思路 借助python当中threading模块与Queue模块组合可以方便的实现基于生产者-消费者模型的多线程模型。Jimmy大神的tushare一直是广大python数据分析以及业余量化爱好者喜爱
最近Python大热，就想要分析一下相关的市场需求，看一下Python到底集中在哪些城市，企业对Python工程师的一些需求到底是怎样的，基于此，爬取了国内某招聘平台的相关数据，获取到30000+条相关岗位，下面是一些图表，提供给你做相关的参考。
历史行情数据是做量化投资的基础必用数据。怎么借助ChatGPT来零代码实现批量下载沪深京 A 股历史行情数据呢？
Stock [1]- 终端实时获取股票价格，实时查询股票价格，默认查询了沪指、深指。需要安装requests库，通过调用新浪股票API，实时查询股票价格，支持查询多支股票，通过threading多线程
sina股票实时数据接口eg：http:hq.sinajs.cnlist=sh600389返回gb2312编码的内容：var hq_str_sh600389=江山股份,15.31,15.74,15.68,16.02,15.16,15.68,15.69,4044916,62900903,3350,15.68,9700,15.60,1000,15.57,2384,15.56,2100,15.54,13100,15.69,73100,15.70,1000,15.72,4000,15.74,14200,15.75,2013-01-11,14:14…
春节期间重写了“笑来投资演练程序1.0版”这个程序，可以每个月自动更新几支股票的行情数据。程序的功能不复杂，但是编程新手想实现它仍有相当的困难。为了短时间内完成主要功能，我使用了最熟悉的C#编程语言，
Tushare是一个免费开源的金融数据集，包含股票、基金、期货、债券、外汇、行业大数据，同时包括了数字货币行情等区块链数据的全数据品类。注册地址：https://tushare.pro/register?reg=600134 reg=600134
爬取新闻评论数据并进行情绪识别的目的是为了从网页中抓取用户对新闻事件或话题的评价内容，并从中识别和提取用户的情绪或态度，如积极、消极、中立等。爬取新闻评论数据并进行情绪识别有以下几个优势：
金融领域也是 Python 的重要方向之一，我知道有一些读者就是冲着做量化交易才接触 Python 的。今天给大家分享一个使用 Python 的期货交易API。
近年来，股市并未迎来大牛市，相反，我们正面临着一个熊市，行情相当不佳。尽管股市一在3000点的心理阻力，左右徘徊，但随后又出现了下跌的趋势，让投资者备受挑战。
人工智能必然是大势所趋，而与之相关的Python编程语言的行情也是被一路看好，相应的Python招聘岗位也是越来越多，平均薪资更是其他的岗位无法比较的。
情感分析是一种通过自然语言处理技术来识别、提取和量化文本中的情感倾向的方法。Python在这一领域有着丰富的库和工具，如NLTK、TextBlob和VADER等。本文将介绍如何使用Python进行情感分析，并通过可视化展示结果。
作为投资者，我们常听到的一句话是“不要把鸡蛋放入同一个篮子中”，可见分散投资可以降低风险，但如何选择不同的篮子、每个篮子放多少鸡蛋，便是见仁见智的事情了，量化投资就是解决这些问题的一种工具。
接触CTP也才半年多，一边学习一边摸索，看到各大CTP的QQ群里，也都是在问一些很菜的问题，就简单总结和介绍下，今天主要是基础知识，即CTP程序的基础和开源的Demo版本：
SnowNLP是一个Python库，用于处理中文文本的情感分析、文本分类和关键词提取等自然语言处理任务。它基于概率模型和机器学习算法，具有简单易用的接口和丰富的功能。
你是一个Python编程专家，要完成一个编写Python脚本的任务，具体步骤如下：
vnpy [1] 基于python的开源交易平台开发框架。项目的用户包括：私募基金，证券自营、资管，期货公司，高校的金融研究院系，个人投资者等，机构用户加起来至少20多家。 该项目拥有较为丰富的Py
最近炒股是买什么就跌，一直是亏损哎，哭，作为学过python的人来讲怎么能容忍，之前也炒过股票觉得用阳包阴这样的k线来选出来的股票还不错。于是说做就做，我可以用python来写一个选股的程序。
Python 进行数据分析和价值挖掘是当前炙手可热的技术领域，如何高效地管理大量数据是其中非常关键的环节。数据库是最佳的解决方案之一，目前流行的数据库有Oracle、MySQL、MongoDB、Redis、SQLite……关于数据库的选型通常取决于性能、数据完整性以及应用方面的需求。
最近这一两年，股市欣欣向荣，原来一直无法挣脱3000点魔咒的上证指数，现在一路高歌，踏进了3500点。
概述 和Python计算环境中的tushare包一样，在R中我们使用quantmod包接入第三方数据源，实现自定义量化分析平台的构建。 本文打算以陌陌的股票分析为背景，介绍如何通过quantmod包构
在《零基础学编程021：获取股票实时行情数据》这一节里，我们利用urllib抓取新浪财经中的股票数据，可以取出谷歌股票的开盘价，回顾一下代码： import urllib.request as req with req.urlopen('http://hq.sinajs.cn/list=gb_goog') as f : hq = f.read().decode('GBK') v = hq.split(',') print(v[1]) 但我们很多时候并不需要也不应该从零开始构建一个程
机器学习等方法基本都是数据驱动的，数据获取是开始的第一步，量化交易也不例外，做量化投资的第一步就是如何获取金融数据，这里给大家推荐一款很不错的工具TuShare，并且基于Python语言做一些简单的示例实现。
Tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包。主要实现对股票等金融数据从数据采集、清洗加工 到 数据存储的过程，能够为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据，为他们在数据获取方面极大地减轻工作量，使他们更加专注于策略和模型的研究与实现上。
2020年2月19日，CDF（持续交付基金会） 宣布 Screwdriver 作为 CDF 的第一个孵化项目加入 CDF。
最近股市特别火，正在学/学会Python的读者想尝试一下股市交易或者练练项目，获取数据便必不可少。这不，行哥给大家介绍一个专门获取股市数据的方法，有了数据之后数据分析、机器学习还不赶紧跑起来？毕竟这社会毒打实践课经历一次就少一次
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 随着国内量化金融的高速发展，行情数据所包含的微观交易结构信息越来越受到券商自营团队、资管团队以及各类基金的重视。这些交易团队迫切希望拥有一个与生产环境类似的投研仿真环境，提升研发的效率和质量。 今天，公众号将为大家分享
股市跌宕起伏。7 月初 A 股飙升，股票瞬间成为大家的热门讨论话题，「现在入场还来得及吗？」几乎成为新的问候语。
量化回测，苦于MySQL久矣，特别是进行股票日内因子构建分析或全市场因子测试的时候，每当按下回车时，MySQL就跟丢了魂一样，查询费时，大吞吐量读取也非常耗时。虽然MySQL的优化技巧足够写一本书，但这些都需要交给专业的DB工程师去做，量化打工人没有能力更没有时间倒腾这些。那有没有省时省力，高效存储股票行情数据的解决办法呢。带着这个问题，编辑部简单的搜索了一下，总体分为几个方案：
VNPY仿真柜台的用法快速入门可以参考这篇文章 （来自VNPY知乎官方公众号） https://zhuanlan.zhihu.com/p/166244874
在当今数字化时代，对电影的评价和反馈在很大程度上影响着人们的选择。豆瓣作为一个知名的电影评价平台，汇集了大量用户对电影的评论和评分。本文将介绍如何使用Python编写爬虫来获取豆瓣电影的影评数据，并通过情感分析对评论进行简单的情感评价。
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有时候拿到一个程序接口，需要对其进行扩展，但是又不能修改原来接口的源代码，这时候就需要使用装饰器了。
在Kimi中输入提示词： 你是一个Python编程专家，要完成一个编写Python脚本的任务，具体步骤如下：
Anaconda 是一种Python语言的免费增值开源发行版，用于进行大规模数据处理, 预测分析, 和科学计算, 致力于简化包的管理和部署。 Anaconda使用软件包管理系统Conda进行包管理。[1]
上篇我们统计并演算了沪深300指数历史各季度的涨跌概率和幅度，分析第四季度上涨概率66.67%和平均收益6.89%，位居首位，并结合A股财报周期解释其发生的原因，如需阅读请点击：《择时系列（2）| 指数季节效应》。
之前在某乎上看见一篇关于《为什么很多程序员都建议使用 Linux》的文章，结合我自身关于Linux的使用经验。心血来潮得写了一段关于我在Linux系统部署爬虫程序的心得，希望结识更多的爬虫技术大佬，一起游弋在代码世界中。
量化交易的涵盖范围很大，程序化交易，算法交易，高频交易，自动化交易平台等等都可以算作量化交易。
下面的这篇文章将手把手教大家搭建一个简单的股票舆情分析系统，其中将先通过金融界网站爬取指定股票在一段时间的新闻，然后通过百度情感分析接口，用于评估指定股票的正面和反面新闻的占比，以此确定该股票是处于利好还是利空的状态。
总体来说，我觉得这本书是那种让我能够读的进去的类型，写得风格是属于比较轻松易懂的。而且进入正题也很快，从很简单的代码开始，让我有一种跟着敲一敲代码的冲动。顺便在这里写下笔记，巩固一下知识。
在项目当前目录下：$ python manage.py runserver 浏览器打开127.0.0.1:8000
本文主要介绍如何使用Django批量监控Oracle Job运行情况。首先获取所有数据库信息，然后通过监控视图查看Job执行情况。如果返回值为error，则获取tns名称并写入mailcontent列表中。最后判断mailcontent是否有数据，有的话则报警。通过设置每天凌晨进行一次监控，并重定向所有日志至一个文件。可通过检查该日志文件判断脚本是否正常运行。
操作系统:CentOS 7.3 Python版本 :2.7 Django版本: 1.10.5 操作系统用户:oracle
Click 是用 Python 写的一个第三方模块，用于快速创建命令行。我们知道，Python 内置了一个 Argparse 的标准库用于创建命令行，但使用起来有些繁琐，Click 相比于 Argparse，就好比 requests 相比于 urllib。
在股市里，光是一支股票，其 K 线、形态、指标就已经含有丰富的信息，更何况股市里有大几千支股票，各种信息令人眼花缭乱。普通散户到底如何全盘分析，选出一支潜力股？
在Python程序的执行过程中，难免会出现异常的情况，如果做的是跟用户交互的程序，当用户输入不可接受的内容时，在可预见的范围内，我们当然是希望可以给用户一些提示，而不是原来Python内置异常中的那些提示语句，毕竟那些语句只适合给程序员做调试参考，对用户并没有多大的价值。因此这就需要了解Python的常见异常了。
在《零基础学编程021：获取股票实时行情数据》这一节里，我们学了split()函数，可以将一个字符串切开。假设有一个历史行情字符串，信息包括：股票名称、开盘价、最高价、最低价、收盘价、交易量等，用split() 之后可以方便地取出任何一个价格，例如：v[1]就是开盘价。 hq = "谷歌,843.64,847.24,840.8,845.62,779900" v = hq.split(',') print(v) # 输出结果：['谷歌', '843.64', '847.24', '840.8', '845.
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