Too Long to refresh.很久没有更新。开放共享，共同进步。 技术问题需要讨论的请直接加群QQ群： 300349971，策略研究实践不吝赐教、讨论或需要技术支持的请加QQ：657959571 新上传文件功能： 1.开发环境改为linux系统 2.dao目录添加mongodb支持，配置文件位于constant，已实现财报、日线等启动时自动更新功能，嫌过慢或卡顿请在源码中调节线程数或注释掉 3.util文件formula中添加针对DataFrame的技术指标计算，使得即时不用ta-lib和pyalgotrade也能应用 4.添加ta-lib 以及ta-lib-pyalgotrade 两个版本的技术指标示例，位于strategy/kdj_new 中，其中kdj 的ta-lib不准 5.添加一使用布朗运动计算大盘牛熊线的应用，名称bbcurve，书籍请看丁鹏量化技术研究，具体参数请自行调节，目测不错 6.后面把ctp和a股模拟实盘的例子加进来 6.使用事件驱动方式，开发中 7.准备测试多因子，开发中
调用tushare财经数据包接口，详细内容请读文档：[http://pythonhosted.org/tushare/index.html#id2] 调用constant.py文件，存储部分下载时间的参数 方法： 1.sava_data():（需运行） 下载全部tushare数据至d:/data/目录，格式为0004.csv code.csv为全部代码 code_inuse.csv为过滤数据项较全的代码，可忽略， 示例csv在根目录，如果提示出错找不到，就把源文件那块的路径改成当前目录 2.refresh_data(): 每次下载以往数据设定了某一天，若需更新至当日，调用此方法 3.plt_macd() 算出macd并作图的示例 4.change_type_to_yahoo():（需运行） 下载完成后需调用此方法转换为pyalotrade可识别的类型，存储于d:/data2/,格式为0019.csv 此处使用的为inuse数据，可以更改为code.csv 5.get_beta(): 算beta示例
调用pyalgotrade方法进行回测，详细内容请读文档：[http://gbeced.github.io/pyalgotrade/docs/v0.17/html/tutorial.html] 调用pyalgo_test.py文件 调用pyalg_util.py文件 方法： 1.提供两个测试方法： turtle_test():和vwap(plot):，底部有调用 2.turrle_test 提供三种数据加载方式：csv，dataFrame，sql(未完成直接方式，暂由dataFrame为桥) dataFrame方式调用同目录util文件夹下的dataFrameBarfeed.py 和dataFramefeed.py sql方式数据来自data.sql_py
主体位于onbar()方法，可使用self.__position和self.marketOrder(element, 100)两种方式，效果一样。
注意onbar（）是一条条更新，故__init__()中的数据也是随着onbar的滚动而增加。
如highlow.Low()最后一参数为存储数据个数，[-1]为当前运行结果，[-2]为上一次，用以调节窗口
方法： 1.SMACrossOver(): 示例方法 2.VWAPMomentum(): 两只股票组合示例 3.turtle(): 海龟交易法示例
调用方法见pyalg_2.py
调用pyalgo_test.py文件
需在pyalgo_test.py中添加addInfo信息，具体内容有注释
****注意：此方法只为监测数据并返回array，json等格式自己作图用。pyalgotrade本身已带作图方法及基础的信息。
若不需要可删除调用部分：pyalg_util.py，pyalgo_test.py中的addInfo 方法，调用部分、getDateTimeSeries方法部分。
代码见pyalg_2，直接读取功能开发中）
调用constant.py,数据库连接等设置在此处，其他数据库也一样
方法：
支持对h_data、hist_data、realtime_quotes等的get、set方法，其中set为获取数据并存入数据库中，get为获取数据库数据
详见方法内注释