股票量化交易初探一
最近学习自动化，摆平了后台发布商品的功能回归测试，基本达到目的。本打算深入下去，多完成高频的回归测试case的，不过鉴于都是元素获取及流程方面的，无法精进技术，作罢。转移注意力到股票交易上来，一来自己一直有一个幻想（如能实现便说是梦想），可以用程序提高交易的成功率，二来通过实现的过程，挖坑爬坑，技术会得到提升。
本研究的主要目标：基于python实现，跑通主要流程（环境搭建、股票数据获取与组织管理、数据分析）。
这里在人肉爬网，http://blog.csdn.net/linluyisb/article/category/5915873
受上文启发，发现：
http://tushare.org/donate.html
https://www.joinquant.com/api#python%E5%BA%93 在线提供分析服务，拥有丰富的api和丰富的回测功能及数据优势。如果不是边学边玩的目的，这个真是个天堂一样的存在。
环境搭建
操作系统：ubuntu 16.04 LTS_X64
数据获取：tushare，安装参考，http://tushare.org/index.html#id4
数据存储：mysql5.6，安装略。
数据分析待定，可以参考joinquant专业引用的库
其他：ANACONDA
获得交易数据
利用tushare简明扼要的api获取数据：
import tushare
from pandas import DataFrame
# print(tushare.__version__)
df = DataFrame()
df = tushare.get_hist_data('002405', start='2017-03-01')
print(df)
结果：
open high close low volume price_change p_change \
date
2017-03-14 20.90 21.40 20.08 20.07 394190.38 0.08 0.40
2017-03-13 19.52 20.15 20.00 19.25 233964.88 0.55 2.83
2017-03-10 19.94 20.06 19.45 19.41 153553.66 -0.33 -1.67
2017-03-09 19.72 19.99 19.78 19.63 163415.09 0.00 0.00
2017-03-08 20.10 20.22 19.78 19.69 242510.16 -0.37 -1.84
2017-03-07 19.38 20.34 20.15 19.19 425716.16 0.77 3.97
2017-03-06 18.83 19.45 19.38 18.75 274078.38 0.57 3.03
2017-03-03 18.46 18.88 18.81 18.22 144946.69 0.31 1.68
2017-03-02 18.73 18.80 18.50 18.50 80458.09 -0.22 -1.18
2017-03-01 18.75 18.92 18.72 18.70 100596.63 0.00 0.00
ma5 ma10 ma20 v_ma5 v_ma10 v_ma20 turnover
date
2017-03-14 19.818 19.465 18.963 237526.83 221343.01 164560.93 3.91
2017-03-13 19.832 19.329 18.894 243831.99 189132.66 149890.31 2.32
2017-03-10 19.708 19.196 18.829 251854.69 176085.70 142303.71 1.52
2017-03-09 19.580 19.141 18.790 250133.30 177123.86 139030.05 1.62
2017-03-08 19.324 19.023 18.746 233541.90 170703.27 135646.79 2.40
2017-03-07 19.112 18.898 18.693 205159.19 155881.86 127002.56 4.22
2017-03-06 18.826 18.730 18.616 134433.32 124987.00 109150.55 2.72
2017-03-03 18.684 18.605 18.590 100316.72 107435.64 99639.67 1.44
2017-03-02 18.702 18.532 18.589 104114.43 102430.75 96675.98 0.80
2017-03-01 18.722 18.509 18.564 107864.64 103520.65 92654.13 1.00 其api中非常详细的说明了每一列的具体含义。如下所示：
def get_hist_data(code=None, start=None, end=None,
ktype='D', retry_count=3,
pause=0.001):
"""
获取个股历史交易记录
Parameters
------
code:string
股票代码 e.g. 600848
start:string
开始日期 format：YYYY-MM-DD 为空时取到API所提供的最早日期数据
end:string
结束日期 format：YYYY-MM-DD 为空时取到最近一个交易日数据
ktype：string
数据类型，D=日k线 W=周 M=月 5=5分钟 15=15分钟 30=30分钟 60=60分钟，默认为D
retry_count : int, 默认 3
如遇网络等问题重复执行的次数
pause : int, 默认 0
重复请求数据过程中暂停的秒数，防止请求间隔时间太短出现的问题
return
-------
DataFrame
属性:日期 ，开盘价， 最高价， 收盘价， 最低价， 成交量， 价格变动 ，涨跌幅，5日均价，10日均价，20日均价，5日均量，10日均量，20日均量，换手率
"""获取的数据结构是DateFrame。
那么我选择k线的api作为本次实验的数据对象。通过本人整理，到目前2017年3月为止所有的股票代码，当然还包含写入数据库的代码：
shares=['浦发银行(600000)','邯郸钢铁(600001)','齐鲁石化(600002)','ST东北高(600003)','白云机场(600004)','武钢股份(600005)','东风汽车(600006)','中国国贸(600007)','首创股份(600008)','上海机场(600009)','包钢股份(600010)','华能国际(600011)','皖通高速(600012)','华夏银行(600015)','民生银行(600016)','日照港(600017)','上港集团(600018)','宝钢股份(600019)','中原高速(600020)','上海电力(600021)','山东钢铁(600022)','浙能电力(600023)','中远海能(600026)','华电国际(600027)','中国石化(600028)','南方航空(600029)','中信证券(600030)','三一重工(600031)','福建高速(600033)','楚天高速(600035)','招商银行(600036)','歌华有线(600037)','中直股份(600038)','四川路桥(600039)','保利地产(600048)','中国联通(600050)','宁波联合(600051)','浙江广厦(600052)','九鼎投资(600053)','黄山旅游(600054)','万东医疗(600055)','中国医药(600056)','象屿股份(600057)','五矿发展(600058)','古越龙山(600059)','海信电器(600060)','国投安信(600061)','华润双鹤(600062)','皖维高新(600063)','南京高科(600064)','*ST联谊(600065)','宇通客车(600066)','冠城大通(600067)','葛洲坝(600068)','银鸽投资(600069)','浙江富润(600070)','凤凰光学(600071)','中船科技(600072)','上海梅林(600073)',
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def get_share_code(str):
return str[-7:-1]
print(get_share_code('浦发银行(600000)'))
for key in shares:
try:
print("获取：",key)
df = tushare.get_k_data(get_share_code(key), start='2016-01-28',pause=1)
engine = create_engine('mysql://acount:[email protected]:3306/shares?charset=utf8')
df.to_sql('tick_data',engine,if_exists='append')
print("完成：", key)
except:
print(key,"获取数据失败")今天就写到这里，睡觉！