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          一顆韭菜的自我修養(yǎng):用Python分析下股市,練練手

          共 1574字,需瀏覽 4分鐘

           ·

          2020-08-11 20:01

          點擊關(guān)注上方“SQL數(shù)據(jù)庫開發(fā)”,

          設(shè)為“置頂或星標(biāo)”,第一時間送達干貨

          一顆韭菜的自我修養(yǎng)。


          股市跌宕起伏。7 月初 A 股飆升,股票瞬間成為大家的熱門討論話題,「現(xiàn)在入場還來得及嗎?」幾乎成為新的問候語。

          最近,一位常年研究股票系統(tǒng)的開發(fā)者 pythonstock 用 Python 寫了一個股票分析系統(tǒng),發(fā)布數(shù)天就獲得了不少關(guān)注。

          于是我們就推薦給大家,既能學(xué)習(xí) python 又能練習(xí)炒股。但正如項目作者所說,「本項目只能用于 Python 代碼學(xué)習(xí),股票分析,投資失敗虧錢不負責(zé),不算 BUG。」如果真虧了,我們也不背鍋呀,畢竟大家都是韭菜。

          pythonstock 的項目頁面

          總之,分析得準(zhǔn)不準(zhǔn)先不說,我們先來偷個師,看看這個用 Python 代碼進行股票分析的項目到底是怎么實現(xiàn)的吧。

          PythonStock:一個用 Python 寫成的股票分析系統(tǒng)

          根據(jù) GitHub 頁面介紹,該項目是基于 Python 的 pandas、tushare、bokeh、tornado、stockstats、ta-lib 等框架開發(fā)的全棧股票系統(tǒng)。

          GitHub 地址:https://github.com/pythonstock/stock

          它具備以下特點:

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

          2)使用 Docker 解決 Python 庫安裝問題,使用 Mariadb(MySQL)存儲數(shù)據(jù),借助 tushare 抓取數(shù)據(jù)。

          3)使用 corn 做定時任務(wù),每天進行數(shù)據(jù)抓取計算,每天 18 點開始進行數(shù)據(jù)計算,計算當(dāng)日數(shù)據(jù),使用 300 天數(shù)據(jù)進行計算,大約需要 15 分鐘計算完畢。

          4)股票數(shù)據(jù)接口防止被封,按天進行數(shù)據(jù)緩存,儲存最近 3 天數(shù)據(jù),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(fā) web 系統(tǒng),支持股票數(shù)據(jù)、滬深 300 成份股、中證 500 成份股、龍虎榜數(shù)據(jù)、每日股票數(shù)據(jù)、每日大盤指數(shù)行情等。

          6)數(shù)據(jù)展示系統(tǒng):通用數(shù)據(jù)展示系統(tǒng),配置字典模板之后,頁面自動加載數(shù)據(jù),并完成數(shù)據(jù)展示,后續(xù)可以加入自己開發(fā)的指標(biāo)數(shù)據(jù)。

          7)增加曲線數(shù)據(jù)分析:查看股票時,可以直接跳轉(zhuǎn)到東方財富頁面查看相關(guān)信息,點擊指標(biāo)之后使用 Bokeh 將多達 17 個指標(biāo)的數(shù)據(jù)可視化,進行圖表展示。


          bokeh 繪圖指標(biāo)數(shù)據(jù):


          然后根據(jù) KDJ、RSI 和 CCI 這 3 個指標(biāo)進行股票數(shù)據(jù)計算:


          計算指標(biāo)

          此股票分析系統(tǒng)提供的每日股票指標(biāo)數(shù)據(jù),按照 17 個計算指標(biāo)進行計算(下圖截取部分計算指標(biāo)):


          此外,項目作者還介紹了該股票系統(tǒng)設(shè)計原理、架構(gòu)設(shè)計原理、應(yīng)用部署要點等知識,具體使用和部署方法參見 GitHub 項目頁面。


          感興趣的小伙伴,也許可以親自上手試一試了。


          不過,需要再次提醒的是,股市有風(fēng)險,入市需謹慎哦。


          ——End——

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