⑴ 怎樣遍歷任意股票歷史數據要求使用循環。
下載個大智慧就可以了啊
⑵ python編程這門科目是用來編寫股票指標和選股器的嗎
python是一門語言補丁，最大的優勢在於擁有眾多的包，很多事情都可以做。而在數據分析領域提供了pandas，numpy，matplotlib等進行數據可視化，用於股票，自然也是可以的
⑶ 學好Python可以做什麼兼職
1. 爬蟲開發：掌握Python的Web爬蟲技術，能夠進行數據抓取。除了基礎的Python知識，還需要了解網路請求、HTML解析、數據存儲等技能。可以提供數據抓取服務，比如為金融機構抓取財經新聞、輿情數據等。這項兼職每月可以帶來3-5千的收入，需要投資雲主機，成本大約200-300元。
2. 量化交易：使用Python進行量化交易，可以通過數據分析挖掘投資機會。量化交易涉及模型構建、選股、時機選擇和資金管理。對於追求穩定收益的投資者，可以考慮在加密貨幣市場中進行交易。
3. 程序代寫或外包：在電商平台提供程序代寫服務，如開發LAMP架構的管理系統。這類服務通常價格不高，但可以作為兼職賺取一些額外收入。注意，應避免代寫論文等涉及學術不端的活動。
Python學習路線圖：（此處應該是一張Python學習路線圖，但由於文本格式限制，無法展示）
⑷ 【手把手教你】搭建自己的量化分析資料庫
量化交易的分析根基在於數據，包括股票歷史交易數據、上市公司基本面數據、宏觀和行業數據等。面對信息流量的持續增長，掌握如何獲取、查詢和處理數據信息變得不可或缺。對於涉足量化交易的個體而言，對資料庫操作的掌握更是基本技能。目前，MySQL、Postgresql、Mongodb、SQLite等開源資料庫因其高使用量和受歡迎程度，位列2018-2019年DB-Engines排行榜前十。這幾個資料庫各有特點和適用場景。本文以Python操作Postgresql資料庫為例，藉助psycopg2和sqlalchemy實現與pandas dataframe的交互，一步步構建個人量化分析資料庫。
首先，安裝PostgreSQL。通過其官網下載適合操作系統的版本，按照默認設置完成安裝。安裝完成後，可以在安裝目錄中找到pgAdmin4，這是一個圖形化工具，用於查看和管理PostgreSQL資料庫，其最新版為Web應用程序。
接著，利用Python安裝psycopg2和sqlalchemy庫。psycopg2是連接PostgreSQL資料庫的介面，sqlalchemy則適用於多種資料庫，特別是與pandas dataframe的交互更為便捷。通過pip安裝這兩個庫即可。
實踐操作中，使用tushare獲取股票行情數據並保存至本地PostgreSQL資料庫。通過psycopg2和sqlalchemy介面，實現數據的存儲和管理。由於數據量龐大，通常分階段下載，比如先下載特定時間段的數據，後續不斷更新。
構建數據查詢和可視化函數，用於分析和展示股價變化。比如查詢股價日漲幅超過9.5%或跌幅超過-9.5%的個股數據分布，結合選股策略進行數據查詢和提取。此外，使用20日均線策略，開發數據查詢和可視化函數，對選出的股票進行日K線、20日均線、成交量、買入和賣出信號的可視化分析。
資料庫操作涉及眾多內容，本文著重介紹使用Python與PostgreSQL資料庫的交互方式，逐步搭建個人量化分析資料庫。雖然文中使用的數據量僅為百萬條左右，使用Excel的csv文件讀寫速度較快且直觀，但隨著數據量的增長，建立完善的量化分析系統時，資料庫學習變得尤為重要。重要的是，文中所展示的選股方式和股票代碼僅作為示例應用，不構成任何投資建議。
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