量化交易將股票數據存入資料庫

㈠ 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！

㈡ 股票量化交易是什麼意思

股票量化交易，就是將股票市場所有的股票信息，比如股票的漲跌歷史數據，成交量歷史數據，股票的基本面歷史數據，指數漲跌歷史數據等等全部輸入計算機，進行大數據分析，之後根據大數據選擇出炒股成功率最高的方案，並設計成計算機自動操盤模式，稱為量化交易。

量化交易
所謂量化交易，是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，同時利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選出能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
量化選股就是利用數量化的方法選擇股票組合，期望該股票組合能夠獲得超越基準收益率的投資行為，研究表明，板塊、行業輪動在機構投資者的交易中最為獲利的盈利模式是基於行業層面進行周期性和防禦性的輪動配置，這也是機構投資者最普遍採用的策略。此外，周期性股票在擴張性貨幣政策時期表現較好，而在緊縮環境下則支持非周期性行業。行業收益差在擴張性政策和緊縮性政策下具有顯著的差異。

量化交易潛在風險
1、歷史數據的完整性。行情數據不完整可能導致模型與行情數據不匹配。行情數據自身風格轉換，也可能導致模型失敗，如交易流動性，價格波動幅度，價格波動頻率等，而這一點是量化交易難以克服的。
2、模型設計中沒有考慮倉位和資金配置，沒有安全的風險評估和預防措施，可能導致資金、倉位和模型的不匹配，而發生爆倉現象。
3、網路中斷，硬體故障也可能對量化交易產生影響。
4、同質模型產生競爭交易現象導致的風險。
5、單一投資品種導致的不可預測風險。

㈢ 如何將股票數據保存為文本文件。

我用的是「通達信」行情軟體。

按以下方法：

1、登錄行情軟體；
2、軟體頂部的「系統」-->「數據導出」；
3、彈出的窗口有3種文件格式選擇：txt、excel和圖形。
4、選擇你需要的格式，以及保存位置。
5、窗口裡面的「高級導出」有更多選擇。

或者，你可以去雅虎財經看看，輸入股票代碼後，好像也有數據下載的。記得有excel和txt2種格式。太久沒用了，你去看看就很容易上手的。

㈣ 股市行情數據導入資料庫

股市小群剛剛建立 希望有興趣的朋友一起加入來討論
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㈤ 如何把股票的即時行情的數據添加到資料庫里

股票行情是什麼格式的數據？

㈥ 如何讓股票行情跟資料庫相連實現同步,給個大概方向就行了.

如果股票行情是從網路下載的，那麼把下載的數據更新到資料庫就行了

㈦ 用於量化投資策略（最高日頻率）研究的金融資料庫，用 MySQL 是否足夠有哪些可能遇到的瓶頸

如果你正在做高頻數據，SQL絕對不是一個解決方案，搜索數據會讓你等死 。至於如何解決，可以開研討會。提到的主題是每日最高頻率的數據，但它是否足以在這里分成兩部分進行討論。

一個簡單的語句數據有大量的頭，沒有復雜的數據語句，少量的必須是最好的，而不是最壞的，取決於個別情況和能力，當上述不能解決時，在前面分割表時，表結構優化就是解決方案。但同樣的事情是犧牲硬碟空間和時間。當你得到相同的，你會失去相同的。此外，如果上述你不滿意。你需要使用內存資料庫的解決方案，因為根據我的經驗，資料庫不能減少到第二級和下面，如果你想做一些戰略的回溯測試或優化工作，或者一些高頻率的交易在實戰中，那麼資料庫必須能夠滿足你的要求。最後，這是一個主觀因素，是不夠的。還需要結合你自己的情況和要求來看待。當然，提高你的能力是最重要的，是所有方面的技能。

㈧ 如何把股票數據導入資料庫

先從菜單欄里找到數據導出（保存），導出為EXCEL,然後打開統計軟體或資料庫，再找到文件（數據）導入，把EXCEL導入。
一般都是這個方法，不同的軟體有一定差異。

㈨ 量化投資者是如何獲取實時行情數據的呢

基本都是自己封裝CTP介面，程序端實現多賬戶、多策略的行情信號接收和委託提交/回報處理。也可以用 QuantBox/QuantBox_XAPI · GitHub 這樣的封裝的比較好、多介面統一API的項目直接整合到程序化平台的項目中使用。

通過程序介面用證券、期貨賬號登錄後訂閱品種的行情，證券、商品期貨、股指期貨、期權（全真模擬，9號就有實盤行情）都可以接收交易所的快照數據（例如商品、股指都是500ms一個快照，數據結構也比較完整）。然後交易平台可以把行情數據廣播給各個策略程序，程序根據量化策略的邏輯判斷是否下單？掛單的方式如何？掛單失敗是否追單？如何追單？

策略程序判斷要下單，則提交指令到程序化交易平台，平台把各個帳號各個品種中策略的邏輯持倉匯總為實際持倉，然後通過介面提交委託，並且處理委託回報。

行情數據一方面廣播給策略程序，一方面自己存資料庫，存下來的數據通過完整性檢測後，可以自己合成低頻率的數據，如 1分鍾、30分鍾、1小時、日度等等，這些數據會被用於策略回測，也可以用於市場微觀結構的觀察和研究，例如可以通過優化掛單方式來降低交易滑點。

Matlab可以做一些回測，實盤可能是比較不易用的。一般可以用C++, Java, C#來利用CTP程序化交易介面實現實盤平台，策略研究推薦用R做數據分析、統計、處理、可視化、策略分析、自動報告，用Rcpp（R調用C++）或者直接C++實現高性能回測，用單機並行或集群實現批量回測。

㈩ 如何獲取股票數據與歷史數據以資料庫方式存儲的

股票歷史數據查詢有個很不錯的網頁工具可以推薦，地址是http://tool.cnfunny.cn/#/打開就可以直接使用，還可以大批量下載，方便省事！