加速双底形态选股！本地数据源快速遍历全市场！股票量化分析工具QTYX

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加速双底形态选股！本地数据源快速遍历全市场！股票量化分析工具QTYX

前言

通过星球会员们的反馈，双底形态识别功能非常实用、接地气，每天运行一次形态识别，从而第一时间帮助大家快速找出符合突破条件的强势股票。

同时不少星友也给我反馈了一些改进需求，其中有一点非常急迫：

目前全市场寻找符合形态条件的股票是使用baostock库作为数据源的。由于服务器的限制，当需要获取全市场4000多只股票数据的时候，非常耗时。从而导致每天用双底形态选股需要花1-2个小时。

为了加速数据获取的过程，我们升级了股票量化分析工具QTYX至V2.3.0版本。我们使用本地数据源来代替baostock，从而加速双底形态选股的过程，仅仅需要几十分钟即可。

接下来我们介绍下升级后的QTYX如何使用。

快速获取全市场数据

股票数据的获取是从事股票分析的第一步。

数据获取的途径有很多，对大家来说除了数据的质量以外，获取的效率是第二敏感的点。

市面上有一些股票数据服务平台提供了Python接口来获取数据。

总的来说，用于单个股票获取时候还是挺方便的，但是当我们的策略涉及到全市场的回测时，一下子下载4000多只股票耗时就非常久。

因为调用接口时，本质上是连接到这些平台的服务器上，所以获取数据时会有一些限制，比如tushare的积分限制，每次调用的频次和数据量都有一定的限制。

为了解决这个问题，我们用了多线程爬虫的方式，然后保存在本地使用。

我们对核心代码封装了一层GUI，提供给大家直接可用的“股票数据下载”工具，只要简单的操作就能下载到股票数据。

点击状态条的“行情”控件，即可启动！

这个功能非常关键，为全市场的选股打下基础！

首先要在QTYX\DatazFiles路径下创建一个文件夹，用于存储股票数据文件，每个股票一个csv文件。代码中变量data_path默认的是stock_history/，当然大家可以随意更改。

如果stock_history目录下已经存在csv格式的股票数据，那么工具会自动加载到界面中。双击股票文件名称后，股票数据就会在界面右边表格中显示。

数据内容包含收盘价、开盘价、最高价、最低价、成交量外，还包含了涨跌幅、换手率、总市值等等，还是比较丰富的。

三个按钮的功能如下：

• “开始下载”：工具开始增量下载股票从上市至最新交易日的全部数据

• “刷新文件”：目前预留，个人觉得是景上添花的功能，后续有需要再增加

• “补全下载”：在使用过程中如果触及了网站反扒机制，可以把未下载成功的股票名单记录下来，手动方式二次下载。

下载过程中会有“进度条”提供进度：

下载完成后在“日志区”会统计下载的情况。

因为我本地已经有历史数据了，所以只更新了最近的一天数据。如果是第一次使用本工具，则会下载全部的股票数据。

日志上显示：共更新4458支股票，4458支股票增加数据，0支股票更新失败。共耗时584秒（每天花10分钟左右更新下数据，非常能接受了！）

如果有股票下载失败，我们可以等待一会再点击“补全下载”按钮进行二次下载。

存储了全市场的股票数据之后，针对于全市场的选股和回测就可以展开了！

如何使用高速版双底形态

高速版双底形态功能是从【行情】界面进入的，其他的使用方法与之前低速（baostock数据源）版类似。

在“形态选股”页面，包含了【股票周期】、【股票复权】及【股票池选取】这几个栏目。

点击“开始选股”后出现形态识别相关参数的配置界面，具体含义可以参照这篇文章。

双底形态识别升级！叠加放量突破！股票量化分析工具V2.2.6

点击确认后，正式启动程序。我们会把符合条件的股票及分析的结果存在ConfigFiles路径下的双底形态分析结果.csv中。包括：

• 股票名称；股票代码；形态识别结果；

• 出现左底的日期和价格；出现右底的日期和价格；出现中间顶部日期和价格；

• 是否满足突破幅度，如果满足突破幅度时当前收盘价格和颈线价格分别是多少；

• 是否满足放量突破，如果满足放量突破时当前成交量和平均成交量分别是多少。

分析完成后还会以邮件方式通知到手机微信上，只需要在微信上开启QQ邮箱提醒功能即可。

关于邮箱发送的一些参数设置，在ConfigFiles的sys_para.json文件中的mailbox键对应的数值，包括：

to_address收件箱地址；

from_address发件箱地址；

password授权码,需要在qq邮箱中设置；

server_address服务器地址。

具体配置内容的说明可以参考这篇文章。

适合加班族的量化选股场景——还没到家就收到量化机器人的选股报告

运行完成后，从QTYX形态选股界面中可以看到运行的结果。

说明

1. 我们会把完整的源码上传到知识星球《玩转股票量化交易》中，帮助小伙伴们更好地掌握这个方法。

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