摘要：本文介绍了一个基于Python开发的自动交易系统，该系统通过使用爬虫每秒获取实时转债价格数据，并根据设定的止盈和止损策略，使用pywinauto库实现对东方财富交易系统的自动交易操作。我们将详细介绍系统的架构、实时数据获取、智能交易策略以及操作东方财富交易系统的实现。

## 1. 引言

随着金融市场的快速发展，越来越多的投资者倾向于使用自动化交易系统来执行交易操作。本文将介绍基于Python开发的自动交易系统，系统通过爬虫从外部获取转债价格数据，并根据设定的策略在东方财富交易系统中执行自动交易操作。

## 2. 系统架构

自动交易系统的架构如下：

1. 爬虫模块：使用Python的爬虫框架，每秒获取所有转债的实时价格数据，并存储在数据库中。

2. 数据处理模块：根据预先定义的时间段（例如5分钟段），从数据库中读取转债价格数据，并进行统计和分析。

3. 交易策略模块：基于转债价格的统计分析结果，执行事先设定的止盈和止损策略。

4. 交易执行模块：使用pywinauto库与东方财富交易系统进行交互，实现自动交易操作。

## 3. 实时数据获取

爬虫模块使用Python的爬虫框架（如Scrapy）来获取实时转债价格数据。通过解析特定网页或API，获取所有转债的价格数据，并将其存储在数据库中，以便后续处理和分析。

## 4. 数据处理和分析

数据处理模块从数据库中读取实时转债价格数据，并根据预先定义的时间段（例如5分钟段），对价格数据进行统计和分析。常见的统计指标包括最高价、最低价、开盘价和收盘价等。

## 5. 交易策略与智能交易

交易策略模块基于统计分析结果确定是否触发交易。该模块设定了止盈和止损策略，当特定条件达到时，触发买入或卖出交易。

例如，当某只转债的价格在5分钟段内上涨超过一定阈值，并且换手率较高时，系统会触发买入操作。另一方面，当转债价格下跌超过一定阈值，并且换手率较低时，系统会触发卖出操作。

## 6. 自动交易执行

使用pywinauto库与东方财富交易系统进行交互，实现自动交易操作。pywinauto是一个用于自动化Windows应用程序的库，通过对交易系统界面的识别和模拟操作，实现自动化的买入和卖出交易。

## 7. 总结

通过结合Python的爬虫技术、数据处理与分析以及pywinauto库的自动化操作能力，我们成功实现了一个基于Python的自动交易系统。该系统通过每秒爬取实时转债价格数据，统计分析后执行预设的止盈和止损策略，实现对东方财富交易系统的自动交易操作。该自动交易系统为投资者提供了便捷和高效的交易方式，同时也为进一步的策略优化和系统扩展提供了基础。

虽然本文只是对该自动交易系统的简单介绍，但读者可以根据自身需求进行相应的改进和扩展。希望本文对于对自动化交易感兴趣的读者有所帮助。

参考链接：

- [Scrapy官方文档](https://docs.scrapy.org/)

- [pywinauto官方文档](
https://pywinauto.github.io/)

- [Python开发者社区](https://www.python.org/)

- [东方财富交易系统官方网站](
https://www.eastmoney.com/)

目前已有的策略代码如下：

def stop_win_strategy(portfolio, stock_data, current_5minute_data):
    filtered_data = list(filter(lambda data: data.get("bond_code") in portfolio.keys(), stock_data))
    for item in filtered_data:
        if item.get("bond_high") == '-':
            continue
        bond_code = item.get('bond_code')
        bond_name = item.get('bond_name')
        bond_price = float(item.get('bond_price'))
        high = float(item.get("bond_high"))
        bond_num = int(float(portfolio.get(bond_code).split(':')[2]))

        if bond_num == 0:
            continue
        # 高点获利 回落0.5 元获利了结
        if float(current_5minute_data[bond_code]['high']) == high and (bond_price - high) < 0.5:
            windowHandler.auto_sell(bond_code, 1)

def stop_loss(pre_5minute_data, current_5minute_data, portfolio, stock_data):
    filtered_data = list(filter(lambda data: data.get("bond_code") in portfolio.keys(), stock_data))
    print(filtered_data)
    for item in filtered_data:
        bond_code = item.get('bond_code')
        bond_name = item.get('bond_name')
        bond_price = float(item.get('bond_price'))
        high = float(item.get("bond_high"))
        low = float(item.get("bond_low"))
        up_speed_count = int(item.get("up_speed_count"))
        bond_num = int(float(portfolio.get(bond_code).split(':')[2]))
        cost_price = float(portfolio.get(bond_code).split(':')[1])
        pre_5m_low_price = float(pre_5minute_data.get(bond_code, {}).get('low'))
        if pre_5m_low_price is None:
            continue
        if bond_num == 0:
            continue
        # 如果跌破当天最低价，或者价格低于成本0.5元，止损了结
        if bond_price < pre_5m_low_price or (bond_price - cost_price < -0.5):
            print("stop_loss sell ", bond_name, " bond_num:", bond_num, " low_price=", pre_5m_low_price)
            windowHandler.auto_sell(bond_code, 1)