更新时间：2025-07-03 – 增加填坑战法。
| 名称 | 功能简介 |
|---|---|
fetch_kline.py |
按市值筛选 A 股股票，并抓取其历史 K 线保存为 CSV。支持 AkShare / Tushare / Mootdx 三大数据源，自动增量更新、多线程下载。本版本不再保存市值快照，每次运行实时拉取。 |
select_stock.py |
读取本地 CSV 行情，依据 configs.json 中的 Selector 定义批量选股，结果输出到 select_results.log 与控制台。 |
内置策略（见 Selector.py）：
- BBIKDJSelector（少妇战法）
- PeakKDJSelector（填坑战法）
- BBIShortLongSelector（补票战法）
- BreakoutVolumeKDJSelector（TePu 战法）
# 创建并激活 Python 3.12 虚拟环境（推荐）
conda create -n stock python=3.12
conda activate stock
# 进入项目目录（将以下路径替换为你的实际路径）
cd "你的路径"
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 若遇到 cffi 安装报错，可先升级后重试
pip install --upgrade cffi 主要依赖：
akshare、tushare、mootdx、pandas、tqdm等。
若选择 Tushare 作为数据源，请按以下步骤操作：
-
注册账号 点击专属注册链接 https://tushare.pro/register?reg=820660 完成注册。通过该链接注册，我将获得 50 积分 – 感谢支持！
-
开通基础权限 登录后进入「平台介绍 → 社区捐助」，按提示捐赠 200 元/年 可解锁 Tushare 基础接口。
-
获取 Token 打开个人主页，点击 「接口 Token」，复制生成的 Token。
-
填入代码 在
fetch_kline.py约 第 307 行（以实际行为准）：ts_token = "***" # ← 替换为你的 Token
注意，Mootdx 下载的数据是未复权数据，会使选股结果存在偏差，请尽量使用 Tushare 使用 Mootdx 数据源前，需先探测最快行情服务器一次：
python -m mootdx bestip -vv脚本将保存最佳 IP，后续抓取更稳定。
python fetch_kline.py \
--datasource mootdx # mootdx / akshare / tushare
--frequency 4 # K 线频率编码（4 = 日线）
--exclude-gem # 排除创业板 / 科创板 / 北交所
--min-mktcap 5e9 # 最小总市值（元）
--max-mktcap +inf # 最大总市值（元）
--start 20200101 # 起始日期（YYYYMMDD 或 today）
--end today # 结束日期
--out ./data # 输出目录
--workers 10 # 并发线程数首跑 下载完整历史；之后脚本会 增量更新。
python select_stock.py \
--data-dir ./data # CSV 行情目录
--config ./configs.json # Selector 配置
--date 2025-07-02 # 交易日（缺省 = 最新）示例输出：
============== 选股结果 [填坑战法] ===============
交易日: 2025-07-02
符合条件股票数: 2
600690, 000333
| 参数 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
--datasource |
mootdx |
数据源：tushare / akshare / mootdx |
--frequency |
4 |
K 线频率编码（下表） |
--exclude-gem |
flag | 排除创业板/科创板/北交所 |
--min-mktcap |
5e9 |
最小总市值（元） |
--max-mktcap |
+inf |
最大总市值（元） |
--start / --end |
today |
日期范围，YYYYMMDD 或 today |
--out |
./data |
输出目录 |
--workers |
10 |
并发线程数 |
| 编码 | 周期 | Mootdx 关键字 | 用途 |
|---|---|---|---|
| 0 | 5 分 | 5m |
高频 |
| 1 | 15 分 | 15m |
高频 |
| 2 | 30 分 | 30m |
高频 |
| 3 | 60 分 | 1h |
波段 |
| 4 | 日线 | day |
★ 常用 |
| 5 | 周线 | week |
中长线 |
| 6 | 月线 | mon |
中长线 |
| 7 | 1 分 | 1m |
Tick |
| 8 | 1 分 | 1m |
Tick |
| 9 | 日线 | day |
备用 |
| 10 | 季线 | 3mon |
长周期 |
| 11 | 年线 | year |
长周期 |
| 参数 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
--data-dir |
./data |
CSV 行情目录 |
--config |
./configs.json |
Selector 配置文件 |
--date |
最新交易日 | 选股日期 |
--tickers |
all |
股票池（逗号分隔列表） |
执行 python select_stock.py --help 获取更多高级参数与解释。
以下参数均来自 configs.json，可根据个人喜好自由调整。
| 参数 | 预设值 | 说明 |
|---|---|---|
j_threshold |
1 |
当日 J 值必须 小于 该阈值 |
bbi_min_window |
20 |
检测 BBI 上升的最短窗口（交易日） |
max_window |
60 |
参与检测的最大窗口（交易日） |
price_range_pct |
0.5 |
最近 max_window 根 K 线内，收盘价最大波动（high/low−1）不得超过此值 |
bbi_q_threshold |
0.1 |
允许 BBI 一阶差分为负的分位阈值（回撤容忍度） |
j_q_threshold |
0.10 |
当日 J 值需 不高于 最近窗口内该分位数 |
| 参数 | 预设值 | 说明 |
|---|---|---|
j_threshold |
10 |
当日 J 值必须 小于 该阈值 |
max_window |
100 |
参与检测的最大窗口（交易日） |
fluc_threshold |
0.03 |
当日收盘价与坑口的最大允许波动率 |
gap_threshold |
0.2 |
要求坑口高于区间最低收盘价的幅度（oc_prev > min_close × (1+gap_threshold)） |
j_q_threshold |
0.10 |
当日 J 值需 不高于 最近窗口内该分位数 |
| 参数 | 预设值 | 说明 |
|---|---|---|
n_short |
3 |
计算短周期 RSV 的窗口（交易日） |
n_long |
21 |
计算长周期 RSV 的窗口（交易日） |
m |
3 |
最近 m 天满足短 RSV 条件的判别窗口 |
bbi_min_window |
2 |
检测 BBI 上升的最短窗口（交易日） |
max_window |
60 |
参与检测的最大窗口（交易日） |
bbi_q_threshold |
0.2 |
允许 BBI 一阶差分为负的分位阈值 |
| 参数 | 预设值 | 说明 |
|---|---|---|
j_threshold |
1 |
当日 J 值必须 小于 该阈值 |
j_q_threshold |
0.10 |
当日 J 值需 不高于 最近窗口内该分位数 |
up_threshold |
3.0 |
单日涨幅不低于该百分比，视为“突破” |
volume_threshold |
0.6667 |
放量日成交量需 ≥ 1/(1−volume_threshold) 倍于窗口内其他任意日 |
offset |
15 |
向前回溯的突破判定窗口（交易日） |
max_window |
60 |
参与检测的最大窗口（交易日） |
price_range_pct |
0.5 |
最近 max_window 根 K 线内，收盘价最大波动不得超过此值（high/low−1） |
.
├── appendix.json # 附加股票池
├── configs.json # Selector 配置
├── fetch_kline.py # 行情抓取脚本
├── select_stock.py # 批量选股脚本
├── Selector.py # 策略实现
├── data/ # CSV 数据输出目录
├── fetch.log # 抓取日志
└── select_results.log # 选股日志
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