本项目旨在提供一个灵活的股票交易策略框架,允许用户通过多种策略对股票进行分析和交易。该系统支持多种技术指标和策略,用户可以根据自己的需求进行优化和调整。
- 多策略支持:内置多种交易策略,包括布林带、KDJ、MACD、移动平均等,用户可以根据市场情况选择合适的策略。
- 灵活的参数优化:支持对策略参数进行优化,帮助用户找到最佳的交易参数。
- 模拟交易账户:提供模拟账户功能,用户可以在不承担风险的情况下测试策略的有效性。
- 数据可视化:使用mplfinance库进行数据可视化,帮助用户更直观地理解市场动态。
- 多线程处理:使用线程池来提高数据处理效率,支持并发获取多个股票的数据。
- 股票数据管理:通过
StocksManager
类管理股票数据,支持从不同的股票市场获取数据。 - 策略实现:每种策略都继承自
BaseStrategy
类,用户可以自定义自己的策略。 - 账户管理:
DemoAccount
类用于管理模拟交易账户,包括买入、卖出、计算利润等功能。 - 结果展示:提供结果展示功能,用户可以查看每种策略的表现和相关指标。
在使用本项目之前,请确保安装了以下依赖库:
pip install event_trader
- 分析个股的各选股策略的表现
from event_trader.strategies import MA2Strategy, KDJStrategy, MA1Strategy, BollStrategy, MACDStrategy, PriceDeviationStrategy
from china_stock_data import StockData
from event_trader import friendly_number
stock = StockData('601688')
print(f"{stock['股票简称']}, 市值:{friendly_number(stock['总市值'])}")
for strategy in [MA2Strategy, KDJStrategy, MA1Strategy, BollStrategy, MACDStrategy, PriceDeviationStrategy]:
st = strategy(stock)
st.show(transaction = False, days = 30)
或者输出各个策略的交易信息
for strategy in [MA2Strategy, KDJStrategy, MA1Strategy, BollStrategy, MACDStrategy, PriceDeviationStrategy]:
st = strategy(stock)
print(st.transactions())
- 分析个股
from event_trader import StockInfo
stock = StockInfo('600489')
stock.get_result(t)
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本项目采用MIT许可证,详细信息请查看LICENSE文件。
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