获取上证50股票交易数据下载

weixin_39821260 2020-08-11 08:00:47

基于Python写了一个多线程从Yahoo获取上证50成分股交易数据
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基于Python写了一个多线程从Yahoo获取上证50成分股交易数据

计算上证50ETF期权隐含波动率并验证波动率大学生课程设计基于python的课程设计自己大二写的课程设计

首先通过Atrader平台获取上证50成份股2016年1月至2019年5月每月最后一个交易日的股票数据作为数据样本，这个时间段中包含了一轮牛市与熊市的交替，以此进行回测所得的结果更具说服力。通过查阅相关文献，本文首先选取了22个因子作为候选因子，总共分为八个大类，其中包括质量类因子、成才类因子、估值类因子、规模类因子、交易类因子、情绪类因子、技术指标类因子和WorldOuant Alphal01部分因子。通过IC值筛选从22个候选因子中选出10个最有效因子；然后引进AdaBoost算法对传统的多因子模型进行优化，逐步改进模型改并且使用Atrader平台进行回测；将AdaBoost算法与多因子模型结合并和传统多因子模型的选股效果对比，可以发现机器学习AdaBoost算法能增强传统多因子模型的选股效果，收益率显著增加。

中国股市的发展历程坎坷，从最初的茫然到现在的逐步成熟，股市已经成为中国经济发展的重要标志之一。然而，当前中国股市仍存在投机行为过度和定价机制不完善等问题。为更好地理解和预测股市走势，本项目聚焦于上证50ETF基金的历史数据分析和未来走势预测。 #### 项目目标 1. 获取并处理上证50ETF基金的历史数据。 2. 通过分析股票指标，探讨其与基金价格变化的关系。 3. 应用多种时间序列预测模型（如LSTM, GRU, 双向LSTM）对基金未来走势进行预测。 4. 对比不同模型的预测效果，选择最佳模型。 - 使用Tushare接口获取上证50ETF（代码：510050.SH）过去20年的交易数据。 - 数据包含交易日期、开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量等11个字段，经过预处理后存储为CSV文件格式。 #### 项目文件 - **getdata.ipynb**：数据获取代码。 - **train_regress.ipynb**：数据分析及预测代码。 - **20_year_FD.csv**：处理后的数据文件。 - **getDate.pptx**：数据获取及处理过程的解

ETF实盘历史波动数据 - 实盘原始股票期权行情数据从2015-01至2020-06（持续更新中...) - 数据为每日原始实盘50ETF行情数据，包括每个合约的开盘、最高、最低、收盘及行权价格、持仓、交易量等数据。 - 包括不同时间频率（周、1/2/3/5/6/9月，1/2年）的历史波动数据 - 算法按照yz算法（也可包括 c2c 、parkinson 、garmanklass 、rsy其他算法） - 数据格式为bson/json(适用mongodb数据库）。可以提供分钟级别数据，如果需要excel/csv或其他格式、或需要更多历史和不同频率实时数据。

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