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昨日，我为缓和家中气氛与娃打趣，笑言若老婆失业，我和娃便要承担起养家之责。老婆闻言，只尴尬地笑了笑。到了晚间，老婆已无心思下厨，原本预备烹制的青菜只得搁置一旁，仅蒸了些饺子，西兰花倒是简单弄了弄。
此刻证券 etf 已然翻红，价格攀升至 1.2。娃也恢复了往日的活泼劲儿。移动股价约跌了一个百分点。华盛期货今日稍有涨幅，7750、7760、7770 价位的卖单顺利成交，随后在低 30 个点处接回。资金体量稍大些便有这般好处，仿若布下一张偌大的渔网，无论涨跌，皆能有所斩获，恰似真正的网格交易策略，广撒网而总有收获。
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昨天晚上，老婆比平常稍晚一些回来。一进门，她就满脸沮丧。我赶忙上前询问出了何事，为何这般不开心。她告知我公司遭遇了诈骗。美国子公司原本要给这边转账 6 万美元，可其间发生了一系列戏剧性状况，最终导致被骗。
原来是公司的邮件系统遭黑客入侵。黑客在公司邮箱网址后添加了一个字符，他们却未曾留意。一直与一个虚拟的“财务”反复沟通，对方先后提供了三个银行账号，前两次汇款均告失败，第三次才成功，6 万美元就这样被转至其他账号，恐怕难以追回。
这里面问题最大的当属对方业务员。线下通过微信沟通时，对方首次还确认了账号信息，然而转账却失败，实在令人费解。这不禁让我想起曾在小区里看到的信息：两万次微小事故可能引发一次大事故。从安全角度而言，每个细节都应予以适当关注。前两次汇款失败后，居然继续尝试，连电话都不打一个去确认，仅在邮件里沟通，随后便转账过去。
还有一个细节，许多公司邮箱为图省事，将英文名置于“@”之前，而“@”及后面的内容缺失。如此一来，若邮件系统存在漏洞，便给了不法分子可乘之机。通常的邮件能看到“@”及后续网址内容，收件人若稍加留意，发现异常便可提出疑问。但显然，在此事件中每个环节都无人提出严重质疑。关键在于他们公司流程如此，极度依赖邮件系统，一旦被黑客攻击，后果不堪设想，黑客能够研究以往邮件记录，冒充相关人员实施诈骗。
我虽努力帮老婆剖析在这一系列环节里应担主要责任之人。美国公司的业务员难辞其咎，毕竟主要是与他通过邮件和微信沟通确认，至少首次有过确认，可其确认后提供的账号信息却存在问题，这着实说不通。在后续与财务人员对接时，估计该业务员也收到了相关邮件，却未加留意。首次打款失败后，再次向他索要账号信息并确认时，他毫无回应，第三次确认时依旧如此，后面仅与财务确认，且第二次打款失败后第三次确认时，对方财务人员予以确认，此业务员却未参与，就连他直属的经理，作为其领导，对此事也未提出质疑。所以付款方存在问题，收款方同样有问题，颇为可笑的是收款方对这事竟不上心。老婆有些担忧会因此事被炒鱿鱼，我安慰她称即便被炒鱿鱼，拿笔补偿款，我们便可去光明购置小产权房自住，也会惬意。但老婆或许因心怀愧疚，仍闷闷不乐。公司的流程管理明显存在极大弊端，仅凭邮件来反复确认，实在滑稽。最关键的是对方财务人员竟未打电话向己方财务人员确认，令人难以理解的是，双方为关联公司，理论上在系统里就能查到对方公司的银行账号信息，却还依赖对方发邮件，都什么时代了还如此行事。
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中午小憩片刻后，我下载了 tushare 的Python版sdk 并注册账号，如此一来，便能在线查询指定股票的实时价格，颇为便捷。
依照现有的逻辑流程，
开盘前，先扫描股票池中的网格设置，依据设置尝试分别挂出两档买单与两档卖单。挂买单时，要校验资金余额是否充足；挂卖单时，则需查看当前持股数量是否足够。同时，还得确认该单子在系统中是否已存在，以免反复挂单。
毕竟盘前初始化仅能执行一次，若需多次执行，就必须加入更为严格的判断条件以确保系统的鲁棒性。故而，应在配置表中添加一个日期字段，用于记录系统是否已执行盘前操作。若为前一晚，则将日期设为次日；若是次日，则使用当天日期，如此便可反复执行而避免冲突，即首次执行后，若再次执行时发现当天已执行过，便直接返回不再操作。
开盘后，启动一个定时触发任务，每隔 20 秒触发一次，获取提前挂单股票的最新价格。若最新价格大于卖单价格，或小于等于买单价格，即逻辑上视为很大概率已经成交，随即启动扫描委托单并导出委托单的逻辑，确认成交后，生成买卖单挂单的步骤与开盘前相同。若未发现价格有成交迹象，则每60秒导出一次委托单。也就是说，若系统每 20 秒执行一次，在第 0 秒执行价格比较无异常后，第 20 秒再次执行，仍无异常则 40 秒再执行，到 60 秒时便不再执行价格比较，而是直接导出委托单。若中间出现价格异动，则在异动此次的基础上延迟至 60 秒再执行导出操作。目前，该逻辑的测试代码已完成验证。
今日还额外尝试了挂买单操作，发现无法简单复制粘贴内容，可能需要在价格栏键盘模拟录入浮点数，数量栏则模拟输入整数，仍需进一步调试，不过问题不大。待买单调试成功后，卖单操作基本照抄就行。
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我想到一种方案，即借助第三方平台并下载其 Python SDK，如此一来，便能在本地直接获取股票实时价格，同时监控持仓股票价格走势。其优势在于，当股价接近预设的买卖价位时，系统可及时发出提醒。若价格突破买卖价位，即可判定有交易成交。如此，无需频繁导出委托信息来确认成交情况，能提前预判交易结果，节省大量时间与精力。至于具体如何将该方案与现有交易流程完美结合，仍有待深入思索与精心规划。
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获取即时价格数据的话
方便下一步实现监控页面
先放在这里备用
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以下是一些有免费数据接口的量化交易软件：
迅投QMT
通过其SDK即xtquant可获取免费的普通行情数据，但有流速限制，低于1秒获取一次是没问题的.
Tushare
是免费开源的python财经数据接口包，不过Tushare Pro版采取积分制，基础积分的用户每分钟内最多调取500次，每次5000条数据，注册完成并修改个人资料后可获取120分基础积分来调用daily等API.
Akshare
是免费且开源的数据接口，可提供股票等金融数据.
新浪开放接口
提供新浪行情ctpapi接口源码，包括新浪财经50etf期权和上交所300etf期权行情接口.
腾讯开放接口
提供腾讯行情ctpapi接口源码.
天勤tqsdk
是免费的Python SDK，可用于获取行情数据等.
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以下是整理后的内容：
1. 针对每只股票，于窗口列出文字内容展示各区间信息，区间互不相交，如[1.180, 0.008, 1.200]表示 1.180 到 1.200 区间，差价为 0.008 元；下一个区间可为[1.201, 0.01, 1.240]等，且类似 Excel 表单可编辑差价与数量，基准价由程序自动动态更新。
2. 每次委托单数据库与 Excel 导出数据对比，若识别出新委托单（已成交但数据库中仍为非成交状态），先将数据库中委托状态改为已成交并更新成交时间，随后依据证券代码与当前成交价格在第一点的区间中判断，获取对应差价，进而计算上一档卖单价格与下一档买单价格，以进行买单和卖单的挂单操作。
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