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[Python] python爬虫爬取可转债教程

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miracle2016 发表于 2021-5-4 15:26
前几天发布了可转债爬取,有些同学一直想要源码:今天来展示一下爬取的过程:
第一先是建立可转债类:
[Python] 纯文本查看 复制代码
class ConvertibleBond(object):    def __init__(self, datas):
        # 转债代码
        self.bond_id = datas['bond_id']
        # 转债名称
        self.bond_nm = datas['bond_nm']
        # 正股代码
        self.stock_id = datas['stock_id']
        # 正股名称
        self.stock_nm = datas['stock_nm']
        #
        self.btype = datas['btype']
        # 转股价
        self.convert_price = datas['convert_price']
        #
        self.convert_price_valid_from = datas['convert_price_valid_from']
        self.convert_dt = datas['convert_dt']
        # 到期时间
        self.maturity_dt = datas['maturity_dt']
        # 正股价
        self.sprice = datas['sprice']
        # 现价
        self.price = datas['price']
        # 到期税前收益率
        self.ytm_rt = datas['ytm_rt']
        # 剩余年限
        self.year_left = datas['year_left']
        # 双低
        self.dblow = datas['dblow']
        # 强赎触发价
        self.force_redeem_price = datas['force_redeem_price']
        # 回售触发价
        self.put_convert_price = datas['put_convert_price']
        # 溢价率
        self.premium_rt = datas['premium_rt']
        # 到期税后收益
        self.ytm_rt_tax = datas['ytm_rt_tax']
        # 剩余规模
        self.orig_iss_amt = datas['orig_iss_amt']
        # 建仓线
        self.build = None
        # 加仓线
        self.plus = None
        # 重仓线
        self.Multiple = None
        # 评级
        self.rating_cd = datas['rating_cd']
        # 操作
        self.cz = None
        # 基准
        self.jz_rate = None
        self.sh_price = None
        self.dq_price = None
        self.sum_lixi = 0

这样做的好处就是拿到类就可以拿到这个可转债的所有的数据,便于后期分析,而不用总是去用列表加来加去。
2从集思录获取可转债的详情页面里面的可转债到期价值。
[Python] 纯文本查看 复制代码
    def getdarse(self):
        darse_url = 'https://www.jisilu.cn/data/convert_bond_detail/' + self.bond_id
        darse_resp = requests.get(darse_url)
        html = darse_resp.content.decode('utf-8')
        lixi = re.findall(r'''
            <td.+?cpn_desc".+?>(.+?)</td>
              ''', html, re.VERBOSE)
        try:
            lixi = re.findall('.+?(\d+\.\d+).*?', lixi[0])

            for i in range(len(lixi) - 1):
                self.sum_lixi = self.sum_lixi + float(lixi[i])
            self.sh_price = float(re.findall('<td.+?redeem_price.+?\n(.+?)</td>', html)[0].strip())
            self.dq_price = self.sh_price + self.sum_lixi * 0.8
            self.build = float(self.dq_price) - (float(self.year_left) * 2.5)
            self.plus = float(self.dq_price) - (float(self.year_left) * 4)
            self.Multiple = float(self.dq_price) - (float(self.year_left) * 6)
            self.jz_rate = (self.build - float(self.price)) / float(self.price)
        except:
            pass
        try:
            if float(self.price) <= self.build:
                self.cz = '建仓'
                if float(self.price) <= self.plus:
                    self.cz = '加仓'
                    if float(self.price) <= self.Multiple:
                        self.cz = '重仓'
        except:
            pass

建仓线就是年化收益2.5来计算的,以这个价格买进去最差就是持有到可转债到期,我们的收益就是年化2.5,同理类推加仓线以及重仓线。
3.重点来了:
怎么获取这些数据呢,我们打开集思录可转债页面
https://www.jisilu.cn/data/cbnew/#cb
然后打开检查。
用requests获得数据。
获得数据后我们就可以把数据传给可转债类,并且根据数据进行筛选
要求评级必须在AA以上,可转债的现价要低于110元,可转债的剩余年限要小于5.5,就是说要发布半年后,双低要小于125
[Python] 纯文本查看 复制代码
opt = ['AAA', 'AA+', 'AA']if cb.build != None and cb.rating_cd in opt and float(cb.price) <= 110 and float(cb.year_left) < 5.5 and float(
cb.dblow) < 125:
cbs.append(cb)

根据到期收益率筛选前50名可转债
[Python] 纯文本查看 复制代码
cbs.sort(key=lambda x: x.jz_rate, reverse=True)
    cbs1 = cbs[:50]

根据溢价率筛选前30名可转债
[Asm] 纯文本查看 复制代码
cbs1.sort(key=lambda x: float(x.premium_rt[:-1]) * 0.01, reverse=False)
    cbs2 = cbs1[:30]

最后根据筛选好的目录写入csv文件
[Python] 纯文本查看 复制代码
def wirte_csv(cbs, name):
    f = open(f'{name}.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='')
    csv_writer = csv.writer(f)
    csv_writer.writerow(["代 码", "转债名称", "现 价", "正股名称", "正股价格", "建仓线", "加仓线", "重仓线", "溢价率", "评级",
                         "回售触发价", "强赎触发价", "剩余年限", "双低", "操作"])
    for cb in cbs:
        csv_writer.writerow([cb.bond_id, cb.bond_nm, cb.price, cb.stock_nm, cb.sprice, cb.build, cb.plus, cb.Multiple,
                             cb.premium_rt, cb.rating_cd, cb.put_convert_price, cb.force_redeem_price, cb.year_left,
                             cb.dblow, cb.cz])
    f.close()

完成,欢迎小伙伴留言交流,根据情况可以做基金筛选的爬虫。可以私聊我给出自己的策略,我来写代码
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叫我小王叔叔 发表于 2021-5-6 13:27
改了一下,直接导出xlsx,省的csv乱码,多线程我还不会搞,研究一下先
[Python] 纯文本查看 复制代码
def wirte_xls(cbs):
    data_list = []
    for cb in cbs:
        data=[cb.bond_id, cb.bond_nm, cb.price, cb.stock_nm, cb.sprice, cb.build, cb.plus, cb.Multiple,cb.premium_rt, cb.rating_cd, cb.put_convert_price, cb.force_redeem_price, cb.year_left,cb.dblow, cb.cz]
        data_list.append(data)
    df = pd.DataFrame(data_list)    #以数组方式写入
    df.columns = ["代 码", "转债名称", "现 价", "正股名称", "正股价格", "建仓线", "加仓线", "重仓线", "溢价率", "评级","回售触发价", "强赎触发价", "剩余年限", "双低", "操作"]
    # print(df)
    df.to_excel('./筛选可转债.xlsx',sheet_name=today,index=False)
    print("=====================================已全部导出!=====================================")
叫我小王叔叔 发表于 2021-5-7 15:58
miracle2016 发表于 2021-5-7 14:52
这个就一个页面搞啥多线程啊,只有可转债详情页面可以多线程爬,就是价格thread类就行了
queue来弄安全 ...

就是这个地方有点慢,thread和queue我还不会搞,像大佬学习
麦子1995 发表于 2021-5-4 15:27
鸭子咯咯哒~ 发表于 2021-5-4 15:29
Python有没有可以设置任意请求头且可以模拟网页按钮点击的
lookatnext 发表于 2021-5-4 15:30
感谢分享,学习学习
 楼主| miracle2016 发表于 2021-5-4 15:33
鸭子咯咯哒~ 发表于 2021-5-4 15:29
Python有没有可以设置任意请求头且可以模拟网页按钮点击的

可以模拟按钮点击的selenium
 楼主| miracle2016 发表于 2021-5-4 15:34
麦子1995 发表于 2021-5-4 15:27
大佬,来个全部完成的代码呗

可以给我你的要求,我来给你写代码
鸭子咯咯哒~ 发表于 2021-5-4 15:36
miracle2016 发表于 2021-5-4 15:34
可以给我你的要求,我来给你写代码

比如用fiddler抓取百度的请求头,
要求用 selenium 来 添加所有的请求头
这个咋写
好像不能添加cookie这个请求?
 楼主| miracle2016 发表于 2021-5-4 15:43
鸭子咯咯哒~ 发表于 2021-5-4 15:36
比如用fiddler抓取百度的请求头,
要求用 selenium 来 添加所有的请求头
这个咋写

selenium输入账号密码就好了,干嘛用cookie
黄wl 发表于 2021-5-4 15:44
这是干货啊
鸭子咯咯哒~ 发表于 2021-5-4 15:45
miracle2016 发表于 2021-5-4 15:43
selenium输入账号密码就好了,干嘛用cookie

我的这个是微信的,不晓得咋登录啊只能获取登录的cookie,但是又不晓得咋获取
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