【Python金融-002】快速计算收益，批量做T必备！

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。

1、问题 & 解决思路

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。

问题

结合上一篇的做T原理，这次引申了一点，逻辑顺序如下：

1. 对于同1支股票做T，我在12元的时候卖出了900股，在11元的时候卖出了300股，在10元的时候卖出了800股，3次交易一共卖出了2000股。
2. 在什么价格把这2000股买回来，才能让我这次做T的收益 > 0 呢？

解决思路

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：

1. 3次操作单独在x价格的收益总和S > 0，
2. 这个大于0 的 总收益S需要 > 在x价格一次性买入2000股的手续费，
3. 同时满足以上2个条件，并且<= x的价格，一次性买入2000股就可以这次批量做T一定是赚的。

如果觉得以上这个思路有漏洞，请在评论区告诉我~

2、上代码

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：

1. 和上次单次做T的代码相比，这次基于面向对象的思想，多了一个对象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。
2. 你只需要修改sale_price_num中的数据，交易了几次，就增加几组：（数量，卖出价格）

3、写在后面

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~