文件名称：stock_market
文件大小：2.49MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-18 03:39:58
JupyterNotebook
stock_market 注意1：在运行选股策略时(ipyn文件)，可能会出现内存不够的情况，本人电脑是有40个G，所以没有考虑这些问题。如果电脑内存不够，可以考虑去掉一些行业，或者在数据读取的时候就剔除一些不需要的时间（如提出2017年之前的数据），或者选择任意300支股等（总共有2800多支股票）。 注意2：如若因权限原因无法获取tushare数据，可以关注公众号（公众号在末尾），在公众号后台回复“数据获取”，即可获取数据。 代码说明 数据下载、更新及一些处理 DataDowload.py:股票数据下载 RefreshData.py:股票数据更新 CountLimit.py:统计每日涨停数与跌停数，并存入limit.csv中 账户类 Account.py:账户类用于回测使用 策略代码 短期选股策略1.ipyb: 训练模型及回测程序，具体可以看 （公众号第三篇文章） 短期选股策略2.ip
【文件预览】：
stock_market-master
----做T策略()
--------做T策略.ipynb(260KB)
--------utils.py(5KB)
----超级简单的仓位设置策略.ipynb(382KB)
----get_realtime_feature.py(3KB)
----RefreshData.py(4KB)
----Draw.py(3KB)
----深度学习实战()
--------LSTM()
----CountLimit.py(893B)
----qrcode.jpg(27KB)
----短期选股策略1.ipynb(297KB)
----短期选股策略2.ipynb(285KB)
----强化学习实战()
--------2020_02_09_pytorch()
--------2020_02_09()
--------readme(419B)
--------2020_02_02()
--------2020_02_05()
--------2020_02_14()
----README.md(2KB)
----仓位设置策略2.ipynb(482KB)
----中线股选股策略1.ipynb(146KB)
----Account.py(14KB)
----MakeLabel.py(4KB)
----DataDowload.py(7KB)
----超短策略（壳子代码）()
--------features1.py(2KB)
--------features2.py(5KB)
--------DataDowload1.py(8KB)
--------回测.ipynb(233KB)
--------feature_index.py(581B)
--------README.md(542B)
--------Account.py(10KB)
--------DataDowload2.py(8KB)
----模型训练回测到荐股()
--------RefreshData.py(6KB)
--------Draw.py(3KB)
--------CountLimit.py(2KB)
--------模型训练及回测.ipynb(87KB)
--------README.md(3KB)
--------main_get_stock.py(871B)
--------Account.py(16KB)
--------MakeLabel.py(5KB)
--------Normal_feature.py(9KB)
--------DataDowload.py(8KB)
--------get_stock.py(3KB)