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    README.md

    pythonstock V1 项目简介

    特别说明:股市有风险投资需谨慎,本项目只能用于Python代码学习,股票分析,投资失败亏钱不负责,不算BUG。

    PythonStock V1 是基于Python的pandas,tushare,bokeh,tornado,stockstats,ta-lib等框架开发的全栈股票系统。
    1)可以直接使用docker直接本地部署运行,整个项目在docker hub上压缩后200MB,本地占用500MB磁盘空间。
    2)使用Docker解决了Python库安装问题,使用Mariadb(MySQL)存储数据。借助tushare抓取数据(老API,后续使用tushare pro开发)
    3)使用cron做定时任务,每天进行数据抓取计算,每天18点开始进行数据计算,计算当日数据,使用300天数据进行计算,大约需要15分钟计算完毕。
    4)股票数据接口防止被封,按天进行数据缓存,储存最近3天数据,每天定时清除,同时使用read_pickle to_pickle 的gzip压缩模式存储。
    5)使用tornado开发web系统,支持股票数据,沪深300成份股,中证500成份股,龙虎榜数据,每日股票数据,每日大盘指数行情等
    6)数据展示系统,是通用数据展示系统,配置字典模板之后,页面自动加载数据,并完成数据展示,后续自己开发的指标数据可以加入进去。
    7)增加曲线数据分析,在查看股票中,可以直接跳转到东方财富页面查看相关信息,点击指标之后使用Bokeh将多达 17 个指标的数据绘图,进行图表展示。

    image

    bokeh 绘图指标数据:

    image

    然后根据3个指标进行股票数据计算:

    
    KDJ:
    1,超买区:K值在80以上,D值在70以上,J值大于90时为超买。一般情况下,股价有可能下跌。投资者应谨慎行事,局外人不应再追涨,局内人应适时卖出。
    2,超卖区:K值在20以下,D值在30以下为超卖区。一般情况下,股价有可能上涨,反弹的可能性增大。局内人不应轻易抛出股票,局外人可寻机入场。
    
    RSI:
    1.当六日指标上升到达80时,表示股市已有超买现象,如果一旦继续上升,超过90以上时,则表示已到严重超买的警戒区,股价已形成头部,极可能在短期内反转回转。
    2.当六日强弱指标下降至20时,表示股市有超卖现象,如果一旦继续下降至10以下时则表示已到严重超卖区域,股价极可能有止跌回升的机会。
    
    CCI
    1、当CCI>﹢100时,表明股价已经进入非常态区间——超买区间,股价的异动现象应多加关注。
    2、当CCI<﹣100时,表明股价已经进入另一个非常态区间——超卖区间,投资者可以逢低吸纳股票。
    
    购买条件结果表:guess_indicators_lite_buy_daily
    购买条件结果表:guess_indicators_lite_sell_daily
    

    每日股票指标数据计算17个指标如下(数据表 guess_indicators_daily):

    计算指标 说明
    1,交易量delta指标分析 The Volume Delta (Vol ∆)
    2,计算n天差 可以计算,向前n天,和向后n天的差。
    3,n天涨跌百分百计算 可以看到,-n天数据和今天数据的百分比。
    4, CR指标 http://wiki.mbalib.com/wiki/CR%E6%8C%87%E6%A0%87 价格动量指标 CR跌穿a、b、c、d四条线,再由低点向上爬升160时,为短线获利的一个良机,应适当卖出股票。 CR跌至40以下时,是建仓良机。而CR高于300~400时,应注意适当减仓。
    5,最大值,最小值 计算区间最大值 volume max of three days ago, yesterday and two days later stock["volume_-3,2,-1_max"] volume min between 3 days ago and tomorrow stock["volume_-3~1_min"] 实际使用的时候使用 -2~2 可计算出5天的最大,最小值。
    6, KDJ指标 http://wiki.mbalib.com/wiki/%E9%9A%8F%E6%9C%BA%E6%8C%87%E6%A0%87 随机指标(KDJ)一般是根据统计学的原理,通过一个特定的周期(常为9日、9周等)内出现过的最高价、 最低价及最后一个计算周期的收盘价及这三者之间的比例关系,来计算最后一个计算周期的未成熟随机值RSV, 然后根据平滑移动平均线的方法来计算K值、D值与J值,并绘成曲线图来研判股票走势。 (3)在使用中,常有J线的指标,即3乘以K值减2乘以D值(3K-2D=J),其目的是求出K值与D值的最大乖离程度, 以领先KD值找出底部和头部。J大于100时为超买,小于10时为超卖。
    7,SMA指标 http://wiki.mbalib.com/wiki/Sma 简单移动平均线(Simple Moving Average,SMA) 可以动态输入参数,获得几天的移动平均。
    8, MACD指标 http://wiki.mbalib.com/wiki/MACD 平滑异同移动平均线(Moving Average Convergence Divergence,简称MACD指标),也称移动平均聚散指标 MACD 则可发挥其应有的功能,但当市场呈牛皮盘整格局,股价不上不下时,MACD买卖讯号较不明显。 当用MACD作分析时,亦可运用其他的技术分析指标如短期 K,D图形作为辅助工具,而且也可对买卖讯号作双重的确认。
    9, BOLL指标 http://wiki.mbalib.com/wiki/BOLL 布林线指标(Bollinger Bands)
    10, RSI指标 http://wiki.mbalib.com/wiki/RSI 相对强弱指标(Relative Strength Index,简称RSI),也称相对强弱指数、相对力度指数 2)强弱指标保持高于50表示为强势市场,反之低于50表示为弱势市场。 (3)强弱指标多在70与30之间波动。当六日指标上升到达80时,表示股市已有超买现象,如果一旦继续上升,超过90以上时,则表示已到严重超买的警戒区,股价已形成头部,极可能在短期内反转回转。
    11, W%R指标 http://wiki.mbalib.com/wiki/%E5%A8%81%E5%BB%89%E6%8C%87%E6%A0%87 威廉指数(Williams%Rate)该指数是利用摆动点来度量市场的超买超卖现象。
    12, CCI指标 http://wiki.mbalib.com/wiki/%E9%A1%BA%E5%8A%BF%E6%8C%87%E6%A0%87 顺势指标又叫CCI指标,其英文全称为“Commodity Channel Index”, 是由美国股市分析家唐纳德·蓝伯特(Donald Lambert)所创造的,是一种重点研判股价偏离度的股市分析工具。 1、当CCI指标从下向上突破﹢100线而进入非常态区间时,表明股价脱离常态而进入异常波动阶段, 中短线应及时买入,如果有比较大的成交量配合,买入信号则更为可靠。 2、当CCI指标从上向下突破﹣100线而进入另一个非常态区间时,表明股价的盘整阶段已经结束, 将进入一个比较长的寻底过程,投资者应以持币观望为主。 CCI, default to 14 days
    13, TR、ATR指标 http://wiki.mbalib.com/wiki/%E5%9D%87%E5%B9%85%E6%8C%87%E6%A0%87 均幅指标(Average True Ranger,ATR)均幅指标(ATR)是取一定时间周期内的股价波动幅度的移动平均值,主要用于研判买卖时机。
    14, DMA指标 http://wiki.mbalib.com/wiki/DMA DMA指标(Different of Moving Average)又叫平行线差指标,是目前股市分析技术指标中的一种中短期指标,它常用于大盘指数和个股的研判。 DMA, difference of 10 and 50 moving average stock[‘dma’]
    15, DMI,+DI,-DI,DX,ADX,ADXR指标 http://wiki.mbalib.com/wiki/DMI 动向指数Directional Movement Index,DMI) http://wiki.mbalib.com/wiki/ADX 平均趋向指标(Average Directional Indicator,简称ADX) http://wiki.mbalib.com/wiki/%E5%B9%B3%E5%9D%87%E6%96%B9%E5%90%91%E6%8C%87%E6%95%B0%E8%AF%84%E4%BC%B0 平均方向指数评估(ADXR)实际是今日ADX与前面某一日的ADX的平均值。ADXR在高位与ADX同步下滑,可以增加对ADX已经调头的尽早确认。 ADXR是ADX的附属产品,只能发出一种辅助和肯定的讯号,并非入市的指标,而只需同时配合动向指标(DMI)的趋势才可作出买卖策略。 在应用时,应以ADX为主,ADXR为辅。
    16, TRIX,MATRIX指标 http://wiki.mbalib.com/wiki/TRIX TRIX指标又叫三重指数平滑移动平均指标(Triple Exponentially Smoothed Average)
    17, VR,MAVR指标 http://wiki.mbalib.com/wiki/%E6%88%90%E4%BA%A4%E9%87%8F%E6%AF%94%E7%8E%87 成交量比率(Volumn Ratio,VR)(简称VR),是一项通过分析股价上升日成交额(或成交量,下同)与股价下降日成交额比值, 从而掌握市场买卖气势的中期技术指标。

    使用方法(依赖docker)

    使用 mariadb 和 stock 两个镜像

    mkdir -p /data/mariadb/data
    docker pull pythonstock/pythonstock:latest
    docker pull mariadb:latest
    
    docker run --name mariadb -v /data/mariadb/data:/var/lib/mysql \
        -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=mariadb -p 3306:3306 -d mariadb:latest
    
    docker run -itd --link=mariadb --name stock  \
        -v /data/notebooks:/data/notebooks \
        -p 8888:8888 \
        -p 9999:9999 \
        pythonstock/pythonstock:latest
    

    直接启动stock ,使用其他 mysql 数据库,需要配置变量方式:

    docker run -itd --name stock  \
        -v /data/notebooks:/data/notebooks \
        -p 8888:8888 \
        -p 9999:9999 \
        -e MYSQL_HOST=127.0.0.1 \
        -e MYSQL_USER=root \
        -e MYSQL_PWD=mariadb \
        -e MYSQL_DB=stock_data \
        pythonstock/pythonstock:latest

    或者使用docker compose

    安装docker-compose https://www.runoob.com/docker/docker-compose.html

    sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.27.4/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose
    sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
    docker-compose up -d

    要想修改文件进行调试,增加当前目录映射,加入到stock里面:

            volumes:
                - "./jobs:/data/stock/jobs"
                - "./libs:/data/stock/libs"
                - "./web:/data/stock/web"

    进入镜像:

    docker exec -it stock bash 
    sh /data/stock/jobs/cron.daily/run_daily

    说明,启动容器后,会调用。run_init.sh 进行数据初始化,同时第一次执行后台执行当日数据。 以后每日18点(只有18点左右才有今日的数据)进行股票数据抓取并计算。

    本地访问端口

    http://localhost:9999 股票系统

    http://localhost:8888 jupyter

    查看jupyter的密码:

    docker exec -it stock bash 
    
    查看登录 token 问题:
    
    jupyter notebook list
    
    # 就可以看到 token 了,然后可以登录了。

    1,股票系统设计

    相关博客资料: http://blog.csdn.net/freewebsys/article/category/7076584

    股票数据抓取框架使用TuShare。 http://tushare.org/

    数据分析清洗使用pandas,numpy。 http://pandas.pydata.org/

    数据存储到磁盘上,使用Mysql数据库。存储股票数据。 https://pypi.python.org/pypi/mysqlclient

    web框架使用tornado http://www.tornadoweb.org/en/stable/

    tornado web系统 http://docs.pythontab.com/tornado/introduction-to-tornado/

    scikit-learn 文档,中文文档 https://scikit-learn.org/stable/ https://github.com/apachecn/sklearn-doc-zh/

    2,架构设计

    全系使用python实现。因为都是python的类库,互相之间调用方便。 从数据抓取,数据处理,到数据展示数据运算都是python实现。

    最终的数据都到前端展示出来。主要分为4个文件夹。

    jobs 抓取数据并存储实现类。

    libs 通用工具类。

    web 前端展示框架。

    supervisor 进程管理工具。

    3,应用部署

    需要mysql数据库启动。项目放到/data/stock 目录。

    CREATE DATABASE IF NOT EXISTS `stock_data` CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci;

    使用 :

    http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/core/reflection.html

    3,web使用datatable显示报表

    通用数据配置,在 libs/stock_web_dic.py 配置数据之后,可以实现动态加载菜单,根据数据库表的行列显示数据。

    不用一个表一个表进行开发,通用数据展示。

    4,使用pandas处理重复数据

    https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.drop_duplicates.html

        data = ts.get_report_data(year, quarter)
        # 处理重复数据,保存最新一条数据。
        data.drop_duplicates(subset="code", keep="last")

    5,增加多字段排序

    1,点击是单个字段进行排序。

    2,按照【shift】,点击多个,即可完成多字段排序。

    3,服务端分页排序。

    4,按照多个字段进行筛选查询。

    6,开发环境执行

    sh startStock.sh 1

    9,解决跑数据问题

    # 通过数据库链接 engine。
    def conn():
        try:
            db = MySQLdb.connect(MYSQL_HOST, MYSQL_USER, MYSQL_PWD, MYSQL_DB, charset="utf8")
            # db.autocommit = True
        except Exception as e:
            print("conn error :", e)
        db.autocommit(on=True)
        return db.cursor()

    之前升级过代码,造成 db.cursor() 问题。

    8,解决日志打印问题

    
    配置 main.py 
    tornado.options.parse_command_line()
    
    然后启动配置参数:
    /usr/local/bin/python3 /data/stock/web/main.py -log_file_prefix=/data/logs/web.log
    

    10,升级 bokeh 到 2.1.1 版本

    
    https://pypi.org/project/bokeh/#files
    

    11,解决 Bokeh JS兼容问题。

    升级 bokeh 到 2.1.1 版本

    https://pypi.org/project/bokeh/#files

    升级JS,因为 lib 包升级导致问题。

    12,发现MariaDb 版本不兼容问题

    相关数据执行只支持到10.5.4,版本可以使用,但是10.5.8 就有问题了。 限制死了版本。看来软件也不能瞎升级,都用最新的有问题。可以解决数据问题。

    13,增加日历

    古老的jquery 代码:
    		$( ".date-picker" ).datepicker({
    			language: 'zh-CN', //设置语言
                format:"yyyymmdd",
                showOtherMonths: true,
                selectOtherMonths: false,
                autoclose: true,
    			todayHighlight: true
            });
    针对日期类型的搜索条件增加日历
    

    https://www.bootcss.com/p/bootstrap-datetimepicker/ 不是使用jQuery的时间。

    14 增加东方财经弹窗窗口、增加指标计算弹窗窗口

    发现了一个东方财富的页面,是给pc端用的。 可以做个弹出框放到系统中。不进行调整了,长宽高可以做的小点。使用iframe引入界面。否则有跨域和样式问题。

    修改指标页面,改成窗口弹窗,做页面适配,方便查看。

    15 使用 akshare 做相关股票数据抓取

    中国的股市开盘时间为:每周一至周五的上午9:30——11:30, 下午13:00——15:00。中国股市收盘时间为:每周一至周五的下午3点。

    实时行情数据 接口: stock_zh_a_spot 目标地址: http://vip.stock.finance.sina.com.cn/mkt/#hs_a 描述: A 股数据是从新浪财经获取的数据, 重复运行本函数会被新浪暂时封 IP, 建议增加时间间隔 限量: 单次返回所有 A 股上市公司的实时行情数据

    历史行情数据 日频率 接口: stock_zh_a_daily 目标地址: https://finance.sina.com.cn/realstock/company/sh600006/nc.shtml(示例) 描述: A 股数据是从新浪财经获取的数据, 历史数据按日频率更新; 注意其中的 sh689009 为 CDR, 请 通过 stock_zh_a_cdr_daily 接口获取 限量: 单次返回指定 A 股上市公司指定日期间的历史行情日频率数据

    16 升级基础镜像到3.7 python,保障 akshare 0.6.10 以上版本支持

    发现 akshare 要求升级python 3.7 以上版本才可以,需要升级基础镜像。 然后 akshare 就可以升级到 0.9.65 的最新版本了。 新版本就可以按照日期进行查询,解决 TypeError: stock_zh_a_daily() got an unexpected keyword argument 'start_date' 这个问题了。

    项目简介

    🚀 Github 镜像仓库 🚀

    源项目地址

    https://github.com/pythonstock/stock

    发行版本 2

    发布 v1.0 版本

    全部发行版

    贡献者 10

    开发语言

    • Python 78.1 %
    • HTML 13.7 %
    • Shell 3.4 %
    • Dockerfile 3.1 %
    • JavaScript 1.4 %