怎么建立自己的股票数据

Ⅰ 怎么做实时的股票数据库

如果主站提供有相关的接口的话,可以调主站的接口.如果主站不提供相关接口.那就不不断抓取.获取最新的信息了.

Ⅱ 【手把手教你】搭建自己的量化分析数据库

量化交易的分析根基在于数据，包括股票历史交易数据、上市公司基本面数据、宏观和行业数据等。面对信息流量的持续增长，掌握如何获取、查询和处理数据信息变得不可或缺。对于涉足量化交易的个体而言，对数据库操作的掌握更是基本技能。目前，MySQL、Postgresql、Mongodb、SQLite等开源数据库因其高使用量和受欢迎程度，位列2018-2019年DB-Engines排行榜前十。这几个数据库各有特点和适用场景。本文以Python操作Postgresql数据库为例，借助psycopg2和sqlalchemy实现与pandas dataframe的交互，一步步构建个人量化分析数据库。

首先，安装PostgreSQL。通过其官网下载适合操作系统的版本，按照默认设置完成安装。安装完成后，可以在安装目录中找到pgAdmin4，这是一个图形化工具，用于查看和管理PostgreSQL数据库，其最新版为Web应用程序。

接着，利用Python安装psycopg2和sqlalchemy库。psycopg2是连接PostgreSQL数据库的接口，sqlalchemy则适用于多种数据库，特别是与pandas dataframe的交互更为便捷。通过pip安装这两个库即可。

实践操作中，使用tushare获取股票行情数据并保存至本地PostgreSQL数据库。通过psycopg2和sqlalchemy接口，实现数据的存储和管理。由于数据量庞大，通常分阶段下载，比如先下载特定时间段的数据，后续不断更新。

构建数据查询和可视化函数，用于分析和展示股价变化。比如查询股价日涨幅超过9.5%或跌幅超过-9.5%的个股数据分布，结合选股策略进行数据查询和提取。此外，使用20日均线策略，开发数据查询和可视化函数，对选出的股票进行日K线、20日均线、成交量、买入和卖出信号的可视化分析。

数据库操作涉及众多内容，本文着重介绍使用Python与PostgreSQL数据库的交互方式，逐步搭建个人量化分析数据库。虽然文中使用的数据量仅为百万条左右，使用Excel的csv文件读写速度较快且直观，但随着数据量的增长，建立完善的量化分析系统时，数据库学习变得尤为重要。重要的是，文中所展示的选股方式和股票代码仅作为示例应用，不构成任何投资建议。

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Ⅲ 建立股票模型需要什么

建立股票模型需要：数据、算法和技术工具。

详细解释如下：

数据是建立股票模型的基础。为了构建一个有效的股票模型，需要大量的历史股票数据，包括股票价格、交易量、公司业绩、行业指数、宏观经济数据等。这些数据为模型提供了训练和验证所需的信息，帮助分析股票价格的走势和影响因素。

算法是股票模型的核心。这些算法基于统计和机器学习理论，用来分析和预测股票市场的动态。例如，技术分析师常使用的相对强弱指数、移动平均线等，都是基于一定的算法来预测股票价格的变动趋势。此外，更复杂的机器学习算法，如深度学习，也被应用于捕捉更复杂的非线性模式和预测未来的股票价格。

技术工具则是建立股票模型的辅助手段。为了处理和分析大量的数据，以及实现各种算法，需要借助专业的软件和工具。这些工具包括但不限于Python、R等编程语言和相关的数据分析库，以及专门用于金融数据分析的软件平台。这些工具能帮助投资者更有效地进行数据分析、模型构建和策略回测。

综上所述，建立股票模型是一个复杂的过程，需要充分的数据支持、科学的算法以及高效的技术工具。通过这些要素的结合，可以构建出更加准确和有效的股票模型，为投资者提供有价值的参考。

Ⅳ 如何制作一个实时统计股票的excel，求高手指点

• 打开excel软件，第一行输入名称，然后进行合并居中。

  第二行输入下图图例中各项数值的名称。

  至此准备工作已基本完成。

  

Ⅳ 如何在excel表格里建立股票价格的动态链接

方法与步骤如下：
1、首先查找股票价格表的地址。
2、打开EXCEL表将光标置于A1,选“数据/导入外部数据/新建veb查询”，在地址栏输入股票价格表地址，“转到”，单击价格表旁黄色向右箭头，单击“导入”，即可将价格表导入EXCEL表。
3、将EXCEL表起名，保存。
4、光标放在新导入表格中，在“数据/导入外部数据/数据区域属性/数据控件”中，勾选“打开工作簿时自动刷新/确定”。
5、再在目录打开保存过的EXCEL表，点击“启用自动刷新”按钮，即可根据网上最新的股票数据予以刷新。
6、进一步建立自己股票查询表，用VLOOKUP函数根据股票代码将自己的股票信息导入到查询表中，并设置收益计算等项目。