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全栈股票系统(Python开发).zip

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简介:
本项目为一个全面集成的股票交易与分析平台,采用Python语言构建。它提供实时数据抓取、技术指标计算以及策略回测等功能,助力投资者做出更精准决策。 PythonStock V1 是一个基于 Python 的全栈股票系统,利用 pandas、tushare、bokeh、tornado、stockstats 和 ta-lib 等框架开发而成。该项目主要用于学习 Python 代码及进行股票分析,并不保证投资结果。 项目特点如下: 1. 可以通过 Docker 在本地部署运行。整个项目的压缩包大小为200MB,实际占用的磁盘空间大约是500MB。 2. 使用 Docker 解决了 Python 库安装问题,并使用 Mariadb(MySQL)存储数据。该项目借助 tushare 抓取所需的数据。 3. 采用 corn 定时任务每天进行数据抓取和计算,通常在每日18点开始执行,需要大约15分钟来处理当天的股票信息以及过去300天内的历史数据。 4. 数据接口设计以防止被封禁为目标,并通过缓存机制存储最近三天的数据。同时使用 gzip 压缩模式进行读写操作。 5. 该系统利用 tornado 开发了 web 界面,可以查看股票数据、沪深300成分股信息、中证500成分股详情以及龙虎榜和每日大盘指数行情等。 6. 数据展示部分采用通用的数据展示框架。配置字典模板后页面会自动加载并显示相关数据,便于用户添加自定义指标。 7. 用户可以在查看股票时直接跳转到东方财富网获取更多信息,并通过 Bokeh 将多达17个技术分析指标以图表形式直观地呈现出来。

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客服
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  • Python).zip
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    本项目为一个全面集成的股票交易与分析平台,采用Python语言构建。它提供实时数据抓取、技术指标计算以及策略回测等功能,助力投资者做出更精准决策。 PythonStock V1 是一个基于 Python 的全栈股票系统,利用 pandas、tushare、bokeh、tornado、stockstats 和 ta-lib 等框架开发而成。该项目主要用于学习 Python 代码及进行股票分析,并不保证投资结果。 项目特点如下: 1. 可以通过 Docker 在本地部署运行。整个项目的压缩包大小为200MB,实际占用的磁盘空间大约是500MB。 2. 使用 Docker 解决了 Python 库安装问题,并使用 Mariadb(MySQL)存储数据。该项目借助 tushare 抓取所需的数据。 3. 采用 corn 定时任务每天进行数据抓取和计算,通常在每日18点开始执行,需要大约15分钟来处理当天的股票信息以及过去300天内的历史数据。 4. 数据接口设计以防止被封禁为目标,并通过缓存机制存储最近三天的数据。同时使用 gzip 压缩模式进行读写操作。 5. 该系统利用 tornado 开发了 web 界面,可以查看股票数据、沪深300成分股信息、中证500成分股详情以及龙虎榜和每日大盘指数行情等。 6. 数据展示部分采用通用的数据展示框架。配置字典模板后页面会自动加载并显示相关数据,便于用户添加自定义指标。 7. 用户可以在查看股票时直接跳转到东方财富网获取更多信息,并通过 Bokeh 将多达17个技术分析指标以图表形式直观地呈现出来。
  • Python资料.zip
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    本资料集为初学者及进阶者设计,包含了Python编程语言的基础知识及其在Web开发、数据处理和机器学习等领域的应用实例与教程。 全程超过900分钟的视频讲解,一本书教会你Python核心编程、数据分析、Web开发、数据可视化以及机器学习与深度学习知识,并带你轻松入门算法与数据结构《漫画算法》。声明:仅供学习分享,非商业用途。
  • Python技能
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    本课程全面覆盖Python编程语言及其在Web开发、数据分析、自动化脚本等多个领域的应用,旨在培养学员成为精通后端与前端技术的全栈开发者。 Python全栈开发是一门涵盖广泛知识领域的技术,旨在培养IT工程师在软件开发全栈方面的能力。全栈开发涉及到的技术包括前端、后端开发以及数据库管理、运维、数据分析等多个方面。由于其简洁易学的语法和强大的库支持,Python在这一领域占据了重要地位。 学习路径通常分为几个阶段: 第一阶段:基础 在这个阶段,学生将掌握Python的基础知识,如环境搭建、变量使用、数据结构及类型等,并了解基本概念。这是全栈开发的重要基石。 第二阶段:Web开发 此阶段主要教授HTML、CSS和JavaScript等内容以及如何利用Flask或Django框架构建Web应用。同时涉及数据库管理和Linux系统管理内容。 第三阶段:网络爬虫 这一部分将介绍使用Python进行网页数据抓取的方法,包括requests和lxml等库的运用技巧,并通过项目实战来提升技能水平。 第四阶段:容器云自动化运维 该阶段重点学习Docker技术及其在部署应用中的作用。学生需掌握安装、配置以及编排容器的知识点。 第五阶段:科学计算与数据分析 本环节主要探讨Python在数据处理和分析领域的应用,包括NumPy、Pandas等库的使用方法,并简要介绍机器学习的基础知识。 第六阶段:机器学习算法及人工智能 最后,学生将深入研究AI基础知识以及常用机器学习算法,并利用TensorFlow框架构建深度神经网络模型。 整体而言,Python全栈开发是一个系统性强的学习过程。通过循序渐进地掌握各个方面的技能和理论基础,学员可以成为能够独立完成项目设计到部署全过程的全能型技术专家。
  • Python
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    本项目旨在利用Python编程语言设计并实现一个高效、安全的彩票管理系统,涵盖彩票发行、销售及开奖全流程。 本段落主要介绍了如何使用Python实现一个彩票系统,并采用了面向对象的方法进行设计。数据存储方面,则利用了pickle模块来进行处理。该文章具有一定的参考价值,对于对此感兴趣的朋友来说是一份不错的参考资料。
  • Python分析(stock.tar)
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    Python股票分析系统是一款利用Python编程语言开发的高效金融数据分析工具,专门用于深入研究和预测股市趋势。通过集成先进的算法和技术,该系统能够帮助投资者做出更加精准的投资决策。此软件包包含所有必要的文件以启动并运行全面的股票市场分析。 ### 机器学习概述 **1. 什么是机器学习?** 人工智能是指通过人工方法实现或近似解决需要人类智能处理的问题的领域。而机器学习则是指一个计算机程序在完成任务T后,能够从经验E中获得改进,并且这种改进可以通过性能指标P来衡量;随着任务T数量的增长,如果经验E也能相应地提高,则称这样的系统为机器学习系统。它具备自我完善、修正和增强的能力。 **2. 为什么需要机器学习?** 1) 简化或替代人工模式识别过程,使系统的开发维护更简便,并易于升级。 2) 对于那些算法过于复杂或者没有明确解法的问题,使用机器学习方法可以发挥独特的优势。 3) 基于对机器学习流程的理解,可以通过业务数据背后挖掘隐藏的规则——这便是数据挖掘。 **3. 机器学习类型** 1) 监督式、非监督式、半监督式和强化学习 2) 批量训练与增量训练 3) 实例导向的学习及模型驱动的学习 **4. 机器学习流程** - 数据采集 -> 数据清洗 -> 数据预处理(对数据进行筛选,去除异常值等) - 模型选择 -> 训练模型 -> 验证模型 - 应用模型于实际业务场景中,并根据需求维护和更新
  • Python自动选择源码.zip
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    这是一个包含Python编程语言编写的股票自动选择系统的源代码文件。该系统利用算法分析市场数据以辅助投资者进行决策。 Python自动选股系统源码.zip
  • Python实战教程
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    《Python全栈开发实战教程》是一本全面讲解使用Python进行Web应用程序开发的书籍,涵盖后端、前端及数据库操作等多方面知识。适合希望成为全栈工程师的学习者阅读。 《Python全栈开发实战教程》是一本专为初学者设计的指南,适合想要入门Python编程和实际应用的读者。此书涵盖了从基础语法到高级主题的内容,帮助你逐步掌握Python开发的所有方面。 主要内容包括: 第一章:介绍与循环语法——介绍了Python的特点、安装方法以及基本的循环结构(如for和while)。 第二章:数据类型——深入讲解了数字、字符串、列表、元组及字典等常用的数据类型。 第三章:文件操作与函数——详细说明如何使用Python读写文件,同时介绍函数定义及其参数传递机制。 第四章:常用模块——介绍了os, sys和math等几个重要的标准库模块。 第五章:面向对象编程设计及开发——涵盖了类、继承、多态性和封装的概念以及它们的应用方法。 第六章:网络编程-SOCKET并发——讨论了Python中socket的使用,包括如何实现客户端与服务器之间的通信及并行处理技术。 第七章:并发编程——深入讲解线程和进程管理,互斥锁机制,并介绍了进程池和线程池等高级主题。 这本书旨在引导读者从零开始学习到精通Python开发。它不仅适合初学者入门使用,也能够帮助有一定基础的开发者复习巩固知识或进一步提升技能水平。通过系统地学习这些内容,读者将具备独立完成实际项目的能力,在Python全栈开发领域取得进步。
  • Python量化源码及教程.zip
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    本资源包含Python编写股票量化交易系统的全套源代码和详细教程,适合初学者快速上手,帮助用户掌握利用Python进行金融数据分析与策略回测的技术。 基于Python的股票量化系统源码+教程.zip 准备工作: - 电脑必须具备MySQL数据库。 - 建议初始化一个账号为root、密码为88888888的用户。 Python运行环境: - 下载所需的Python库:可直接运行命令`pip install -r requirement.txt` 运行: - 运行命令 `python win_main.py`
  • 自动交易_池_飞狐交易
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    该系统为股民提供智能化选股及自动交易服务,利用先进的算法和策略在飞狐平台上实现高效、精准的投资操作。 StockOrder.exe 主程序升级通常只需替换文件 Order.dll。对于股票池公式下单 DLL 文件,请将其放置在相关软件的对应目录内进行更新,并注意替换那些软件目录下的 Order.dll 和 StockOrderPanel.dll,这是与金魔方联动使用的专用文件。 帮助文档可能未及时更新,因此使用股票池时需要参考最新的公式例子。大智慧、通达信和飞狐等平台的公式下单所需文件,请根据最新提供的例子进行操作。 例如,在大智慧中运行股票池的例子:将目录中的相关文件复制到 USERDATA\Pool 文件夹下即可启用这些示例。
  • DevilYuan量化.zip
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    DevilYuan股票量化系统是一款专为股票投资者设计的量化交易工具包,内含策略开发、回测分析及实盘交易功能,帮助用户实现智能化投资决策。 DevilYuan股票量化系统由Python编写,并支持Python 3.4或更高版本。该系统的功能包括: - 可视化界面(基于PyQT) - 多线程事件引擎 四大核心模块: 1. 股票数据获取:包含选股策略、回测和实盘交易所需的数据。 2. 策略编写与执行:提供模板以便于用户创建自己的选股及交易策略,并支持模拟交易以及真实市场中的应用。系统同时允许使用同一套代码进行回测与实盘操作,确保一致性。 3. 数据存储管理:自动下载历史数据至MongoDB数据库中以供后续分析和研究之用。 4. 实时监控与通知机制:当进入实际交易环节后,用户可通过微信接收实时提醒信息。 所需准备: - 支持的操作系统包括Windows 7、8及10版本 - 安装Anaconda,确保Python环境为3.4或更高版本的64位版 - MongoDB安装,并配置成服务形式运行。考虑到个股历史分笔数据量庞大,请至少配备1T以上的存储空间。 - 对于实盘交易功能支持银河证券平台接入,在使用前需完成相应客户端设置以避免报价错误及连接超时等问题。 可选但推荐的功能: - 安装Wind个人免费Python接口,此选项提供了更准确的复权因子数据以及更快的数据更新速率。然而需要注意的是,Wind对流量有一定的限制。 - 若希望实盘交易过程中收到通知,则需在Server酱平台注册获取SCKEY以便于实现铃声提醒功能。 开发工具: - 本项目使用Visual Studio社区版进行开发并包含Python插件的支持;当然用户也可以选择其他IDE作为替代方案。 环境配置与依赖安装: - 安装所需的各种Python库,包括但不限于tushare、pymongo等。部分特定的whl文件版本可通过官方渠道获取。 - 若在调试过程中遇到异常报错,请酌情考虑是否需要额外安装datrie或gunicorn等相关包以解决问题。 启动方法:运行`python DyMainWindow.py` 使用步骤: 1. 配置DeviYuan系统 2. 下载所需的历史数据集 3. 编写实盘策略 该系统的开发旨在为用户提供一个强大而灵活的平台,用于股票投资分析、回测以及自动化交易等场景。