1.【手把手教你】搭建自己的量化分析数据库
2.tushare的接口怎么样使用？
3.python能做什么
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、上市公司基本面数据、宏观和行业数据等。面对信息流量的持续增长，掌握如何获取、linux ping源码解析查询和处理数据信息变得不可或缺。对于涉足量化交易的个体而言，对数据库操作的掌握更是基本技能。目前，MySQL、Postgresql、Mongodb、SQLite等开源数据库因其高使用量和受欢迎程度，位列-年DB-Engines排行榜前十。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的自媒体app 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，爱拍客源码使用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、微通WiFi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、易语言8.0源码量化投资分析框架，与博主直接交流，结识圈内朋友。

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')

python能做什么

       python的用途：

       Python的优势有必要作为第一步去了解，Python作为面向对象的脚本语言，优势就是数据处理和挖掘，这也注定了它和AI、互联网技术的紧密联系。

       ç½‘络爬虫。顾名思义，从互联网上爬取信息的脚本，主要由urllib、requests等库编写，实用性很强，小编就曾写过爬取5w数据量的爬虫。在大数据风靡的时代，爬虫绝对是新秀。

       äººå·¥æ™ºèƒ½ã€‚AI使Python一战成名，AI的实现可以通过tensorflow库。神经网络的核心在于激活函数、损失函数和数据，数据可以通过爬虫获得。训练时大量的数据运算又是Python的show time。

扩展资料：

       Python开发人员尽量避开不成熟或者不重要的优化。一些针对非重要部位的加快运行速度的补丁通常不会被合并到Python内。在某些对运行速度要求很高的情况，Python设计师倾向于使用JIT技术，或者用使用C/C++语言改写这部分程序。可用的JIT技术是PyPy。

       Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。

       Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。

       å‚考资料来源：百度百科-Python

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。