Stockholm
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#### 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
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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
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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 />
Raw data
{
"_id": null,
"home_page": "https://github.com/yanjlee/stockholm",
"name": "stockholm-pro",
"maintainer": null,
"docs_url": null,
"requires_python": null,
"maintainer_email": null,
"keywords": null,
"author": "yanjlee",
"author_email": "yanjlee@163.com",
"download_url": "https://files.pythonhosted.org/packages/00/04/a6e1121a6f9047fea1c5dd05435bd0effe411b26f39aa57e3fac8ca50d1a/stockholm_pro-1.2.1.tar.gz",
"platform": null,
"description": "Stockholm\r\n=======\r\n\r\n#### \u4e00\u4e2a\u80a1\u7968\u6570\u636e\uff08\u6caa\u6df1\uff09\u722c\u866b\u548c\u9009\u80a1\u7b56\u7565\u6d4b\u8bd5\u6846\u67b6\uff0c\u6570\u636e\u57fa\u4e8e\u96c5\u864eYQL\u548c\u65b0\u6d6a\u8d22\u7ecf\u3002\r\n* \u6839\u636e\u9009\u5b9a\u7684\u65e5\u671f\u8303\u56f4\u6293\u53d6\u6240\u6709\u6caa\u6df1\u4e24\u5e02\u80a1\u7968\u7684\u884c\u60c5\u6570\u636e\u3002\r\n* \u6839\u636e\u6307\u5b9a\u7684\u9009\u80a1\u7b56\u7565\u548c\u6307\u5b9a\u7684\u65e5\u671f\u8fdb\u884c\u9009\u80a1\u6d4b\u8bd5\u3002\r\n* \u8ba1\u7b97\u9009\u80a1\u6d4b\u8bd5\u5b9e\u9645\u7ed3\u679c\uff08\u5305\u62ec\u4e0e\u6caa\u6df1300\u6307\u6570\u6bd4\u8f83\uff09\u3002\r\n* \u4fdd\u5b58\u6570\u636e\u5230JSON\u6587\u4ef6\u3001CSV\u6587\u4ef6\u3002\r\n* \u652f\u6301\u4f7f\u7528\u8868\u8fbe\u5f0f\u5b9a\u4e49\u9009\u80a1\u7b56\u7565\u3002\r\n* \u652f\u6301\u591a\u7ebf\u7a0b\u5904\u7406\u3002\r\n\r\n\u80fd\u5e72\u4ec0\u4e48\r\n-------------\r\n\u5982\u679c\u4f60\u60f3\u57fa\u4e8e\u6caa\u6df1\u80a1\u5e02\u884c\u60c5\u6570\u636e\u8fdb\u884c\u4e00\u4e9b\u5de5\u4f5c\uff0c\u5b83\u53ef\u4ee5\u5e2e\u52a9\u4f60\u5bfc\u51fa\u6307\u5b9a\u65f6\u95f4\u8303\u56f4\u5185\u6240\u6709\u6caa\u6df1A\u80a1\u7684\u884c\u60c5\u6570\u636e\u548c\u4e00\u4e9b\u6280\u672f\u6307\u6807\uff0c\u5305\u62ec\u4ee3\u7801\u3001\u540d\u79f0\u3001\u5f00\u76d8\u3001\u6536\u76d8\u3001\u6700\u9ad8\u3001\u6700\u4f4e\u3001\u6210\u4ea4\u91cf\u3001\u5747\u7ebf\u3001KDJ\u7b49\u3002<br \\>\r\n\u5982\u679c\u4f60\u5bf9\u4e8e\u6280\u672f\u5206\u6790\u6709\u5174\u8da3\uff0c\u5b83\u53ef\u4ee5\u5e2e\u4f60\u6839\u636e\u4f60\u81ea\u5b9a\u4e49\u7684\u89c4\u5219\u5728\u6240\u6709\u6caa\u6df1A\u80a1\u7684\u8303\u56f4\u5185\u8fdb\u884c\u9009\u80a1\uff0c\u5e76\u56de\u6d4b\u9009\u80a1\u7b56\u7565\u7684\u6536\u76ca\u60c5\u51b5\uff08\u8be6\u7ec6\u8bf4\u660e\u540e\u9762\u4f1a\u6709\uff09\u3002\u8fd9\u6837\u5c31\u80fd\u591f\u975e\u5e38\u65b9\u4fbf\u5feb\u6377\u5730\u6d4b\u8bd5\u548c\u8c03\u6574\u57fa\u4e8e\u6280\u672f\u5206\u6790\u7684\u9009\u80a1\u7b56\u7565\u3002<br \\>\r\n\r\n\u8fd8\u6709\u4e9b\u4ec0\u4e48\u95ee\u9898\r\n-------------\r\n\u884c\u60c5\u6570\u636e\u76ee\u524d\u6765\u6e90\u4e8e\u96c5\u864eYQL\uff0c\u6bcf\u65e5\u6570\u636e\u7684\u66f4\u65b0\u65f6\u95f4\u4e0d\u592a\u7a33\u5b9a\uff08\u4e00\u822c\u5728\u4e2d\u56fd\u65f6\u95f4\u5348\u591c\u5de6\u53f3\uff09\u3002<br \\>\r\n\u76ee\u524d\u652f\u6301\u7684\u6280\u672f\u6307\u6807\u8fd8\u4e0d\u591a\uff0c\u8fd8\u6709\u4e00\u4e9b\u6307\u6807\u5982MACD\u548cBOLL\u540e\u7eed\u4f1a\u589e\u52a0\u3002<br \\>\r\n\u5728\u56de\u6d4b\u4e2d\uff0c\u5982\u679c\u6709\u5728\u9009\u5b9a\u65f6\u95f4\u5185\u53d1\u751f\u8fc7\u9664\u6743\u7684\u80a1\u7968\uff0c\u6536\u76ca\u8ba1\u7b97\u4f1a\u6709\u95ee\u9898\u3002<br \\>\r\n\u5bfc\u51fa\u683c\u5f0f\u76ee\u524d\u53ea\u652f\u6301CSV\u548cJSON\u6587\u672c\u3002MongoDB\u548cMySQL\u4f1a\u8003\u8651\u540e\u7eed\u52a0\u5165\u3002<br \\>\r\n\r\n\u73af\u5883\r\n-------------\r\nPython 3.4\u4ee5\u4e0a<br \\>\r\n[Requests](http://www.python-requests.org/en/latest/)<br \\>\r\n[PyMongo](http://api.mongodb.org/python/current/installation.html)<br \\>\r\nOSX\u548cCentOS\u5df2\u6d4b\u3002Windows\u5c1a\u672a\u6d4b\u8bd5\uff0c\u8f93\u51fa\u8def\u5f84\u53ef\u80fd\u6709\u95ee\u9898\u3002<br \\>\r\n\r\n```shell\r\npip install requests\r\npip install pymongo\r\n```\r\n\r\n\u4f7f\u7528\r\n-------------\r\n```shell\r\npython main.py [-h] [--reload {Y,N}] [--portfolio {Y,N}] \r\n [--output {json,csv,all}] [--storepath PATH] [--thread NUM] \r\n [--startdate yyyy-MM-dd] [--enddate yyyy-MM-dd] \r\n [--targetdate yyyy-MM-dd] [--testrange NUM] [--testfile PATH]\r\n```\r\n\r\n\u53ef\u9009\u53c2\u6570\r\n-------------\r\n```shell\r\n -h, --help \u67e5\u770b\u5e2e\u52a9\u5e76\u9000\u51fa\r\n --reload {Y,N} \u662f\u5426\u91cd\u65b0\u6293\u53d6\u80a1\u7968\u6570\u636e\uff0c\u9ed8\u8ba4\u503c\uff1aY\r\n --portfolio {Y,N} \u662f\u5426\u751f\u6210\u9009\u80a1\u6d4b\u8bd5\u7ed3\u679c\uff0c\u9ed8\u8ba4\u503c\uff1aN\r\n --output {json,csv,all} \u8f93\u51fa\u6587\u4ef6\u683c\u5f0f\uff0c\u9ed8\u8ba4\u503c\uff1ajson\r\n --charset {utf-8,gbk} \u8f93\u51fa\u6587\u4ef6\u7f16\u7801\uff0c\u9ed8\u8ba4\u503c\uff1autf-8\r\n --storepath PATH \u8f93\u51fa\u6587\u4ef6\u8def\u5f84\uff0c\u9ed8\u8ba4\u503c\uff1a~/tmp/stockholm_export\r\n --thread NUM \u7ebf\u7a0b\u6570\uff0c\u9ed8\u8ba4\u503c\uff1a10\r\n --startdate yyyy-MM-dd \u6293\u53d6\u6570\u636e\u7684\u5f00\u59cb\u65e5\u671f\uff0c\u9ed8\u8ba4\u503c\uff1a\u5f53\u524d\u7cfb\u7edf\u65e5\u671f-100\u5929\uff08\u4f8b\u59822015-01-01\uff09\r\n --enddate yyyy-MM-dd \u6293\u53d6\u6570\u636e\u7684\u7ed3\u675f\u65e5\u671f\uff0c\u9ed8\u8ba4\u503c\uff1a\u5f53\u524d\u7cfb\u7edf\u65e5\u671f\r\n --targetdate yyyy-MM-dd \u6d4b\u8bd5\u9009\u80a1\u7b56\u7565\u7684\u76ee\u6807\u65e5\u671f\uff0c\u9ed8\u8ba4\u503c\uff1a\u5f53\u524d\u7cfb\u7edf\u65e5\u671f\r\n --testrange NUM \u6d4b\u8bd5\u65e5\u671f\u8303\u56f4\u5929\u6570\uff0c\u9ed8\u8ba4\u503c\uff1a50\r\n --testfile PATH \u6d4b\u8bd5\u6587\u4ef6\u8def\u5f84\uff0c\u9ed8\u8ba4\u503c\uff1a./portfolio_test.txt\r\n```\r\n\r\n\u53ef\u7528\u6570\u636e/\u683c\u5f0f\r\n-------------\r\n### \u884c\u60c5\u6570\u636e:\r\n```shell\r\n[\r\n\t{\"Symbol\": \"600000.SS\", \r\n\t \"Name\": \"\u6d66\u53d1\u94f6\u884c\"\uff0c\r\n\t \"Data\": [\r\n\t\t\t\t {\"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}, \r\n\t\t\t\t {\"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}\r\n\t\t\t ]\r\n\t}\r\n]\r\n```\r\nDate(\u65e5\u671f); Open(\u5f00\u76d8\u4ef7); Close(\u6536\u76d8\u4ef7); High(\u5f53\u65e5\u6700\u9ad8); Low(\u5f53\u65e5\u6700\u4f4e); Change(\u4ef7\u683c\u53d8\u5316%); Volume(\u6210\u4ea4\u91cf); Vol_Change(\u6210\u4ea4\u91cf\u8f83\u524d\u65e5\u53d8\u5316); MA_5(5\u65e5\u5747\u7ebf); MA_10(10\u65e5\u5747\u7ebf); MA_20(20\u65e5\u5747\u7ebf); MA_30(30\u65e5\u5747\u7ebf); KDJ_K(KDJ\u6307\u6807K); KDJ_D(KDJ\u6307\u6807D); KDJ_J(KDJ\u6307\u6807J); <br \\>\r\n\u4ee5\u4e0a\u6570\u636e\u90fd\u53ef\u4ee5\u7528\u4e8e\u5236\u5b9a\u9009\u80a1\u7b56\u7565\uff0c\u540e\u9762\u4f1a\u4ecb\u7ecd\u5177\u4f53\u65b9\u6cd5\u3002<br \\>\r\n\r\n### \u9009\u80a1\u7b56\u7565\u6d4b\u8bd5\u6570\u636e:\r\n```shell\r\n[\r\n\t{\r\n\t\t\"Symbol\": \"600000.SS\", \r\n\t\t\"Name\": \"\u6d66\u53d1\u94f6\u884c\", \r\n\t\t\"Close\": 14.51, \r\n\t\t\"Change\": 0.06456,\r\n\t\t\"Vol_Change\": 2.39592, \r\n\t\t\"MA_10\": 14.171, \r\n\t\t\"KDJ_K\": 37.65, \r\n\t\t\"KDJ_D\": 33.427, \r\n\t\t\"KDJ_J\": 46.096, \r\n\t\t\"Data\": [\r\n\t\t\t\t\t{\"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}\r\n\t\t\t\t]\r\n\t}\r\n]\r\n```\r\nClose(\u6536\u76d8\u4ef7); 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