创建widget

简介:

1. 定义方法

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def predictAll(tickers, startdt= '36' , enddt =  'today' , predictdays =  1 ):
     if  enddt ==  'today' :
         enddt = datetime.date.today().strftime( '%Y-%m-%d' )
     
     if  len(startdt) <  4 :
         startdt = (datetime.date.today() - datetime.timedelta( int (startdt) *  365  12 )).isoformat()
     
     result = []
     
     for  ticker in tickers:
         try :
             df = sdk.getHist([ticker], startdt, enddt) #.query( "isopen==1" )
#             print df
         except:
             msg =  'ticker '  + ticker
#             print msg
         else :
             dfochl = df[[ 'open' , 'close' , 'high' , 'low' ]].as_matrix()
             x = dfochl[:-predictdays]
 
             dfh = df[[ 'high' ]].as_matrix()
             yh = dfh[predictdays :]
 
             dfl = df[[ 'low' ]].as_matrix()
             yl = dfl[predictdays :]
 
             dfo = df[[ 'open' ]].as_matrix()
             yo = dfo[predictdays :]
 
             dfc = df[[ 'close' ]].as_matrix()
             yc = dfc[predictdays :]
 
             x2 = dfochl[-predictdays:]
 
             mh = LinearRegression()
             mh.fit(x, yh)
             yh2 = mh.predict(x2)
 
             ml = LinearRegression()
             ml.fit(x, yl)
             yl2 = ml.predict(x2)
 
             mo = LinearRegression()
             mo.fit(x, yo)
             yo2 = mo.predict(x2)
 
             mc = LinearRegression()
             mc.fit(x, yc)
             yc2 = mc.predict(x2)
 
             name = df[ 'sec_short_name' ][ 0 ]
             i =  0
             while  i < predictdays:
                 ret = {
                     'Day' 'Day '  + str(i +  1 ),
                     'Ticker' : ticker,
                     'Name' : name,
                     'High' : str(round(yh2[i], 2 )),
                     'Low' : str(round(yl2[i], 2 )),
                     'Open' : str(round(yo2[i], 2 )),
                     'Close' : str(round(yc2[i], 2 ))
                 }
 
                 result.append(ret)
 
                 i +=  1
         
     return  result

 

2. 定义接口

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# GET /sensitop/api/v1/analyzers/regression
 
import  RegessionAnalyzer as regession
import  logging
 
# REQUEST = json.dumps({
#         'path'  : {},
#         'args'  : { 'tickers' :[ '000078,600048' ],  'startdt' :[ '2016-01-01' ],  'enddt' :[ '2016-12-30' ],
#                  'predictdays' :[ '2' ]}
#    })
 
def __0014__(request):
     
     logging.warning(request)
     tickers = getFirstParam(request,  "tickers" ).strip().split( ',' )
     startdt = getFirstParam(request,  "startdt" )
     enddt = getFirstParam(request,  "enddt" )
     enddt = __notFuture__(enddt)
     predictdays = getFirstParam(request,  "predictdays" )
#     print tickers
     return  json.dumps(regession.predictAll(tickers, startdt, enddt,  int (predictdays)))
 
print __0014__(json.loads(REQUEST))

 

3. 定义widget接口

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# GET /sensitop/widgets/predict
 
uid = __getUId__()
template = open(__templateRootPath__ +  "predict.html" )
try :
     html = template.read().format(endpoint =  "waima.imwork.net:16301" ,
            tickers =  "__tickers__%s"  %uid,
            startdt =  '__startdt__%s'  %uid,
            enddt =  '__enddt__%s'  %uid,
            predictdays =  '__predictdays__%s'  %uid,
            btnSubmit =  "__btnSubmit__%s"  %uid,
            id =  "__id__%s"  %uid,
            btnHideOptions =  "__btnHideOptions__%s"  %uid,
            pnlOptions =  "__pnlOptions__%s"  %uid,
            dt_basic =  "__dt_basic__%s"  %uid,
            results =  "__results__%s"  %uid
           )
     print html
finally :
     template.close()

 

 

4. 定义widget页面

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<!-- widget-start -->
<!--  new  widget -->
 

行情走势预测

  使用说明

行情走势预测,输入股票代码,系统会根据回归算法对该股票走势进行预测。

 1天 2天 3天 
结果说明:这里显示未来1-3天的各种预测值:开盘价、收盘价、最高价、最低价。
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<!-- widget-end -->

本文转自疯吻IT博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/fengwenit/p/6204433.html,如需转载请自行联系原作者


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