量化交易将股票数据存入数据库

㈠ 如何实时写股票数据进数据库

既然你自己设计了一个数据库，现在是每天收盘后，从同花顺软件里导出EXCEL，再导入数据库，来进行分析。那么你想及时查看开盘数据，那就用同样的技术，从同花顺软件里导出EXCEL，再导入数据库进行分析好了，向你学习！

㈡ 股票量化交易是什么意思

股票量化交易，就是将股票市场所有的股票信息，比如股票的涨跌历史数据，成交量历史数据，股票的基本面历史数据，指数涨跌历史数据等等全部输入计算机，进行大数据分析，之后根据大数据选择出炒股成功率最高的方案，并设计成计算机自动操盘模式，称为量化交易。

量化交易
所谓量化交易，是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，同时利用计算机技术从庞大的历史数据中海选出能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
量化选股就是利用数量化的方法选择股票组合，期望该股票组合能够获得超越基准收益率的投资行为，研究表明，板块、行业轮动在机构投资者的交易中最为获利的盈利模式是基于行业层面进行周期性和防御性的轮动配置，这也是机构投资者最普遍采用的策略。此外，周期性股票在扩张性货币政策时期表现较好，而在紧缩环境下则支持非周期性行业。行业收益差在扩张性政策和紧缩性政策下具有显着的差异。

量化交易潜在风险
1、历史数据的完整性。行情数据不完整可能导致模型与行情数据不匹配。行情数据自身风格转换，也可能导致模型失败，如交易流动性，价格波动幅度，价格波动频率等，而这一点是量化交易难以克服的。
2、模型设计中没有考虑仓位和资金配置，没有安全的风险评估和预防措施，可能导致资金、仓位和模型的不匹配，而发生爆仓现象。
3、网络中断，硬件故障也可能对量化交易产生影响。
4、同质模型产生竞争交易现象导致的风险。
5、单一投资品种导致的不可预测风险。

㈢ 如何将股票数据保存为文本文件。

我用的是“通达信”行情软件。

按以下方法：

1、登录行情软件；
2、软件顶部的“系统”-->“数据导出”；
3、弹出的窗口有3种文件格式选择：txt、excel和图形。
4、选择你需要的格式，以及保存位置。
5、窗口里面的“高级导出”有更多选择。

或者，你可以去雅虎财经看看，输入股票代码后，好像也有数据下载的。记得有excel和txt2种格式。太久没用了，你去看看就很容易上手的。

㈣ 股市行情数据导入数据库

股市小群刚刚建立 希望有兴趣的朋友一起加入来讨论
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㈤ 如何把股票的即时行情的数据添加到数据库里

股票行情是什么格式的数据？

㈥ 如何让股票行情跟数据库相连实现同步,给个大概方向就行了.

如果股票行情是从网络下载的，那么把下载的数据更新到数据库就行了

㈦ 用于量化投资策略（最高日频率）研究的金融数据库，用 MySQL 是否足够有哪些可能遇到的瓶颈

如果你正在做高频数据，SQL绝对不是一个解决方案，搜索数据会让你等死 。至于如何解决，可以开研讨会。提到的主题是每日最高频率的数据，但它是否足以在这里分成两部分进行讨论。

一个简单的语句数据有大量的头，没有复杂的数据语句，少量的必须是最好的，而不是最坏的，取决于个别情况和能力，当上述不能解决时，在前面分割表时，表结构优化就是解决方案。但同样的事情是牺牲硬盘空间和时间。当你得到相同的，你会失去相同的。此外，如果上述你不满意。你需要使用内存数据库的解决方案，因为根据我的经验，数据库不能减少到第二级和下面，如果你想做一些战略的回溯测试或优化工作，或者一些高频率的交易在实战中，那么数据库必须能够满足你的要求。最后，这是一个主观因素，是不够的。还需要结合你自己的情况和要求来看待。当然，提高你的能力是最重要的，是所有方面的技能。

㈧ 如何把股票数据导入数据库

先从菜单栏里找到数据导出（保存），导出为EXCEL,然后打开统计软件或数据库，再找到文件（数据）导入，把EXCEL导入。
一般都是这个方法，不同的软件有一定差异。

㈨ 量化投资者是如何获取实时行情数据的呢

基本都是自己封装CTP接口，程序端实现多账户、多策略的行情信号接收和委托提交/回报处理。也可以用 QuantBox/QuantBox_XAPI · GitHub 这样的封装的比较好、多接口统一API的项目直接整合到程序化平台的项目中使用。

通过程序接口用证券、期货账号登录后订阅品种的行情，证券、商品期货、股指期货、期权（全真模拟，9号就有实盘行情）都可以接收交易所的快照数据（例如商品、股指都是500ms一个快照，数据结构也比较完整）。然后交易平台可以把行情数据广播给各个策略程序，程序根据量化策略的逻辑判断是否下单？挂单的方式如何？挂单失败是否追单？如何追单？

策略程序判断要下单，则提交指令到程序化交易平台，平台把各个帐号各个品种中策略的逻辑持仓汇总为实际持仓，然后通过接口提交委托，并且处理委托回报。

行情数据一方面广播给策略程序，一方面自己存数据库，存下来的数据通过完整性检测后，可以自己合成低频率的数据，如 1分钟、30分钟、1小时、日度等等，这些数据会被用于策略回测，也可以用于市场微观结构的观察和研究，例如可以通过优化挂单方式来降低交易滑点。

Matlab可以做一些回测，实盘可能是比较不易用的。一般可以用C++, Java, C#来利用CTP程序化交易接口实现实盘平台，策略研究推荐用R做数据分析、统计、处理、可视化、策略分析、自动报告，用Rcpp（R调用C++）或者直接C++实现高性能回测，用单机并行或集群实现批量回测。

㈩ 如何获取股票数据与历史数据以数据库方式存储的

股票历史数据查询有个很不错的网页工具可以推荐，地址是http://tool.cnfunny.cn/#/打开就可以直接使用，还可以大批量下载，方便省事！