tushare 下载股票行情数据,复权处理100万行需要10分钟,请教如何优化。 [问题点数:20分]

Bbs1
本版专家分:0
结帖率 75%
Bbs3
本版专家分:910
tushare保存A+H所有股票的历史交易数据
上次介绍了获取个股基本<em>数据</em>和画图的方法, 今天来学习一个<em>如何</em>获得所有股票的历史交易<em>数据</em>。 通过<em>tushare</em>可以非常方便的获得A+H所有股票的历史交易<em>数据</em>,主要思路是两步: 第一步,获得A+H所有的股票代码: pool = pro.stock_basic() 输出是股票信息的dataframe,具体如下(仅展示前5行): 第二步,通过遍历pool的股票代码索引ts_code获得每只股票的历史...
tushare获取股票历史数据
我们运用python进行量化分析的时候<em>需要</em>载入证券<em>数据</em>,<em>tushare</em>为我们提供了证券市场<em>数据</em>接口。 <em>tushare</em>是以新浪财经、腾讯财经、上交所<em>数据</em>、深交所<em>数据</em>为基础提供的Python接口。 安装方法为 pip install <em>tushare</em> 也可以到<em>tushare</em>的官网去<em>下载</em>,并且官网上有接口各个调用函数的详细说明 http://<em>tushare</em>.org/index.html#id5
tushare之将所有股票日线数据导入mysql数据库----获取股票数据
  import time import <em>tushare</em> def get_stock_list(): # 获取正常上市交易的股票列表,主要用股票代码 data = <em>tushare</em>.get_stock_basics() # 返回一个<em>数据</em>对象,索引列就是股票代码 return data.index def get_stock_hist_data(code, st...
TuShare(2):使用TuShare,抓取股票数据并存储到数据
股票<em>数据</em>比较特殊,<em>需要</em>做<em>数据</em>统计的。都<em>需要</em>一次进行批量查询多个<em>数据</em>,然后进行分析。 所以股票<em>数据</em>不一定要放到<em>数据</em>库中存储。因为一般就两个维度。 那只股票,和那天的股票信息,然后使用模型进行分析预测。 所以<em>数据</em>可以存储为:/data/stock/yyyy/yyyMM/yyyyMMdd.hdf5 存储的<em>数据</em>是hdf5: Hierarchical Data Format,可以存储不同类型的图像和数码<em>数据</em>的文件格式
基于tushare获取股票历史行情数据包括后复权和未复权的_导入数据
本文采用<em>tushare</em>接口,感谢<em>tushare</em>的作者们无私的劳动:http://<em>tushare</em>.org/classifying.html 由于本文<em>数据</em>库连接使用的是mysql-python驱动包,而mysqldb只支持Python2,所以在安装anaconda的时候建议<em>下载</em>anaconda2,对于mysql-Python网络上大多是32位版本的不适合64位系统,但是的确是有64位的版本,建议安装
复权因子
简单的说,<em>复权</em>因子就是权息修复比例。 介绍有了“<em>复权</em>因子”,计算向前<em>复权</em>价格、向后<em>复权</em>价格、收益率等变得非常轻松了: A)计算向后<em>复权</em>价格:向后<em>复权</em>价格 = 原始价格 * <em>复权</em>因子,如:计算收盘价的向后<em>复权</em>价格,只要将收盘价(sp)乘以同一行中的<em>复权</em>因子(yz)即可。 B)计算向前<em>复权</em>价格:首先,取得当前证券的最大<em>复权</em>因子,然后,将<em>复权</em>因子除以最新<em>复权</em>因子,得到“前<em>复权</em>因子”,最
tushare股票前复权数据获取及实现均线、kdj、macd等计算
解压后运行demo即可获取固定编码的股票日线<em>数据</em>,其中引用的函数ma、kdj、macd、rsi等计算代码位于indexes文件夹。demosession1只是添加了for循环用于获取所有沪深<em>数据</em>,获取<em>数据</em>值为前<em>复权</em><em>数据</em>,和常规股票软件显示结果一致。
用Python从新浪下载A股复权因子信息
最近在对日线进行分析回测时,<em>需要</em>用到股票的<em>复权</em>因子,因为TuShare的<em>复权</em>因子并没有提供公开调用API,这里考虑从Sina<em>下载</em>并解析。 主要参考了这篇文章:用Python从sina<em>下载</em><em>复权</em>因子   新浪财经的<em>复权</em>因子<em>数据</em>例子,例如600000股票2017年第一季度<em>复权</em>因子在这里:http://vip.stock.finance.sina.com.cn/corp/go.php/vMS_FuQ
聚宽数据JQData中的股票复权方法
进行股票量化回测,面临的第一个坑就是<em>数据</em>坑——首先你得有<em>数据</em>,才能进行下一步工作。 在股票<em>数据</em>坑中,有一个很大的坑叫做股票的<em>复权</em>价格。   如果一个股票公告说进行分红、配股或者送转,那么这只股票就被赋予了权利,这时股票是含权的,我们说的除权、<em>复权</em>里的权就是权利的意思。 当一个含权的股票在权利被具体实施后,就要进行除权。 例如含有10转10权利的股票,在实施送转前股价是<em>100</em>¥,总共1亿股...
聚宽量化一个命令获取全部股票全部的财务报表数据
from jqdatasdk import * import jqdatasdk import pandas as pd import numpy as np jqdatasdk.auth(“18665317880”, “19830509”) indexs = get_index_stocks(‘000300.XSHG’) #这里可以选行业或者指数 a=[‘2010q1’, ‘2010q2’, ‘...
获取市场上的股票代码
使用python2.7,rullib2,re 对http://www.txsec.com/inc1/gpdm.asp进行<em>数据</em>获取,见代码: # -*- coding: utf-8 -*- import urllib import urllib2 import re import csv post_url = 'http://www.txsec.com/inc1/gpdm.asp' head...
用Scrapy爬取所有上市公司的股票代码和名称
用Scrapy抓取凤凰财经股票列表页面的股票代码和名称,其中一个技术难点在于<em>如何</em>爬取下一页
利用tushare获取股票数据
编写函数,实现从<em>tushare</em>获取任一股票的周收盘价,以及对相应股票收益率的修正。将任一股票2016-01-01至2018-03-31期间,周收益率低于-4%的股票修正为1%,并将原股票收盘价格以及修正后的价格走势以图形的形式展示在同一图中,给出相应的图例、标题(横轴须为时间)等import <em>tushare</em> as tsimport pandas as pdimport numpy as npimp...
股票价格中后取复权的计算
后<em>复权</em> import pandas as pd pd.set_option('expand_frame_repr',False) df = pd.read_csv('.\data\sz300001.csv',encoding='gbk',) df = df[['date','code','open','high','low','close','涨跌幅']] df.sort_values(by=['...
Tushare原学习文档(一 交易数据
转<em>tushare</em>原网址:http://<em>tushare</em>.org/trading.html#id2 1.历史<em>数据</em>(已转移到<em>tushare</em>新接口) ts.get_hist_data('600848') #一次性获取全部日k线<em>数据</em> 2.<em>复权</em><em>数据</em> ts.get_h_data('002337') #前<em>复权</em> ts.get_h_data('002337', autype='hfq') #后<em>复权</em> ts....
Tushare获取数据
其实在下面的网站里都有详细的介绍, http://<em>tushare</em>.waditu.com/index.html 这里只列一些比较重要或有意思的部分。 看电影票房: &amp;amp;amp;gt;&amp;amp;amp;gt;&amp;amp;amp;gt; df = ts.realtime_boxoffice()&amp;amp;amp;gt;&amp;amp;amp;gt;
量化交易者必看:如何获取股票和期货行情数据
量化分析的第一步是取得行情<em>数据</em>,下面归纳了几个提供行情<em>数据</em>的<em>数据</em>源。 万得 官网:http://www.wind.com.cn/ 老牌<em>数据</em>供应商,内容涵盖股票、债券、基金、衍生品、指数、宏观行业。价格较贵,是机构的首选。 微盛数海 官网:http://www.wsbigdata.com/ 提供股票、外汇、黄金、股指、国债期货等多个品种的API接口。与多家知名品牌有合作,是仅次于万得的供应商...
Java处理100万行超大Excel文件秒级响应
由于项目<em>需要</em>对大量Excel<em>数据</em>进行输入输出<em>处理</em>,在使用JXL,POI后发现很容易出现OOM,最后在网上找到阿里的开源项目EasyExcel能很快速的读取写入超大Excel文件。经过大量的调试<em>优化</em>,现通过JAVA生成104<em>万行</em>20列的<em>数据</em>并写入到Excel文件的Sheet中只<em>需要</em>70秒的时间。
获取股票除权数据
方法:1.获取基础<em>数据</em>价格<em>数据</em>:http://ichart.yahoo.com/table.csv?s=600433.SS&amp;amp;a=08&amp;amp;b=25&amp;amp;c=2010&amp;amp;d=09&amp;amp;e=8&amp;amp;f=2013&amp;amp;g=vDate Open High Low Close Volume Adj Close2013-5-3 19.2 20.28 19.2 20.1 476...
计算历史区间的收益率,用前复权还是后复权
http://blog.sina.com.cn/s/blog_15eab6c9b0102w46q.html 后<em>复权</em>和前<em>复权</em>曲线: 后<em>复权</em>曲线(以T0为起点往后<em>复权</em>): A1=95+5=<em>100</em>; B1=120+5=125;(A1B1段向上平移5元) C1=80*2+5=165;(B1C1段放大一倍再向上平移5元) D1=(9
Python 股票历史数据的获取
本文主要讨论的是pytho免费股票<em>数据</em>的获取及<em>处理</em>。国内提供股票<em>数据</em>的接口如sinajs,money.163.com,yahoo,它们提供的API接口不同,每家提供的<em>数据</em>大同小异,可以选择一家的<em>数据</em>来<em>处理</em>。
简述复权的计算
一、概念 1、除权 上市证券发生权益分派、分红、送股、公积金转增股本、配股等情况,交易所会在股权(债权)登记日次一交易日对该证券作除权除息<em>处理</em>,除权除息的基本思想就是股东财富不变原则,即分红事项不应影响股东财富总额。如没有发生除权,即时行情中前收价是前一交易日收盘价;如当日是除权日, 则为除权价。  2、<em>复权</em> 除权后会在K线上留下缺口, <em>复权</em>就是对股价和成交量进行权息修
除权除息和复权复息的内容总结
除权1、进行股权登记后,股票将要除权除息,也就是将股票中含有的分红权利予以解除。除权除息都在股权登记日的收盘后进行。除权之后再购买股票的股东将不再享有分红派息的权利。2、因为在开盘前拥有股票是含权的,而收盘后的次日其交易的股票将不再参加利润分配,所以除权除息价实际上是将股权登记日的收盘价予以变换。这样,除息价就是登记日收盘价减去每股股票应分得的现金红利。对于除权,股权登记日的收盘价格除去所含有的股...
复权算法说明
详细描述股票的各类<em>复权</em>算法,包括目前最常用的涨跌幅<em>复权</em>算法。
R语言-股票数据库(3)-股票日K线信息-前复权-Wind
前文股票历史交易<em>数据</em>是未<em>复权</em>的,在此使用WIND<em>数据</em>库获取<em>复权</em>后价格 安装Rstudio: https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/ 安装WIND客户端: WAPI.PE.exe 用户名:略  密码:略 WindR 读取<em>数据</em>通过下面7 个函数实现的。 w.wsd 读取历史序列<em>数据</em>,包括日间的行情<em>数据</em>,基本面<em>数据</em>以及技术<em>数据</em>指标。
一组Tushare获取行情数据实例
使用<em>tushare</em>库获取历史行情并做曲线
BaoStock:使用python的baostock接口,查询复权因子信息
        证券宝www.baostock.com是一个免费、开源的证券<em>数据</em>平台。        提供大量准确、完整的证券历史行情<em>数据</em>、上市公司财务<em>数据</em>、实时证券行情推送服务等。        通过python API获取证券<em>数据</em>信息,满足量化交易投资者、数量金融爱好者、计量经济从业者<em>数据</em>需求。        本次介绍 接口:获取<em>复权</em>因子信息query_adjust_factor()。    ...
Tushare金融大数据
免费提供各类金融<em>数据</em>和区块链<em>数据</em> , 助力智能投资与创新型投资。 沪深股票 沪深股票<em>数据</em>是Tushare最传统最有历史的<em>数据</em>服务项目,从一开始就为广大的投资者,尤其是量化投资者提供了稳定、便捷的接口。Tushare Pro版在继承了旧版API的便捷易用性的同时又加强了<em>数据</em>的广度和深度。最为关键的是,<em>数据</em>来源和采集方式也发生了根本的变化,除了公开渠道的<em>数据</em>源,最关键性的变化是Tushare构建起...
除权、除息、复权、填权、填息、贴权、贴息、含权、含息、前复权、后复权到底什么区别(MD终于明白了&用图解释)
除权、除息、<em>复权</em>、填权、填息、贴权、贴息、含权、含息、前<em>复权</em>、后<em>复权</em>到底谁是谁(MD终于明白了) 最常见常用的是<em>复权</em>,<em>复权</em>相关联的本质事件是为了拆股,原来一股<em>100</em>00块一股,很多人买不起啊,所以拆成<em>100</em>份,那一份<em>100</em>块,很多人就买的起了。 要了解“<em>复权</em>”,就得了解“复”的什么“权”?即“除权”。跟除权一起出现的还有个除息。 除权除息是指上市公司派发给现金股息或红股股息时,将股票市价中...
获取股票实时行情数据
获取股票实时行情<em>数据</em>,有时间写写
Tushare原学习文档(五 宏观经济数据
import <em>tushare</em>  as ts 1.存款利率 ts.get_deposit_rate() 返回值说明: date :变动日期 deposit_type :存款种类 rate:利率(%) 2.贷款利率 ts.get_loan_rate() 返回值说明: date :执行日期 loan_type :存款种类 ...
使用python处理百万条数据分享(适用于java新手)
1、前言因为负责基础服务,经常<em>需要</em><em>处理</em>一些<em>数据</em>,但是大多时候采用awk以及java程序即可,但是这次突然有百万级<em>数据</em><em>需要</em><em>处理</em>,通过awk无法进行匹配,然后我又采用java来<em>处理</em>,文件一分为8同时开启8个线程并发<em>处理</em>,但是依然<em>处理</em>很慢,<em>处理</em>时长起码在1天+所以无法忍受这样的<em>处理</em>速度就采用python来<em>处理</em>,结果速度有了质的提升,大约<em>处理</em>时间为1个小时多一点,这个时间可以接受,后续可能继续采用大<em>数据</em>思...
[Python 与 炒股] TuShare 使用篇之三
2016年新年第一贴,大年夜搞这个只能说明春晚实在是有点无聊。 在之前的blog里写了一个最简单的例子: http://blog.csdn.net/robertsong2004/article/details/50642655 现在试一下简单的分析,即设定一个策略:以20日线为标准,当前股价低于20日线的时候就卖出,高于20日线的时候就买入。 然后计算一下这个策略的效果。 主要用
数据】【自动化交易】Python获取中国股市行情和指数
【<em>数据</em>】【自动化交易】Python获取中国股市行情和指数 一般来说获取股市行情和指数都是<em>需要</em>付费的,并且这些<em>数据</em>你根本无法导出,比如早年看我妈他们炒股用的大富翁等软件。不过现在可以用诸如腾讯、新浪财经等的网页<em>数据</em>,不过顶多是1s级的,不过免费。所以思路就是使用爬虫扒取。 爬虫也不<em>需要</em>你自己写,这里介绍几种易用的<em>数据</em>lib: Tushare: 内核并非爬虫,好像是C++写的,文档比较老了。印象...
手动下载股票列表 存入mongodb 并更新名字
#! /usr/bin/python2 # coding=utf-8 import os import csv import pymongo global stocks ''' mongodb 删除<em>数据</em>库 use test; db.dropDatabase(); mongodb删除表 db.mytable.drop(); 清空表 db.mytable.remove({}) ''' cla
【公告】变更!采用动态复权作为回测复权机制
相信最近一些小伙伴可能发现一些问题就是同一个策略回测的结果……好像跟之前不太一样了回测效果貌似没有之前好了是记错了吗?是代码被改了吗?都不是!是我们回测的<em>复权</em>机制改了!什么是<em>复权</em><em>复权</em>就是对股价和成交量进行权息修复,股票的实际价值没有变,只是数量与价格变化了而已。如:原来20元的股票,十送十之后为10元,但实际还是相当于20元。从K线图上看这个价位看似很低,但很可能就是一个历史高位。<em>复权</em>的作用是为了...
老板丢给我60万行的Excel数据,幸亏我会Python,不然就惨了
一个朋友在某运动品牌公司上班,老板给他布置了一个<em>处理</em>客户订单<em>数据</em>的任务。要求是根据订单时间和客户id判断生成四个新的<em>数据</em>: 1、记录该客户是第几次光顾 2、上一次的日期时间是什么时候 3、与上次订单的间隔时间 4、这是一个existing客户还是一个new客户(见定义) 文件说明: 1、第一列是订单日期和时间(乱序) 2、第二列是客户的id 3、第三列不<em>需要</em>使用 4、60+万...
用Python Pandas处理亿级数据
在<em>数据</em>分析领域,最热门的莫过于Python和R语言,此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了,你的<em>数据</em>根本不够大》指出:只有在超过5TB<em>数据</em>量的规模下,Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志<em>数据</em>,千万级<em>数据</em>已经是关系型<em>数据</em>库的查询分析瓶颈,之前使用过Hadoop对大量文本进行分类,这次决定采用Python来<em>处理</em><em>数据</em>: 硬件环境 CPU:3.5 GHz Intel C
学会用Python处理Excel文档,万行Excel数据随便解决!
前段时间小编分享了一篇关于<em>处理</em>文档的文章,本来想第二天再发一篇有关于<em>处理</em>Excel的文章,没想到后面忘了,今天特地补上用Python来<em>处理</em>Excel文档。python再用于<em>处理</em><em>数据</em>是非常合适的,所以难免会经常要对excel文档进行读取的操作,网上这方面的资料相对来说比较残缺;因此,搜索了很多资料,总结一下比较全面、有效的关于python<em>处理</em>excel的知识(个人感觉还有待完整)。 <em>下载</em>...
树莓派上安装tushare获取股票数据
建立虚拟环境 通过命令 python3 -m venv <em>tushare</em> 安装一个虚拟环境,然后通过命令 source bin/activate 来切换到<em>tushare</em>虚拟环境 首先安装lxml 因为<em>tushare</em>安装要求lxml&amp;amp;gt;3.8,而apt自带的python3-lxml版本只是3.7,不能满足要求。 所以在pip安装lxml过程中会出错。 而且通过pip安装lxml,<em>需要</em>再树莓派上进行...
tushare更新,get_k_data支持分时k线数据,可替代以前的get_hist_data
感谢开发者,感谢开源的世界 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwOTgzMDk5Ng==&mid=2650833972&idx=1&sn=4de9f9ee81bc8bf85d1e0a4a8f79b0de&chksm=80adb30fb7da3a19817c72ff6f715ee91d6e342eb0402e860e171993bb0293bc4097e2dc
Pandas100处理一亿行数据
Python<em>数据</em><em>处理</em>心得--Pandas<em>100</em>秒<em>处理</em>一亿行<em>数据</em> 1. 背景-为啥要用pandas 公司的日常运营<em>数据</em>通过大<em>数据</em>平台(HIVE SQL)通过汇总后,推送给业务部门进行日常分析的<em>数据</em>仍然非常大。从<em>数据</em>量从PB&TB级降到了GB级,一般主要通过Mysql进行存储&聚合分析。 日或周的<em>数据</em>,mysql<em>处理</em>还是可以的。到月<em>数据</em>,超过10GB(1亿行),<em>处理</em>起来就开始吃力,<em>数据</em>吞
Matlab 百万行数据处理
clc clear Ly=fopen('F:\Ly\201704\16\ergou.txt','wt'); fid=fopen('F:\Ly\201704\16\z1.txt','rt'); %%逐行读取,逐行<em>处理</em>,逐行输出 while feof(fid)~=1 A=fgetl(fid); %%<em>处理</em><em>数据</em>代码段 [row_A,column_A]=size(A); k=1
利用poi导出excel100万行数据不会内存溢出
org.apache.poi poi-ooxml 3.10-FINAL 利用3.10-FINAL版本的poi,导出逻辑主要在FileDownloadUtils的createExcelFile方法
读取股票数据存储到本地MySQL数据库(一)
主要有三个步骤:(1)从东方财富上爬虫读取到所有股票的codelist;(2)从凤凰网的api获取到某只股票历史上所有<em>数据</em>,开盘收盘价,成交量,成交金额,ma均线价格等<em>数据</em>;(3)通过pymysql将获取到的<em>数据</em>存储到本地。 第一个步骤的实现,从EAST_MONEY_URL = 'http://quote.eastmoney.com/stocklist.html'处获取stocklist。主要使
股票爬取python
通过requests库,bs4库,re库来获取股票信息,还有加载进度条显示
tushare金融数据
基于<em>tushare</em>的股票预测模型<em>数据</em>准备import <em>tushare</em> as ts import pandas as pd data=ts.get_hist_data('600848') stock_basic=ts.get_stock_basics() stock_basic.head(8) 股票<em>数据</em>stocks=ts.get_hist_data('600848') stocks.head(10
Python股票处理之七_数据库存储
1.      说明 股票<em>数据</em>无需每次都从网上<em>下载</em>,像日线级别的历史<em>数据</em>会常常用到,使用多线程<em>下载</em>一般也<em>需要</em>几个小时,最好存储到本地,除了已有的特征值,还有清洗后的<em>数据</em>,和计算出的新特征值,以及与其它程序共享<em>数据</em>的<em>需要</em>。相对于<em>数据</em>文件,使用<em>数据</em>库更合适。 本文介绍pandas(<em>数据</em>结构支持)通过sqlalchemy与<em>数据</em>库连接,存储<em>tushare</em><em>下载</em>的日线<em>数据</em>,用一套代码操作不同<em>数据</em>库(mys
股票数据分析(一):Tushare,Anaconda,PyCharm的安装和基本使用
更多: 股票<em>数据</em>分析Python+Tushare使用系列(一)(二)(三)等等 本文目标: 通过<em>tushare</em>开源接口开发股票相关功能, 据此学习Python入门功能 一 : <em>tushare</em>官网 , 环境配置, 简单使用 (1)简介: Tushare是一个免费、开源的python财经<em>数据</em>接口包。主要实现对股票等金融<em>数据</em>从<em>数据</em>采集、清洗加工 到 <em>数据</em>存...
复权是从今天的价格倒推 后复权是从上市价格前推 不复权就是原始K线。...
前<em>复权</em>是从今天的价格倒推 后<em>复权</em>是从上市价格前推 不<em>复权</em>就是原始K线。
10分钟搞懂Python+Tushare+Excel股票分析
Python+Tushare+Excel场景和工具不想996就多赚钱(1分钟)需求简介(1分钟)Tushare简介(1分钟)思路分析三行代码取<em>数据</em>(2分钟)最麻烦的一步:保存成excel(5分钟)最后进行分析结果截图 场景和工具 不想996就多赚钱(1分钟) 经济形势越来越严峻,996已经兵临城下,但是单靠工资收入,已经无法满足购物车和余额不足,股票投资是一个不错的选择,尤其是房地产黄金十年已经过...
下载股票的历史日交易数据并存入数据库——基于tushare
https://www.jianshu.com/p/81cc8daea0eb   <em>tushare</em>是一个非常神奇的Python模块包,基于新浪的API,可提供并不限于股票的历史<em>数据</em>。 <em>数据</em>库选用的是sqlite3,单文件,轻量化,不<em>需要</em>配置。 以下是完整代码,且使用的是多线程的方式。此处提到的多线程的方法可以参考Python黑魔法,一行实现并行化这篇文章,讲的很好。 准备工作 imp...
如何快速生成2000万行数据
文本三个要求 1,字符串长度为16   2,字符串只能包含大小写字母和数字(随机的) 3,要求生成2000<em>万行</em>的TXT文本 想通过shell完成,不知最快<em>需要</em>多久 生成的部分文本: hISzOp0nkN9d2Amg Ztv3RtSMDXjjxqBa hyGpHQjO7qw0kMEL 1Rbx0t4Rsha8OpI4 QQiZTaLrVO
量化双均线策略:(一)通过tushare获取股票数据
之前几篇通过爬虫与mysql<em>数据</em>库获取到所有股票<em>数据</em>,存在一个比较难<em>处理</em>的问题,就是<em>数据</em>为未<em>复权</em>,无法策略回测。为了获取到已<em>复权</em><em>数据</em>,也是找了很多接口,最终发现<em>tushare</em>是一个不错的选择,不用存储在本地,程序运行时候保证联网,直接获取<em>数据</em>,最重要的是可以选择前<em>复权</em>或者后<em>复权</em>。 以下引用自官方网站http://<em>tushare</em>.org/index.html  Tushare是一个免费、开源的p
要从Java往数据库某个表中插入100万行数据,要求速度尽量快,方案和优化思路?
1.利用mybatis的foreach拼接动态aql或者在java中写循环拼接,将<em>数据</em>分组拼接成大sql,比如可以每1<em>万行</em><em>数据</em>拼接为一个insert语句,只要连接<em>100</em>0次<em>数据</em>库即可。2.设置mybatis的sqlsession的ExecutorType为batch,如果用Jdbc则用executeBatch.3.去掉表中的非主键索引。4.取消该表自动提交。5.利用多线程异步执行,但每个线程<em>需要</em>加...
4秒100万条数据导入SQL数据
实际工作中有时候<em>需要</em>把大量<em>数据</em>导入<em>数据</em>库,然后用于各种程序计算,本实验将使用5中方法完成这个过程,并详细记录各种方法所耗费的时间。   本实验中所用到工具为VS2008和SQL SERVER 2000、SQL SERVER 2008,分别使用5中方法将<em>100</em>万条<em>数据</em>导入SQL 2000与SQL 2008中,实验环境是DELL 2850双2.0GCPU,2G内存的服务器。感兴趣的朋友可以<em>下载</em>源代码
获取实时股票行情数据
通过编程语言获取实时<em>股票行情</em><em>数据</em>
获取股票交易数据保存至mysql
纯原创和手工码的代码.. 以下简介<em>数据</em>获取的接口、问题和思路 1. 沪深所有上市公司的代码获取     腾讯和新浪的接口都没找到,故使用的<em>tushare</em> package 【<em>tushare</em>的安装参考:http://blog.csdn.net/cupedy/article/details/53142688】     code = ts.get_today_all()['code'] 2. 股
数据接口-免费版(股票数据API)
获取股票<em>数据</em>的源头主要有:<em>数据</em>超市、雅虎、新浪、Google、和讯、搜狐、ChinaStockWebService、东方财富客户端、证券之星、网易财经。<em>数据</em>超市2016年5月6日更新。根据最近频繁出现的<em>数据</em>超市,可以无限制获取相关<em>数据</em>,而不再<em>需要</em>使用爬虫等方式获取,这样不仅节省了极大资源,也有利于遍历<em>数据</em>。具体的方法不再赘述,列出来相关网站清单,开发者可自行到这些网站查询调用方法。聚合<em>数据</em> htt...
python获取实时股票信息
Python3获取<em>股票行情</em><em>数据</em>(中国个股/中国指数/全球指数)   #!/usr/local/bin/python3 #coding=utf-8 #source http://www.cnblogs.com/txw1958/ import os, io, sys, re, time, json, base64 import webbrowser, urllib.requ...
tushare之将所有股票日线数据导入mysql数据库----mysql建表的方法
最开始写代码循环建表,表名为股票代码,一个<em>数据</em>库内3000多张表,结果use database就要反应近半分钟。觉着这个方法肯定是行不通的。由于刚学mysql,没有接触过这么多<em>数据</em>,经过讨论分析。打算采用一张表存储所有的股票,但是区分日线,15分钟线,30分钟线等等,如日线就是一个day表,15分钟线就是一个15min表。这样就可以大大减少表的数量,同时能够存储所有的股票信息。 为了区分每个记录...
股票数据导出分析(一)---数据导入MySQL以及网页表格简单show出来
背景:个人的一点小兴趣,想自己捣鼓一下进行股票<em>数据</em>的分析,于是也就有了这个股票<em>数据</em>导出分析系列总结。 本文章主要是简单的导出大盘<em>数据</em>到MySQL<em>数据</em>库中以及在利用thinkphp框架简单的在网页中show出来。过程1、股票<em>数据</em>接口 简单的查找了一下,有股票<em>数据</em>API接口的主要有通联<em>数据</em>商城、华通、数粮等。个人使用的是Tushare,一个免费、开源的python财经<em>数据</em>接口包,感谢Tushare的
解决python读取几千万行的大表内存问题
Python导<em>数据</em>的时候,<em>需要</em>在一个大表上读取很大的结果集。 如果用传统的方法,Python的内存会爆掉,传统的读取方式默认在内存里缓存下所有行然后再<em>处理</em>,内存容易溢出 解决的方法: 1)使用SSCursor(流式游标),避免客户端占用大量内存。(这个cursor实际上没有缓存下来任何<em>数据</em>,它不会读取所有所有到内存中,它的做法是从储存块中读取记录,并且一条一条返回给你。) 2)使用迭代器而...
Python用tushare库获取股票数据批量存入mysql成功
之前用了很多方法无法批量存入mysql中,现在这个方法可以了 首先你<em>需要</em>安装<em>tushare</em>,现在最新版本是1.2.15 2018/10/15 如果之前没有安装,请用“开始-所有程序-附件-命令提示符”下输入pip install <em>tushare</em> 如果之前安装过,请升级pip install <em>tushare</em> --upgrade 当然在安装<em>tushare</em>时,会自动安装一些其它库,如果在python下提...
研究python学习Tushare财经数据
学习python,研究 Tushare是一个免费、开源的python财经<em>数据</em>接口包 安装:用管理员身份 pip install  panda --sklearn库的机器学习 是机器学习领域当中最知名的 python 模块之一. Sklearn 包含了很多种机器学习的方式: Classification 分类 Regression 回归 Clustering 非监督分类 Dimen...
100万级别的数据的插入
CREATE TABLE _user ( id VARCHAR(36) NOT NULL, pro_id VARCHAR(36), mobile VARCHAR(36) NOT NULL, ctm DATETIME, cnt INTEGER, PRIMARY KEY (id) ); 插入<em>数据</em>: 方法一: INSERT INTO _user
量化金融第一步获取市场数据 (Python Tushare)
以前开发行情系统,没有历史行情<em>数据</em>只能装个通达信或者大智慧客户端再导出历史<em>数据</em>,然后解析<em>数据</em>格式入库。 现在搞行情方便多了,写个爬虫可以从雅虎财经,腾讯财经,新浪财经抓取<em>数据</em>,这些网站一般都提供有OpenAPI接口。 下面介绍一种更简单的获取<em>数据</em>的方法。 安装<em>tushare</em> <em>tushare</em>依赖于numpy, pandas, lxml, requests, 确保已经安装成功。接下来安装tus
【Mysql】给你100万条数据的一张表,你将如何查询优化
author:咔咔 wechat:fangkangfk 1.两种查询引擎查询速度(myIsam 引擎 ) InnoDB 中不保存表的具体行数,也就是说,执行select count(*) from table时,InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行。 MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可。 注意的是,当count(*)语句包含 where条件时,两种表的操作有些不同,Inno...
股票数据抓取接口文章转载
http://blog.csdn.net/xp5xp6/article/details/53121481 http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2127818045_10_1.html 最近在做股票分析系统,<em>数据</em>获取源头成了一大问题,经过仔细的研究发现了很多获取办法,这里整理一下,方便后来者使用。 获取股票<em>数据</em>的源头主要有
python各种模块的安装
openpyxl<em>处理</em>Excel文档的模块 首先,<em>需要</em>安装pip。 https://pypi.python.org/pypi/pip#downloads  这里是<em>下载</em>地址 <em>下载</em>source,解压,然后cmd,执行 : python setup.py install 安装pip。 pip安装结束后,把python的安装路径添加到环境变量path中,例如C:\python
tushare pro使用方法
注册获取token,邀请朋友获得300以上积分 import <em>tushare</em> as ts ts.set_token(token) pro = ts.pro_api()
java操作Excel导出大数据量解决方案
看过很多关于Excel导出时出现内存溢出的情况,也有很多解决方案。现提供如下解决方案,如有不妥,请指正: 该项目使用B/S架构,由于POI、JXL在导出excel大<em>数据</em>量情况下会产生大量对象最终导致内存溢出。其实Excel可以另存为html文件,保存为html后的文件内容如下:[code=&quot;html&quot;] ……样式信息…… ...
码农技术炒股之路——抓取日线数据、计算均线和除权数据
        日线<em>数据</em>是股票每日收盘后的信息。这块<em>数据</em>不用实时抓取,所以并不占用宝贵的交易时间的资源。于是我们抓取完<em>数据</em>后直接往切片后的<em>数据</em>库中保存。(转载请指明出于breaksoftware的csdn博客) 抓取日线<em>数据</em>         我们先要获取今天有交易信息的股票代码。因为存在股票停牌的情况,所以不<em>需要</em>这类股票信息 def _get_all_share_ids(self)...
历年沪深A股、香港H股票数据导入和实时数据更新展示
把以CSV文件格式保存的历年历年沪深A股、香港H股票<em>数据</em>导入<em>数据</em>库,如沪深每日财务<em>数据</em>、沪深板块分类<em>数据</em>、沪深历年十大股东变迁<em>数据</em>、港股实时5分钟<em>数据</em>统计等,并且<em>需要</em>从供应商接口实时采集最新股票价格、成交信息并展示给投资者。 文件<em>数据</em>大、种类多,部分<em>数据</em>格式、日期的转换。实时<em>数据</em>更新要求响应快,采集程序<em>需要</em>高效可靠。 【代码举例】
Python获取国内股票数据
1.      安装支持库 $ pip install panda $ pip install <em>tushare</em> 2.      说明 Pandas是<em>数据</em>分析工具包 TuShare是国内股票<em>数据</em>抓取工具,除了股票的实时和历史<em>数据</em>,还有基本面<em>数据</em>,加上自然语言<em>处理</em>(比如情绪分析),或者机器学习,就比较有趣了。 3.      程序 1)       代码 import <em>tushare</em>
tushare的使用
<em>tushare</em>的使用
python3使用pandas获取股票数据
进入命令行窗口,在python安装目录下,进入Scripts,输入命令pip install pandas其他第三方库的安装类似此方法
获取上证50股票交易数据
基于Python写了一个多线程从Yahoo获取上证50成分股交易<em>数据</em>
写了100万行代码的程序员?
今天在社群上闲逛,突然发现一个十分有趣的帖子,《写了<em>100</em>W行的代码是啥感觉?》看完之后就头皮一阵发麻,让我写一<em>万行</em>的代码?!are you kidding me?我估计...
(一)Tushare Pro教程:股票基本数据接口
 一直使用<em>tushare</em>作<em>数据</em>源,这里开个教程大家一起学习。 一、介绍        <em>tushare</em>是一个python股票<em>数据</em>源,现已升级到<em>tushare</em> pro版本,新版本在<em>数据</em>稳定性和获取速率上大幅提升。与wind、东财等收费<em>数据</em>源相比,<em>tushare</em> pro算是金融<em>数据</em>界的良心之作,其为从事金融工程、量化研究等方向的同学们提供了便利。<em>tushare</em> pro还有一点突出的特色就是已经将股票...
100万条数据导入SQL数据库仅用4秒
<em>100</em>万条<em>数据</em>导入SQL<em>数据</em>库仅用4秒,<em>100</em>万条<em>数据</em>导入SQL<em>数据</em>库仅用4秒
一个采用python获取股票数据的开源库,相当全,及一些量化投资策略库
<em>tushare</em>: http://<em>tushare</em>.waditu.com/index.html   为什么是Python? 就跟javascript在web领域无可撼动的地位一样,Python也已经在金融量化投资领域占据了重要位置,从各个业务链条都能找到相应的框架实现。我们拿上一篇文章的图再来看看,在量化投资(证券和比特币)开源项目里,全球star数排名前10位里面,有7个是Python实现的。从<em>数据</em>...
python量化分析系列之---python分别使用多线程和多进程获取所有股票实时数据
使用python分别用多线程和多进程获取所有上市公司的实时<em>数据</em>
数据量上100万以上的时候,大家如何考虑缓存等性能问题
当<em>数据</em>量上<em>100</em>万以上的时候,大家<em>如何</em>考虑缓存等性能问题, <em>如何</em><em>优化</em>呢?
百万级数据读写Excle
Excel 2003及以下的版本。一张表最大支持65536行<em>数据</em>,256列。也就是说excel2003完全不可能满足百万<em>数据</em>导出的需求。Excel 2007-2010版本,一张表最大支持1048576行,16384列。 目前读写Excle常用JAVA技术分为POI、JXL、FASTEXCLE。相比其它两种技术,POI支持公式、宏以及格式设置,效率高。     对于大<em>数据</em>量的写入,POI在最
使用Python来获取国内股票数据的方法:TuShare
本文仅做一个记录及引导,尚未真实测试。 http://blog.csdn.net/xieyan0811/article/details/73799775
请教,需要处理数据量太大怎么办?
<em>请教</em>,<em>需要</em><em>处理</em>的<em>数据</em>量太大怎么办? 情况是这样的: <em>数据</em>库中有几个表, 每个表记录都超过10万条, 在查询时<em>需要</em>交叉连接查询(outer join)三个表,这就造成<em>数据</em>库会生成一千万条以上记录的情况,所以这样每查询一次都<em>需要</em>两秒以上时间.像这样的查询客户每次请求都<em>需要</em>执行好几百次,所以要等十几分钟才能结束. 有什么样的方法可以让<em>数据</em>库运行速度快一点吗? <em>数据</em>库结构是不可以修...
100万条数据库只要1s,备用
1.关于SQL查询效率,<em>100</em>w<em>数据</em>,查询只要1秒,与您分享:机器情况p4: 2.4内存: 1 Gos: windows 2003<em>数据</em>库: ms sql server 2000目的: 查询性能测试,比较两种查询的性能SQL查询效率 step by step-- setp 1.-- 建表create table t_userinfo(userid int identity(1,1) primary
MySQL处理达到百万级数据时,如何优化
经测试对一个包含400多万条记录的表执行一条件查询,其查询时间竟然高达40几秒,相信这么高的查询延时,任何用户都会抓狂。因此<em>如何</em>提高sql语句查询效率,显得十分重要。以下是结合网上流传比较广泛的几个查询语句<em>优化</em>方法:    首先,<em>数据</em>量大的时候,应尽量避免全表扫描,应考虑在 where及 order by 涉及的列上建立索引,建索引可以大大加快<em>数据</em>的检索速度。但是,有些情况索引是不会起效的:1、应...
Pandas处理百万条csv或excel数据,提高效率np.where用法
最近在工作中遇到一个问题:<em>需要</em>对200万条csv<em>数据</em>进行清洗判断,考虑到在hive中不好操作循环,<em>数据</em>是从hive上<em>下载</em>下来的,然后考虑用python解决: <em>数据</em><em>处理</em><em>需要</em>先对行数做判断,然后根据该行某一列的<em>数据</em>值跟200作比较再判断取值,涉及到后面的值会取到前面一行的值。 原来程序是这样: for i in data1.index: if i % 9 == 0: d...
sql处理百万级以上的数据提高查询速度的方法
<em>处理</em>百万级以上的<em>数据</em>提高查询速度的方法:  1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或  2.对查询进行<em>优化</em>,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。  3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:      select id from t where num is n
[Quant]处理Tushare数据源,统一PyalgoTrade格式
分析A股历史<em>数据</em>,首先<em>需要</em>确定<em>数据</em>来源。如果只想做日k线、周k线的技术分析,可以用PyalgoTrade直接从yahoo、google等<em>下载</em><em>数据</em>,用不着Tushare。但是,如果想做分钟k线的技术分析,或者想了解基本面和消息面的<em>数据</em>,就用得着Tushare了。 PyalgoTrade使用的基本<em>数据</em>格式有两种,一是Yahoo格式,二是NinjaTrader格式。 Yahoo格式的<em>数据</em>分段为:
[QUANTAXIS量化分析]滚动复利策略
基本原理 滚动复利,顾名思义,用利润滚动利润,简称:驴打滚.这种方法适用于大资金在起步建仓期,又或者在打净值安全垫期。利用极少一部分仓位将安全垫做出,这种方法比较适用于震荡市. 主要体现在灵活的仓位控制上,方法运用的过程中类似抗日战争时期八路军的&quot;打游击”,在已既定选好股票池的基础上,以不恋战为原则,快进快出. 策略实现 初始资金<em>100</em>万,时间段为:2016-01-01~2018-05-01...
iOS 股票行情优化记录
前言: 项目停工、不更新了;自己<em>优化</em>的模块的还未上线,就夭折了;虽然夭折了,<em>优化</em>过程中的细节 还是值得记录的,对自己这一个月来的<em>优化</em> ,做一个简单记录;在时间的长河中,希望其也可以留下一点痕迹; 项目展示: 性能<em>优化</em>...
量化交易 获取获取上市公司年报
<em>tushare</em>有一个函数, ts.get_report_data(年份,季度), 可以获取每一年的季度的业绩。 如果想要获取上市公司的年报,只要吧季度参数改为4即可  例如 要获取 中国银行的2016年的年报 df=ts.get_report_data(2016,4) print df[df['code']=='601988'] 输出的结果如下:
mysql数据库效率。100万条数据--500万条数据
一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,所以查询语句的<em>优化</em>显然是重中之重。 1 <em>数据</em>库表建立索引默认规则: (1)最左前缀匹配原则,非常重要的原则,mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(&gt;、 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,d是用不到索引的,如果...
sqlite3文件下载
sqlite3 文件 用于真机中调试数据库。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/javalive09/7042983?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/javalive09/7042983?utm_source=bbsseo[/url]
商业秘密权与软件保护下载
⒈商业秘密的概念与特征 商业秘密权的丧失 侵犯软件商业秘密权的行为 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/gaokinglong/2180650?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/gaokinglong/2180650?utm_source=bbsseo[/url]
秒杀文件快速查找(查找一个文件只需要0.0001秒)下载
一款非常小但是非常使用的软件,一键简历文件索引.可以把整个硬盘文件全部索引,你只需要属于关键字,对文件的查找时间可以忽略不记. 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/laofohade/2486259?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/laofohade/2486259?utm_source=bbsseo[/url]
文章热词 机器学习教程 Objective-C培训 交互设计视频教程 颜色模型 设计制作学习
相关热词 mysql关联查询两次本表 native底部 react extjs glyph 图标 java学习需要下载什么 学习大数据实战数据下载
我们是很有底线的