震惊！有人用Python写了个自动亏钱脚本，还能微信实时通知！

听说震惊体很吸引眼球，今天我也来试一试🤪html

本系列全部文章的开头都会用一两句话总结一下对应文章的内容。对这个话题感兴趣的话能够继续往下读，不感兴趣能够直接关掉，毫不浪费读者的时间。python

总结

本篇文章用Python实现了一个简单的自动交易脚本，产生交易时会自动经过微信通知。git

涉及概念	概念内容
`Python`库	`Wechaty`
主要概念	量化交易、微信机器人

量化交易

简介

7月份大A股的好行情想必你们都印象深入，甚至有人预言A股五六年一个周期的大牛市即将开启。程序员

结果你们已经看到了，但且不论开启没开启，反正当时大多数人的脑子都挺热的，这固然也包括我。不过，回顾我悲惨的投资经历，“追涨杀跌”这四个字是一个很好的总结😂。github

这就难办了，眼睁睁看着别人赚钱翻倍，我不赚钱都至关因而亏钱。服务器

我深知我每次的交易决策都是自身情绪的反映，而每每情绪化交易的后果就是追涨杀跌亏钱。那么问题来了，怎么才能管得住我这双亏钱的手？其中一个答案多是量化交易。微信

量化交易其实不是很高深的概念。markdown

一个量化交易软件会严格按照已经定义好的交易策略进行买入卖出操做，这些操做完彻底全由策略触发，不受人为控制。框架

最简单的交易策略有双均值策略、网格交易策略等。async

这简直就是为我设计的交易方式啊，妈妈不再用担忧个人臭手了。

网格交易策略

网上现成的量化交易框架不少，但学习这些框架可能须要比较长的时间。反正我就是想简单测试一下，顺便熟悉一下策略的机制，因而直接徒手写一个吧。

到底啥叫网格交易？网格交易能够简单地理解为：

把价格的波动区间放到以一个设定好的网格里，资金分红多份，价格每跌一格就买一份，每涨一格就卖一份。一份买入对应一份卖出，买卖交易之间只赚一格网格的差价。

看起来这正是我须要的。网格交易比较适用于震荡频率较高幅度较大的标的；一次只赚一格的钱，聚沙成塔；把钱分为若干份，虽然利用率变低了，但也下降了风险。

说干就干，我决定测试一下网格交易策略效果如何。

首先须要预先定义一个震荡区间和网格数，我把这些须要预先定义的参数都放置到专门的配置文件里：

lowest = 2.5  # 网格最低价格
highest = 3.5  # 网格最高价格
parts = 20  # 网格数
start_value = 300.0  # 帐户初始资金 
timespan = 15  # 每15秒检测一次标的价格
wechat_reminder = 1  # 是否经过微信通知（1：是，0：否）
mail_reminder = 0  # 是否经过邮件通知（1：是，0：否）
mail_list = ['mailbox1', ]  # 须要通知的邮箱列表
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初始化时，脚本会根据配置来设置当前的网格：

# 每一格的高度
price_part_value = (highest - lowest) / parts
# 每变更一格对应的持仓百分比
percent_part_value = 1 / parts
# 全部网格的标记价格
price_levels = [round(highest - index * price_part_value, 4) for index in range(parts + 1)]
price_levels[-1] = lowest
# 每一格对应的总体持仓百分比
percent_levels = [round(0 + index * percent_part_value, 4) for index in range(parts + 1)]
percent_levels[-1] = 1.0000
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配置完成后须要根据标的当前价格建底仓：

# 若是当前价格比网格最低价格高则按照网格计算建仓层数，反之直接全仓
# order_target_percent根据target的符号及数值判断买入仍是卖出，并下单交易
if float(close) > price_levels[0]:
    pos = [close > level for level in price_levels]
    i = pos.index(False) - 1
    last_price_index = i
    target = percent_levels[last_price_index] - last_percent
    if target != 0.0:
        return True, order_target_percent(float(close), depth, target, date=date)
else:
    return True, order_target_percent(float(close), depth, 1.0, date=date)
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而后每次标的价格穿越网格时执行对应的操做：

signal = False
while True:
    upper = None
    lower = None
    if last_price_index > 0:
        upper = price_levels[last_price_index - 1]
    if last_price_index < len(price_levels) - 1:
        lower = price_levels[last_price_index + 1]
    # 还不是最轻仓，继续涨，就再卖一档
    if upper and float(close) > upper:
        last_price_index = last_price_index - 1
        signal = True
        continue
    # 还不是最重仓，继续跌，再买一档
    if lower and float(close) < lower:
        last_price_index = last_price_index + 1
        signal = True
        continue
    break
if signal:
    target = percent_levels[last_price_index] - last_percent
    if target != 0.0:
        return True, order_target_percent(float(close), depth, target, date=date)
else:
    return False, []
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到这里一个最简单但很完整的网格交易策略就写好了。固然了，实时价格的获取以及交易操做的实现须要读者本身去实现了。

微信机器人

【本文来自微信公众号Titus的小宇宙，ID为TitusCosmos，转载请注明！】

【为了防止网上各类爬虫一通乱爬还故意删除原做者信息，故在文章中间加入做者信息，还望各位读者理解】

简介

看过我以前文章的读者都知道，我写的全部关于微信机器人的文章全都是用的ItChat。这个库只支持能登陆网页版微信的微信号，2017年以前没有登录过网页版微信的微信号和2017年以后申请的新微信号基本上都不能用，局限性太大！读者能够打开网页版微信官网https://wx.qq.com/查看本身是否可使用网页版微信。

通过我不懈的寻找，终于找到一款不限于网页版微信的库：Wechaty：

Wechaty本来是用TypeScript开发的，但开发团队正在进行多语言的移植，目前已经有能够用的Python版本，不过功能可能暂时没有原版那么强大。Wechaty开发团队励志把它开发成一款支持全平台微信协议的库，目前已经支持Web、Ipad、Windows以及Mac等协议。虽然须要付费获取token，可是能够申请参与开源激励计划来获取免费甚至长期有效的token。在这里也要感谢Wechaty团队提供微信机器人SDK🙏🙏🙏。

Demo

下面来实现一个最简单的机器人：收到任意消息后回复收到。

import asyncio
from typing import Optional, Union
from wechaty import Wechaty, Contact
from wechaty.user import Message, Room

async def wechat():
    bot = Wechaty()
    # 将on_message方法绑定到bot对象的message事件上
    bot.on('message', on_message)
    await bot.start()
    
async def on_message(msg: Message):
    from_contact = msg.talker()
    text = msg.text()
    room = msg.room()
    conversation: Union[
        Room, Contact] = from_contact if room is None else room
    await conversation.ready()
    await conversation.say('收到')
    
asyncio.run(wechat())
复制代码

上面的代码只用到了message事件，Wechaty还提供不少事件接口，例如scan、login、room-join、room-leave、logout、error等，想了解的读者能够联系交流。

脚本中的使用

上面的demo代码很简单，一看就懂，在本案例中的使用其实也很简单。

当前价格触发网格策略进行交易时，只须要在交易后总结当次交易的信息，而后利用相似上面的方法发送出来便可。实际操做中，我会把相应消息发送到我专门建的“量化动态播报”群里（目前在运行的有两个网格）：

async def on_message(msg: Message):
    from_contact = msg.talker()
    text = msg.text()
    room = msg.room()
    conversation: Union[
        Room, Contact] = from_contact if room is None else room
    if from_contact.payload.name.upper() == AdminWechatName and from_contact.contact_id.upper() == AdminWechatContactId:
        # 发送#GRIDSTATUS时回复当前网格仓位状态等
        if text.upper() == '#GRIDSTATUS':
            await conversation.ready()
            await conversation.say(str(grid))
        # 发送#SETGRID:格式信息时动态修改网格参数
        elif text.upper().startswith('#SETGRID:'):
            paras = {('grid.' + item.split('=')[0]): item.split('=')[1] for item in text[9:].lower().split(';')}
            cfg.set_paras(paras)
            await run_grid()

async def run_grid():
    flag, content = grid.run_data(data)
    if flag:
        if int(grid.mail_reminder):
        	for mail_box in grid.mail_list:
              	mail_helper.sendmail(mail_box, 'GRID SCRIPT NEW TRADE', content)
        if int(grid.wechat_reminder):
            await trade_reminder(bot, content)
            
async def trade_reminder(bot, mail_content, target=None):
    for id in target:
        room = bot.Room.load(id)
        await room.ready()
        conversation: Union[Room, Contact] = room
        await conversation.ready()
        await conversation.say(mail_content)
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下面是实际效果：

微信机器人的替代方案

确定会有读者以为上面的机器人仍是太麻烦，这里在推荐一个小工具，同时也感谢开发者的努力与奉献！

这个工具的名字叫Server酱，英文名为ServerChan，是一款程序员和服务器之间的通讯软件，也就是从服务器推报警和日志到手机的工具。官网是sc.ftqq.com/3.version，读者能够自行了解，总之很好用就是了。

开通并使用上它，只须要一分钟：

登入：用GitHub帐号登入网站，就能得到一个SCKEY。
绑定：点击“微信推送”，扫码关注同时便可完成绑定。
发消息：往http://sc.ftqq.com/SCKEY.send发GET请求，就能够在微信里收到消息了。

收到的消息相似于这种：

是否是很简单方便？

附言

因为网格交易策略更适用于震荡市，因此目前策略是在数字货币上实施的，正在运行的包括一个实盘币种和一个测试币种，玩过数字货币的读者应该对它的震荡行情有所了解。

有兴趣的读者也能够联系我进量化动态播报群，网格交易触发的时候机器人会把操做动态实时发到群里。

后记

无论写什么，但愿能跟更多人沟通，有问题或者需求随时欢迎交流。

我全部的项目源码都会放在下面的github仓库里面，有须要能够参考，有问题欢迎指正，谢谢！

https://github.com/TitusWongCN/
复制代码

下面是个人公众号，我有兴趣能够扫一下：