構建自己股票資料庫

⑴ 如何實時寫股票數據進資料庫

既然你自己設計了一個資料庫，現在是每天收盤後，從同花順軟體里導出EXCEL，再導入資料庫，來進行分析。那麼你想及時查看開盤數據，那就用同樣的技術，從同花順軟體里導出EXCEL，再導入資料庫進行分析好了，向你學習！

⑵ 如何用access建立股票資料庫

1、打開我們的access程序，打開方法是單擊開始——所有程序。

⑶ 如何構建自己的股票池

我們就提到了認清趨勢的重要性。我們所說的趨勢是什麼?難道是大盤的指數嗎?非也。指數是個非常粗糙的市場描述,它涵括的品種、乃至反映的交易人群過於龐雜,以至於它只能作為粗略了解大勢的一個指南。因為：一方面對指數變化有較大影響的所謂權重股往往更適合大資金大機構來投資,而不適合散戶投資者；另一方面在信息爆炸的今天,業余投資者不可能對各個行業各個領域的動向都把握得非常清楚與及時,因此與其眉毛鬍子一把抓,還不如集中精力專注於1、2個領域。事實證明,這種做法雖然可能錯過其他領域出現的交易機會,但是可以大大減少所花費的時間精力。
在確認了自己所感興趣的行業後,下一步在這1、2個行業里就要挑選股票構建一個私人的股票池。入選股票池的股票包括以下這些目標：
1、高風險股票。也就是高beta系數的股票,一般是小盤股、投機股。這樣的股票比大盤運動得更快更活躍,交易此類股票能有效提高回報率。
2、某些大盤藍籌股
。大盤股是大資金大機構的最愛。相對於小盤股而言,這類股票的股性不是特別活躍,但是在行情低迷、市場總體流動性欠缺的情況下,這類個股的流動性優勢就凸現出來了。因此在特定市場環境下這類股票可能成為我們唯一可以交易的品種。我們將它們和高風險股票結合起來放在股票池裡,一旦行情啟動,大盤藍籌就讓位給小盤投機股。
3、有著穩定交易區間的個股。這類股票可能好幾個月都在一個箱體內上下震盪,不能提供一次性暴利機會,但它穩定的運行軌跡卻給我們提供了豐富的交易機會,「薄利多銷」是對它的最佳描述。
4、喜歡異動的個股。它們的價值得不到眾多投資者的認可,其交易量一般比較低迷。但是,它卻往往會有突如其來的價格異動。正因為關注的投資者少,因此在少部分資金的推動下,它的價格就能出現令人亢奮的大起大落。而這種現象很可能一再重演。我們把這類股票放到私人股票池裡進行密切觀察,掌握其習性,以期獲得暴利機會。
5、年內價格波動范圍大的個股。對於一年內最高價和最低價之間差別很大的個股,我們也要密切留意。根據交易心理,當一隻價格波動巨大的股票創下新低的時候,那些曾經買賣過它的投資者會相信它的價格很有可能會反彈到原來的高度,從而入場抄底。這樣一批人群的陸續入場就會逐漸推高它的價格,從而帶來獲利機會。
6、運行符合技術指標的個股。不論我們習慣使用的技術分析指標是移動平均線、RSI還是MACD,它們都不可能適用於所有的股票。

⑷ mysql怎麼做股票資料庫

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

import tushare as ts
from sqlalchemy import create_engine

code_list = []

#資料庫鏈接參數
host = '10.0.0.5'
port = 3306
user = 'root'
password = 'qweqwe'
database = 'stock'
charset = "utf8"
table = "stock_data"

# create table stock_data(id int auto_increment,code int(6) zerofill,date date not null,open decimal(10,2) not null,high decimal(10,2) not null,close decimal(10,2) not null,low decimal(10,2) not null,volume decimal(10,2),turnover decimal(10,2),primary key (id),index(code),index(date),index(open),index(high),index(close),index(low));

def get_data (code):
df = ts.get_hist_data(code)
data = df.iloc[::-1, [0, 1, 2, 3, 4, 13]]
data["code"] = code
return data

def save_data_to_mysql (data,user = 'root',password = 'qweqwe',database = 'stock',charset = "utf8",table = "stock_data"):
engine = create_engine('mysql://' + user + ':' + password + '@' + host + '/' + database + '?charset=' + charset)
data.to_sql(table, engine, if_exists='append')
return

for code in code_list:
try:
data = get_data(code)
save_data_to_mysql(data)
print str(code) + "導入mysql成功"
except:
print str(code) + "獲取數據失敗"

⑸ 如何建立期貨分析、股市分析等有關的個人資料庫

這就需要你的收集了。
打個比方來說，上周6出了美國的種植面積的數據，這時候你就要記錄下來是利多還是利空。
你要多用心就可以，還有的數據就是收費的了

⑹ 如何建立適合自己的股票交易系統

要適合自己，主要考慮這么幾個方面，1自己的時間，2自己的資金量，3自己的性格或者說風險偏好
一般來說如果資金量比較大，比如百萬級以上，看盤時間不是很充裕，性格偏穩健，建議選擇中線或者長線進行波段操作，高拋低吸，這樣的話利潤會比較穩健
如果資金量不大，萬元到幾十萬，平時有充足的精力盯盤，性格偏激進，可以做短線交易，快進快出，這樣的話資產增值效率會更高
穩健的交易體系比如波浪理論，纏論等，激進的比如龍頭戰法，超短線等等，任何一套交易體系都必須包含完整的選股條件，買點，賣點，止損位。需要經過系統學習，實盤訓練然後根據自己情況進行優化整合，才能真正形成自己的交易體系

⑺ 如何建立一個股票量化交易模型並模擬

研究量化投資模型的目的是找出那些具體盈利確定性的時空價格形態，其最重要手段的概率取勝，最重要的技術是概率統計，最主要的研究方向是市場行為心理。那麼我們在選擇用於研究的參數時，也應該用我們的經驗來確定是否把某技術參數放進去，因為一般來說定性投資比較好用的參數指標對量化投資同樣適用。
量化投資區別於傳統定性投資的主要特徵在於模型。我打個比方，我們看病，中醫與西醫的診療方法是不同，中醫是望、聞、問、切，最後判斷出的結果，很大程度上基於中醫的經驗，主觀定性程度大一些；西醫就不同了，先要病人去拍片子、化驗等，這些都要依託於醫學儀器，最後得出結論，對症下葯。中醫對醫生的經驗要求非常高，他們的主觀判斷往往決定了治療效果，而西醫則要從容得多，按事先規定好的程序走就行了。量化投資就是股票投資中的西醫，它可以比較有效地矯正理智與情緒的不兼容現象。
量化投資的一般思路：選定某些技術指標（我們稱之為參數，往往幾個組成一組），並將每一個參數的數據范圍進行分割，成幾等份。然後，用計算機編程寫出一段能對這些參數組對股票價格造成的影響進行數據統計的程序，連接至大型資料庫進行統計計算，自動選擇能夠達到較高收益水平的參數組合。但是選出這些參數組後還不能馬上應用，因為這里涉及到一個概率陷阱的問題，比如說，有1到100這一百個數字放在那裡，現在讓你選擇，請問你選到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果較幸運你選到了100並不能說明你比別人聰明，而是概率的必然。所以，在進行統計時要特別關注統計的頻率與選出的結果組數量之間的關系。在選出符合要求的參數組後我們還應留出至少三年的原始市場數據進行驗證，只有驗證合格後才能試用。
量化投資原始數據策略：我們選用96年後的市場數據，因為96年股市有過一次交易政策改革（你可以自己查詢了解一下），為了不影響研究結果我們不採納96年以前的數據進資料庫。
量化投資研究的硬設備：高計算性能電腦，家用電腦也可以，不過運算時間會很長，我曾經用家用電腦計算了三個月時間才得到想要的數據。
統計方法：可以選用遺傳演算法，但我在這里陪大家做的是比較簡單的模型，所以採用普通統計方法就可以了。
用於量化研究的軟體：我採用的是免費的大型資料庫MYSQL，ASP網路編程語言，以及可以設置成網路伺服器的旗艦版WIN7操作系統。

⑻ 怎麼做實時的股票資料庫

如果主站提供有相關的介面的話,可以調主站的介面.如果主站不提供相關介面.那就不不斷抓取.獲取最新的信息了.