Z哥少妇战法与补票战法Python实战

目录

• 项目简介
• 快速上手
• 参数说明
• 项目结构
• 免责声明

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项目简介

本仓库提供两个核心脚本：

名称	作用
fetch_kline.py	从 AkShare 实时快照筛选出总市值 ≥ 指定阈值且排除创业板的股票，抓取其历史日 K 线并保存为 CSV。支持多线程、增量更新和今日快照自动补齐。
select_stock.py	读取本地 CSV 行情，根据 configs.json 中定义的策略（Selector）进行批量选股，并把结果写入 select_results.log 和控制台。

默认内置Z哥少妇战法和补票战法的选股策略，文件位于 Selector.py 中：

• BBIKDJSelector （中文别名：少妇战法）
• BBIShortLongSelector （中文别名：补票战法）

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快速上手

1. 安装依赖

# 建议 Python 3.10+，使用虚拟环境
pip install -r requirements.txt

依赖主要包括：akshare、pandas、numpy、tqdm 等。

2. 下载历史行情

python fetch_kline.py \
  --small-player True            # 不包含创业板数据
  --min-mktcap 2.5e10 \          # 市值阈值（默认 250 亿）
  --start 20050101 \             # 起始日期
  --end today \                  # 结束日期
  --out ./data \                 # 输出目录
  --workers 20                   # 并发线程数

3. 运行选股

python select_stock.py \
  --data-dir ./data \            # CSV 行情目录
  --config ./configs.json \      # 策略配置
  --date 2025-06-14              # 交易日（缺省=最新）

日志示例：

============== 选股结果 [少妇战法] ==============
交易日: 2025-06-14
符合条件股票数: 3
000651, 600519, 002714

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参数说明

脚本参数

脚本	关键参数	说明
fetch_kline.py	--small-player	是否包含创业板数据。设为True则不包含创业板数据
	--min-mktcap	市值过滤阈值（元）。默认 2.5e10。
	--start / --end	日期范围，格式 YYYYMMDD；--end today 自动取当前日期
	--workers	并发线程数，默认 20
select_stock.py	--date	选股所用交易日；缺省时自动取数据中最新日期
	--tickers	all 或逗号分隔股票代码列表，精细控制股票池
	--config	Selector 配置文件路径，默认 configs.json

内置策略参数

以下参数来自 configs.json，可按需调整。

1. BBIKDJSelector（少妇战法）

参数	示例值	说明
threshold	-5	日线 J 值上限。当当天 J < threshold 时满足条件，阈值越低要求越严格。
bbi_min_window	10	用于检测 BBI 单调上升 的最短窗口长度（交易日数）。
bbi_offset_n	8	选定距今日 n 日的“锚点”作为 BBI 上升段的终点，可避免近期震荡。
max_window	60	计算技术指标时最多读取的 K 线天数，限制窗口大小防止性能下降。

2. BBIShortLongSelector（补票战法）

参数	示例值	说明
n_short	3	短期 RSV 的计算窗口 N1。滚动取近 N1 日最低 / 收盘价。
n_long	21	长期 RSV 的计算窗口 N2。
m	3	检测区间长度。在最近 m 个交易日内同时满足 RSV、BBI、DIF 等条件。
bbi_min_window	5	BBI 上升段的最短窗口。
bbi_offset_n	0	BBI 锚点距离当前日的偏移量。
max_window	60	读取历史 K 线最大长度。

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项目结构

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├── appendix.json            # 额外自选股票池（会与市值筛选结果合并）
├── configs.json             # Selector 运行时配置
├── fetch_kline.py    # 历史行情抓取脚本
├── select_stock.py          # 批量选股脚本
├── Selector.py              # 策略实现
├── data/                    # CSV 数据目录（运行后生成）
├── fetch.log
└── select_results.log

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免责声明

• 本仓库代码仅供学习与技术研究之用，不构成任何投资建议。股市有风险，入市需谨慎。
• 感谢师尊 @Zettaranc https://b23.tv/JxIOaNE 的无私分享

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