# tradeanalysis

**Repository Path**: tczzld/tradeanalysis

## Basic Information

- **Project Name**: tradeanalysis
- **Description**: 交易分析程序
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-09-15
- **Last Updated**: 2026-05-22

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 股票交易分析系统

基于Python的股票交易分析系统，通过东方财富API获取实时股票数据，模拟股票买入卖出操作，并分析收益情况。

## 功能特点

- 自动从zbfx表读取股票推荐数据
- 9:30自动 股票获取开盘价
- 15:00自动更新收盘价和涨跌幅
- 每只股票监听10个交易日
- 完整的交易数据记录和汇总分析
- 支持交易日历（自动跳过周末和节假日）
- 定时任务调度和异常处理
- 详细的日志记录

## 系统架构

```
tradeanalysis/
├── config/                          # 配置文件
│   └── config.py                   # 数据库、API、交易时间等配置
├── database/                        # 数据库连接层
│   └── connect_sqlserver.py        # SQL Server连接（pymssql）
├── repositories/                    # Repository模式数据访问层
│   ├── base_repository.py          # 基础Repository类
│   ├── zbfx_repository.py          # 股票推荐数据Repository
│   ├── mnjt_repository.py          # 交易记录数据Repository
│   └── database_factory.py         # 数据库工厂（单例管理）
├── models/                          # 数据模型定义
│   └── stock_model.py              # 数据模型定义
├── services/                        # 业务服务层
│   ├── east_money_service.py       # 东方财富API服务
│   ├── trade_service.py            # 交易业务逻辑
│   └── scheduler_service.py        # 定时任务调度
├── utils/                           # 工具类
│   └── trade_calendar.py           # 交易日历工具
├── templates/                       # Web界面模板
│   ├── base.html                   # 基础模板
│   ├── dashboard.html              # 主仪表板
│   └── reports.html                # 详细报告
├── static/                          # 静态资源
│   ├── css/dashboard.css           # 样式文件
│   └── js/dashboard.js             # JavaScript脚本
├── main.py                         # 主程序入口
├── web_app.py                      # Web应用入口
├── start_web.py                    # Web服务启动脚本
├── web_service.sh                  # Web服务管理脚本（macOS/Linux）
├── web_service.bat                 # Web服务管理脚本（Windows）
├── requirements.txt                # 依赖包列表
├── Dockerfile                      # Docker容器配置
├── docker-compose.yml             # Docker编排配置
└── README.md                       # 项目文档
```

### 架构特点

- **分层清晰**: 数据库连接层、数据访问层、业务逻辑层职责分离
- **Repository模式**: 采用Repository模式管理数据访问，代码组织清晰
- **极简设计**: 删除不必要的中间层，直接使用Repository
- **单例工厂**: DatabaseFactory统一管理数据库连接和Repository实例
- **Web界面**: FastAPI + Bootstrap 5 现代化Web界面
- **容器化**: 支持Docker部署，便于生产环境使用

## 数据库表结构

### zbfx表（源数据）
- Id: 主键
- StockCode: 股票代码
- Reason: 推荐原因
- Strength: 得分
- dtm: 推荐时间

### mnjt表（结果数据）
- id: 主键
- code: 股票代码
- Reason: 推荐原因
- Score: 得分
- buy_jiage: 买入价格
- buy_dtm: 买入时间
- jiage: 收盘价格
- zhangfu: 当日涨幅
- days: 总持仓天数
- isend: 是否结束监听

## 安装和使用

### 1. 环境要求

- Python 3.8+
- SQL Server数据库
- ODBC Driver 17 for SQL Server

### 2. 创建虚拟环境（推荐）

```bash
# 创建虚拟环境
python -m venv .venv

# 激活虚拟环境
source .venv/bin/activate  # macOS/Linux
# 或 .venv\Scripts\activate  # Windows
```

### 3. 安装依赖

```bash
# 方式一：自动安装（推荐）
python setup.py

# 方式二：手动安装
pip install -r requirements.txt

# 方式三：针对ARM64 macOS的特殊安装
pip install --only-binary=all pymssql
pip install requests pandas flask apscheduler fastapi uvicorn psutil
```

## Web界面访问

系统提供了现代化的Web界面，支持多用户同时访问，可以部署到服务器供团队使用。

### 启动Web服务

#### 🚀 快捷启动（推荐）

```bash
# 激活虚拟环境
source .venv/bin/activate  # macOS/Linux
# 或 .venv\Scripts\activate  # Windows

# 一键启动（最简单）
./web_service.sh start 8000          # macOS/Linux
# 或 web_service.bat start 8000      # Windows

# 后台启动（不占用终端）
./web_service.sh background 8000

# 查看服务状态
./web_service.sh status 8000
```

#### 📋 其他启动方式

**使用Python脚本**：
```bash
# 开发模式（本地访问）
python start_web.py --mode dev

# 开发模式（允许外部访问）
python start_web.py --mode dev --host 0.0.0.0

# 生产模式
python start_web.py --mode prod --host 0.0.0.0 --workers 4
```

**直接启动**：
```bash
# 开发环境
uvicorn web_app:app --host 127.0.0.1 --port 8000 --reload

# 生产环境
uvicorn web_app:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --workers 4
```

**Docker部署**：
```bash
# 构建并启动
docker-compose up -d

# 查看日志
docker-compose logs -f

# 停止服务
docker-compose down
```

### Web功能特点

- 📊 **实时仪表板**: 关键指标卡片、收益趋势图表
- 📈 **数据可视化**: Chart.js图表库，支持收益曲线、分布图等
- 📋 **交易记录**: 当前持仓、历史交易、详细分析
- 🔄 **自动刷新**: 30秒自动更新数据，实时监控
- 📱 **响应式设计**: 支持手机、平板、桌面访问
- 🎨 **现代UI**: Bootstrap 5 + 自定义样式
- 🚀 **高性能**: FastAPI异步框架，支持高并发
- 🔒 **稳定可靠**: 完整的错误处理和健康检查

### 访问地址

启动成功后，通过浏览器访问：

- **本地访问**: http://127.0.0.1:8000
- **局域网访问**: http://[服务器IP]:8000
- **Docker访问**: http://localhost:8000

### 页面说明

1. **主仪表板** (`/`): 
   - 总交易次数、胜率、平均收益率、净收益等关键指标
   - 当前持仓表格，实时显示股票代码、买入价、当前价、收益率
   - 最近交易记录，快速查看交易状态
   - 收益趋势图表，可视化展示累计收益

2. **详细报告** (`/reports`):
   - 多时间段分析（7天、30天、90天、180天）
   - 收益趋势分析、收益分布饼图
   - 交易频次统计、风险指标计算
   - 详细交易记录表格，支持搜索和分页
   - 报告导出和打印功能

3. **API接口** (`/api/*`):
   - `/api/performance`: 性能汇总数据
   - `/api/recent-trades`: 最近交易记录
   - `/api/current-holdings`: 当前持仓
   - `/api/daily-performance`: 每日收益数据

### 部署建议

#### 开发环境
```bash
python start_web.py --mode dev
```

#### 生产环境
```bash
# 方式1: 直接部署
python start_web.py --mode prod --host 0.0.0.0 --port 8000 --workers 4

# 方式2: Docker部署（推荐）
docker-compose up -d
```

#### 反向代理（可选）
使用Nginx作为反向代理，提供SSL、负载均衡等功能：

```nginx
server {
    listen 80;
    server_name your-domain.com;
    
    location / {
        proxy_pass http://127.0.0.1:8000;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
    }
}
```

### 4. 配置数据库

修改 `config/config.py` 中的数据库连接信息（已配置）：

```python
DATABASE_CONFIG = {
    'server': 'fast9.shenzhuo.vip,56472',
    'database': 'GP',
    'username': 'sa',
    'password': 'shanks00',
    'connection_string': '...'
}
```

### 数据库架构使用说明

系统采用Repository模式进行数据访问，使用方式如下：

```python
# 导入数据库工厂
from repositories.database_factory import database_factory

# 获取Repository实例
zbfx_repo = database_factory.get_zbfx_repository()  # 股票推荐数据
mnjt_repo = database_factory.get_mnjt_repository()  # 交易记录数据

# 使用Repository进行数据操作
stocks = zbfx_repo.get_stocks_by_date(date.today())
mnjt_repo.insert_stock_record(stock_data)
```

**架构优势**:
- ✅ **极简直观**: 删除了不必要的DatabaseManager包装层
- ✅ **职责分离**: 按表和业务领域组织代码
- ✅ **易于维护**: 代码路径清晰，新人容易上手
- ✅ **单例管理**: DatabaseFactory统一管理连接和实例

### 5. 配置选股策略

可以通过修改 `config/config.py` 中的选股配置来调整策略：

```python
# 选股配置
STOCK_SELECTION = {
    'top_count': 30,          # 按strength排序取最高的N只股票
    'bottom_count': 30,       # 按strength排序取最低的N只股票
    'min_strength': 0.5       # 最小strength阈值（可选）
}

# 交易时间配置
TRADE_TIME = {
    'buy_time': '09:30',      # 买入时间
    'sell_time': '15:00',     # 收盘统计时间
    'hold_days': 10           # 持仓天数
}

# 调度器配置
SCHEDULER = {
    'timezone': 'Asia/Shanghai'  # 时区设置
}
```

**选股策略示例**:
- **保守策略**: `top_count=10, bottom_count=10, min_strength=0.8` (高质量少数股票)
- **平衡策略**: `top_count=30, bottom_count=30, min_strength=0.5` (当前默认配置)
- **激进策略**: `top_count=50, bottom_count=50, min_strength=0.3` (更多机会)
- **精选策略**: `top_count=5, bottom_count=5, min_strength=0.9` (超高质量)
- **仅高质量**: `top_count=50, bottom_count=0, min_strength=0.7` (只选高strength股票)
- **对比分析**: `top_count=20, bottom_count=20, min_strength=0.3` (高低对比)

### 6. 启动系统

#### 🚀 Web服务启动（推荐）

**方式一：使用快捷脚本（最简单）**

```bash
# 激活虚拟环境
source .venv/bin/activate  # macOS/Linux
# 或 .venv\Scripts\activate  # Windows

# 查看所有可用命令
./web_service.sh  # macOS/Linux
# 或 web_service.bat  # Windows

# 快速启动服务
./web_service.sh start 8000          # 前台启动（可看日志）
./web_service.sh background 8001     # 后台启动（不占用终端）
./web_service.sh dev 8000            # 开发模式（自动重载）
./web_service.sh prod 8000           # 生产模式

# 服务管理
./web_service.sh status 8000         # 查看服务状态
./web_service.sh restart 8000        # 重启服务
./web_service.sh stop 8000           # 停止服务
```

**方式二：使用Python脚本**

```bash
# 激活虚拟环境
source .venv/bin/activate

# 启动服务（多种方式）
python start_web.py --action start --port 8000           # 前台启动
python start_web.py --action background --port 8001      # 后台启动
python start_web.py --mode dev --port 8000               # 开发模式
python start_web.py --mode prod --host 0.0.0.0 --port 8000  # 生产模式

# 服务管理
python start_web.py --action status --port 8000          # 查看状态
python start_web.py --action restart --port 8000         # 重启服务
python start_web.py --action stop --port 8000            # 停止服务
```

**方式三：直接启动**

```bash
# 开发环境
uvicorn web_app:app --host 127.0.0.1 --port 8000 --reload

# 生产环境
uvicorn web_app:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --workers 4
```

#### 📊 服务状态监控

启动后可以通过以下方式监控服务状态：

```bash
# 查看详细状态信息
./web_service.sh status 8000

# 输出示例：
# 🔍 端口 8000 上发现 1 个进程:
# 🐍 进程 #1 (主要服务)
#    PID: 12345
#    进程名: Python
#    类型: Python Web服务
#    启动时间: Wed Aug 20 14:30:00 2025
#    内存使用: 25.6 MB
#    CPU使用: 0.1%
#    🌐 访问地址: http://127.0.0.1:8000
```

#### 🔧 核心交易系统启动

```bash
# 正常启动（后台运行定时任务）
python main.py

# 测试API连接
python main.py --test-api

# 手动执行买入任务
python main.py --manual buy

# 手动执行收盘统计任务
python main.py --manual sell
```

#### 💡 启动建议

**开发环境**：
```bash
# 1. 启动Web服务（开发模式，可以看到实时日志）
./web_service.sh dev 8000

# 2. 另开终端启动核心交易系统
python main.py
```

**生产环境**：
```bash
# 1. 后台启动Web服务
./web_service.sh background 8000

# 2. 后台启动核心交易系统
nohup python main.py > logs/main.log 2>&1 &

# 3. 监控服务状态
./web_service.sh status 8000
```

**Docker部署**：
```bash
# 构建并启动（包含Web服务和核心系统）
docker-compose up -d

# 查看日志
docker-compose logs -f

# 停止服务
docker-compose down
```

## 定时任务

系统包含以下定时任务：

- **买入任务**: 每个交易日 9:30 执行
- **收盘统计**: 每个交易日 15:00 执行  
- **每日汇总**: 每个交易日 15:30 执行

## 业务流程

1. **每日9:30买入**
   - 从zbfx表读取前一交易日的股票推荐，需要把同一个股票编号(stockCode，strength,reason)进行合并，然后再按strength排序最高的30个股票，和最低的30个股票
   - 通过东方财富API获取当前开盘价格
   - 创建mnjt记录，设置买入价格和时间
   <!-- - 去重检查，避免重复买入，同一支股票如果处于活跃状态(isend!='Y')，则不需要添加进去，因为这支股票处于监听状态 -->

2. **每日15:00收盘统计**
   - 查询所有活跃股票（isend != 'Y'）
   - 获取当前收盘价格
   - 计算涨跌幅：(收盘价-买入价)/买入价*100
   - 更新持仓天数（days +1）
   - 如果达到10天，设置isend = 'Y'

3. **交易日历管理**
   - 自动识别交易日（工作日且非节假日）
   - 内置2024-2025年节假日数据
   - 支持动态添加/移除节假日

## 东方财富API接口说明

### 按代码批量查询接口（精准获取）
**接口地址**: `http://push2.eastmoney.com/api/qt/ulist.np/get`

**请求参数**:
- `secids`: 股票代码列表，格式为"市场.代码"
  - 沪市：`1.600519`（茅台）
  - 深市：`0.000001`（平安银行）
  - 创业板：`0.300001`（特锐德）
- `fields`: 返回字段列表
- `ut`: 接口令牌

**字段对照表**:
| 字段 | 含义 | 示例值 | 说明 |
|------|------|--------|------|
| f2 | 最新价 | 42.99 | 当前股价 |
| f3 | 涨跌幅% | 14.85 | 相对昨收的涨跌百分比 |
| f4 | 涨跌额 | 5.56 | 相对昨收的涨跌金额 |
| f5 | 成交量（手） | 107988 | 当日成交量 |
| f6 | 成交额 | 457355536.99 | 当日成交金额 |
| f7 | 振幅% | 13.22 | (最高价-最低价)/昨收*100 |
| f8 | 换手率% | 46.75 | 成交量/流通股本*100 |
| f9 | 动态市盈率 | 64.15 | 股价/每股收益 |
| f10 | 市净率 | 7.35 | 股价/每股净资产 |
| f12 | 股票代码 | "301560" | 6位股票代码 |
| f14 | 股票名称 | "众捷汽车" | 股票简称 |
| f15 | 最高价 | 44.83 | 当日最高价 |
| f16 | 最低价 | 39.88 | 当日最低价 |
| f17 | 开盘价 | 39.88 | 当日开盘价 |
| f18 | 昨收价 | 37.43 | 前一交易日收盘价 |
| f20 | 总市值 | 5227584000 | 总股本*股价 |
| f21 | 流通市值 | 993051804 | 流通股本*股价 |
| f25 | 静态市盈率 | 160.55 | 基于年报数据计算 |
| f100 | 所属行业 | "汽车零部件" | 行业分类 |

### 3. 系统使用策略
- **统一使用批量接口**: 系统已简化为只使用按代码批量接口（`ulist.np/get`）
- **买入/收盘**: 根据股票代码列表精准获取指定股票的开盘价和收盘价
- **价格单位智能处理**: 自动识别并处理API返回的价格单位差异（分/元）

### 4. 重要技术说明

#### 价格单位智能处理 ⚠️
**关键注意**: 批量接口（`ulist.np/get`）的价格单位不一致！

| 股票类型 | 价格返回单位 | 示例 | 系统处理 |
|----------|-------------|------|----------|
| 高价股（>100元） | **分** | f2: 3771 (平安银行37.71元) | **自动除以100转换** |
| 低价股（≤100元） | **元** | f2: 6.97 (兴蓉环境6.97元) | **直接使用** |
| 涨跌幅 | **%** | f3: 0.29 (0.29%) | **直接使用** |

**智能单位处理**: 系统会根据价格大小智能判断单位，自动处理价格转换，确保买入价格和收盘价格单位统一。

**修复历史**: 
- v1.0: 发现批量接口价格单位不一致问题
- v1.1: 实现智能单位判断，根据价格大小自动转换

#### 买入价格逻辑
系统的 `buy_jiage` 字段使用以下优先级：
1. **优先**: f17字段（开盘价） - 9:30买入时的开盘价
2. **回退**: f2字段（最新价） - 当开盘价不可用时使用

#### 数据验证示例
```
原始API数据: f17: 930 (批量接口)
系统转换后: 9.30元
数据库存储: buy_jiage: 9.30
```

## 日志说明

系统会在`logs/`目录下生成日志文件：

- 文件轮转：单文件最大10MB
- 保留5个备份文件
- 同时输出到控制台和文件
- 包含详细的执行过程和异常信息

## 监控和维护

系统提供以下监控功能：

- 任务执行状态监控
- 交易汇总统计
- API连接状态检查
- 数据库操作异常处理
- 完整的错误日志记录

## 注意事项

1. **交易日历**: 系统内置节假日数据，需要根据实际情况更新
2. **API限制**: 东方财富API可能有频率限制，系统已做错误处理
3. **数据完整性**: 系统会检查价格数据有效性，异常数据会跳过处理
4. **持仓管理**: 每只股票严格按照10个交易日进行监听
5. **去重机制**: 同一只股票在同一天不会重复买入

## 常见问题

### Q: 系统如何处理API调用失败？
A: 系统包含完整的异常处理机制，API失败时会记录日志并跳过当次操作，不会影响整体运行。

### Q: 如何添加新的节假日？
A: 可以通过修改 `utils/trade_calendar.py` 中的节假日列表，或调用 `add_holiday()` 方法动态添加。

### Q: 数据库连接失败怎么办？
A: 检查数据库服务状态、网络连接和配置信息，系统会在日志中记录详细的错误信息。

## 技术支持

如有技术问题，请查看日志文件或联系开发团队。