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注意1：在运行选股策略时(ipyn文件)，可能会出现内存不够的情况，本人电脑是有40个G，所以没有考虑这些问题。如果电脑内存不够，可以考虑去掉一些行业，或者在数据读取的时候就剔除一些不需要的时间（如提出2017年之前的数据），或者选择任意300支股等（总共有2800多支股票）。

注意2：如若因权限原因无法获取tushare数据，可以关注公众号（公众号在末尾），在公众号后台回复“数据获取”，即可获取数据。

代码说明

数据下载、更新及一些处理

DataDowload.py:股票数据下载

RefreshData.py:股票数据更新

CountLimit.py:统计每日涨停数与跌停数，并存入limit.csv中

账户类

Account.py:账户类用于回测使用

策略代码

短期选股策略1.ipyb: 训练模型及回测程序，具体可以看（公众号第三篇文章）

短期选股策略2.ipyb: 训练模型及回测程序，具体可以看（公众号第五篇文章）

中线股选股策略1.ipyb:训练模型及回测程序，具体可以看（公众号第六篇文章）

超级简单的仓位设置策略.ipynb：超级简单的仓位设置策略，具体可以看

仓位设置策略2.ipynb:

其他代码

Draw.py: 绘图程序，绘制股票涨跌图等 MakeLabel.py：制作训练集标签

短期选股策略1： DataDowload.py->短期选股策略1.ipynb

短期选股策略2： DataDowload.py->CountLimit.py->短期选股策略2.ipynb

中线股选股策略1： DataDowload.py->CountLimit.py->MakeLabel.py->中线股选股策略1.ipynb

如果觉得代码帮助很大，希望给个星，谢谢支持！！！

如果对个人在量化上的研究感兴趣可以关注个人公众号（公众号上有个人对代码的讲解）,不定期分享一些研究情况.

公众号:Gambler_Evolution

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 66 Commits
做T策略		做T策略
强化学习实战		强化学习实战
模型训练回测到荐股		模型训练回测到荐股
深度学习实战/LSTM		深度学习实战/LSTM
超短策略（壳子代码）		超短策略（壳子代码）
Account.py		Account.py
CountLimit.py		CountLimit.py
DataDowload.py		DataDowload.py
Draw.py		Draw.py
MakeLabel.py		MakeLabel.py
README.md		README.md
RefreshData.py		RefreshData.py
get_realtime_feature.py		get_realtime_feature.py
qrcode.jpg		qrcode.jpg
中线股选股策略1.ipynb		中线股选股策略1.ipynb
仓位设置策略2.ipynb		仓位设置策略2.ipynb
短期选股策略1.ipynb		短期选股策略1.ipynb
短期选股策略2.ipynb		短期选股策略2.ipynb
超级简单的仓位设置策略.ipynb		超级简单的仓位设置策略.ipynb