# quantitative_analysis

**Repository Path**: wenglean/quantitative_analysis

## Basic Information

- **Project Name**: quantitative_analysis
- **Description**: 用于记录量化交易学习资料和研究成果
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2023-05-29
- **Last Updated**: 2023-11-02

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# quantitative_analysis

## 介绍
用于记录量化交易学习资料和研究成果

## 智能选股及预测系统

通过相关的模型精准的制定出合适当前投资者的操作策略,并进一步的让投资者能够清晰明了的发现合适的买入卖出点。系统包含两个功能：智能选股和股价预测。

```python
├── algorithms
│   ├── pattern_recognition.py
├── config
│   ├── load_config.py
│   └── strategy_config.yaml
├── data
│   ├── data_fetcher.py
│   ├── data_processor.py
│   ├── data_visualizer.py
├── database
│   ├── database_manager.py
├── docs
│   ├── code_design.md
├── execution
├── imgs
├── main.py
├── README.md
├── visualize.xlsx
```

## 开始

配置文件`./config/strategy_config.yaml`

```python
threshold: 0.02 # 换手率阈值，大于多少才考虑，暂时没用到
period: 3 # 波段法，连续上涨天数阈值

strategy_type: short_term # 策略模式
gap_period_limit_up: 10 # 短线策略中两个涨停之间的天数
vis_save_path: './visualize.xlsx' # 可视化当天涨停的票的文件位置
download_from_tushare: '' # 选择从tushare中下载的数据类型
start_date: '2023-01-01' # 筛选股票的开始时间
end_date: '2023-07-20' # 筛选股票的截止时间
```

1. 配置config文件，选择是否从数据库中下载数据，不然直接预测
2. 运行main.py
3. 查看vis_save_path: './visualize.xlsx' 文件



## 数据库

在Linux终端启动MySQL后，以下是一些常用的MySQL命令，可以帮助你了解当前数据库的信息：

1. `SHOW DATABASES;`：显示当前MySQL服务器上的所有数据库列表。
2. `USE database_name;`：切换到指定的数据库，将后续的操作应用于该数据库。
3. `SHOW TABLES;`：显示当前数据库中的所有表列表。
4. `DESCRIBE table_name;` 或 `DESC table_name;`：显示指定表的结构，包括字段名、类型、约束等。
5. `SELECT * FROM table_name;`：从指定表中检索所有行的数据。
6. `SHOW INDEXES FROM table_name;`：显示指定表的索引信息。
7. `SHOW CREATE TABLE table_name;`：显示创建指定表的SQL语句。
8. `SHOW TABLE STATUS;`：显示所有表的状态信息，包括表名、引擎、行数、大小等。
9. `SELECT VERSION();`：显示当前MySQL服务器的版本信息。
10. `SELECT USER();`：显示当前登录用户。
11. `SHOW VARIABLES LIKE 'variable_name';`：显示指定的MySQL系统变量的值，如`SHOW VARIABLES LIKE 'max_connections';`。

这些命令可以帮助你获取有关当前数据库的信息，包括数据库列表、表结构、数据内容、索引和系统变量等。根据你的需求，选择适当的命令来了解和探索数据库的内容和配置。

- 了解Table的信息

    1. ```sql
        SELECT * FROM your_table_name
        LIMIT 10;
        ```

        ```sql
        SELECT COUNT(*) FROM turnover_daily; #  查看数量
        ```

- 启动mysql: `mysql -u root -p`



## TODO

- [x] 判断连续上涨只要判断涨跌幅即可

- [x] 短线策略因子：

    - [x] 1.时间 
    - [x] 2.区间振幅（映射到高斯函数，得到权值） 
    - [x] 3.换手率

- [x] 表格除了股票代码，再加上中文。

- [x] 将换手率添加到processed_data，避免在计算分数时多次调用tushare 接口

- [ ] 创业板300，301，688开头股票归一化20% 涨幅才算涨停 

- [ ] 不考虑BJ

- [ ] 检测算法（择时）

    - [ ] 每天执行伪码：1.通过策略选择的股票存入股票池，存入到本地json，stock_pool {stock_code: {估计成本价}}

        ​			2.detection(stock_pool, threshold) -> 需要通知的stock_code

    - [ ] 短线择时策略：
        依据A股特性，根据当前选股策略制定择时策略。
        1、以日线为基准，在stock池选择拐点日，拐点日必须满足（T收盘价）>（T-1收盘价），且必须T日放量；--当天候选人
        2、择时买入策略：以实时数据为基准，以下评判依据为准则进行实时点位通知：
        a、急跌5%以上可通知买点；
        b、回调到最近涨停开盘价附近通知买点；
        止盈止损依据：（卖点暂时不通知）
        a、急跌买入若第二天走势未符合预期（预期就是急涨），止损；
        b、急跌买入第二天仍旧横盘未涨停，逢高卖出，止盈；
        c、急跌买入第二天直接拉升涨停，继续拿，T+2天不封板直接出掉止盈；
        d、急跌买入日线形成上影线向上走势，转换为波段策略，加仓处理；


## 参考资料

书籍：

《量化投资：以Python为工具》

《量化投资技术分析实战》

K线基础知识《日本蜡烛图技术》

平台：

Tushare 入门 https://tushare.pro/

聚宽（JoinQuant ）量化交易平台

文华财经，博易云，交易开拓者

证券宝 http://baostock.com/baostock/index.php/%E9%A6%96%E9%A1%B5

其他：

https://space.bilibili.com/1053873846 用python 写A股量化交易系统

[量化交易2年半，我做了什么](https://zhuanlan.zhihu.com/p/116120264) 

打开数据库

![](imgs/open_mysql.png)

注意：用管理员模式打开cmd