毕设课题： 基于爬虫技术的股票量化交易系统

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技术栈

- Go            高性能的开发语言,支持语言级别的并发
- Python        数据分析语言，例如 numpy,pandas，ta-lib等科学计算库
- Celery        异步处理框架
- MongoDB       数据库，nosql
- Docker        容器服务
- Nginx         前端静态文件代理

项目结构

- api 为前端展示提供api数据服务
- dist 前端工程目录
- celery_task 异步以及定时任务，例如定时更新股票池，异步写数据库
- go-spider 由golang编写的爬虫，目的是爬取沪深A股的所有股票的历史数据，并存入数据库
- sail 数据分析模块 包含股票池的实现，股票指标，如macd，ma，kdj的计算实现以及股票回测

股票池选股条件

- 市盈率（股票每股市价与每股盈利的比率） 0<=pe<14
- 定时任务，【每天24点】更新股票池，并把结果分别保存到【CSV文件]和【数据库】中

买卖点策略

- 根据macd计算出买卖点
    - 金叉 dif线 上穿 dea 线，称为金叉，此刻可以进行买入操作
    - 死叉 dif线 下穿 dea线，称为死叉，预示着，股票价格下降，此刻可以进行卖出操作

- 根据ma计算买卖点
    - 当5日均线上穿20日均线，称为金叉，此刻可以进行买入操作
    - 当5日均线下穿20日均线，称为死叉，此刻可以进行卖出操作

- 根据kdj计算买卖点
    - 当k线上穿d线，称为金叉，此刻可以进行买入操作
    - 当k线下穿d线，称为死叉，此刻可以进行卖出操作

回测

分别计算出股票池中的股票在上面三种情况下的买卖点，然后进行回测，对回测结果进行统计归类，将结果存入数据库中

定时/异步任务

`

celery -A celery_task worker -l info // 异步任务 celery -A celery_task beat -l info // 定时任务 `