1.【手把手教你】搭建自己的序源量化分析数据库
2.pythonè½åä»ä¹
3.tushare的接口怎么样使用?
4.tushare/米筐/akshare 以pandas为工具的金融量化分析入门级教程(附python源码)
【手把手教你】搭建自己的量化分析数据库
量化交易的分析根基在于数据,包括股票历史交易数据、码t码上市公司基本面数据、序源宏观和行业数据等。码t码面对信息流量的序源持续增长,掌握如何获取、码t码插件源码bug查询和处理数据信息变得不可或缺。序源对于涉足量化交易的码t码个体而言,对数据库操作的序源掌握更是基本技能。目前,码t码MySQL、序源Postgresql、码t码Mongodb、序源SQLite等开源数据库因其高使用量和受欢迎程度,码t码位列-年DB-Engines排行榜前十。序源这几个数据库各有特点和适用场景。本文以Python操作Postgresql数据库为例,借助psycopg2和sqlalchemy实现与pandas dataframe的adroid内存管理源码交互,一步步构建个人量化分析数据库。
首先,安装PostgreSQL。通过其官网下载适合操作系统的版本,按照默认设置完成安装。安装完成后,可以在安装目录中找到pgAdmin4,这是一个图形化工具,用于查看和管理PostgreSQL数据库,其最新版为Web应用程序。
接着,利用Python安装psycopg2和sqlalchemy库。psycopg2是连接PostgreSQL数据库的接口,sqlalchemy则适用于多种数据库,特别是与pandas dataframe的交互更为便捷。通过pip安装这两个库即可。
实践操作中,我买网源码使用tushare获取股票行情数据并保存至本地PostgreSQL数据库。通过psycopg2和sqlalchemy接口,实现数据的存储和管理。由于数据量庞大,通常分阶段下载,比如先下载特定时间段的数据,后续不断更新。
构建数据查询和可视化函数,用于分析和展示股价变化。比如查询股价日涨幅超过9.5%或跌幅超过-9.5%的个股数据分布,结合选股策略进行数据查询和提取。此外,使用日均线策略,开发数据查询和可视化函数,对选出的股票进行日K线、日均线、成交量、时间空间指标源码买入和卖出信号的可视化分析。
数据库操作涉及众多内容,本文着重介绍使用Python与PostgreSQL数据库的交互方式,逐步搭建个人量化分析数据库。虽然文中使用的数据量仅为百万条左右,使用Excel的csv文件读写速度较快且直观,但随着数据量的增长,建立完善的量化分析系统时,数据库学习变得尤为重要。重要的是,文中所展示的选股方式和股票代码仅作为示例应用,不构成任何投资建议。
对于Python金融量化感兴趣的读者,可以关注Python金融量化领域,通过知识星球获取更多资源,包括量化投资视频资料、公众号文章源码、08影院0.9源码量化投资分析框架,与博主直接交流,结识圈内朋友。
pythonè½åä»ä¹
pythonçç¨éï¼Pythonçä¼å¿æå¿ è¦ä½ä¸ºç¬¬ä¸æ¥å»äºè§£ï¼Pythonä½ä¸ºé¢å对象çèæ¬è¯è¨ï¼ä¼å¿å°±æ¯æ°æ®å¤çåææï¼è¿ä¹æ³¨å®äºå®åAIãäºèç½ææ¯çç´§å¯èç³»ã
ç½ç»ç¬è«ã顾åæä¹ï¼ä»äºèç½ä¸ç¬åä¿¡æ¯çèæ¬ï¼ä¸»è¦ç±urllibãrequestsçåºç¼åï¼å®ç¨æ§å¾å¼ºï¼å°ç¼å°±æ¾åè¿ç¬å5wæ°æ®éçç¬è«ãå¨å¤§æ°æ®é£é¡çæ¶ä»£ï¼ç¬è«ç»å¯¹æ¯æ°ç§ã
人工æºè½ãAI使Pythonä¸ææåï¼AIçå®ç°å¯ä»¥éè¿tensorflowåºãç¥ç»ç½ç»çæ ¸å¿å¨äºæ¿æ´»å½æ°ãæ失å½æ°åæ°æ®ï¼æ°æ®å¯ä»¥éè¿ç¬è«è·å¾ãè®ç»æ¶å¤§éçæ°æ®è¿ç®åæ¯Pythonçshow timeã
æ©å±èµæï¼
Pythonå¼å人åå°½éé¿å¼ä¸æçæè ä¸éè¦çä¼åãä¸äºé对ééè¦é¨ä½çå å¿«è¿è¡é度çè¡¥ä¸é常ä¸ä¼è¢«å并å°Pythonå ãå¨æäºå¯¹è¿è¡é度è¦æ±å¾é«çæ åµï¼Python设计å¸å¾åäºä½¿ç¨JITææ¯ï¼æè ç¨ä½¿ç¨C/C++è¯è¨æ¹åè¿é¨åç¨åºãå¯ç¨çJITææ¯æ¯PyPyã
Pythonæ¯å®å ¨é¢å对象çè¯è¨ãå½æ°ã模åãæ°åãå符串é½æ¯å¯¹è±¡ã并ä¸å®å ¨æ¯æ继æ¿ãéè½½ãæ´¾çãå¤ç»§æ¿ï¼æçäºå¢å¼ºæºä»£ç çå¤ç¨æ§ã
Pythonæ¯æéè½½è¿ç®ç¬¦åå¨æç±»åãç¸å¯¹äºLispè¿ç§ä¼ ç»çå½æ°å¼ç¼ç¨è¯è¨ï¼Python对å½æ°å¼è®¾è®¡åªæä¾äºæéçæ¯æãæ两个æ ååº(functools, itertools)æä¾äºHaskellåStandard MLä¸ä¹ ç»èéªçå½æ°å¼ç¨åºè®¾è®¡å·¥å ·ã
åèèµææ¥æºï¼ç¾åº¦ç¾ç§-Python
tushare的接口怎么样使用?
Tushare简介
Tushare金融大数据开放社区,免费提供各类金融数据和区块链数据,助力智能投资与创新型投资。网址:https://tushare.pro/register?reg=
注:推广一下分享链接,帮我攒点积分,你好我也好 ^_^ 。
python环境安装
强烈建议使用Anaconda,Anaconda的安装见:https://tushare.pro/document/1?doc_id=
python的IDE我使用vscode,在Anaconda主界面中直接打开vscode,它会帮你设置好环境,简单方便。
tushare库安装
打开vscode的[查看]->[终端],输入 pip install tushare 即可安装tushare。输入 pip install tushare --upgrade 即可更新tushare。缺少或者更新其他python库,参照这个方法即可。
环境安装好后,就可以开工了。直接上代码,这份代码从Tushare下载股票列表数据,保存为csv文件,同时保存在mssql数据库中。
注意:在to_sql中的schema参数为数据库名,需要带上该数据库的角色,我使用sa登录,数据库隶属于dbo。使用to_sql不需要创建表,pandas会自动帮你创建好,也不需要自己写插入数据的代码,还是很方便的。如果你在表中增加了主键或者唯一索引,有重复数据时批量入库会失败。tushare本身是有少量重复数据的。采用逐行入库的方式速度会比较慢,需要根据业务自己衡量选择。
#!/usr/bin/python3
# coding:utf-8
# -*- coding: utf-8 -*-
import time
import datetime
import random
import tushare
import pandas
import pymssql
import sqlalchemy
#需修改的参数
stock_list_file = 'stock_list.csv' #股票列表文件csv
#tushare token
tushare_token='你自己的token'
#数据库参数
db_host = '.0.0.1'
db_user = 'sa'
db_password = 'pwd'
db_db = 'quantum'
db_charset = 'utf8'
db_url = 'mssql+pymssql://sa:pwd@.0.0.1:/quantum'
#股票列表
def get_stock_basic() :
print('开始下载股票列表数据')
#获取tushare
pro = tushare.pro_api()
#下载
data = pro.stock_basic(fields='ts_code,symbol,name,fullname,list_status,list_date,delist_date')
#保存到csv文件
data.to_csv(stock_list_file)
#入库
engine = sqlalchemy.create_engine(db_url)
try:
#先一次性入库,异常后逐条入库
pandas.io.sql.to_sql(data, 'stock_basic', engine, schema='quantum.dbo', if_exists='append', index=False)
except :
#逐行入库
print('批量入库异常,开始逐条入库.')
for indexs in data.index :
line = data.iloc[indexs:indexs+1, :]
try:
pandas.io.sql.to_sql(line, 'stock_basic', engine, schema='quantum.dbo', if_exists='append', index=False, chunksize=1)
except:
print('股票列表数据入库异常:')
print(line)
finally:
pass
finally:
pass
print('完成下载股票列表数据')
return 1
#全量下载所有股票列表数据
if __name__ == '__main__':
print('开始...')
#初始化tushare
tushare.set_token(tushare_token)
print('获取股票列表')
get_stock_basic()
print('结束')
tushare/米筐/akshare 以pandas为工具的金融量化分析入门级教程(附python源码)
安装平台是一个相对简单的过程,因为tushare、米筐和akshare这些平台不需要使用pip install来安装(米筐除外,但不是必需操作)。首先,需要注册账户,尤其是对于学生群体,按照流程申请免费试用资格和一定积分。然后,打开编译器,比如使用anaconda的jupyter。
基本操作中,导入tushare和米筐时,通常使用ts和rq作为别名,这会影响到之后代码的缩写。例如,使用tushare获取数据的方法可以是这样的:
df = pro.monthly(ts_code='.SZ', start_date='', end_date='', fields='ts_code,trade_date,open,high,low,close,vol,amount')
这里,ts_code是要分析的股票代码,start_date和end_date是查询的开始和结束日期,fields参数指定需要获取的数据。tushare和米筐对数据查询有详细的说明和解释。
数据处理是初学者需要重点关注的部分。使用pandas进行数据的保存和处理,是这篇文章的主要内容。推荐查找pandas的详细教程,可以参考官方英文教程或中文翻译版教程,这些教程提供了丰富的学习资源。
在处理数据时,可以使用pandas进行各种操作,如数据存储、读取、筛选、排序和数据合并。例如,存储数据到csv文件的代码为:
df.to_csv("名字.csv",encoding='utf_8_sig')
从csv文件读取数据的代码为:
pd.read_csv("名字.csv")
在数据处理中,可以筛选特定条件下的数据,如选择大于岁的人的代码为:
above_ = df[df["Age"] > ]
同时,可以对数据进行排序、筛选、重命名、删除列或创建新列等操作。合并数据时,可以使用`pd.concat`或`pd.merge`函数,根据数据的结构和需要合并的特定标识符来实现。
这篇文章的目的是通过提供pandas数据处理的典型案例,帮助读者更好地理解和使用tushare平台。对于在校学生来说,tushare提供的免费试用和积分系统是宝贵的资源。在使用过程中遇到问题,可以在评论区留言或分享项目难题,以便进一步讨论和提供解决方案。
再次感谢tushare对大学生的支持和提供的资源。如果觉得文章内容对您有帮助,欢迎点赞以示支持。让我们在金融量化分析的道路上共同成长。