pythonstock V1 項目簡介

特別說明：股市有風險投資需謹慎，本項目只能用于Python代碼學習，股票分析，投資失敗虧錢不負責，不算BUG。

PythonStock V1 是基于Python的pandas，tushare，bokeh，tornado，stockstats，ta-lib等框架開發的全棧股票系統。

1)可以直接使用docker直接本地部署運行，整個項目在docker hub上壓縮后200BM，本地占用500MB磁盤空間。

2)使用Docker解決了Python庫安裝問題，使用Mariadb(MySQL)存儲數據。借助tushare抓取數據(老API，后續使用tushare pro開發)

3)使用corn做定時任務，每天進行數據抓取計算，每天18點開始進行數據計算，計算當日數據，使用300天數據進行計算，大約需要15分鐘計算完畢。

4)股票數據接口防止被封，按天進行數據緩存，儲存最近3天數據，每天定時清除，同時使用read_pickle to_pickle 的gzip壓縮模式存儲。

5)使用tornado開發web系統，支持股票數據，滬深300成份股，中證500成份股，龍虎榜數據，每日股票數據，每日大盤指數行情等

6)數據展示系統，是通用數據展示系統，配置字典模板之后，頁面自動加載數據，并完成數據展示，后續自己開發的指標數據可以加入進去。

7)增加曲線數據分析，在查看股票中，可以直接跳轉到東方財富頁面查看相關信息，點擊指標之后使用Bokeh將多達 17 個指標的數據繪圖，進行圖表展示。

bokeh 繪圖指標數據：

然后根據3個指標進行股票數據計算：

KDJ:

1，超買區：K值在80以上，D值在70以上，J值大于90時為超買。一般情況下，股價有可能下跌。投資者應謹慎行事，局外人不應再追漲，局內人應適時賣出。

2，超賣區：K值在20以下，D值在30以下為超賣區。一般情況下，股價有可能上漲，反彈的可能性增大。局內人不應輕易拋出股票，局外人可尋機入場。

RSI:

1．當六日指標上升到達80時，表示股市已有超買現象，如果一旦繼續上升，超過90以上時，則表示已到嚴重超買的警戒區，股價已形成頭部，極可能在短期內反轉回轉。

2．當六日強弱指標下降至20時，表示股市有超賣現象，如果一旦繼續下降至10以下時則表示已到嚴重超賣區域，股價極可能有止跌回升的機會。

CCI

1、當CCI＞﹢100時，表明股價已經進入非常態區間——超買區間，股價的異動現象應多加關注。

2、當CCI＜﹣100時，表明股價已經進入另一個非常態區間——超賣區間，投資者可以逢低吸納股票。

購買條件結果表：guess_indicators_lite_buy_daily

購買條件結果表：guess_indicators_lite_sell_daily

每日股票指標數據計算17個指標如下(數據表 guess_indicators_daily)：

計算指標

說明

1，交易量delta指標分析

The Volume Delta (Vol ?)

2，計算n天差

可以計算，向前n天，和向后n天的差。

3，n天漲跌百分百計算

可以看到，-n天數據和今天數據的百分比。

4, CR指標

http://wiki.mbalib.com/wiki/CR%E6%8C%87%E6%A0%87 價格動量指標 CR跌穿a、b、c、d四條線，再由低點向上爬升160時，為短線獲利的一個良機，應適當賣出股票。 CR跌至40以下時，是建倉良機。而CR高于300~400時，應注意適當減倉。

5，最大值，最小值

計算區間最大值 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_-31_min"] 實際使用的時候使用 -22 可計算出5天的最大，最小值。

6, KDJ指標

http://wiki.mbalib.com/wiki/%E9%9A%8F%E6%9C%BA%E6%8C%87%E6%A0%87 隨機指標(KDJ)一般是根據統計學的原理，通過一個特定的周期(常為9日、9周等)內出現過的最高價、 最低價及最后一個計算周期的收盤價及這三者之間的比例關系，來計算最后一個計算周期的未成熟隨機值RSV， 然后根據平滑移動平均線的方法來計算K值、D值與J值，并繪成曲線圖來研判股票走勢。 (3)在使用中，常有J線的指標，即3乘以K值減2乘以D值(3K－2D＝J)，其目的是求出K值與D值的最大乖離程度， 以領先KD值找出底部和頭部。J大于100時為超買，小于10時為超賣。

7，SMA指標

http://wiki.mbalib.com/wiki/Sma 簡單移動平均線(Simple Moving Average，SMA) 可以動態輸入參數，獲得幾天的移動平均。

8, MACD指標

http://wiki.mbalib.com/wiki/MACD 平滑異同移動平均線(Moving Average Convergence Divergence，簡稱MACD指標)，也稱移動平均聚散指標 MACD 則可發揮其應有的功能，但當市場呈牛皮盤整格局，股價不上不下時，MACD買賣訊號較不明顯。 當用MACD作分析時，亦可運用其他的技術分析指標如短期 K，D圖形作為輔助工具，而且也可對買賣訊號作雙重的確認。

10, RSI指標

http://wiki.mbalib.com/wiki/RSI 相對強弱指標(Relative Strength Index，簡稱RSI)，也稱相對強弱指數、相對力度指數 2)強弱指標保持高于50表示為強勢市場，反之低于50表示為弱勢市場。 (3)強弱指標多在70與30之間波動。當六日指標上升到達80時，表示股市已有超買現象，如果一旦繼續上升，超過90以上時，則表示已到嚴重超買的警戒區，股價已形成頭部，極可能在短期內反轉回轉。

12, CCI指標

http://wiki.mbalib.com/wiki/%E9%A1%BA%E5%8A%BF%E6%8C%87%E6%A0%87 順勢指標又叫CCI指標，其英文全稱為“Commodity Channel Index”， 是由美國股市分析家唐納德·藍伯特(Donald Lambert)所創造的，是一種重點研判股價偏離度的股市分析工具。 1、當CCI指標從下向上突破﹢100線而進入非常態區間時，表明股價脫離常態而進入異常波動階段， 中短線應及時買入，如果有比較大的成交量配合，買入信號則更為可靠。 2、當CCI指標從上向下突破﹣100線而進入另一個非常態區間時，表明股價的盤整階段已經結束， 將進入一個比較長的尋底過程，投資者應以持幣觀望為主。 CCI, default to 14 days

13, TR、ATR指標

http://wiki.mbalib.com/wiki/%E5%9D%87%E5%B9%85%E6%8C%87%E6%A0%87 均幅指標(Average True Ranger,ATR)均幅指標(ATR)是取一定時間周期內的股價波動幅度的移動平均值，主要用于研判買賣時機。

14, DMA指標

http://wiki.mbalib.com/wiki/DMA DMA指標(Different of Moving Average)又叫平行線差指標，是目前股市分析技術指標中的一種中短期指標，它常用于大盤指數和個股的研判。 DMA, difference of 10 and 50 moving average stock[‘dma’]

15, DMI，+DI，-DI，DX，ADX，ADXR指標

http://wiki.mbalib.com/wiki/DMI 動向指數Directional Movement Index,DMI) http://wiki.mbalib.com/wiki/ADX 平均趨向指標(Average Directional Indicator，簡稱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 平均方向指數評估(ADXR)實際是今日ADX與前面某一日的ADX的平均值。ADXR在高位與ADX同步下滑，可以增加對ADX已經調頭的盡早確認。 ADXR是ADX的附屬產品，只能發出一種輔助和肯定的訊號，并非入市的指標，而只需同時配合動向指標(DMI)的趨勢才可作出買賣策略。 在應用時，應以ADX為主，ADXR為輔。

16, TRIX，MATRIX指標

http://wiki.mbalib.com/wiki/TRIX TRIX指標又叫三重指數平滑移動平均指標(Triple Exponentially Smoothed Average)

17, VR，MAVR指標

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)(簡稱VR)，是一項通過分析股價上升日成交額(或成交量，下同)與股價下降日成交額比值， 從而掌握市場買賣氣勢的中期技術指標。

使用方法(依賴docker)

使用 mariadb 和 stock 兩個鏡像

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

直接啟動stock ，使用其他 mysql 數據庫，需要配置變量方式：

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

進入鏡像：

docker exec -it stock bash

sh /data/stock/jobs/cron.daily/run_daily

說明，啟動容器后，會調用。run_init.sh 進行數據初始化，同時第一次執行后臺執行當日數據。

以后每日18點(只有18點左右才有今日的數據)進行股票數據抓取并計算。

本地訪問端口

查看jupyter的密碼：

docker exec -it stock bash

查看登錄 token 問題：

jupyter notebook list

# 就可以看到 token 了，然后可以登錄了。

1，股票系統設計

2，架構設計

全系使用python實現。因為都是python的類庫，互相之間調用方便。

從數據抓取，數據處理，到數據展示數據運算都是python實現。

最終的數據都到前端展示出來。主要分為4個文件夾。

jobs 抓取數據并存儲實現類。

libs 通用工具類。

web 前端展示框架。

supervisor 進程管理工具。

3，應用部署

需要mysql數據庫啟動。項目放到/data/stock 目錄。

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

使用 :

3，web使用datatable顯示報表

通用數據配置，在 libs/stock_web_dic.py 配置數據之后，可以實現動態加載菜單，根據數據庫表的行列顯示數據。

不用一個表一個表進行開發，通用數據展示。

4，使用pandas處理重復數據

data = ts.get_report_data(year, quarter)

# 處理重復數據，保存最新一條數據。

data.drop_duplicates(subset="code", keep="last")

5，增加多字段排序

1，點擊是單個字段進行排序。

2，按照【shift】，點擊多個，即可完成多字段排序。

3，服務端分頁排序。

4，按照多個字段進行篩選查詢。

6，開發環境執行

sh startStock.sh 1

9，解決跑數據問題

# 通過數據庫鏈接 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()

之前升級過代碼，造成 db.cursor() 問題。

8，解決日志打印問題

配置 main.py

tornado.options.parse_command_line()

然后啟動配置參數：

/usr/local/bin/python3 /data/stock/web/main.py -log_file_prefix=/data/logs/web.log

10，升級 bokeh 到 2.1.1 版本

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

11，解決 Bokeh JS兼容問題。

升級 bokeh 到 2.1.1 版本

升級JS，因為 lib 包升級導致問題。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python做股票系统_GitHub - hetingqin/stock: stock，股票系统。使用python进行开发。的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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