今天给各位分享怎么做股票数据库的知识,其中也会对股票交易数据库设计进行解释,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在开始吧!
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import tushare as ts
from sqlalchemy import create_engine
code_list = []
#数据库链接参数
host = '10.0.0.5'
port = 3306
user = 'root'
password = 'qweqwe'
database = 'stock'
charset = "utf8"
table = "stock_data"
# create table stock_data(id int auto_increment,code int(6) zerofill,date date not null,open decimal(10,2) not null,high decimal(10,2) not null,close decimal(10,2) not null,low decimal(10,2) not null,volume decimal(10,2),turnover decimal(10,2),primary key (id),index(code),index(date),index(open),index(high),index(close),index(low));
def get_data (code):
df = ts.get_hist_data(code)
data = df.iloc[::-1, [0, 1, 2, 3, 4, 13]]
data["code"] = code
return data
def save_data_to_mysql (data,user = 'root',password = 'qweqwe',database = 'stock',charset = "utf8",table = "stock_data"):
engine = create_engine('mysql://' + user + ':' + password + '@' + host + '/' + database + '?charset=' + charset)
data.to_sql(table, engine, if_exists='append')
return
for code in code_list:
try:
data = get_data(code)
save_data_to_mysql(data)
print str(code) + "导入mysql成功"
except:
print str(code) + "获取数据失败"
1、实时的股票数据库是不需要个人去建立,直接打开股票交易软件即可查看所有的股票数据。或者打开相关的证券网站、财经网站都可以查看实时的股价变动情况。
2、数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库,它产生于距今六十多年前,随着信息技术和市场的发展,特别是二十世纪九十年代以后,数据管理不再仅仅是存储和管理数据,而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型,从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。
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!
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。
怎么做股票数据库的介绍就聊到这里吧,感谢你花时间阅读本站内容,更多关于股票交易数据库设计、怎么做股票数据库的信息别忘了在本站进行查找喔。
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