InStock是一款开源量化投资系统，提供综合选股、每日数据、指标计算、买卖信号判断及策略选股等功能。支持200+信息栏目自由组合选股，涵盖基本面、技术面、消息面、人气指标等；内置MACD、KDJ等32种指标计算，并与同花顺结果一致；提供放量上涨、回踩年线等多种策略模板，方便扩展自定义策略。
项目地址：https://github.com/myhhub/stock?tab=readme-ov-file
Docker镜像：https://hub.docker.com/r/mayanghua/instock
综合选股支持股票范围、基本面、技术面、消息面、人气指标、行情数据等方面共200多个信息栏目进行自由组合选股。选股条件分为以下大类：
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1.股票范围 市场、 行业、地区、 概念、 风格、指数成份、 上市时间。 2.基本面 估值指标、每股指标、盈利能力、成长能力、资本结构与偿债能力、股本股东。 3.技术面 MACD金叉、KDJ金叉、放量突破、低位资金净流入、高位资金净流出、向上突破均线、均线多头排列、均线空头排列、连涨放量、下跌无量、一根大阳线、两根大阳线、旭日东升、强势多方、炮拨云见日、七仙女下凡(七连阴)、八仙过海(八连阳)、九阳神功(九连阳)、四串阳、天量法则、放量上攻、穿头破脚、倒转锤头、射击之星、黄昏之星、曙光初现、身怀六甲、乌云盖顶、早晨之星、窄幅整理。 4.消息面 公告大事、机构关注情况、机构持股家数、机构持股比例。 5.人气指标 股吧人气排名、人气排名变化、人气排名连涨、人气排名连跌、人气排名创新高、人气排名创新低、新晋粉丝占比、铁杆粉丝占比、7日关注排名、今日浏览排名。 6.行情数据 股价表现、成交情况、资金流向、行情统计、沪深股通。 |
包括每日股票数据、股票资金流向、股票分红配送、股票龙虎榜、股票大宗交易、股票基本面数据、行业资金流向、概念资金流向、早盘抢筹数据、尾盘抢筹数据、涨停原因揭密、每日ETF数据。
抓取A股票每日数据，主要为一些关键数据，同时封装抓取方法，方便扩展系统获取个人关注的数据。
基于talib、pandas 计算指标，计算高效准确。调整个别指标公式，确保结果和同花顺、通信达结果一致。 指标：
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1、MACD 2、KDJ 3、BOLL 4、TRIX，TRMA 5、CR 6、SMA 7、RSI 8、VR，MAVR 9、ROC 10、DMI，+DI，-DI，DX，ADX，ADXR 11、W&R 12、CCI 13、TR、ATR 14、DMA、AMA 15、OBV 16、SAR 17、PSY 18、BRAR 19、EMV 20、BIAS 21、TEMA 22、MFI 23、VWMA 24、PPO 25、WT 26、Supertrend 27、DPO 28、VHF 29、RVI 30、FI 31、ENE 32、STOCHRSI |
根据指标判定可能买入卖出的股票，具体筛选条件如下：
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KDJ: 1、超买区：K值在80以上，D值在70以上，J值大于90时为超买。一般情况下，股价有可能下跌。投资者应谨慎行事，局外人不应再追涨，局内人应适时卖出。 2、超卖区：K值在20以下，D值在30以下为超卖区。一般情况下，股价有可能上涨，反弹的可能性增大。局内人不应轻易抛出股票，局外人可寻机入场。 RSI: 1、当六日指标上升到达80时，表示股市已有超买现象，如果一旦继续上升，超过90以上时，则表示已到严重超买的警戒区，股价已形成头部，极可能在短期内反转回转。 2、当六日强弱指标下降至20时，表示股市有超卖现象，如果一旦继续下降至10以下时则表示已到严重超卖区域，股价极可能有止跌回升的机会。 CCI: 1、当CCI＞﹢100时，表明股价已经进入非常态区间——超买区间，股价的异动现象应多加关注。 2、当CCI＜﹣100时，表明股价已经进入另一个非常态区间——超卖区间，投资者可以逢低吸纳股票。 CR: 1、跌穿a、b、c、d四条线，再由低点向上爬升160时，为短线获利的一个良机，应适当卖出股票。 2、CR跌至40以下时，是建仓良机。 WR: 1、当％R线达到20时，市场处于超买状况，走势可能即将见顶。 2、当％R线达到80时，市场处于超卖状况，股价走势随时可能见底。 VR: 1、获利区域160－450根据情况获利了结。 2、低价区域40－70可以买进。 |
精准识别61种K线形态，支持用户自选形态识别。
识别形态:
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1、两只乌鸦2、三只乌鸦3、三内部上涨和下跌4、三线打击5、三外部上涨和下跌6、南方三星7、三个白兵8、弃婴 9、大敌当前10、捉腰带线11、脱离12、收盘缺影线13、藏婴吞没14、反击线15、乌云压顶16、十字17、十字星 18、蜻蜓十字/T形十字19、吞噬模式20、十字暮星 21、暮星22、向上/下跳空并列阳线23、墓碑十字/倒T十字 24、锤头25、上吊线26、母子线27、十字孕线28、风高浪大线29、陷阱30、修正陷阱31、家鸽32、三胞胎乌鸦 33、颈内线34、倒锤头35、反冲形态36、由较长缺影线决定的反冲形态37、梯底38、长脚十字39、长蜡烛 40、光头光脚/缺影线 41、相同低价42、铺垫43、十字晨星44、晨星45、颈上线46、刺透形态47、黄包车夫 48、上升/下降三法49、分离线50、射击之星51、短蜡烛52、纺锤53、停顿形态54、条形三明治55、探水竿 56、跳空并列阴阳线57、插入58、三星59、奇特三河床60、向上跳空的两只乌鸦61、上升/下降跳空三法 |
形态识别结果：
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负：出现卖出信号 0：没有出现该形态 正：出现买入信号 |
筹码分布通过计算一定时间范围内股票的:最高价、最低价、成交数，输出对应价格成交数占整个流通盘比值的分布图形。计算高效准确，结果与东方财富等专业软件的一致，缺省计算210个交易日的成本，可以自行设定时间范围。 
内置放量上涨、停机坪、回踩年线、突破平台、放量跌停等多种选股策略，同时封装了策略模板，方便扩展实现自己的策略。
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1、放量上涨 1）当日比前一天上涨小于2%或收盘价小于开盘价。 2）当日成交额不低于2亿。 3）当日成交量/5日平均成交量>=2。 2、均线多头 MA30向上 1）30日前的30日均线<20日前的30日均线<10日前的30日均线<当日的30日均线。 2）(当日的30日均线/30日前的30日均线)>1.2。 3、停机坪 1）最近15日有涨幅大于9.5%，且必须是放量上涨。 2）紧接的下个交易日必须高开，收盘价必须上涨，且与开盘价不能大于等于相差3%。 3）接下2、3个交易日必须高开，收盘价必须上涨，且与开盘价不能大于等于相差3%，且每天涨跌幅在5%间。 4、回踩年线 1）分2个时间段：前段=最近60交易日最高收盘价之前交易日(长度>0)，后段=最高价当日及后面的交易日。 2）前段由年线(250日)以下向上突破。 3）后段必须在年线以上运行，且后段最低价日与最高价日相差必须在10-50日间。 4）回踩伴随缩量：最高价日交易量/后段最低价日交易量>2,后段最低价/最高价<0.8。 5、突破平台 1）60日内某日收盘价>=60日均线>开盘价。 2）且【1】放量上涨。 3）且【1】间之前时间，任意一天收盘价与60日均线偏离在-5%~20%之间。 6、无大幅回撤 1）当日收盘价比60日前的收盘价的涨幅小于0.6。 2）最近60日，不能有单日跌幅超7%、高开低走7%、两日累计跌幅10%、两日高开低走累计10%。 7、海龟交易法则 最后一个交易日收市价为指定区间内最高价。 1）当日收盘价>=最近60日最高收盘价。 8、高而窄的旗形 1）必须至少上市交易60日。 2）当日收盘价/之前24~10日的最低价>=1.9。 3）之前24~10日必须连续两天涨幅大于等于9.5%。 9、放量跌停。 1）跌>9.5%。 2）成交额不低于2亿。 3）成交量至少是5日平均成交量的4倍。 10、低ATR成长 1）必须至少上市交易250日。 2）最近10个交易日的最高收盘价必须比最近10个交易日的最低收盘价高1.1倍。 11、股票基本面选股 1）市盈率小于等于20，且大于0。 2）市净率小于等于10。 3）净资产收益率大于等于15。 |
对指标、策略等选出的股票进行回测，验证策略的成功率，是否可用。
支持自动交易，内置自动打新股的策略及示例策略，由于涉及金钱，规避可能存在风险，没有提供其他交易策略。
具有交易日志，以及支持为每个交易策略配置交易日志。
特别提醒：交易日10:00点会触发打新，不想打新的删除stagging.py或不要启动“交易服务”。
支持股票关注，关注股票在各个模块(含有的)置顶、标红显示。
可以通过时间段、枚举时间、当前时间进行指标计算、策略选股及回测等。同时支持智能识别交易日，可以输入任意日期。
具体执行设置如下：
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------整体作业，支持批量作业------ 当前时间作业 python execute_daily_job.py 单个时间作业 python execute_daily_job.py 2022-03-01 枚举时间作业 python execute_daily_job.py 2022-01-01,2021-02-08,2022-03-12 区间时间作业 python execute_daily_job.py 2022-01-01 2022-03-01 ------单功能作业，支持批量作业，回测数据自动填补到当前 基础数据实时作业 python basic_data_daily_job.py 基础数据非实时作业 python basic_data_other_daily_job.py 指标数据作业 python indicators_data_daily_job.py K线形态作业 klinepattern_data_daily_job.py 策略数据作业 python strategy_data_daily_job.py 回测数据 python backtest_data_daily_job.py |
数据存储采用数据库设计，能保存历史数据，以及对数据进行扩展分析、统计、挖掘。系统实现自动创建数据库、数据表，封装了批量更新、插入数据，方便业务扩展。
采用web设计，可视化展示结果。对展示进行封装，添加新的业务表单，只需要配置视图字典就可自动出现业务可视化界面，方便业务功能扩展。
采用多线程、单例共享资源有效提高运算效率。1天数据的抓取、计算指标、形态识别、策略选股、回测等全部任务运行时间大概4分钟（普通笔记本），计算天数越多效率越高。
系统运行的重要日志记录在stock_execute_job.log(数据抓取、处理、分析)、stock_web.log(web服务)、stock_trade.log(交易服务)，方便调试发现问题。
本系统支持Windows、Linux、MacOS，同时本系统创建了Docker镜像，按自己需要选择安装方式。
下面按分常规安装方式、docker镜像安装方式进行一一说明。
建议windows下安装，方便操作及使用系统，同时安装也非常简单。
以下安装及运行以windows为例进行介绍。
项目开发使用python 3.11，建议最新版。
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（1）在官网 https://www.python.org/downloads/ 下载安装包，一键安装即可，安装切记勾选自动设置环境变量。 （2）配置永久全局国内镜像库（因为有墙，无法正常安装库文件），执行如下dos命令： python pip config --global set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ # 如果你只想为当前用户设置，你也可以去掉下面的"--global"选项 |
建议最新版。
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在官网 https://dev.mysql.com/downloads/mysql/ 下载安装包，一键安装即可。 |
安装 TA-Lib C/C++ 共享静态库和头文件
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https://ta-lib.org/install/ 下载最新 ta-lib 共享静态库和头文件，按照说明进行安装。 安装方式按官方建议，会更简单： Windows Executable Installer macOS Homebrew Linux Debian packages |
依赖库都是目前最新版本。
a.安装依赖库：
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#dos切换到本系统的根目录，执行下面命令： python pip install -r requirements.txt |
b.若想升级项目依赖库至最新版，可以通过下面方法：
先打开requirements.txt，然后修改文件中的“==”为“>=”，接着执行下面命令：
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python pip install -r requirements.txt --upgrade |
c.若扩展了本项目，可以通过下面方法生成项目依赖：
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#使用pipreqs生成项目相关依赖的requirements.txt python pip install pipreqs # 安装pipreqs，若有安装可跳过 python pipreqs --encoding utf-8 --force ./ # 本项目是utf-8编码 |
Navicat可以方便管理数据库，以及可以手工对数据进行查看、处理、分析、挖掘。
Navicat是一套可创建多个连接的数据库管理工具，用以方便管理 MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQLite、SQL Server、MariaDB 和 MongoDB 等不同类型的数据库
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（1）在官网 https://www.navicat.com.cn/download/navicat-premium 下载安装包，一键安装即可。 （2）然后下载绿色补丁: https://pan.baidu.com/s/18XpTHrm9OiLEl3u6z_uxnw 提取码: 8888 ，绿色即可。 |
一般可能会修改的信息是”数据库访问密码“。
修改database.py相关信息:
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db_host = "localhost" # 数据库服务主机 db_user = "root" # 数据库访问用户 db_password = "root" # 数据库访问密码 db_port = 3306 # 数据库服务端口 db_charset = "utf8mb4" # 数据库字符集 |
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1.安装交易软件 1.1 通用同花顺客户端券商的客户 通用同花顺客户端: https://activity.ths123.com/acmake/cache/1361.html 1.2 专用同花顺客户端券商的客户 自行去券商官网找同花顺专用版 例如：广发的下载核新独立委托端(同花顺版): http://www.gf.com.cn/softdownload/index?tab=1 2.安装tesseract(自动识别验证码) 第一种方法.下载编译好的 在下面链接页，根据操作系统选择相应版本 https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ 第二种方法.用源码编译 下载源码：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract 注意： 安装完要将安装路径设置到PATH环境变量里。 下面提供dos命令设置，以管理员身份运行cmd，输入: setx /m PATH "%PATH%;C:Program FilesTesseract-OCR" 3.设置交易配置 3.1.修改trade_client.json "user": "888888888888", #交易账号 "password": "888888", #交易密码 "exe_path": "C:/gfzqrzrq/xiadan.exe" #交易软件路径 3.2.修改trade_service.py broker = 'gf_client' #这是广发 详情参阅usage.md，配置对应券商 |
支持批量作业，具体参见run_job.bat中的注释说明。
建议将其加入到任务计划中，工作日的每天17：00执行。
数据抓取、处理原则：
1).开盘即有且无历史数据的：综合选股、每日股票数据、股票资金流向、股票分红配送、龙虎榜、每日ETF数据；
2).收盘即有且有历史数据的：股票指标数据、股票K线形态、股票策略数据；
3).收盘后1~2小时才有且有历史数据的：大宗交易。
运行run_job.bat，会依据上面原则获取各模块当前或前个交易日的数据。
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运行 run_job.bat |
若想看开盘后的当前实时数据，可以运行下面，很快大概1秒：
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#基础数据作业 python basic_data_daily_job.py |
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运行 run_web.bat |
启动服务后，打开浏览器，输入：http://localhost:9988/ ，即可使用本系统的可视化功能。
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运行 run_trade.bat |
没有docker环境，可以参考：VirtualBox虚拟机安装Ubuntu，里面也介绍了python、docker等常用软件的安装，若想在Windows下安装docker自行百度。
如果已经有Mysql、mariadb数据库可以跳过本步。
运行下面命令：
特别提醒：执行命令的用户要有root权限，其他命令也如此。例如：ubuntu系统在命令前加上sudo ，sudo docker……
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docker run -d --name InStockDbService -v /data/mariadb/data:/var/lib/instockdb -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root library/mariadb:latest |
a.若按上面【1.安装数据库镜像】装的数据库，运行下面命令：
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docker run -dit --name InStock --link=InStockDbService -p 9988:9988 -e db_host=InStockDbService mayanghua/instock:latest |
b.已经有Mysql、mariadb数据库，运行下面命令：
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docker run -dit --name InStock -p 9988:9988 -e db_host=localhost -e db_user=root -e db_password=root -e db_database=instockdb -e db_port=3306 mayanghua/instock:latest |
docker -e 参数说明：
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db_host # 数据库服务主机 db_user # 数据库访问用户 db_password # 数据库访问密码 db_database # 数据库名称 db_port # 数据库服务端口 |
按自己数据库实际情况配置参数。
启动容器后，会自动运行，首先会初始化数据、启动web服务。然后每小时执行“基础数据抓取”，每天17:30执行所有的数据抓取、处理、分析、识别、回测。
打开浏览器，输入：http://localhost:9988/ ，即可使用本系统的可视化功能。
历史数据抓取、处理、分析、识别、回测，运行下面命令：
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docker exec -it InStock bash cat InStock/instock/bin/run_job.sh #查看run_job.sh注释,自己选择作业 ------整体作业，支持批量作业------ 当前时间作业 python execute_daily_job.py 单个时间作业 python execute_daily_job.py 2022-03-01 枚举时间作业 python execute_daily_job.py 2022-01-01,2021-02-08,2022-03-12 区间时间作业 python execute_daily_job.py 2022-01-01 2022-03-01 ------单功能作业，支持批量作业，回测数据自动填补到当前 综合选股作业 python selection_data_daily_job.py 基础数据实时作业 python basic_data_daily_job.py 基础数据收盘2小时后作业 python backtest_data_daily_job.py 基础数据非实时作业 python basic_data_other_daily_job.py 指标数据作业 python indicators_data_daily_job.py K线形态作业 klinepattern_data_daily_job.py 策略数据作业 python strategy_data_daily_job.py 回测数据 python backtest_data_daily_job.py 第一种方法： python execute_daily_job.py 2023-03-01,2023-03-02 第二种方法： 修改run_job.sh，然后运行 bash InStock/instock/bin/run_job.sh |
运行下面命令：
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docker exec -it InStock bash cat InStock/instock/log/stock_execute_job.log cat InStock/instock/log/stock_web.log |
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docker container stop InStock InStockDbService #停止容器 docker container prune #回收容器 docker rmi mayanghua/instock:latest library/mariadb:latest #删除镜像 |
目前只支持windows。参考常规安装方式,只需安装python、依赖库，不需安装mysql、talib等。
项目地址：https://github.com/myhhub/stock?tab=readme-ov-file
Docker镜像：https://hub.docker.com/r/mayanghua/instock
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