Funcat

Funcat 将同花顺、通达信等的公式移植到了 Python 中。

同花顺、通达信等公式的表达十分简洁，适合做技术分析。

苦于 Python 缺乏这种领域特定语言，所以用 Python 实现了一套。

安装

pip install -U funcat

notebooks 教程

• quick-start

API

行情变量

• 开盘价：OPEN O o
• 收盘价：CLOSE C c
• 最高价：HIGH H h
• 最低价：LOW L l
• 成交量：VOLUME V v

工具函数

• n天前的数据：REF ref

REF(C, 10)  # 10天前的收盘价

• 均线：MA ma

MA(C, 60)  # 60日均线

• 金叉判断：CROSS cross

CROSS(MA(C, 5), MA(C, 10))  # 5日均线上穿10日均线

• 两个序列取最小值：MIN minimum

MIN(O, C)  # K线实体的最低价

• 两个序列取最大值：MAX maximum

MAX(O, C)  # K线实体的最高价

• n天都满足条件：EVERY every

EVERY(C > MA(C, 5), 10)  # 最近10天收盘价都大于5日均线

• n天内满足条件的天数：COUNT count

COUNT(C > O, 10)  # 最近10天收阳线的天数

• n天内最大值：HHV hhv

HHV(MAX(O, C), 60)  # 最近60天K线实体的最高价

• n天内最小值：LLV llv

LLV(MIN(O, C), 60)  # 最近60天K线实体的最低价

• 求和n日数据 SUM sum

SUM(C, 10)  # 求和10天的收盘价

还有更多的技术指标还在实现中，欢迎提交pr一起实现。

自定义公式示例

DMA指标。DMA指标（Different of Moving Average）又叫平行线差指标，是目前股市分析技术指标中的一种中短期指标，它常用于大盘指数和个股的研判。

M1 = 10
M2 = 50
M3 = 10

DDD = MA(CLOSE, M1) - MA(CLOSE, M2)
AMA = MA(DDD, M3)

print(DDD, AMA)

选股

from funcat import *


# 选出涨停股
select(
    lambda : C / C[1] - 1 >= 0.0995,
    start_date=20161231,
	end_date=20170104,
)

'''
[20170104]
20170104 000017.XSHE 000017.XSHE[深中华A]
20170104 000026.XSHE 000026.XSHE[飞亚达Ａ]
20170104 000045.XSHE 000045.XSHE[深纺织Ａ]
20170104 000585.XSHE 000585.XSHE[东北电气]
20170104 000595.XSHE 000595.XSHE[宝塔实业]
20170104 000678.XSHE 000678.XSHE[襄阳轴承]
...
'''


# 选出最近30天K线实体最高价最低价差7%以内，最近100天K线实体最高价最低价差大于25%，
# 最近10天，收盘价大于60日均线的天数大于3天
select(
    lambda : (HHV(MAX(C, O), 30) / LLV(MIN(C, O), 30) - 1 < 0.07
              and HHV(MAX(C, O), 100) / LLV(MIN(C, O), 100) - 1 > 0.25
              and COUNT(C > MA(C, 60), 10) > 3
             ),
    start_date=20161220,
)

'''
[20170104]
20170104 600512.XSHG 600512.XSHG[腾达建设]
[20170103]
[20161230]
20161230 000513.XSHE 000513.XSHE[丽珠集团]
...
'''


# 选出最近3天每天的成交量小于20日成交量均线，最近3天最低价低于20日均线，最高价高于20日均线
# 自定义选股回调函数
def callback(date, order_book_id, symbol):
    print("Cool, 在", date, "选出", order_book_id, symbol)


select(
    lambda : (EVERY(V < MA(V, 20) / 2, 3) and EVERY(L < MA(C, 20), 3) and EVERY(H > MA(C, 20), 3)),
    start_date=20161231,
    callback=callback,
)

'''
[20170104]
Cool, 在 20170104 选出 002633.XSHE 002633.XSHE[申科股份]
Cool, 在 20170104 选出 600857.XSHG 600857.XSHG[宁波中百]
...
'''

单股票研究

from funcat import *
from funcat.data.tushare_backend import TushareDataBackend

set_data_backend(TushareDataBackend())

# 设置目前天数为2017年1月4日
T("20170104")
# 设置关注股票为上证指数
S("000001.XSHG")

# 打印 Open High Low Close
>>> print(O, H, L, C)
3133.79 3160.1 3130.11 3158.79

# 当天涨幅
>>> C / C[1] - 1
0.0072929156356

# 打印60日均线
>>> MA(C, 60)
3154.78333333

# 判断收盘价是否大于60日均线
>>> C > MA(C, 60)
True

# 30日最高价
>>> HHV(H, 30)
3301.21

# 最近30日，收盘价 Close 大于60日均线的天数
>>> COUNT(C > MA(C, 60), 30)
17

# 10日均线上穿
>>> CROSS(MA(C, 10), MA(C, 20))
False

DataBackend

默认实现了一个从 tushare 上面实时拉数据选股的 Backend。

为了更高的性能，可以自定义Backend使用本地数据。这样可以极大地提高运行速度。

TODO

• EMA
• MACD
• KDJ
• BOLL
• IF