什么? 看下面的大佬们是如何说的.........图丨天云大数据 CEO雷涛 雷涛认为,大数据会改变金融行业的商业形态,赋能传统金融,简化流程,让金融系统更加高效;帮助金融机构由BI向AI演进。驱动金融行业创新,支撑新金融业态的发展。...金融科技的未来是能够实现真正的普惠金融,惠及最不发达的地区完全没有享受到金融服务的群体,让他们享受到便利的服务。中国的金融科技市场值得期待。 金融科技在国际业务上的发展是什么样的?

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    怎么看域名的ip地址?怎么看域名解析是否生效?

    了解过这方面知识的肯定都知道对于一个网站来说域名是非常重要的,我国对于互联网中的网页域名还有具体的法律规定,网页的域名都是需要购买才可以使用的,使用期限到了之后需要续费才可以继续使用,相信大家对于域名是非常好奇的,比如怎么看域名的...怎么看域名解析是否生效?下面小编就为大家来详细介绍一下相关的知识。 image.png 怎么看域名的ip地址? 每个网站都会有各自的域名,域名也会对应一个IPD地址,那么怎么看域名的ip地址呢?...怎么看域名解析是否生效? 大家都知道网站的域名是需要解析之后才可以正式使用的,那么怎么看域名解析是否生效呢?...关于怎么看域名的文章内容今天就介绍到这里,相信大家对于域名已经有所了解了,网站的域名是非常重要的组成部分,大家如果有兴趣的话,可以在我们网站浏览其他文章哦。

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    AKShare-期权数据-期权折溢价

    作者寄语 本次主要更新期权的期权折溢价数据,通过该接口可以获取三个金融期权的盈亏平衡价等的数据。...更新接口 "option_premium_analysis_em" # 期权折溢价-金融期权 期权折溢价-金融期权 接口: option_premium_analysis_em 目标地址: https...特色数据-期权折溢价 限量: 单次返回所有数据 输入参数 名称 类型 描述 - - - 输出参数 名称 类型 描述 期权代码 object - 期权名称 object - 最新价 float64 - 涨跌幅...标的名称 object - 标的最新价 float64 - 标的涨跌幅 float64 - 盈亏平衡价 float64 注意: 指期权投资者实现投资收益为零时标的证券的价格。...标的最新价 标的涨跌幅 盈亏平衡价 到期日 0 10003839 300ETF购6月6154A 0.0104 -5.45 ... 4.756 -0.63 6.164 2022

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    Python数据科学(八)- 资料探索与资料视觉化1.叙述性统计与推论性统计2.进行读取相关数据

    Finance:雅虎金融 Google Finance:谷歌金融 Enigma:Enigma是一个公共数据搜索的提供商 St.Louis FED (FRED):圣路易斯联邦储备银行 Kenneth French...这里我使用Tushare来读取金融数据。 Tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包。...备注:返回值说明 code:指数代码 name:指数名称 change:涨跌幅 open:开盘点位 preclose:昨日收盘点位 close:收盘点位 high:最高点位 low:最低点位 volume...均值,标准差,最大值,最小值等等 3.计算当日大盘指数当日涨跌次数 计算当日涨跌 df['diff'] = df['close'] - df['open'] df['rise'] = df['diff'...可以看到多了差额、涨、跌三列 计算涨跌次数 df[['rise', 'fall']].sum() ?

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