⑴ 怎样遍历任意股票历史数据要求使用循环。
下载个大智慧就可以了啊
⑵ python编程这门科目是用来编写股票指标和选股器的吗
python是一门语言补丁，最大的优势在于拥有众多的包，很多事情都可以做。而在数据分析领域提供了pandas，numpy，matplotlib等进行数据可视化，用于股票，自然也是可以的
⑶ 学好Python可以做什么兼职
1. 爬虫开发：掌握Python的Web爬虫技术，能够进行数据抓取。除了基础的Python知识，还需要了解网络请求、HTML解析、数据存储等技能。可以提供数据抓取服务，比如为金融机构抓取财经新闻、舆情数据等。这项兼职每月可以带来3-5千的收入，需要投资云主机，成本大约200-300元。
2. 量化交易：使用Python进行量化交易，可以通过数据分析挖掘投资机会。量化交易涉及模型构建、选股、时机选择和资金管理。对于追求稳定收益的投资者，可以考虑在加密货币市场中进行交易。
3. 程序代写或外包：在电商平台提供程序代写服务，如开发LAMP架构的管理系统。这类服务通常价格不高，但可以作为兼职赚取一些额外收入。注意，应避免代写论文等涉及学术不端的活动。
Python学习路线图：（此处应该是一张Python学习路线图，但由于文本格式限制，无法展示）
⑷ 【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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