大家好,这里是程序员晚枫,小红薯也叫这个名字。
然而现实世界中却是:我可能在不同的高价格卖出(买入)多次,然后在一个比较低的价格一次性买回来。
今天我们就来看一下,这种贴近真实情况的操作,如何用1行Python代码快速计算出批量做T的收益。
再上代码之前,先来描述一下我们的思考过程。因为我们最终解决问题的代码非常简单,但使用代码之前,你需要知道它计算的逻辑对不对。
结合上一篇的做T原理,这次引申了一点,逻辑顺序如下:
我们可以设待求的价格为x,我们需要确保2个条件同时成立:
如果觉得以上这个思路有漏洞,请在评论区告诉我~
如果觉得以上思路没问题,我们就开始使用这段极简代码了。先上代码再解释:
# pip install pofinance
from pofinance import MakeT
# pip install pofinance
t = MakeT()
"""
加载手续费
Args:
w_rate: 手续费,默认万2.5
min_rate: 单笔最低手续费,默认5元
stamp_tax: 印花税,默认千1
"""
sale_price_num = [(900, 12), (300, 11),(800, 10)]
res=t.batch_t(sale_price_num)
print(res)
运行以上代码,可以得到以下结果(数据是我模拟的):
(2000,11.87)
其中,这次代码中有2处需要注意的地方:
MakeT()
,用了初始化你自己的手续费参数。具体参数见上面代码中的注释。sale_price_num
中的数据,交易了几次,就增加几组:(数量,卖出价格)使用Python处理股票交易信息很方便,完全免费而且速度很快,但因为开源项目代码是人写的难免出bug,再加上Python本身的一些底层的原因,难免出现计算结果和预期不符的情况。
大家在使用的过程中,一定要对计算出来的结果进行多次验证后,再进行使用!
另外,如对本代码有疑问或者建议,你可以在pofinance
这个开源项目的issue中和作者进行讨论~
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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