0.8.5 upload(waditu#65)

README.md

@@ -7,7 +7,7 @@
 ## 使用前必看
 
 * 这是个人开发的项目，虽然我已经尽可能的避坑，但可以很直接的说，这里面一定还有坑，使用前请仔细校验分析结果，发现新坑请告诉我，我来填；
-* 目前开发完成度不高，API可能会有比较大的变动，暂时不准备写文档，没有能力看懂源码的，不建议现在使用。
+* 目前开发完成度不高，**API会有比较大的变动，谨慎升级版本**，暂时不准备写文档，没有能力看懂源码的，不建议现在使用。
 * 免责声明：项目开源仅用于技术交流！
 
 ## 项目贡献
@@ -60,8 +60,6 @@ pip install czsc -U -i https://pypi.python.org/simple
 
 目前已经实现了缠论的 `分型、笔` 的自动识别，核心代码在 `czsc.analyze` 中；
 
-使用聚宽数据的快速入门请查看 `examples\czsc_quick_start.py`
-
 ## 资料分享
 
 * 链接：https://pan.baidu.com/s/1RXkP3188F0qu8Yk6CjbxRQ

czsc/__init__.py

@@ -5,10 +5,10 @@
 from .data.jq import JqCzscTrader
 from . import aphorism
 
-__version__ = "0.8.4"
+__version__ = "0.8.5"
 __author__ = "zengbin93"
 __email__ = "[email protected]"
-__date__ = "20211113"
+__date__ = "20211116"
 
 print(f"欢迎使用CZSC！当前版本标识为 {__version__}@{__date__}\n")
 

czsc/analyze.py

@@ -1,10 +1,11 @@
 # coding: utf-8
 import os
 import webbrowser
-from typing import List, Callable
-from datetime import datetime
 import pandas as pd
 import traceback
+from typing import List, Callable
+from datetime import datetime
+from deprecated import deprecated
 from collections import OrderedDict
 from pyecharts.charts import Tab
 from pyecharts.components import Table
@@ -394,6 +395,7 @@ def finished_bis(self) -> List[BI]:
         return self.bi_list
 
 
+@deprecated(reason="这个版本不支持分批买卖，实现逻辑也过于复杂，放弃维护", version='1.0.0')
 class CzscTrader:
     """缠中说禅技术分析理论之多级别联立交易决策类"""
 

czsc/aphorism.py

@@ -529,6 +529,12 @@
 --摘自《2006-11-19 12:12 《论语》详解：给所有曲解孔子的人（32）》
 """,
 
+    "60": """
+不要预测任何消息的影响，而应该仔细观察市场对消息的反应，即市场走势本身。如感冒之于人的体质，消
+息是测试市场体质的，而不是用来预测的。 
+
+--摘自《即缠非缠》微博 2021-11-16
+""",
 }
 
 def print_one():

czsc/cobra/backtest.py

@@ -6,6 +6,7 @@
 """
 import traceback
 import pandas as pd
+from deprecated import deprecated
 from typing import List, Callable, Tuple
 from tqdm import tqdm
 
@@ -14,6 +15,7 @@
 from ..analyze import CzscTrader, KlineGenerator
 
 
+@deprecated(reason="generate_signals将被弃用，请使用 czsc.sensors.utils.generate_signals 进行替换", version='1.0.0')
 def generate_signals(f1_raw_bars: List[RawBar],
                      init_count: int = 50000,
                      get_signals: Callable = get_default_signals) -> List[dict]:
@@ -162,56 +164,3 @@ def long_trade_simulator(signals: List[dict],
     pf['结束时间'] = signals[-1]['dt'].strftime("%Y-%m-%d %H:%M")
     return pairs, pf
 
-
-def one_event_estimator(signals: List[dict], event: Event) -> Tuple[List[dict], dict]:
-    """评估单个事件的表现
-
-    :param signals: 信号列表，必须按时间升序
-    :param event: 事件
-    :return: 交易对，绩效
-    """
-    assert len(signals) > 1000 and signals[1]['dt'] > signals[0]['dt']
-
-    trades = []
-    cache = {'long_stop_price': -1, 'last_op': None}
-
-    for signal in signals:
-        m, f = event.is_match(signal)
-        if cache['last_op'] != Operate.LO and m:
-            trades.append({
-                "标的代码": signal['symbol'],
-                '开仓时间': signal['dt'].strftime("%Y-%m-%d %H:%M"),
-                '开仓价格': signal['close'],
-                '开仓理由': f,
-                'oid': signal['id'],
-            })
-            cache['last_op'] = Operate.LO
-
-        if cache['last_op'] == Operate.LO and not m:
-            trades.append({
-                "标的代码": signal['symbol'],
-                '平仓时间': signal['dt'].strftime("%Y-%m-%d %H:%M"),
-                '平仓价格': signal['close'],
-                '平仓理由': "事件空白",
-                'eid': signal['id'],
-            })
-            cache['last_op'] = Operate.LE
-
-    if len(trades) % 2 != 0:
-        trades = trades[:-1]
-
-    pairs = []
-    for i in range(0, len(trades), 2):
-        o, e = dict(trades[i]), dict(trades[i + 1])
-        o.update(e)
-        o['持仓分钟'] = o['eid'] - o['oid']
-        o['盈亏（%）'] = int((o['平仓价格'] - o['开仓价格']) / o['开仓价格'] * 10000) / 100
-        pairs.append(o)
-
-    pf = long_trade_estimator(pairs)
-    pf['基准收益（%）'] = int((signals[-1]['close'] - signals[0]['open']) / signals[0]['open'] * 10000) / 100
-    pf['基准每分钟BP'] = round((pf['基准收益（%）'] * 100) / (signals[-1]['id'] - signals[0]['id']), 4)
-    pf['开始时间'] = signals[0]['dt'].strftime("%Y-%m-%d %H:%M")
-    pf['结束时间'] = signals[-1]['dt'].strftime("%Y-%m-%d %H:%M")
-    return pairs, pf
-

czsc/cobra/utils.py

@@ -100,24 +100,3 @@ def kdj_dead_cross(kline: Union[List[RawBar], pd.DataFrame], just: bool = True)
         return False
 
 
-def drop_duplicates_by_window(seq: List[Union[str, int, float]],
-                              default_value: [str, int, float] = None,
-                              window_size: int = 5) -> List[Union[str, int, float]]:
-    """从左到右按窗口进行去重，并使用 default_value 进行填充
-
-    :param seq: 输入序列
-    :param default_value: 重复位置的默认填充值
-    :param window_size: 窗口大小
-    :return: 去重后的序列
-    """
-    for i in range(len(seq)):
-        if i < window_size:
-            left = seq[: i]
-        else:
-            left = seq[i-window_size+1: i]
-
-        if seq[i] in left:
-            seq[i] = default_value
-    return seq
-
-