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Python开发的股票系统源码

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Python开发的股票系统源码/
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Python开发的股票系统源码/stock-master/
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1.53KB
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11.09KB
Python开发的股票系统源码/stock-master/README.md
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319B
Python开发的股票系统源码/stock-master/docker/
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Python开发的股票系统源码/stock-master/docker/Dockerfile
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Python开发的股票系统源码/stock-master/docker/README.md
962B
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13.19KB
Python开发的股票系统源码/stock-master/docs/git-push-tag.md
91B
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-
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6.15KB
Python开发的股票系统源码/stock-master/jobs/README.txt
224B
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-
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-
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100B
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237B
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202B
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-
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1KB
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605B
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-
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-
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7.92KB
Python开发的股票系统源码/stock-master/libs/stock_web_dic.py
6.41KB
Python开发的股票系统源码/stock-master/libs/stock_web_dic.py.bk
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1.63KB
Python开发的股票系统源码/stock-master/old_jobs/
-
Python开发的股票系统源码/stock-master/old_jobs/README.md
103B
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5.04KB
Python开发的股票系统源码/stock-master/old_jobs/guess_indicators_lite_sell_daily_job.py
5.37KB
Python开发的股票系统源码/stock-master/old_jobs/guess_period_daily_job.py
5.09KB
Python开发的股票系统源码/stock-master/old_jobs/guess_return_daily_job.py
5.76KB
Python开发的股票系统源码/stock-master/old_jobs/guess_sklearn_ma_daily_job.py
6.36KB
Python开发的股票系统源码/stock-master/startStock.sh
2.64KB
Python开发的股票系统源码/stock-master/supervisor/
-
Python开发的股票系统源码/stock-master/supervisor/example_supervisord_conf
8.95KB
Python开发的股票系统源码/stock-master/supervisor/supervisord.conf
1.45KB
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-
Python开发的股票系统源码/stock-master/web/README.md
-
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720B
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Python开发的股票系统源码/stock-master/web/dataEditorHandler.py
4.07KB
Python开发的股票系统源码/stock-master/web/dataIndicatorsHandler.py
17.95KB
Python开发的股票系统源码/stock-master/web/dataTableHandler.py
8.05KB
Python开发的股票系统源码/stock-master/web/demo-chart.py
8.01KB
Python开发的股票系统源码/stock-master/web/main.py
3.69KB
Python开发的股票系统源码/stock-master/web/minstServingHandler.py
2.38KB
Python开发的股票系统源码/stock-master/web/static/
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-
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387.63KB
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19.29KB
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-
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Python开发的股票系统源码/stock-master/web/templates/layout/single_main.html
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5.53KB
Python开发的股票系统源码/stock-master/web/templates/test.html
1.79KB
Python开发的股票系统源码/stock-master/web/templates/test2.html
1.51KB
Python开发的股票系统源码/stock-master/web/test_thread.py
2.52KB
Python开发的股票系统源码/stock-master/web/test_thread_v2.py
2.65KB
Python开发的股票系统源码/stock-master/web/tornado_bokeh_embed.py
2.21KB

资源内容介绍

Python开发的股票系统源码
### pythonstock V2 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。**```项目地址：https://github.com/pythonstock/stockPythonStock V2 是基于Python的pandas，akshare，bokeh，tornado，stockstats，ta-lib等框架开发的全栈股票系统。项目创建于2017年7月17日，每月不定期更新。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akshare抓取数据。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，支持每日股票数据-东财，龙虎榜-个股上榜-新浪，数据中心-大宗交易行情等。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。8) 2.0 最大的更新在于替换tushare库（因部分库不能使用），使用akshare进行数据抓取。基础库版本1，pandas使用【 1.3.5 】版本，升级了2，numpy使用【 1.21.5 】版本，升级了3，akshare使用【 1.3.50 】版本，升级了4，bokeh使用【 2.4.2 】版本，升级了5，stockstats使用【 0.3.2 】版本```2.0 说明 ![image](https://raw.githubusercontent.com/pythonstock/stock/master/web/static/img/stock2-001.png) ![image](https://raw.githubusercontent.com/pythonstock/stock/master/web/static/img/stock2-002.png) bokeh 绘图指标数据： ![image](https://raw.githubusercontent.com/pythonstock/stock/master/web/static/img/stock2-003.png) 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。CCI1、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, diff

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