量化研究--上线完成强大的金融数据库3.0系统

文章声明:本内容为个人的业余研究,和任何单位,机构没有关系,文章出现的股票代码,全部只是测试例子,不做投资参考,投资有风险,代码学习使用,不做商业用途,

2个月一个人开发,上万行代码,终于把我自己的数据库开发完成,上线使用,使用还是非常的方便的

服务器后端的开发,前端,后端,数据维护我一个人开发

教程直接进入我的量化网页看就可以,我上线了很多量化视频,我自己录的

点击数据库教程里面有详细的使用文档

数据还是非常全的

我录制了视频直接看就可以,后面的还在录

简单的使用教程比如读取问财数据

复制代码
from xms_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data
api=xms_quant_trader_data(
    url='http://14.103.193.242',
    port='8080',
    password='test'
    )
df=api.get_wencai_data(query='热门股票涨停强度')
df=api.data_to_pandas(df)
print(df)

比如读取高频实时数据​​​​​​​

复制代码
from xms_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data
api=xms_quant_trader_data(
    url='http://14.103.193.242',
    port='8080',
    password='test'
)
tick=api.get_full_tick(stock='000001.SZ')
print(tick['000001.SZ'])

比如读取股票的行情数据​​​​​​​

复制代码
from xms_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data
api=xms_quant_trader_data(
    url='http://14.103.193.242',
    port='8080',
    password='test'
)
stock='600111.SH'
start_date='20250101'
end_date='20251205'
df=api.get_market_data_ex(stock_code=stock,
                        period='1d',
                        start_time=start_date,
                        end_time=end_date,count=-1)
df=api.data_to_pandas(df)
df['time']=df['time'].apply(lambda x: api.conv_time(x))
df['time']=df['time'].apply(lambda x: str(x)[:8])
print(df)

比如读取etf行情数据​​​​​​​

复制代码
from xms_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data
api=xms_quant_trader_data(
    url='http://14.103.193.242',
    port='8080',
    password='test')
stock_code='159206.SZ'
start_date='20200101'
end_date='20251205'
count=-1
period='1d'
df=api.get_market_data_ex(
    stock_code=stock_code,
    start_time=start_date,
    end_time=end_date,
    count=-1,
    period=period,
)
df=api.data_to_pandas(df)
df['time']=df['time'].apply(lambda x: api.conv_time(x))
df['time']=df['time'].apply(lambda x:str(x)[:8])
print(df)

比如读取可转债的行情数据

复制代码
from xms_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data
api=xms_quant_trader_data( 
    url='http://14.103.193.242',
    port='8080',
    password='test')
stock_code='123118.SZ'
start_date='20200101'
end_date='20251205'
count=-1
period='1d'
df=api.get_market_data_ex(
    stock_code=stock_code,
    start_time=start_date,
    end_time=end_date,
    count=-1,
    period=period
)
df=api.data_to_pandas(df)
df['time']=df['time'].apply(lambda x:api.conv_time(x))
df['time']=df['time'].apply(lambda x:str(x)[:8])
print(df)
相关推荐
甲维斯11 分钟前
最佳work模型sonnet5来了,直接就能用!
人工智能
IT_陈寒33 分钟前
React hooks 闭包陷阱把我的状态吃掉了,原来问题出在这里
前端·人工智能·后端
金銀銅鐵11 小时前
[Python] 基于欧几里得算法,实现分数约分计算器
python·数学
冬奇Lab13 小时前
Workflow 系列(03):状态管理——持久化、幂等性与版本绑定
人工智能·工作流引擎
Lyn_Li13 小时前
Kaggle Top 5 | 198只股票、200条数据的金融预测——BattleFin高分方案从零复现
python·kaggle·比赛复盘·金融预测
冬奇Lab13 小时前
每日一个开源项目(第146篇):openpilot - 开源自动驾驶辅助系统,曾在 Consumer Reports 评测中超过特斯拉 Autopilot
人工智能·开源·自动驾驶
吴佳浩14 小时前
AI 工程师知识地图:模型格式、框架、部署工具一次讲明白
人工智能·aigc·ai编程
IT_陈寒15 小时前
Java的Date类又坑了我一次,改用时间戳真香
前端·人工智能·后端