本文是根据邢不行老师的视频实现的完整代码，请先学习邢老师的这一堂课：

妙用北向资金找出大盘买点卖点，跟着操作5年4倍【量化投资邢不行啊】_哔哩哔哩_bilibili

第一步，使用同花顺的免费接口，下载北向资金历史数据。

第二步，计算出两个阈值，写入CSV表格。不能使用"未来函数"。

第三步，发送邮件。用户根据邮件内容，在下一个交易日开盘执行操作。

关键代码：

import pandas as pd
import download
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
import datetime
import mail#计算买入卖出建议
def calculate():df = pd.read_csv('陆股通历史数据.csv', encoding='utf-8-sig', parse_dates=['交易日期'])#交易日期升序df.sort_values("交易日期", inplace=True)df.insert(loc=8, column='买入卖出判断', value=0)#标记买入或卖出或不操作print(df.head(10))rows = df.shape[0]#总行数start_row = 100#从第100天开始计算# 显示所有列pd.set_option('display.max_columns', None)# # 显示所有行pd.set_option('display.max_rows', None)for i in range(start_row, rows+1):df_head = df.head(i)df_head.sort_values("当日净买入额", ascending=False, inplace=True)#前1/3买入，后1/3卖出，中间不操作df_head_rows = df_head.shape[0]should_buy = df_head["当日净买入额"].iloc[int(df_head_rows/3)-1]should_sell = df_head["当日净买入额"].iloc[int(df_head_rows*2/3) - 1]if df["当日净买入额"].iloc[i-1] > should_buy:df["买入卖出判断"].iloc[i - 1] = 1if df["当日净买入额"].iloc[i-1] < should_sell:df["买入卖出判断"].iloc[i - 1] = -1text = ""#当天有交易，则发出邮件提示买卖建议if df["交易日期"].iloc[-1].strftime('%Y-%m-%d') == datetime.datetime.strftime(datetime.datetime.now(), "%Y-%m-%d"):if df["买入卖出判断"].iloc[-1] == 1:text = "买入"elif df["买入卖出判断"].iloc[-1] == -1:text = "卖出"else:text = "不操作"mail.send_mail(text)df.to_csv("陆股通历史数据_新增买入卖出判断列.csv", index=False, encoding="utf-8")def job():download.download_hgt_sgt_history_data()calculate()if __name__ == '__main__':scheduler = BlockingScheduler()#在系统的”时间和日期“里设置时区，否则可能启动失败#每天定时执行一次scheduler.add_job(job, 'cron', hour=18, minute=54)scheduler.start()

输出文件：

收到邮件：

完整代码：

https://download.csdn.net/download/lildkdkdkjf/87355411

资料参考

https://blog.csdn.net/lildkdkdkjf/article/details/128846897

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