StockPrediction

Tools for getting and modeling Chinese stocks

这是一个针对中国股票市场分析和建模的project，它的名字叫zystock, 它支持以下功能：

• 输入股票代码，自动获取该股票的所有历史数据
• 计算该股票的常用指标
• 快速使用深度学习模块，构建模型

Requirements

• numpy 1.14.0
• pandas 0.22.0

Install

git clone https://github.com/horcham/StockPrediction
pip install -r requirements
python setup.py install

Quick Start

获取给定股票的所有历史数据

• 在GlobalParams.py中的STOCKDATASAVEDIR中填入保存股票原始数据的地址。默认为./data/rawStockData

• 用给定股票代码，初始化Stock类。例如股票代码为600019（宝钢股份），则

  import numpy as np
  import pandas as pd
  import zystock as zys
  stock = zys.Stock('600019')    # 用股票代码初始化`Stock`类，并获取数据
  print(stock.data)          # 输出股票数据

  其中，close：收盘价， high：最高价， low：最低价， open：开盘价， qsp：前收盘， zdy：涨跌额 rate：涨跌幅， hsl：换手率， cjl：成交量， cjje：成交金额， zsz：总市值， ltsz：流通市值

计算常用指标

• 指标有：
  • MA3
  • MA5
  • MA6
  • MA10
  • MA12
  • MA20
  • MA24
  • MA30
  • MA50
  • MTM12
  • MTM12MA6
  • DDD
  • DMA_AMA10
  • BBI
  • BOLL
  • STD20
  • BOLL_UP
  • BOLL_LOWER
  • IFUP_PSY
  • PSY
  • PSYMA6
  • EMA12
  • EMA26
  • DIF
  • DEA
  • MACD
• 在GlobalParams.py中的PICKINDEXLIST中，选择所需要的指标，需要的True，不需要的False。默认为全True。

stock.calculateIndex() # 用`Stock`获取的数据计算指标       
print(stock.data)  # 输出数据与指标
stock.saveStockData('yourPath/600019.csv') 

run demo

运行python main.py