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。
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)
https://mp.weixin.qq.com/s/LLE3Oe8x13BdAqjCs4Geqw
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)
https://mp.weixin.qq.com/s/drVANZjUhtltD9rsFNb0ZA
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)
https://mp.weixin.qq.com/s/L0p2Z71vorV39qSucQIlFg
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
https://mp.weixin.qq.com/s/WOpFs5Tkd7RP0sIZq1JEmg
仓位设置策略2.ipynb:
https://mp.weixin.qq.com/s/WoZG3iO52o-6VWv0RfDlMw
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.后期策略成熟会分享一些股票.
公众号:Gambler_Evolution