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Stockholm ======= #### 一个股票数据（沪深）爬虫和选股策略测试框架，数据基于雅虎YQL和新浪财经。 * 根据选定的日期范围抓取所有沪深两市股票的行情数据。 * 根据指定的选股策略和指定的日期进行选股测试。 * 计算选股测试实际结果（包括与沪深300指数比较）。 * 保存数据到JSON文件、CSV文件。 * 支持使用表达式定义选股策略。 * 支持多线程处理。 能干什么 ------------- 如果你想基于沪深股市行情数据进行一些工作，它可以帮助你导出指定时间范围内所有沪深A股的行情数据和一些技术指标，包括代码、名称、开盘、收盘、最高、最低、成交量、均线、KDJ等。<br \> 如果你对于技术分析有兴趣，它可以帮你根据你自定义的规则在所有沪深A股的范围内进行选股，并回测选股策略的收益情况（详细说明后面会有）。这样就能够非常方便快捷地测试和调整基于技术分析的选股策略。<br \> 还有些什么问题 ------------- 行情数据目前来源于雅虎YQL，每日数据的更新时间不太稳定（一般在中国时间午夜左右）。<br \> 目前支持的技术指标还不多，还有一些指标如MACD和BOLL后续会增加。<br \> 在回测中，如果有在选定时间内发生过除权的股票，收益计算会有问题。<br \> 导出格式目前只支持CSV和JSON文本。MongoDB和MySQL会考虑后续加入。<br \> 环境 ------------- Python 3.4以上<br \> [Requests](http://www.python-requests.org/en/latest/)<br \> [PyMongo](http://api.mongodb.org/python/current/installation.html)<br \> OSX和CentOS已测。Windows尚未测试，输出路径可能有问题。<br \> ```shell pip install requests pip install pymongo ``` 使用 ------------- ```shell python main.py [-h] [--reload {Y,N}] [--portfolio {Y,N}] [--output {json,csv,all}] [--storepath PATH] [--thread NUM] [--startdate yyyy-MM-dd] [--enddate yyyy-MM-dd] [--targetdate yyyy-MM-dd] [--testrange NUM] [--testfile PATH] ``` 可选参数 ------------- ```shell -h, --help 查看帮助并退出 --reload {Y,N} 是否重新抓取股票数据，默认值：Y --portfolio {Y,N} 是否生成选股测试结果，默认值：N --output {json,csv,all} 输出文件格式，默认值：json --charset {utf-8,gbk} 输出文件编码，默认值：utf-8 --storepath PATH 输出文件路径，默认值：~/tmp/stockholm_export --thread NUM 线程数，默认值：10 --startdate yyyy-MM-dd 抓取数据的开始日期，默认值：当前系统日期-100天（例如2015-01-01） --enddate yyyy-MM-dd 抓取数据的结束日期，默认值：当前系统日期 --targetdate yyyy-MM-dd 测试选股策略的目标日期，默认值：当前系统日期 --testrange NUM 测试日期范围天数，默认值：50 --testfile PATH 测试文件路径，默认值：./portfolio_test.txt ``` 可用数据/格式 ------------- ### 行情数据: ```shell [ {"Symbol": "600000.SS", "Name": "浦发银行"， "Data": [ {"Vol_Change": null, "MA_10": null, "Date": "2015-03-26", "High": 15.58, "Open": 15.15, "Volume": 282340700, "Close": 15.36, "Change": null, "Low": 15.04}, {"Vol_Change": -0.22726, "MA_10": null, "Date": "2015-03-27", "High": 15.55, "Open": 15.32, "Volume": 218174900, "Close": 15.36, "Change": 0.0, "Low": 15.17} ] } ] ``` Date(日期); Open(开盘价); Close(收盘价); High(当日最高); Low(当日最低); Change(价格变化%); Volume(成交量); Vol_Change(成交量较前日变化); MA_5(5日均线); MA_10(10日均线); MA_20(20日均线); MA_30(30日均线); KDJ_K(KDJ指标K); KDJ_D(KDJ指标D); KDJ_J(KDJ指标J); <br \> 以上数据都可以用于制定选股策略，后面会介绍具体方法。<br \> ### 选股策略测试数据: ```shell [ { "Symbol": "600000.SS", "Name": "浦发银行", "Close": 14.51, "Change": 0.06456, "Vol_Change": 2.39592, "MA_10": 14.171, "KDJ_K": 37.65, "KDJ_D": 33.427, "KDJ_J": 46.096, "Data": [ {"Day_5_Differ": 0.01869, "Day_9_Profit": 0.08546, "Day_1_Profit": -0.02826, "Day_1_INDEX_Change": -0.00484, "Day_3_INDEX_Change": 0.01557, "Day_5_INDEX_Change": 0.04747, "Day_3_Differ": 0.02647, "Day_9_INDEX_Change": 0.1003, "Day_5_Profit": 0.06616, "Day_3_Profit": 0.04204, "Day_1_Differ": -0.02342, "Day_9_Differ": -0.014840000000000006} ] } ] ``` Close(收盘价); Change(价格变化%); Vol_Change(成交量较前日变化); MA_10(十天均价); KDJ_K(KDJ指标K); KDJ_D(KDJ指标D); KDJ_J(KDJ指标J); Day_1_Profit(后一天利润率%); Day_1_INDEX_Change(后一天沪深300变化率%); Day_1_Differ(后一天相对利润率%——即利润率-沪深300变化率); Day_n_Profit(后n天利润率%); Day_n_INDEX_Change(后n天沪深300变化率%); Day_n_Differ(后n天相对利润率%——即利润率-沪深300变化率); 行情数据抓取范例 ------------- 获取从当前日期倒推100天(不是100个交易日)的所有沪深股票行情数据。<br /> 执行完成后，数据在当前用户文件夹下./tmp/stockholm_export/stockholm_export.json<br /> ```shell python main.py ``` 如果想导出csv文件 ```shell python main.py --output=csv ``` 选股策略测试范例 ------------- 选股策略范例文件内容如下(包括在源码中)<br /> 选股策略"method 1"是:前前个交易日的KDJ指标的J值小于20+前个交易日的KDJ指标J值小于20+当前交易日的KDJ指标J值比上个交易日大40+当前交易日成交量变化大于100%<br /> ```shell ## Portfolio selection methodology sample file [method 1]:day(-2).{KDJ_J}<20 and day(-1).{KDJ_J}<20 and day(0).{KDJ_J}-day(-1).{KDJ_J}>=40 and day(0).{Vol_Change}>=1 ``` 以当前系统日期为目标日期进行倒推60天得选股策略测试。<br /> 不重新抓取行情数据并执行测试命令。<br /> 执行完毕后，会将测试结果按照每天一个文件的方式保存在./tmp/stockholm_export/。<br /> 文件名格式为result_yyyy-MM-dd.json(例如result_2015-03-24.json)。<br /> ```shell python main.py --reload=N --portfolio=Y ``` 通过更改测试文件中的选股策略公式，可以随意测试指定时间范围内的选股效果。<br />