InStock
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Docker镜像：https://hub.docker.com/r/mayanghua/instock 镜像优化构建仅170M。
综合选股
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 。
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
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。
识别
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
负：出 现卖出 信号
0：没 有 出 现该形 态
正 ：出 现买入信 号
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、
------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
项目开发
（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
在官 网 https://dev.mysql.com/downloads/mysql/ 下 载安装 包 ，一键安装即可。
a.
#dos切 换到本 系 统的根 目 录，执行下面 命令 ：
python pip install -r requirements.txt
b.
python pip install -r requirements.txt --upgrade
c.
#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
第 一 种方法 . pip 下安 装
（1）https://www.ta-lib.org/下 载并解 压ta-lib-0.4.0-msvc.zip
（2）解 压并将 ta_lib放 在 C盘根目 录
（3）https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/downloads/下 载并安 装 Visual Studio Community，安 装 切 记勾选Visual C++功 能
（4）Build TA-Lib Library # 构建 TA-Lib 库
①在 开始菜 单中搜索 并打开[Native Tools Command Prompt](根 据 操作 系 统选择32位 或 64位 )
②输入 cd C:\ta-lib\c\make\cdr\win32\msvc
③构建库，输入 nmake
（5）安 装 完成 。
第 二 种方法 . Anaconda 下安 装
（1）打 开Anaconda Prompt终端。
（2）在 终端输入命令 行 conda install -c conda-forge ta-lib 。
（3）此处确认是 否 继续安 装 ？输入y 继续安 装 ，直 到 完成
（4）安 装 完成 。
Navicat
Navicat
（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 载破解 补丁: https://pan.baidu.com/s/18XpTHrm9OiLEl3u6z_uxnw 提 取 码: 8888 ，破 解 即 可 。
一般可能会修改的信息是”
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
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 Files\Tesseract-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
1).开盘
2).
3).
运行run_job.bat，
运行 run_job.bat
#基 础数据 作 业
python basic_data_daily_job.py
运行 run_web.bat
启动
运行 run_trade.bat
如果
运行
docker run -d --name InStockDbService \
-v /data/mariadb/data:/var/lib/instockdb \
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root \
library/mariadb:latest
a.
docker run -dit --name InStock --link=InStockDbService \
-p 9988:9988 \
-e db_host=InStockDbService \
mayanghua/instock:latest
b.
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
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
启动
历史
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
docker exec -it InStock bash
cat InStock/instock/log/stock_execute_job.log
cat InStock/instock/log/stock_web.log
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
