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【AI选股】如何通过python调用通达信-小达实现AI选股（量化又多了一个选股工具）

心中带点小风骚 • • Python • 阅读 195

文章目录

  • 前言
  • 一、通达信-小达是什么？
  • 二、使用步骤
    • 1. 引入browser_cookie3库
    • 2. 通达信-小达 AI选股源代码
  • 总结

前言

ChatGPT火遍网络，那么有没有可以不用写公式就可以实现AI选股的方法？答案是有，今天我们就来试试通达信的小达，让小达按我们的要求去进行选股。

一、通达信-小达是什么？

通达信-小达是一款操作简单，输入检索语句即可实现用户智能选股、资讯检索、答疑解惑等需求的投资系统，让投资成为一句话的事。
小达通过人工智能技术，汇集行情、资讯、数据库以及各大功能组件于一体，具备语义解析、信息聚合以及机器学习在内的多项功能的智能
服务产品，支持自有内容的服务对接。

通达信-小达功能包含：智能选股、股海神搜、全文检索等
官网地址：https://wenda.tdx.com.cn/

二、使用步骤

这里主要是使用requests，系统应该都自带，而且我将其修改成类的方式，调用会更方便。
其实之前有人已经写了代码，我也是参考修改下。只是每次要更新cookie，否则将无法访问，对各位量化朋友不太友好，所以这里攻克了一下，以后就可以方便的使用了。

1. 引入browser_cookie3库

browser_cookie3可以读取电脑浏览器（例如Chrome Firefox Opera Edge Chromium Brave）本身已经缓存的cookie。使用前先安装下，方便后面操作。当然你手动会操作，也可以不用这个库。不过为方便使用，推荐安装，毕竟每天登录手工提取cookie也够麻烦的。

pip install browser-cookie3

2. 通达信-小达 AI选股源代码

首先是完成注册，请自行搞定。本文同时支持以下两种方法访问。推荐方法2，因为只要电脑用浏览器登录一下即可完成自动访问。

方法1：使用任意浏览器登录https://wenda.tdx.com.cn/，并按F12查看网络，找到Cookie复制后替换这里ASPSessionID后数值即可使用。
xd = TDX_xiaoda(cookie = ‘ASPSessionID=xxxxxxxxxxx’)

方法2：使用Chrome浏览器登录https://wenda.tdx.com.cn/后，无需手工查找Cookie，程序会自动获取ASPSessionID，并实现访问。但必须使用Chrome浏览器。
xd = TDX_xiaoda()

# -*- coding: utf-8 -*-
'''
通达信-小达
'''
import requests
import browser_cookie3
import pandas as pd
import json,os,random


class TDX_xiaoda:
    '''
    通达信-小达，使用chrome浏览器登录后，此工具可以自动获取ASPSessionID，并实现访问。
    '''
    def __init__(self,cookie=''):
        # 如果类传送Cookie则使用传参
        if cookie=='': 
            self.cookie = self.get_cookie_tdx()
        else:
            self.cookie = cookie

    def set_headers(self):
        # 增加UserAgent，防止被反爬虫拦截
        user_agent_list = ["Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36",
                            "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36",
                            "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) Gecko/20100101 Firefox/61.0",
                            "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/64.0.3282.186 Safari/537.36",
                            "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.62 Safari/537.36",
                            "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/45.0.2454.101 Safari/537.36",
                            "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 6.0)",
                            "Mozilla/5.0 (Macintosh; U; PPC Mac OS X 10.5; en-US; rv:1.9.2.15) Gecko/20110303 Firefox/3.6.15",
                            ]
        headers = {
            'Cookie': self.cookie,
            'User-Agent': random.choice(user_agent_list)}
        return headers

    def _get_cookie_tdx(self):
        # 查找指定域名的指定Cookie值
        cookies = browser_cookie3.chrome(domain_name='wenda.tdx.com.cn')
        for item in cookies:
            if item.name == "ASPSessionID" :
                # print('%s = %s' % (item.name, item.value))
                cookie_tdx = 'ASPSessionID=' + item.value + ';'
                return cookie_tdx

    def get_data_option(self,word='涨停股票'):
        '''
        获取提示参考
        :param word:
        :return:
        '''
        data = [{"op_flag":1,"question":word,"POS":0,"COUNT":10,"RANG":"AG"}]
        url = 'https://wenda.tdx.com.cn/TQL?Entry=NLPSE.QuestionImagine&RI='
        headers = self.set_headers()
        res = requests.post(url=url,data=json.dumps(data),headers=headers)
        res_json = res.json()
        return res_json
        
    def get_word_code(self,name='换手率2.8~15,量比2~20,OBV指标创新高,涨幅2~7,股价2~30'):
        '''
        :param name:
        :return:
        '''
        data = [{"message":name,"TDXID":"","wdbk":"","RANG":"AG"}]
        url = 'https://wenda.tdx.com.cn/TQL?Entry=NLPSE.StockSelect&RI='
        headers = self.set_headers()
        res = requests.post(url=url,headers=headers,data=json.dumps(data))
        res_json = res.json()
        code = res_json[-1][0]
        return code
        
    def get_all_option_data(self):
        '''
        获取全部参考
        :return:
        '''
        url = 'https://wenda.tdx.com.cn/TQL?Entry=NLPSE.SmartQuery&RI='
        headers = self.set_headers()
        data = [{"op_flag":1,"order_field":"","order_flag":1,"cond_json":"","POS":0,"COUNT":-1,"RANG":"AG"}]
        res = requests.post(url=url,headers=headers,data=json.dumps(data))
        res_json = res.json()
        df = pd.DataFrame(res_json)
        df = df.iloc[1:]
        df2 = df.rename(columns=df.iloc[0])
        df3 = df2.iloc[1:]
        return df3
        
    def get_word_result(self,word='今日涨停',try_times = 30):
        '''
        根据关键字分析后获取数据
        :param word:关键字
        :return:字典，包含状态和数据
        '''
        while try_times>0:
            url = 'https://wenda.tdx.com.cn/TQL?Entry=NLPSE.NLPQuery&RI=6BFD'
            code = self.get_word_code(name=word)
            headers = self.set_headers()
            data = [{"nlpse_id":code,"POS":0,"COUNT":100000,"order_field":"","dynamic_order":"","order_flag":"","timestamps":0,"op_flag":1,"screen_type":1,"RANG":"AG"}]
            res = requests.post(url=url,headers=headers,data=json.dumps(data))
            text = res.content.decode('utf-8')
            res_json = json.loads(text)
            if len(res_json[1])<4:
                try_times -= 1
                print('获取信息失败，剩余'+str(try_times)+'次尝试机会，再次尝试连接......')
            else:
                # print(text)
                df = pd.DataFrame(res_json)
                df = df.iloc[1:]
                df2 = df.rename(columns=df.iloc[0])
                df3 = df2.iloc[2:]
                return {
                        "success": True,
                        "df_data":df3.round(3)
                    }
        return {
            "success": False,
            "msg": '获取行情信息结果为None'
        }


# ===============表格美化输出===============
def df_table(df,index):
    import prettytable as pt
    #利用prettytable对输出结果进行美化,index为索引列名:df_table(df,'market')
    tb = pt.PrettyTable()
    # 如果为trade_time为index转换为日期类型，其它不用管。
    if index == "trade_time":
        df = df.set_index(index)
        df.index = pd.DatetimeIndex(df.index)
    # df.reset_index(level=None, drop=True, inplace=True, col_level=0, col_fill='')
    df = df.reset_index(drop = True)
    tb.add_column(index,df.index)#按date排序
    for col in df.columns.values:#df.columns.values的意思是获取列的名称
        # print('col',col)
        # print('df[col]',df[col])
        tb.add_column(col, df[col])
    print(tb)


if __name__=='__main__':
    # 以下两种方法均可以，推荐方法2。注册请自行搞定。
    # 方法1：使用任意浏览器登录https://wenda.tdx.com.cn/，并按F12查看网络，找到Cookie复制后替换这里ASPSessionID后数值即可使用。注意不要带分号。
    # xd = TDX_xiaoda(cookie = 'ASPSessionID=xxxxxxxxxx') 
    # 方法2：使用Chrome浏览器登录https://wenda.tdx.com.cn/后，无需手工查找Cookie，程序会自动获取ASPSessionID，并实现访问。但必须使用Chrome浏览器。
    xd = TDX_xiaoda() 
        
    if 0:
        #可能获取不到
        ret = xd.get_data_option(word='沪深A股,换手率1%~5%')
        print(ret)
        #获取问题转代码
        ret = xd.get_word_code(name='沪深A股,换手率1%~5%')
        print(ret)
        #获取全部的参考，具体看通达信
        ret = xd.get_all_option_data()
        # print(ret)
        df_table(ret,'df')
    
    if 1:
        #获取问题的结果
        words = '沪深A股,周线MACD持续向上,今日涨停' # 连板 3连板 今日涨停 20230201涨停 北向资金 板块 大单抢筹 MACD背离
        ret = xd.get_word_result(word=words)
        if ret['success']:
            df = ret['df_data']
            # print(df)
            df_table(df,'df')
            filename = os.path.dirname(__file__)+'\\'+'通达信-小达选股_'+words+'.xlsx'
            df.to_excel(filename)
            print('选股完成，结果写入：',filename)

总结

这次写了通达信的AI选股，之前写过使用同花顺的问财AI选股，下面是传送门。需要的小伙伴自行学习。

【AI选股】如何通过python调用wencai包实现AI选股（小白也能学会）https://blog.csdn.net/popboy29/article/details/126336227

同花顺的问财也很方便，不过每次检索限制了200条。个人看情况调用。通达信目前还未发现限制。另外就是这个不用安装，代码透明，方便调用。

搞了一天，肩膀有些酸痛，写作不易，关键是不停的调试代码，很是费事儿。各位如果觉得有帮助，不妨点个赞再开始调试使用，顺祝大家发财！

同时，这里对通达信及之前写作代码的大虾一并表示感谢！

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