[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"project-70950":3},{"id":4,"name":5,"fullName":6,"owner":7,"repo":5,"description":8,"homepage":9,"htmlUrl":10,"language":11,"languages":10,"totalLinesOfCode":10,"stars":12,"forks":13,"watchers":14,"openIssues":15,"contributorsCount":16,"subscribersCount":16,"size":16,"stars1d":17,"stars7d":18,"stars30d":19,"stars90d":16,"forks30d":16,"starsTrendScore":20,"compositeScore":21,"rankGlobal":10,"rankLanguage":10,"license":22,"archived":23,"fork":23,"defaultBranch":24,"hasWiki":25,"hasPages":23,"topics":26,"createdAt":10,"pushedAt":10,"updatedAt":38,"readmeContent":39,"aiSummary":40,"trendingCount":16,"starSnapshotCount":16,"syncStatus":41,"lastSyncTime":42,"discoverSource":43},70950,"stock","myhhub\u002Fstock","myhhub","stock股票.获取股票数据,计算股票指标,筹码分布,识别股票形态,综合选股,选股策略,股票验证回测,股票自动交易,支持PC及移动设备。","",null,"Python",12931,2682,156,4,0,50,130,390,150,45,"Apache License 2.0",false,"master",true,[27,28,29,30,31,32,33,34,5,35,36,37],"backtest","backtesting","broker-trading-platform","cyq","distribution-of-chips","position-cost-distribution","quantitative","quantitative-finance","stocks","strategies","strategy","2026-06-12 02:02:45","[对应IMA知识库](https:\u002F\u002Fima.qq.com\u002Fwiki\u002F?shareId=8b0da768c77bc863f1cad8eb9482e37a6eeb26ad7171523b687d48c1a67c8e2c)：股票量化因子 AI 决策引擎，2200 + 维专业因子池，AI 深度解析多维数据，精准挖掘高确定性个股，赋能专业投资高效稳健决策。 https:\u002F\u002Fima.qq.com\u002Fwiki\u002F?shareId=8b0da768c77bc863f1cad8eb9482e37a6eeb26ad7171523b687d48c1a67c8e2c 。\n\n**InStock股票系统**\n\nInStock股票系统，抓取每日股票、ETF关键数据，计算股票技术指标、筹码分布，识别K线各种形态，综合选股，内置多种选股策略，支持选股验证回测，支持自动交易，支持批量时间，运行高效，支持PC、平板、手机移动设备显示，同时提供Docker镜像方便安装，是量化投资的好帮手。\n\nThe stock system,Capture key data on daily stocks and ETFs, calculate stock technical indicators, chip distribution, Position Cost Distribution(CYQ), identify various K-line forms, comprehensive stock selection, built-in multiple stock selection strategies, support stock selection verification and backtesting, support automatic trading, and support batch time , runs efficiently, supports display on PCs, tablets, and mobile phones, and provides Docker images for easy installation, making it a good helper for quantitative investment.\n\nDocker镜像：https:\u002F\u002Fhub.docker.com\u002Fr\u002Fmayanghua\u002Finstock 。\n\n# 功能介绍\n\n##  一：综合选股\n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：\n```\n1.股票范围\n市场、 行业、地区、 概念、 风格、指数成份、 上市时间。\n2.基本面\n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。\n3.技术面\nMACD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。\n4.消息面\n公告大事、机构关注情况、机构持股家数、机构持股比例。\n5.人气指标\n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。\n6.行情数据\n股价表现、成交情况、资金流向、行情统计、沪深股通。\n```\n![](img\u002Fa3.jpg)\n![](img\u002Fa1.jpg)\n\n##  二：股票每日数据\n\n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。\n\n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。\n\n![](img\u002F00.jpg)\n![](img\u002F12.jpg)\n## 三：股票指标计算\n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。\n指标：\n\n```\n1、MACD 2、KDJ 3、BOLL 4、TRIX，TRMA 5、CR 6、SMA 7、RSI \n8、VR，MAVR 9、ROC 10、DMI，+DI，-DI，DX，ADX，ADXR 11、W&R \n12、CCI 13、TR、ATR 14、DMA、AMA 15、OBV 16、SAR 17、PSY \n18、BRAR 19、EMV 20、BIAS 21、TEMA  22、MFI 23、VWMA\n24、PPO 25、WT 26、Supertrend  27、DPO  28、VHF  29、RVI\n30、FI 31、ENE 32、STOCHRSI\n```\n\n![](img\u002F01.jpg)\n![](img\u002F06.jpg)\n\n## 四：判断买入卖出的股票\n\n根据指标判定可能买入卖出的股票，具体筛选条件如下：\n\n\n```\nKDJ:\n1、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。\n2、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。\nRSI:\n1、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。\n2、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。\nCCI:\n1、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。\n2、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。\nCR:\n1、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。\n2、CR跌至40以下时，是建仓良机。\nWR:\n1、当％R线达到20时，市场处于超买状况，走势可能即将见顶。\n2、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。\nVR:\n1、获利区域160－450根据情况获利了结。\n2、低价区域40－70可以买进。\n```\n\n![](img\u002F05.jpg)\n\n## 五：K线形态识别\n\n精准识别61种K线形态，支持用户自选形态识别。\n\n识别形态:\n\n```\n1、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\n9、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\n18、蜻蜓十字\u002FT形十字19、吞噬模式20、十字暮星  21、暮星22、向上\u002F下跳空并列阳线23、墓碑十字\u002F倒T十字\n24、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\n33、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\n40、光头光脚\u002F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\n48、上升\u002F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\n56、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\u002F下降跳空三法 \n```\n形态识别结果：\n```\n负：出现卖出信号\n0：没有出现该形态\n正：出现买入信号\n```\n![](img\u002F09.jpg)\n![](img\u002F13.jpg)\n\n## 六：筹码分布\n\n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。\n![](img\u002F06.jpg)\n\n## 七：策略选股\n\n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。\n\n\n```\n1、放量上涨\n    1）当日比前一天上涨小于2%或收盘价小于开盘价。\n    2）当日成交额不低于2亿。\n    3）当日成交量\u002F5日平均成交量>=2。\n2、均线多头\n    MA30向上\n    1）30日前的30日均线\u003C20日前的30日均线\u003C10日前的30日均线\u003C当日的30日均线。\n    2）(当日的30日均线\u002F30日前的30日均线)>1.2。\n3、停机坪\n    1）最近15日有涨幅大于9.5%，且必须是放量上涨。\n    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%。\n    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。\n4、回踩年线\n    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。\n    2）前段由年线(250日)以下向上突破。\n    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。\n    4）回踩伴随缩量：最高价日交易量\u002F后段最低价日交易量>2,后段最低价\u002F最高价\u003C0.8。\n5、突破平台\n    1）60日内某日收盘价>=60日均线>开盘价。\n    2）且【1】放量上涨。\n    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。\n6、无大幅回撤\n    1）当日收盘价比60日前的收盘价的涨幅小于0.6。\n    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%。\n7、海龟交易法则\n    最后一个交易日收市价为指定区间内最高价。\n    1）当日收盘价>=最近60日最高收盘价。\n8、高而窄的旗形\n    1）必须至少上市交易60日。\n    2）当日收盘价\u002F之前24~10日的最低价>=1.9。\n    3）之前24~10日必须连续两天涨幅大于等于9.5%。\n9、放量跌停。\n    1）跌>9.5%。\n    2）成交额不低于2亿。\n    3）成交量至少是5日平均成交量的4倍。\n10、低ATR成长\n    1）必须至少上市交易250日。\n    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。\n11、股票基本面选股\n    1）市盈率小于等于20，且大于0。\n    2）市净率小于等于10。\n    3）净资产收益率大于等于15。\n```\n\n![](img\u002F04.jpg)\n\n## 八：选股验证\n\n\n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。\n\n\n![](img\u002F05.jpg)\n\n## 九：自动交易\n\n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。\n\n具有交易日志，以及支持为每个交易策略配置交易日志。\n\n**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”。\n\n![](img\u002F11.jpg)\n\n## 十：关注功能\n\n支持股票关注，关注股票在各个模块(含有的)置顶、标红显示。\n\n## 十一：支持批量\n\n\n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。\n\n具体执行设置如下：\n```\n------整体作业，支持批量作业------\n当前时间作业 python execute_daily_job.py\n单个时间作业 python execute_daily_job.py 2022-03-01\n枚举时间作业 python execute_daily_job.py 2022-01-01,2021-02-08,2022-03-12\n区间时间作业 python execute_daily_job.py 2022-01-01 2022-03-01\n\n------单功能作业，支持批量作业，回测数据自动填补到当前\n基础数据实时作业 python basic_data_daily_job.py\n基础数据非实时作业 python basic_data_other_daily_job.py\n指标数据作业 python indicators_data_daily_job.py\nK线形态作业 klinepattern_data_daily_job.py\n策略数据作业 python strategy_data_daily_job.py\n回测数据 python backtest_data_daily_job.py\n```\n## 十二：支持代理及Cookie\n\n支持多代理获取数据。由于很多网站对大量请求有防护机制，使用单一IP地址频繁访问可能导致被封禁或限制访问。代理IP能够帮助分散请求来源，避免单一IP被封锁，从而保证爬虫程序的稳定运行。\n支持注入Cookie，解决数据获取频率过高，限制数据获取。\n## 十三：存储采用数据库设计\n\n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。\n\n![](img\u002F07.jpg)\n\n## 十四：展示采用web设计\n\n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。\n\n## 十五：运行高效\n\n\n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。\n\n\n## 十六：方便调试\n\n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。\n\n![](img\u002F08.jpg)\n\n\n# 安装说明\n\n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。\n\n下面按分常规安装方式、docker镜像安装方式进行一一说明。\n\n## 一：常规安装方式\n\n建议windows下安装，方便操作及使用系统，同时安装也非常简单。\n\n以下安装及运行以windows为例进行介绍。\n\n### 1.安装python\n\n项目开发使用python 3.11，建议最新版。\n\n```\n（1）在官网 https:\u002F\u002Fwww.python.org\u002Fdownloads\u002F 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。\n（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：\npython pip config --global set  global.index-url https:\u002F\u002Fmirrors.aliyun.com\u002Fpypi\u002Fsimple\u002F\n# 如果你只想为当前用户设置，你也可以去掉下面的\"--global\"选项\n```\n### 2.安装mysql\n\n建议最新版。\n\n```\n在官网 https:\u002F\u002Fdev.mysql.com\u002Fdownloads\u002Fmysql\u002F 下载安装包，一键安装即可。\n```\n### 3.安装 TA-Lib 共享静态库和头文件\n\n安装 TA-Lib C\u002FC++ 共享静态库和头文件\n\n```\nhttps:\u002F\u002Fta-lib.org\u002Finstall\u002F 下载最新 ta-lib 共享静态库和头文件，按照说明进行安装。\n安装方式按官方建议，会更简单：\nWindows Executable Installer\nmacOS Homebrew\nLinux Debian packages\n```\n\n### 4.安装依赖库\n\n依赖库都是目前最新版本。\n\na.安装依赖库：\n\n```\n#dos切换到本系统的根目录，执行下面命令：\npython -m pip install -r requirements.txt\n```\nb.若想升级项目依赖库至最新版，可以通过下面方法：\n\n先打开requirements.txt，然后修改文件中的“==”为“>=”，接着执行下面命令：\n\n```\npython -m pip install -r requirements.txt --upgrade\n```\n\nc.若扩展了本项目，可以通过下面方法生成项目依赖：\n\n```\n#使用pipreqs生成项目相关依赖的requirements.txt\n\npython -m pip install pipreqs\n# 安装pipreqs，若有安装可跳过\n\npython -m pipreqs --encoding utf-8 --force .\u002F \n# 本项目是utf-8编码\n```\n\n\n### 5.安装 Navicat（可选）\n\nNavicat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。\n\nNavicat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\n\n```\n（1）在官网 https:\u002F\u002Fwww.navicat.com.cn\u002Fdownload\u002Fnavicat-premium 下载安装包，一键安装即可。\n\n（2）然后下载破解补丁: https:\u002F\u002Fpan.baidu.com\u002Fs\u002F18XpTHrm9OiLEl3u6z_uxnw 提取码: 8888 ，破解即可。\n```\n### 6.配置数据库\n\n一般可能会修改的信息是”数据库访问密码“。\n\n修改database.py相关信息:\n\n```\ndb_host = \"localhost\"  # 数据库服务主机\ndb_user = \"root\"  # 数据库访问用户\ndb_password = \"root\"  # 数据库访问密码\ndb_port = 3306  # 数据库服务端口\ndb_charset = \"utf8mb4\"  # 数据库字符集\n```\n\n### 7.配置代理\n不使用代理，跳过本步。\n\n具体设置如下：\n编辑proxy.txt，添加有效代理，格式为：ip:port，带认证代理username:password@ip:port，每个代理占一行。当不使用代理时清空该文件。\n编辑保存完代理文件，若本系统已经启动，需要重启本系统，才能生效。\n示例代理：\n```\n127.0.0.1:7860\n52.13.248.29:3128\n35.178.104.4:80\nabc:123456@65.1.244.232:3128\n13.126.79.133:80\n54.212.22.168:3128\n```\n注意：以上均为无效代理。\n\n### 8.设置东方财富网Cookie\n东方财富数据获取频率过高，会限制获取数据，可以通过注入cookie解决。\n以下是详细的操作步骤：\n```\n1、获取Cookie\n    打开浏览器，访问东方财富网行情页面：https:\u002F\u002Fquote.eastmoney.com\u002Fcenter\u002Fgridlist.html#hs_a_board\n    登录账号（如果有东方财富网账号，建议登录以获取更稳定的Cookie）\n    打开开发者工具：\n    切换到Network（网络）选项卡\n    刷新页面（按 F5 或点击浏览器刷新按钮）\n    选择任意请求：在网络请求列表中，选择任意一个请求（建议选择URL包含 push2.eastmoney.com 的请求）\n    查看Cookie：在请求详情中，找到 Request Headers（请求头）部分，复制完整的 Cookie 值\n    保存Cookie：将复制的Cookie值保存下来，稍后使用\n2、设置Cookie的两种方式\n    方式一：通过环境变量设置（推荐）\n    Windows系统：\n    cmd命令： setx EAST_MONEY_COOKIE \"你的Cookie值\"\n    重启Python环境：设置环境变量后，需要重启Python IDE或命令提示符窗口\n    Linux\u002FmacOS系统：\n    bash命令：export EAST_MONEY_COOKIE=\"你的Cookie值\"\n    注意：这种方式只在当前终端会话有效，若要永久设置，需要编辑 ~\u002F.bashrc 或 ~\u002F.zshrc 文件\n    方式二：通过文件设置\n    编辑eastmoney_cookie.txt文件，替换Cookie。\n3、注意事项\n    Cookie有效期：东方财富网的Cookie通常会在一段时间后过期（一般为几天到几周），如突然无法正常工作，可能是Cookie过期了，需要重新获取并设置\n    定期更新：建议每隔一段时间（如每周）更新一次Cookie，以确保爬取的稳定性\n    多账号轮换：如果有多个东方财富网账号，可以轮换使用不同账号的Cookie，进一步降低被限制的风险\n```\n### 9.安装自动交易（可选）\n\n```\n1.安装交易软件\n    1.1 通用同花顺客户端券商的客户\n        通用同花顺客户端:\n        https:\u002F\u002Factivity.ths123.com\u002Facmake\u002Fcache\u002F1361.html\n    1.2 专用同花顺客户端券商的客户\n        自行去券商官网找同花顺专用版\n        例如：广发的下载核新独立委托端(同花顺版):\n        http:\u002F\u002Fwww.gf.com.cn\u002Fsoftdownload\u002Findex?tab=1\n2.安装tesseract(自动识别验证码)\n    第一种方法.下载编译好的\n        在下面链接页，根据操作系统选择相应版本\n        https:\u002F\u002Fdigi.bib.uni-mannheim.de\u002Ftesseract\u002F\n    第二种方法.用源码编译\n        下载源码：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftesseract-ocr\u002Ftesseract\n    注意：\n        安装完要将安装路径设置到PATH环境变量里。\n        下面提供dos命令设置，以管理员身份运行cmd，输入:\n        setx \u002Fm PATH \"%PATH%;C:\\Program Files\\Tesseract-OCR\"\n3.设置交易配置   \n    3.1.修改trade_client.json\n        \"user\": \"888888888888\",               #交易账号\n        \"password\": \"888888\",                 #交易密码\n        \"exe_path\": \"C:\u002Fgfzqrzrq\u002Fxiadan.exe\"  #交易软件路径\n    3.2.修改trade_service.py\n        broker = 'gf_client' #这是广发\n        详情参阅usage.md，配置对应券商\n```\n\n### 10.运行说明\n\n#### 10.1.执行数据抓取、处理、分析、识别\n\n支持批量作业，具体参见run_job.bat中的注释说明。\n\n建议将其加入到任务计划中，工作日的每天17：00执行。\n\n**数据抓取、处理原则：**\n\n1).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；\n\n2).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；\n\n3).收盘后1~2小时才有且有历史数据的：大宗交易。\n\n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。\n\n```\n\n运行 run_job.bat\n```\n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：\n\n```\n#基础数据作业 \npython basic_data_daily_job.py\n```\n#### 10.2.启动web服务\n\n```\n运行 run_web.bat\n```\n启动服务后，打开浏览器，输入：http:\u002F\u002Flocalhost:9988\u002F ，即可使用本系统的可视化功能。\n\n#### 10.3.启动交易服务\n\n```\n运行 run_trade.bat\n```\n\n## 二：docker镜像安装方式\n\n没有docker环境，可以参考：[VirtualBox虚拟机安装Ubuntu](https:\u002F\u002Fwww.ljjyy.com\u002Farchives\u002F2019\u002F10\u002F100590.html)，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。\n\n### 1.配置代理\n不使用代理，跳过本步。\n\n系统安装完成后，可以通过编辑宿主机的代理文件，来配置代理。\n\n具体设置如下：\n编辑宿主的代理文件，添加有效代理，格式为：ip:port，带认证代理username:password@ip:port，每个代理占一行。当不使用代理时清空该文件。\n编辑完代理文件，若本系统已经启动，需要重启本系统，才能生效。\n示例创建代理：\n```\nsudo sh -c 'echo \"127.0.0.1:7860\" > \u002Fdata\u002Finstockproxy.txt'\n#创建代理文件，会自动替换掉原代理文件\n\nsudo sh -c 'echo \"52.13.248.29:3128\" >> \u002Fdata\u002Finstockproxy.txt'\n#追加代理\n\nsudo sh -c 'echo \"abc:123456@35.178.104.4:80\" >> \u002Fdata\u002Finstockproxy.txt'\n#追加代理\n```\n注意：以上均为无效代理。\n\n### 2.配置东方财富网Cookie\n不使用Cookie，跳过本步。\n\n系统安装完成后，可以通过编辑宿主机的代理文件，来配置Cookie。\n详细请参阅：常规安装方式，设置东方财富网Cookie。\n\n```\nsudo sh -c 'echo \"你的Cookie值\" > \u002Fdata\u002Feastmoneycookie.txt'\n#创建代理文件，会自动替换掉原代理文件\n\n```\n\n### 3.安装数据库镜像\n\n如果已经有Mysql、mariadb数据库可以跳过本步。\n\n运行下面命令：\n\n**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......\n\n```\ndocker network create InStockService\n\ndocker run -d --name InStockDbService \\\n    --network InStockService \\\n    -v \u002Fdata\u002Fmariadb\u002Fdata:\u002Fvar\u002Flib\u002Finstockdb \\\n    -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root \\\n    library\u002Fmariadb:latest\n```\n\n### 4.安装本系统镜像\n\na.若按上面【1.安装数据库镜像】装的数据库，运行下面命令：\n\n```\ndocker run -dit --name InStock --network=InStockService \\\n    -p 9988:9988 \\\n    -v \u002Fdata\u002Finstockproxy.txt:\u002Fdata\u002FInStock\u002Finstock\u002Fconfig\u002Fproxy.txt \\\n    -v \u002Fdata\u002Feastmoneycookie.txt:\u002Fdata\u002FInStock\u002Finstock\u002Fconfig\u002Feastmoney_cookie.txt \\\n    -e db_host=InStockDbService \\\n    mayanghua\u002Finstock:latest\n```\n\nb.已经有Mysql、mariadb数据库，运行下面命令：\n\n```\ndocker run -dit --name InStock \\\n    -p 9988:9988 \\\n    -v \u002Fdata\u002Finstockproxy.txt:\u002Fdata\u002FInStock\u002Finstock\u002Fconfig\u002Fproxy.txt \\\n    -v \u002Fdata\u002Feastmoneycookie.txt:\u002Fdata\u002FInStock\u002Finstock\u002Fconfig\u002Feastmoney_cookie.txt \\\n    -e db_host=localhost \\\n    -e db_user=root \\\n    -e db_password=root \\\n    -e db_database=instockdb \\\n    -e db_port=3306 \\\n    mayanghua\u002Finstock:latest\n```\n\ndocker -e 参数说明：\n```\ndb_host       # 数据库服务主机\ndb_user       # 数据库访问用户\ndb_password   # 数据库访问密码\ndb_database   # 数据库名称\ndb_port       # 数据库服务端口\n```\n按自己数据库实际情况配置参数。\n\n### 5. 系统运行\n\n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。\n\n打开浏览器，输入：http:\u002F\u002Flocalhost:9988\u002F ，即可使用本系统的可视化功能。\n\n### 6.历史数据\n\n历史数据抓取、处理、分析、识别、回测，运行下面命令：\n\n```\ndocker exec -it InStock bash \ncat InStock\u002Finstock\u002Fbin\u002Frun_job.sh\n#查看run_job.sh注释,自己选择作业\n------整体作业，支持批量作业------\n当前时间作业 python execute_daily_job.py\n单个时间作业 python execute_daily_job.py 2022-03-01\n枚举时间作业 python execute_daily_job.py 2022-01-01,2021-02-08,2022-03-12\n区间时间作业 python execute_daily_job.py 2022-01-01 2022-03-01\n------单功能作业，支持批量作业，回测数据自动填补到当前\n综合选股作业 python selection_data_daily_job.py\n基础数据实时作业 python basic_data_daily_job.py\n基础数据收盘2小时后作业 python backtest_data_daily_job.py\n基础数据非实时作业 python basic_data_other_daily_job.py\n指标数据作业 python indicators_data_daily_job.py\nK线形态作业 klinepattern_data_daily_job.py\n策略数据作业 python strategy_data_daily_job.py\n回测数据 python backtest_data_daily_job.py\n第一种方法：\npython execute_daily_job.py 2023-03-01,2023-03-02\n第二种方法：\n修改run_job.sh，然后运行 bash InStock\u002Finstock\u002Fbin\u002Frun_job.sh\n```\n\n### 7.查看日志\n\n运行下面命令：\n\n```\ndocker exec -it InStock bash \ncat InStock\u002Finstock\u002Flog\u002Fstock_execute_job.log\ncat InStock\u002Finstock\u002Flog\u002Fstock_web.log\n```\n\n### 8.docker常用命令\n\n```\ndocker container stop InStock InStockDbService\n#停止容器\ndocker container prune\n#回收容器\ndocker rmi mayanghua\u002Finstock:latest library\u002Fmariadb:latest\n#删除镜像\n```\n\n具体参见：[Docker基础之 二.镜像及容器的基本操作](https:\u002F\u002Fwww.ljjyy.com\u002Farchives\u002F2018\u002F06\u002F100208.html)\n\n### 9.自动交易\n\n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**。\n\n# 特别声明\n\n股市有风险投资需谨慎，本系统只能用于学习、股票分析，投资盈亏概不负责。\n\n本系统中的表格为第三方商业控件，仅使用了评估版进行学习及测试。\n","InStock股票系统是一款用于获取股票数据、计算技术指标、识别K线形态以及实现综合选股和自动交易的工具。它支持200多个信息栏目的自由组合选股，内置多种选股策略，并提供回测验证功能。基于Python开发，利用talib和pandas等库高效准确地计算如MACD、KDJ等27种常用股票指标。此外，该系统能够精准识别61种K线形态，辅助用户进行买卖决策。适用于需要通过量化分析来进行投资决策的专业投资者或机构，特别适合于希望提高选股效率并进行策略验证与自动交易的场景。系统运行高效，支持跨平台显示（PC、平板、手机），并通过提供Docker镜像简化了部署过程。",2,"2026-06-11 03:35:08","high_star"]