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机器学习算法与Python学习
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最近，一位常年研究股票系统的开发者 pythonstock 用 Python 写了一个股票分析系统，发布数天就获得了不少关注。于是我们就推荐给大家，既能学习 python 又能练习炒股。但正如项目作者所说，「本项目只能用于 Python 代码学习，股票分析，投资失败亏钱不负责，不算 BUG。」如果真亏了，我们也不背锅呀，毕竟大家都是韭菜。
总之，分析得准不准先不说，我们先来偷个师，看看这个用 Python 代码进行股票分析的项目到底是怎么实现的吧。PythonStock：一个用 Python 写成的股票分析系统根据 GitHub 页面介绍，该项目是基于 Python 的 pandas、tushare、bokeh、tornado、stockstats、ta-lib 等框架开发的全栈股票系统。GitHub 地址：https://github.com/pythonstock/stock1）可以直接使用 docker 本地部署运行，整个项目在 docker hub 上压缩后仅有 200BM，本地占用 500MB 磁盘空间。2）使用 Docker 解决 Python 库安装问题，使用 Mariadb（MySQL）存储数据，借助 tushare 抓取数据。3）使用 corn 做定时任务，每天进行数据抓取计算，每天 18 点开始进行数据计算，计算当日数据，使用 300 天数据进行计算，大约需要 15 分钟计算完毕。4）股票数据接口防止被封，按天进行数据缓存，储存最近 3 天数据，每天定时清除，同时使用 read_pickle to_pickle 的 gzip 压缩模式存储。5）使用 tornado 开发 web 系统，支持股票数据、沪深 300 成份股、中证 500 成份股、龙虎榜数据、每日股票数据、每日大盘指数行情等。6）数据展示系统：通用数据展示系统，配置字典模板之后，页面自动加载数据，并完成数据展示，后续可以加入自己开发的指标数据。7）增加曲线数据分析：查看股票时，可以直接跳转到东方财富页面查看相关信息，点击指标之后使用 Bokeh 将多达 17 个指标的数据可视化，进行图表展示。
然后根据 KDJ、RSI 和 CCI 这 3 个指标进行股票数据计算：
此股票分析系统提供的每日股票指标数据，按照 17 个计算指标进行计算（下图截取部分计算指标）：
此外，项目作者还介绍了该股票系统设计原理、架构设计原理、应用部署要点等知识，具体使用和部署方法参见 GitHub 项目页面。
感兴趣的小伙伴，也许可以亲自上手试一试了。不过，需要再次提醒的是，股市有风险，入市需谨慎哦。
福利时间
奖品：《Python数据分析全流程实操指南》x 4
参与方式：文末留言（字数不少于5），赞数最多的4位为本次中奖者
备注：如有问题，请添加小助手微信：MLAPython，备注（姓名-单位-研究方向）
