README

pythonstock V3.0 项目简介，2025.02.28更新

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。

github/gitee是项目地址

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

gitee地址：
https://gitee.com/pythonstock/stock

视频地址：
https://space.bilibili.com/52280367/lists/1923758?type=season

相关博客资料：
https://blog.csdn.net/freewebsys/category_9285317.html

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/



PythonStock V3.0 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。
9）3.0 主要做的是项目整合，前端使用vue开发了，后端使用API,使用docker-compose开发部署。

基础库版本

1，pandas使用【 2.2.3 】版本， 
2，numpy使用【 2.2.1 】版本， 
3，sqlalchemy使用【 2.0.36 】版本， 
4，akshare使用【 1.15.59 】版本， 
5，bokeh使用【 3.6.2 】版本， 
6，stockstats使用【 0.3.2 】版本， 




版本3.0 说明


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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。

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/wi