# gpparse

**Repository Path**: bluekey2000/gpparse

## Basic Information

- **Project Name**: gpparse
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-02-28
- **Last Updated**: 2025-03-03

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 股票趋势分析和投资策略生成系统

## 项目概述

本项目旨在构建一个综合性的股票趋势分析和投资策略生成系统，通过整合多源数据、应用机器学习技术，为投资者提供量化分析支持。

系统将经过完整的数据获取、处理、模型训练和策略生成流程，实现对市场趋势的预测和投资建议的生成。

## 功能模块

- **数据采集模块**：收集股票价格、交易量、技术指标和新闻情感数据
- **文本处理模块**：对新闻和公告进行分词、情感分析和关键词提取
- **趋势预测模块**：利用深度学习和集成学习预测股票价格走势
- **策略生成模块**：根据预测结果生成投资策略和操作建议
- **回测与评估模块**：对生成的策略进行历史回测和性能评估
- **Web界面与API**：提供用户友好的界面和编程接口

## 项目结构

```
.
├── config/                    # 配置文件目录
│   └── data_preparation_config.json  # 数据准备配置
├── data/                      # 数据目录
│   ├── raw/                   # 原始数据
│   └── prepared/              # 准备好的数据
├── logs/                      # 日志目录
├── src/                       # 源代码目录
│   ├── data/                  # 数据处理模块
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── data_integrator.py  # 数据源整合
│   │   ├── dataset_splitter.py # 数据集划分
│   │   └── data_preparation_controller.py  # 数据准备主控
│   ├── features/              # 特征工程模块
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── feature_engineering.py  # 特征工程
│   ├── models/                # 模型模块
│   ├── analyzers/             # 分析器模块
│   └── visualization/         # 可视化模块
├── prepare_data.py            # 数据准备主脚本
├── train_model.py             # 模型训练主脚本
├── generate_strategy.py       # 策略生成主脚本
└── README.md                  # 项目说明文档
```

## 安装与依赖

### 环境要求

- Python 3.8 或更高版本
- 依赖包：numpy, pandas, scikit-learn, tensorflow/pytorch, matplotlib

### 安装步骤

1. 克隆代码库
   ```bash
   git clone https://github.com/yourusername/stock-analysis-system.git
   cd stock-analysis-system
   ```

2. 创建虚拟环境（推荐）
   ```bash
   python -m venv venv
   # Windows
   venv\Scripts\activate
   # Linux/Mac
   source venv/bin/activate
   ```

3. 安装依赖
   ```bash
   pip install -r requirements.txt
   ```

## 使用方法

### 数据准备

1. 创建默认配置文件
   ```bash
   python prepare_data.py --create_config
   ```

2. 修改配置文件
   根据需要编辑 `config/data_preparation_config.json` 文件，设置API密钥、数据库连接等参数。

3. 准备数据
   ```bash
   python prepare_data.py --stocks AAPL MSFT GOOG --start_date 2020-01-01 --end_date 2023-12-31
   ```

   参数说明：
   - `--config`：配置文件路径，默认为`config/data_preparation_config.json`
   - `--stocks`：股票代码列表，如果不指定则使用配置文件中的默认值
   - `--start_date`：开始日期，格式为YYYY-MM-DD
   - `--end_date`：结束日期，格式为YYYY-MM-DD
   - `--output`：输出目录路径
   - `--create_config`：仅创建默认配置文件

### 模型训练（待实现）

```bash
python train_model.py --model_type lstm --data_path data/prepared
```

### 策略生成（待实现）

```bash
python generate_strategy.py --model_path models/lstm_model.h5 --stocks AAPL
```

## 开发状态

目前项目处于开发阶段，各功能模块完成情况：

- 数据采集模块: 70% (新闻采集、股票市场数据获取、公告信息提取)
- 文本处理模块: 65% (分词、情感分析、关键词提取)
- 趋势预测模块: 40% (技术指标计算、预测模型框架)
- 策略生成模块: 30% (基础策略生成逻辑、行业分析初步实现)
- 回测与评估模块: 10% (基础框架设计)
- Web界面与API: 15% (接口设计、基础页面原型)

## 贡献指南

1. Fork 项目
2. 创建特性分支 (`git checkout -b feature/AmazingFeature`)
3. 提交更改 (`git commit -m 'Add some AmazingFeature'`)
4. 推送到分支 (`git push origin feature/AmazingFeature`)
5. 创建 Pull Request

## 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 详情请参阅 [LICENSE](LICENSE) 文件。

## 联系方式

项目维护者：您的名字 - youremail@example.com

项目链接：[https://github.com/yourusername/stock-analysis-system](https://github.com/yourusername/stock-analysis-system)