# stock-lib

**Repository Path**: molv/stock-lib

## Basic Information

- **Project Name**: stock-lib
- **Description**: python数据爬取、选股、估值
- **Primary Language**: Python
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 3
- **Created**: 2022-03-18
- **Last Updated**: 2022-03-18

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# my-quantitative-investment

#### Description
自己的量化分析脚本

内容池>粗排>精排架构(借助推荐系统)      
先从4000多支股票中根据内容池条件过滤出大概几十支股票(不同策略可以提取不同池子);    
然后粗排根据一些可量化的指标加权排名(比如市值、ROE等)截断为前5条股票；  
最后精排根据估值公式预估股票的合理价格；  


#### Software Architecture
bin:执行脚本  
data:股票数据  
log:运行日志  
scripts:代码部分  


#### Installation

1.  python3.8,运行环境~/anaconda3/bin/python,需要替换成自己的python路径    
2.  相关第三方包见REQUMENTS文件  
3.  macOS系统
4.  每日crontab定时执行bin下的脚本    

#### Instructions

数据字段说明   
code,6位股票代码   
name,股票名称   
xxxx年度-特征名,比如"2020年度-净利润"   
xxxxQi季度-特征名,比如"2021Q1季度-净利润"  
YYYYMMDD日-特征名,比如"20210529日-总市值"   
使用mongo文档数据库进行存储；pandas DataFrame数据框抽象数据和计算    

1. 获取股票数据(增减持、商誉净资产占比等)  
2. 基本面分析(pe,pb,市销率,市现率等)  
3. 基本面估值及选股(行业选股,个股评分卡,近几年新低等)    
4. 技术面指标相关分析预测 todo     
5. 技术面量价关系相关分析预测  todo   
6. 技术面均线系统相关分析预测  todo   
7. 技术面入场时机(金叉、kdj超卖等) todo  
8. 自选股监控(机会、风险、每日估值报告) todo       
9. 股票多因子模型 todo  
10. 量化平台回测交易策略 todo  
11. 宏观面及消息面(大盘指数、行业指数、通货膨胀CPI等) todo  

#### Contribution

1.  Fork the repository
2.  Create Feat_xxx branch
3.  Commit your code
4.  Create Pull Request


#### 附录  
【1】[更好读懂财报重要指标详解——商誉及商誉占资产比](https://zhuanlan.zhihu.com/p/92636293)