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SleepySoft / StockAnalysisSystemPythonApache-2.0

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上市公司财报分析系统 spread retract

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README.md

StockAnalysisSystem

This program is designed for Chinese market and Chinese accounting policies (currently). So this document will only provide Chinese version.

Gitee

https://gitee.com/SleepySoft/StockAnalysisSystem

Github

https://github.com/SleepySoft/StockAnalysisSystem

网盘下载:

应网友要求,对于网络访问受限的用户,提供网盘下载(离线数据在此):
链接:https://pan.baidu.com/s/1H-viluqOoKrKRNJJmU17jg
提取码:4r3u

视频讲解

安装配置:https://www.bilibili.com/video/BV14z411b7AE/

最近更新内容:

修复更新数据时发生的错误
继续加入《手把手教你读财报》的分析方法

现金流画像 -> 20200328:Done
货币资金分析 -> 20200328:Done
应收预付分析 -> 20200329:Done

加入扩展(Extension)功能 -> 20200323:Done
加入Chart Lab扩展。用以作为选择参数的参考 -> 20200331: Partly Done
加入History扩展。由于一个数学问题未能解决,导致更新延迟。此功能暂时不投入使用,后期与其它功能并行开发

更新计划:

完成《手把手教你读财报》中剩余的分析方法后,发布一个release
开始量价分析

联系作者

如果有任何意见及建议,或者对此项目感兴趣的,请联系我:
微博:SleepySoft
邮箱:sleepysoft##163.com
QQ群:931499339,进群验证码:SleepySoft
如果遇到BUG,可以给我发邮件,或直接在git上提交issue


股票分析系统

更确切的说,应该叫上市公司财报分析系统。当初写这个程序的目的就是能够快速高效地分析和排除上市公司。这一想法来源于《手把手教你读财报》里的一句话:财报是用来排除公司的。 现在量化非常流行,但比较流行的做法还是将技术分析程序化。常见的开源库也专注于获取交易数据。然而本人还是倾向于稳,所以从去年开始学习财务知识和财务分析方法,希望通过寻找优秀的股票,以稳定的增长达到财富自由。

好了梦想说完了,下面是程序的说明。


本程序的目的:

  1. 自动选择合适的数据抓取模块和数据源下载所需要的数据
  2. 数据抓取模块能够进行有效性检测,并且能够方便地扩充和替换,可以通过适配器接入其它的库
  3. 增加一个数据源以及将其本地化所需的代码应尽可能少
  4. 能进行离线分析
  5. 分析模块(策略模块)应该可以动态扩充和组合
  6. 最终能生成矩阵式excel报告:以证券为行,以分析方法为列,相交点为此分析方法对此证券的评分;最后一列为该证券的总分

使用方法及软件依赖与配置

懒人看这里

  1. 对于打包好的程序,直接运行main.exe即可
  2. 程序现在提供了脚本帮助用户自动配置python环境,请直接运行“build.bat -e”,为当前的Python环境安装依赖库
  3. 程序第一次启动时,会自动检查配置并弹出配置界面,请按照提示填写即可。同时这个界面提供mongodb数据的一键导入功能:

请将offline_data/StockAnalysisSystem.zip.1解压到当前文件夹,导入时选择解压出来的StockAnalysisSystem其文件夹即可
如果不导入数据,可以通过数据管理界面重新下载(需要正确配置Ts Token)

  1. 如果是直接运行EXE的用户,导入数据的同时,sAsUtility.db需要手动拷贝到Data目录

环境及软件依赖

  1. 使用python3,推荐python3.7. IDE推荐pycharm(如果需要调试):https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows
  2. 依赖pandas,推荐使用anaconda的环境:https://www.anaconda.com/distribution/
  3. 需要安装sqlite:https://www.sqlite.org/index.html
  4. 需要安装mongodb(免费的社区版即可):https://www.mongodb.com/what-is-mongodb
  5. 当前数据采集依赖于tushare的pro接口(未来会加入其它采集方式)

1.1 在当前运行的python环境中安装tushare:pip install tushare
1.2 注册一个tushare的账号:https://tushare.pro/register?reg=271027
1.3 想办法获取500以上的积分(如果没有,无法更新数据,但可以使用离线数据):https://tushare.pro/document/1?doc_id=13
1.4 获取你的token并填入配置界面:https://tushare.pro/document/1?doc_id=39

  1. 其它的依赖项请参照build.bat,或者在当前环境下直接运行build.bat -e

软件配置

当前软件配置全部通过界面进行,请按照界面提示操作即可

软件运行

请直接运行main.py,如果有库缺失,请下载依赖库 对于使用打包好的程序的用户,请直接运行main.exe 如果不想运行,也可以直接打开analysis_report.xlsx查看分析结果。

报告格式说明

报告为表格矩阵,以股票代码为列,以分析算法为行,相交格子为该算法对此股票的评分(0 - 100),默认50分以上为PASS
结果分为两页,第一页为评分,第二页为分析算法输出的详细信息,以供人工核对及查阅
绿色为PASS,红色为FAIL,灰色为不适用,或因数据缺失导致无法分析
最后一列为总评分,在一行中,只要有一个评分为FAIL,则总评分为FAIL;如果不存在FAIL但存在灰色结果,则总评分为灰色的PASS
当前分析算法还不够完善,结果仅供参考,遇到和自己分析存在偏差的情况,请参阅详细信息并进行人工复核


开发计划:

Analysis

  1. TODO:
  2. 接入更多财务数据

主营业务数据 -> 20200310: Done
限售股解禁: https://tushare.pro/document/2?doc_id=160
回购数据
增减持数据(2000积分暂时没戏): https://tushare.pro/document/2?doc_id=175

  1. 接入股东数据

实际控制人数据(巨潮): http://webapi.cninfo.com.cn/#/dataBrowse?id=266

  1. 加入更多分析算法

无实际控制人
去年及未来一年有减持计划

4.加入《手把手教你读财报》的分析方法

现金流画像 -> 20200328:Done
货币资金分析 -> 20200328:Done
应收预付分析 -> 20200329:Done

5.加入扩展(Extension)功能 -> 20200323:Done

History -> Pending
Chart Lab -> 20200331: Partly Done

  1. 整合测试入口,执行一个文件即可运行所有测试
  2. 将数据迁移到MongoDB

XList Table

  1. 加入实时数据
  2. 策略参数可配置可保存

Stock Memo(股票笔记)

表格形式
搜索功能(参见下节)
必须列: 分类[Combox]:黑,白,灰,自定义,其中前三者与分析系统相关联
笔记[Button]:打开笔记界面 仪表盘[Button]:打开仪表盘,其中有直达各种第三方工具的链接
分析[Button]:打开一个页面,选择需要的分析器对指定的股票进行分析
历史[Button]:打开History页面,在时间轴上显示该股票的笔记,事件及价格

Discovery(股票发现)

依赖以下信息:
股票基本信息(曾用名)
行业数据
股票概念及分类数据
公司产品数据
当用户输入关键字时,依次搜索和匹配以下内容:
股票代码
股票名称
自定义标签
产品
概念
行业
经验系统
联想推理(经验系统):
用户可以通过输入关联信息添加经验数据,例如:
疫情->口罩->无纺布
新基建->数据中心->UPS, 电力设施
继而发现[产品]或[概念]相关的公司

History(股市史)

  1. 为History加入Horizon轴支持 -> Done
  2. 增加显示折线图的Track -> Done
  3. 集成到StockAnalysisSytem -> Done
  4. 股票历史的录入
  5. Stock Memo在时间轴上的显示

任务回收站

股东人数和十大股东 -> 20200305: Done

  1. 生成EXCEL格式的报告 -> 20200129: Done
  2. 编写数据更新的管理界面 -> 20200130: Done

硬编码过多,待重构数据结构解决 -> 20200201: Partly done
data_update_ui: 将线程任务打包,并正确显示各个项目的进度 -> 20200212: Done

  1. 编写策略选择界面 -> 20200131: Done
  2. 策略运行进度显示 -> 20200131: Done
  3. 界面集成 -> 20200201: Done
  4. 完善设计文档 -> 2020.2.2: Partly done
  5. 加入配置界面,而非写入config.py,使程序便于打包成EXE -> 20200203: Done
  6. 加入配置检查功能 -> 20200203: Done
  7. 加入打包功能,使程序能打包成EXE直接执行 -> 20200204: Done
  8. 改善mongodb读写性能和内存使用 ->20200214: Done

加入connection计数与限制,超过后关闭client以释放连接及内存 ->20200214: Done
为nosql数据库加入索引,提升查询和upsert速度 ->20200214: Done
使用bulk减少IO操作 -> 20200222: Done
使用多线程同时下载数据和写入数据库 -> 20200305: Done

  1. 接入更多财务数据

股权质押数据 -> 20200212: Done

  1. 接入股东数据

股权质押数据 -> 20200221: Done
股东人数和十大股东: 20200227: Done

  1. 接入交易数据 -> 20200221: Done
  2. 加入更多分析算法

存贷双高 -> 20200206: Done
股权质押过高 -> 20200223: Done
商誉过高 -> 2200223: Done

  1. 将数据迁移到MongoDB

UpdateTable -> 20200209: Done

  1. 废弃旧仓库,重新建立仓库以减少空间占用,并同时迁移数据到gitee(今后代码会同时提交到两个仓库) -> 20200218: Done

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