股票分析选股工具
# 编译所有程序
make
# 准备操作目录
mkdir data
cd data
# 获取所有个股最近1年数据
../bin/list|xargs -L1 -I{} ../bin/download -code cn_{} -begin -365
# 筛选标准差小于0.2的个股（标准差越小说明股价波动越小，风险越小）
../bin/filter -begin -365 -func stdev -lt 0.2 -out close_stdev_lt_0.2 stock
# 筛选出均价小于10元的个股
../bin/filter -func avg -lt 10 -out close_avg_lt_10 close_stdev_lt_0.2
# 初选完毕，能够筛选到90只个股（截止到2021/9/1的数据）
训练算法模型。。。还没实现
数据下载工具，参数如下
code: 股票代号，cn_开头begin: 开始时间，负数为向前追溯N天，否则为yyyymmdd格式
最终文件下载到当前工作目录下的cn_<股票代号>_<yyyymmdd>_<yyyymmdd>.csv
获取单只个股的统计信息，传入csv文件所在路径，统计结果如下
开盘价:
均值=3.74, 中位数=3.40, 最后=3.40
最小值=3.40, 最大值=4.50, 标准差=0.15
P10=3.40, P70=3.40, P90=3.40
收盘价:
均值=3.75, 中位数=3.41, 最后=3.42
最小值=3.41, 最大值=4.46, 标准差=0.16
P10=3.41, P70=3.41, P90=3.41
总天数: 244, 上涨天数: 108(44.26%), 下跌天数: 94(38.52%)
过滤工具，根据给定过滤条件筛选出符合条件的文件，参数如下：
begin: 开始时间，负数为向前追溯N天，否则为yyyymmdd格式column: 筛选字段，支持open,close,low,highfunc: 聚合函数，支持max,min,sum,avg,stdev,p<n>，其中p<n>表示分位数gt: 筛选聚合后大于该值的数据lt: 筛选聚合后小于该值的数据out: 数据结果目录其他: 传入原始数据路径
示例一、筛选最近30天收盘均价小于10元的股票
./filter -begin -30 -column close -func avg -lt 10 -out <输出路径> <输入路径>
示例二、筛选最近30天收盘价的标准差小于0.1的股票
./filter -begin -30 -column close -func stdev -lt 0.1 -out <输出路径> <输入路径>
示例三、筛选最近30天收盘价的中位数小于10元的股票
./filter -begin -30 -column close -func p50 -lt 10 -out <输出路径> <输入路径>