虽然自动化交易按目前的交易频率感觉用处不大，但是自动化筛选感觉还是可以有的，现在每次手动排序然后比对筛选虽然已经有了不小的进步，但还可以更进一步。
获取数据的方法昨天已经写了。
然后就是处理数据的方法了。
从集思录获取的数据是json格式的，格式化一下可以看的比较清晰
有一个头，然后rows是个json数组，里面就是许多个可转债信息。
以最简单的双低策略为例，只需要对rows部分进行一个排序就行。
rows.sort(key=lambda x: (x["cell"]["price"] + x["cell"]["premium_rt"]))
搜索来的用法，具体也不是很理解，大概意思就是使用后面那两个参数作为key，对rows这个json数据进行一个排序。这里x["cell"]["price"]是价格，x["cell"]["premium_rt"]是溢价率。
然后输出一下看看，手工稍微对比一下，的确是最基础的双低了。
目前只做到这里，下一步要再优化一下。
1.目前这里面包含未上市的，这个要去掉。
2.没有纳入规模因子，这个很重要。但是问题在于，这三个因子的权重怎么平衡。
3.能做出排序以后，就是读取持仓的excel然后进行比对，比对完输出需要买入或者卖出的。