Python作為一門高ji語言是很好用的，語法簡單，通俗易懂，非chang容易上手，豐富的第三方庫支持使得開發(fā)速度快，相對于其他編程語言來說，初學者入門并不困難。它只是一門語言工具，zui終還是要將這門工具應用到一個領域中。Python的存在就是為了幫助我們快速解決實際問題,對于使用Python進行股票的金融數(shù)據(jù)量化分析是如何做的呢？接下來一起來看看吧！

量化交易屬于人工智能的一個應用分支，它利用計算機強大運算能力，用數(shù)學模型來模仿人的思維作出決策，通過數(shù)據(jù)建模、統(tǒng)計學分析、程序設計等工具從股票、債券、期貨的歷史數(shù)據(jù)分析中得到大概率下獲利的交易策略。

一、股票基礎知識及漲跌邏輯

股票是股份公司發(fā)行的所有權(quán)憑證，是股份公司為籌集資金而發(fā)行給各個股東作為持股憑證并借以取得股息和紅利的一種有價證券。每股股票都代表股東對企業(yè)擁有一個基本單位的所有權(quán)。

股票發(fā)行是在一級市場進行的，投資者買賣交易的是二級市場，也稱股票交易市場，它是投資者之間買賣已發(fā)行股票的場所。二級市場為股票創(chuàng)造流動性，能夠迅速脫手換取現(xiàn)值。因為能賺錢，所以這也是投資者熱衷于分析股票漲跌的原因。

關(guān)于股票漲跌的因素，其實驅(qū)動股票漲跌的因素無外乎這五個方面：公司自身的發(fā)展、市場估值變化、宏觀經(jīng)濟前景、行業(yè)發(fā)展環(huán)境、政治上的變化。

Python

二、如何用Python獲取股票數(shù)據(jù)

既然是金融數(shù)據(jù)的分析，那么*步獲取數(shù)據(jù)很重要。目前，獲取股票數(shù)據(jù)的渠道有很多，而且基本上是免費的。獲取到大量的股票數(shù)據(jù)，可以用數(shù)據(jù)庫來高效地管理。目前流行的數(shù)據(jù)庫有很多，關(guān)于數(shù)據(jù)庫的選型通常取決于性能、數(shù)據(jù)完整性以及應用方面的需求。

如果我們僅僅是用于本地的數(shù)據(jù)管理，無需多用戶訪問，數(shù)據(jù)容量小于2T，無需海量數(shù)據(jù)處理，關(guān)鍵是要求移植方便、使用簡單、處理迅速的話， SQLite確實是個很不錯的選擇。

Python 2.5.x 以上版本默認內(nèi)置SQLite3，無需單獨安裝和配置，直接使用就行。建立了本地SQLite數(shù)據(jù)庫，可以進一步查詢和操作。比如查詢股價日漲幅超過5%的個股在19年1月至2月的分布。如下所示：

除了獲取行情數(shù)據(jù)，我們也需要尋找宏觀經(jīng)濟、行業(yè)、公司相關(guān)的信息，這些信息是驅(qū)動股票漲跌的因素。關(guān)于這些信息，我們可以通過爬蟲的方式去各大網(wǎng)站和論壇獲取。