Python学习教程：手把手教你搭建自己的量化分析数据库，bilibili面试题
print(f’{start}:{end}期间数据已成功更新’)#将选出的股票存入数据库，如果表已存在，替换掉，相当于每次更新。print(f’筛选出的股票个数：{len(fs)}')#下载20180101-20181231期间数据。t3=“股价跌幅超过-9.5%个股时间分布”t2=“股价涨幅超过9.5%个股时间分布”#下载数据比较慢，需要20-35分钟左右。t1=“股价低于2元个股时间分布”pr
先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7
深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！
因此收集整理了一份《2024年最新Python全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。
既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上Python知识点，真正体系化！
由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新
如果你需要这些资料，可以添加V获取：vip1024c （备注Python）
正文
df=pd.read_sql(“select * from stock_data where ts_code=‘000001.SZ’”,engine)
print(len(df))
复制代码
构建一个数据更新函数，可以下载和插入其他时间周期的数据。2018年1月1日至2019年4月25日，数据就已达到108万条。
#更新数据或下载其他期间数据
def update_sql(start,end,db_name):
from datetime import datetime,timedelta
for code in get_code():
data=get_data(code,start,end)
insert_sql(data,db_name)
print(f’{start}:{end}期间数据已成功更新’)
#下载20180101-20181231期间数据
#只需运行一次，不再运行后可以注释掉
#下载数据比较慢，需要20-35分钟左右
start=‘20180101’
end=‘20181231’
db_name=‘stock_data’
#数据下载和存入数据库
update_sql(start,end,db_name)
#使用pandas的read_sql读取数据
df_all_data=pd.read_sql(‘stock_data’,engine)
print(len(df_all_data))
#输出结果：1087050
#查看交易代码和交易日期个数
print(len(df_all_data.ts_code.unique()))
print(len(df_all_data.trade_date.unique()))
#输出结果：3604；319
d=df_all_data.trade_date.unique()
print(d.max())
print(d.min())
2019-04-25T00:00:00.000000000
2018-01-02T00:00:00.000000000
#获取交易日2019年4月25日数据
pd.read_sql("select * from stock_data where trade_date=‘2019-04-25’ ",engine).head()
复制代码
构建数据查询和可视化函数：
def plot_data(condition,title):
from pyecharts import Bar
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine(‘postgresql+psycopg2://postgres:123456@localhost:5432/postgres’)
data=pd.read_sql(“select * from stock_data where+”+ condition,engine)
count_=data.groupby(‘trade_date’)[‘ts_code’].count()
attr=count_.index
v1=count_.values
bar=Bar(title,title_text_size=15)
bar.add(‘’,attr,v1,is_splitline_show=False,linewidth=2)
return bar
查询股价低于2元个股数据分布
c1=“close<2”
t1=“股价低于2元个股时间分布”
plot_data(c1,t1)
复制代码
查询股价日涨幅超过9.5%个股数据分布：
c2=“pct_chg>9.5”
t2=“股价涨幅超过9.5%个股时间分布”
plot_data(c2,t2)
复制代码
查询股价日跌幅超过-9.5%个股数据分布：
c3=“pct_chg<-9.5”
t3=“股价跌幅超过-9.5%个股时间分布”
plot_data(c3,t3)
复制代码
结合选股策略对数据库进行查询和提取数据：
#筛选代码
#获取当前交易的股票代码和名称
def get_new_code(date):
#获取当前所有交易股票代码
df0 = pro.stock_basic(exchange=‘’, list_status=‘L’)
df1 =pro.daily_basic(trade_date=date)
df=pd.merge(df0,df1,on=‘ts_code’)
#剔除2017年以后上市的新股次新股
df=df[df[‘list_date’].apply(int).values<20170101]
#剔除st股
df=df[-df[‘name’].apply(lambda x:x.startswith(‘*ST’))]
#剔除动态市盈率为负的
df=df[df.pe_ttm>0]
#剔除大市值股票
df=df[df.circ_mv<10**5]
#剔除价格高于20元股票
#df=df[df.close<20]
codes=df.ts_code.values
return codes
len(get_new_code(‘20190425’))
#输出结果：46
import talib as ta
#20日均线交易策略
def find_stock(date):
f_code=[]
for code in get_new_code(date):
try:
data=df_all_data.loc[df_all_data.ts_code==code].copy()
data.index=pd.to_datetime(data.trade_date)
data=data.sort_index()
data[‘ma_20’]=ta.MA(data.close,timeperiod=20)
if data.iloc[-1][‘close’]>data.iloc[-1][‘ma_20’]:
f_code.append(code)
except:
pass
return f_code
fs=find_stock(‘20190305’)
print(f’筛选出的股票个数：{len(fs)}')
if fs:
df_find_stocks=pd.DataFrame(fs,columns=[‘ts_code’])
#将选出的股票存入数据库，如果表已存在，替换掉，相当于每次更新
insert_sql(df_find_stocks,‘find_stocks’,if_exists=‘replace’)
print(‘筛选的股票已入库’)
筛选出的股票个数：9
筛选的股票已入库
#查看数据库中筛选的股票池
codes=pd.read_sql(‘find_stocks’,engine)
codes=codes.values.tolist()
codes=[c[0] for c in codes]
#print(codes)
复制代码
对筛选的股票作进一步分析：
select_data=pd.DataFrame()
for code in codes:
try:
df_= df_all_data[df_all_data.ts_code.values==code]
df_.index=pd.to_datetime(df_.trade_date)
df_=df_.sort_index()
select_data[code]=df_.close
except:
pass
select_data.fillna(method=‘ffill’,inplace=True)
select_data.tail()
ret=select_data.apply(lambda x:x/x.shift(1)-1)
ret=ret.dropna()
ret.tail()
prod_ret=ret.apply(lambda x:(1+x).cumprod())
prod_ret.plot(figsize=(12,5))
plt.xlabel(‘’,fontsize=15)
plt.title(‘股票池累计净值’,size=15)
ax = plt.gca()
ax.spines[‘right’].set_color(‘none’)
ax.spines[‘top’].set_color(‘none’)
plt.show()
复制代码
#根据代码从数据库中获取数据
def get_data_from_sql(code):
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine(‘postgresql+psycopg2://postgres:123456@localhost:5432/postgres’)
data=pd.read_sql(f"select * from stock_data where ts_code=‘{code}’",engine)
data.index=pd.to_datetime(data.trade_date)
data=data.sort_index()
#计算20日均线
data[‘ma20’]=data.close.rolling(20).mean()
return data
复制代码
利用20日均线交易策略，搭建数据查询和可视化函数kline\_plot()，完整代码将分享在知识星球上。对选出的股票日K线、20日均线、成交量、买入（buy）和卖出（sell）信号进行可视化，下面以002790.和300573股票的K线图为例。
kline_plot(‘002790.SZ’)
复制代码
kline_plot(‘300573.SZ’)
复制代码
**结语**
### 一、Python所有方向的学习路线
Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
### 二、学习软件
工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了，给大家节省了很多时间。
### 三、入门学习视频
我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。
**网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。**
**需要这份系统化的资料的朋友，可以添加V获取：vip1024c （备注python）**
**一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！**
,t_70,g_se,x_16#pic_center)
**网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。**
**需要这份系统化的资料的朋友，可以添加V获取：vip1024c （备注python）**
[外链图片转存中...(img-TMoqeHaf-1713038202234)]
**一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！**
DAMO开发者矩阵，由阿里巴巴达摩院和中国互联网协会联合发起，致力于探讨最前沿的技术趋势与应用成果，搭建高质量的交流与分享平台，推动技术创新与产业应用链接，围绕“人工智能与新型计算”构建开放共享的开发者生态。
更多推荐
21
0- 0
已为社区贡献3条内容
所有评论(0)