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（离线数据同样在此下载）：
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/
设计与框架：https://www.bilibili.com/video/BV1u64y1u7dy/

更新计划：

加入更多常用的因子
接入更多的数据（暂时还是从TS来）

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（当前规划）

本程序的目的：

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
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
增加一个数据源以及将其本地化所需的代码应尽可能少
能进行离线分析
分析模块（策略模块）应该可以动态扩充和组合
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

不想运行，直接看结果

打开analysis_report.xlsx

从网盘下载打包好的程序

需要安装MongoDB，但不需要安装额外的python库
解压后直接运行main.exe
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；如果没有Ts Token，可以胡乱填写
配置界面提供mongodb数据的一键导入功能（数据同样在网盘下载），请分别导入StockAnalysisSystem及StockDaily数据
如果不导入数据，可以通过数据管理界面下载（耗时较长），这种情况下需要正确填写Ts Token）

通过sas库运行程序

安装sas库

pip install StockAnalysisSystem

导入库及运行

import StockAnalysisSystem.api as sas_api
sas_api.main(<your_project_path>)

关于<your_project_path>

# 需要指定一个目录用以存放程序所需的文件，默认为os.getcwd()
<your_project_path>/config.json            # 配置文件
<your_project_path>/Data                     # 数据库目录
<your_project_path>/plugin/Analyze     # 插件目录 - Analyzer
<your_project_path>/plugin/Collector    # 插件目录 - Collector
<your_project_path>/plugin/Extension # 插件目录 - Extension
<your_project_path>/plugin/Factor        # 插件目录 - Factor

搭建环境并从源码运行

使用python3，推荐python3.7. IDE推荐pycharm：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows
依赖pandas，推荐使用anaconda的环境：https://www.anaconda.com/distribution/
需要安装mongodb（免费的社区版即可）：https://www.mongodb.com/what-is-mongodb
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

安装其它依赖库（二种选一）

build.bat -e
pip install -r requirements.txt

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）

0：VETO
1 -50：FAIL
51 - 75：FLAW
76 - 90：WELL
91 - 100：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

TODO:
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
2.将因子整合进统一接口进行访问和管理
因子通过query统一获取
因子可以提前计算并缓存
对于未缓存的因子在请求时运行计算过程
以上内容都没想好怎么做，设计上遇到瓶颈，请各位架构大佬赐教OTZ

接入股东数据

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

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

整合测试入口，执行一个文件即可运行所有测试
将数据迁移到MongoDB

XList Table

加入实时数据
策略参数可配置可保存

Stock Memo（股票笔记）

表格形式
标签：为股票选择标签（黑/白/灰名单，短线/长线，以及自定义各种标签），以便区分操作策略
基准：将当天或某个价格作为基准，显示基于此价格的涨跌幅
笔记：和History功能配合，将笔记显示在时间轴上
历史：打开该股票的历史（或者与笔记一起，混合显示）
搜索：名字/部分名字，代码/部分代码，行业，产品
仪表盘：打开仪表盘，其中有直达各种第三方工具的链接
更新：仅更新此股票数据
分析：调用分析器针对这一只股票进行分析并立即展现结果

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）

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

任务回收站

将数据描述（Prob）从UniversalDataTable中提取出来，使数据加入，更新和检查更加自动化

将分析过程用到的参数抽取为因子 -> 20200507: Done

5.加入扩展（Extension）功能 -> 20200323：Done

History -> 效果不佳，考虑使用vnpy的K线图库
Chart Lab -> 20200331: Partly Done 因子图表 -> Done

History:

入口：上方菜单 Extension -> History
在时间轴下方显示笔记，上方显示对应日期的的K线
设计目标：
1.按时间节点记录事件及研究笔记
2.今后的回测功能可以在时间轴上显示关键点，以供参考
缺陷：
1.尽管进行过优化，然而对于大量数据的显示（比如上证指数，约9000+交易日）效率依然不佳
2.界面效果没达到预期，后期边用边改进吧

年报下载:

入口：上方菜单 Extension -> 年报下载
用以从巨潮上下载指定股票对应报告期间的年报
主要代码来自：https://github.com/gaodechen/cninfo_process
暂时仅支持年报下载
请谨慎进行大批量下载

4.加入《手把手教你读财报》的分析方法 -> 20200406: Done

现金流画像 -> 20200328：Done
货币资金分析 -> 20200328：Done
应收预付分析 -> 20200329：Done
资产构成分析 -> 20200405: Done
利润表分析 -> 20200406: Done

股东人数和十大股东 -> 20200305: Done

生成EXCEL格式的报告 -> 20200129: Done
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

编写策略选择界面 -> 20200131: Done
策略运行进度显示 -> 20200131: Done
界面集成 -> 20200201: Done
完善设计文档 -> 2020.2.2: Partly done
加入配置界面，而非写入config.py，使程序便于打包成EXE -> 20200203: Done
加入配置检查功能 -> 20200203: Done
加入打包功能，使程序能打包成EXE直接执行 -> 20200204: Done
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

接入更多财务数据

股权质押数据 -> 20200212: Done

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

接入交易数据 -> 20200221: Done
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

将数据迁移到MongoDB

UpdateTable -> 20200209: Done

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

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 243 Commits
Data		Data
Demo		Demo
Doc		Doc
Recycled		Recycled
StockAnalysisSystem		StockAnalysisSystem
Temporary		Temporary
Test		Test
TestData		TestData
res		res
.gitignore		.gitignore
.pypirc		.pypirc
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
analysis_report.xlsx		analysis_report.xlsx
build.bat		build.bat
import_all.py		import_all.py
main.py		main.py
requirements.txt		requirements.txt
requirements_all.txt		requirements_all.txt
setup.py		setup.py

License

zhizunbao84/StockAnalysisSystem

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