基于成交量的股票数据分析系统详细文档+全部资料+高分项目.zip

# 基于成交量的股票数据分析系统 ## Quant On Volume `Github`: [https://github.com/CatsJuice/quant-on-volume](https://github.com/CatsJuice/quant-on-volume) - [1. 数据获取](#1-数据获取) - [1.1. 实验环境搭建](#11-实验环境搭建) - [1.2. 抓取数据](#12-抓取数据) - [1.2.1. 新浪财经](#121-新浪财经) - [1.2.1.1. 抓取所有股票代码](#1211-抓取所有股票代码) - [1.2.1.2. 抓取日线数据](#1212-抓取日线数据) - [1.2.2. 网易财经](#122-网易财经) - [1.2.2.1 获取所有股票代码](#1221-获取所有股票代码) - [1.2.2.2. 获取日线数据](#1222-获取日线数据) - [1.2.3. 东方财富](#123-东方财富) - [1.2.3.1. 获取所有股票代码](#1231--获取所有股票代码) - [1.2.3.2. 获取日线数据](#1232--获取日线数据) - [1.2.4. TuShare (挖地兔)](#124-tushare-挖地兔) - [1.2.4.1. 概述](#1241-概述) - [1.2.4.2. 基本使用](#1242-基本使用) - [1.2.5. 其他平台](#125-其他平台) - [1.2.5.1. W.ind](#1251-wind) - [1.2.5.2. 优矿](#1252-优矿) - [1.3. 数据获取总结](#13-数据获取总结) - [1.3.1. 股票代码抓取的总结](#131-股票代码抓取的总结) - [1.3.2. 日线数据抓取总结](#132-日线数据抓取总结) - [1.3.3. 反爬虫策略及解决的总结](#133-反爬虫策略及解决的总结) - [2. 数据清洗（数据预处理）](#2-数据清洗数据预处理) - [2.1. 无效数据处理](#21-无效数据处理) - [2.2. 缺失数据处理](#22-缺失数据处理) - [3. 数据分析](#3-数据分析) - [3.1. 《胡立阳股票投资100招》 由“价量关系”来为个股打分 （一）](#31-胡立阳股票投资100招-由价量关系来为个股打分-一) - [3.1.1. 介绍](#311-介绍) - [3.1.2. 思路分析](#312-思路分析) - [3.1.3. 实现](#313-实现) - [3.1.4. 运行结果](#314-运行结果) - [3.1.5. 结果分析](#315-结果分析) - [3.2. 《胡立阳股票投资100招》 由“价量关系”来为个股打分 （二）](#32-胡立阳股票投资100招-由价量关系来为个股打分-二) - [3.2.1. 思路分析](#321-思路分析) - [3.2.2. 实现](#322-实现) - [3.2.3. 分析结果](#323-分析结果) - [3.3. 主力进出 (ZLJC) (一)](#33-主力进出-zljc-一) - [3.3.1. 概念](#331-概念) - [3.3.2. 思路分析](#332-思路分析) - [3.3.3. 实现](#333-实现) - [3.3.3.1. ZLJC 的计算](#3331-zljc-的计算) - [3.3.3.2. 代码编写](#3332-代码编写) - [3.3.3.3. 结果校验](#3333-结果校验) - [3.4. 主力进出 (ZLJC) (二)](#34-主力进出-zljc-二) - [3.4.1. 前提引入](#341-前提引入) - [3.4.2. 主要问题及分析思路](#342-主要问题及分析思路) - [3.4.3. 代码编写](#343-代码编写) - [3.4.4. 结果分析](#344-结果分析) - [3.5. 综合应用](#35-综合应用) - [3.5.1. 数据准备](#351-数据准备) - [3.5.2. 实现](#352-实现) - [3.5.3. 统计结果分析](#353-统计结果分析) - [4. 优化方案](#4-优化方案) - [4.1. 爬虫性能优化](#41-爬虫性能优化) - [4.2. 数据读取效率优化](#42-数据读取效率优化) - [4.3. 编程模式的优化](#43-编程模式的优化) - [5. 总结](#5-总结) # 1. 数据获取 ## 1.1. 实验环境搭建 系统及使用的语言： > Windows 10 专业版 1903 操作系统版本： 18362.356 > > Python 3.7.3 64-bit 需要额外安装的库： > virtualenv-16.6.0： `pip install virtualenv` > requests-2.22.0： `pip install requests` > > 所依赖的模块：`URLlib3` 在安装 `requests` 时会自动`安装 `尝试切换页面， 查看地址栏 URL 的变化 > BeautifulSoup4-4`.8.`, 未发生改变ip install BeautifulSoup4` > pandas: `pip install pandas` > > 所依赖的模块：`pytz` ,`numpy`, `python-dateutil`, `six`, 在安装 `requests` 时会自动安装 > tqdm-4.36.1: `pip install tqdm` ## 1.2. 抓取数据 > 数据的抓取是构建数据仓库的第一步，首先需要确定数据来源，这个过程通常需要比较各个数据平台，考核数据平台的数据与研究需求的符合程度；具体表现在以下方面： > - 数据的**可靠性** > - 指数据来源是否可靠，有无数据敏感等潜在问题 > - 数据的**完整性** > - 指与需求所需的数据相比是否有所缺失 > - 数据是否齐全 > - 获取的**难易度** > - 抓取过程的实现难度 在本选题中，对数据的需求主要是**成交量**, 而成交量又分为**分时数据**(单位时间为一交易日中的若干分钟)和**分日数据**(单位时间为一个交易日)，分时数据的数据量较为庞大，在这里，主要还是针对分日数据进行研究，由于股市的特殊性， 单一的成交量很难制定出可能有效的策略，所以在研究过程中，依旧需要其他的数据作为辅助，综上所述， 在数据抓取阶段，主要需要抓取的数据是： - 股票代码列表 - 日线数据 ### 1.2.1. 新浪财经 #### 1.2.1.1. 抓取所有股票代码 进入新浪财经官网进行查找， 可以在 ```bash 行情中心首页 > 沪深股市 > 排行 > A股成交额 ``` 找到成交额的排行耪， 这里可以获取到所有沪深A股的股票代码; 链接地址如下： > [http://vip.stock.finance.sina.com.cn/mkt/#stock_hs_amount](http://vip.stock.finance.sina.com.cn/mkt/#stock_hs_amount) **分析页面** 首先可以看到请求的 url 中有 `#` 字符，使用了 `hash` 路由, 初步判断页面使用前端框架加打包工具构建， 数据很可能是异步加载的； 尝试跳转下一页， 页面的 `url` 没有发生变化（并未出现page或相应页码等关键字）, 所以通过调试工具（F12打开开发者工具）, 切换到 网络（`Network`）栏， 只查看 `XHR` ( `XMLHttpRequest` ), 此时在跳转页码时， 会通过 `GET` 请求获取数据， 分析请求的 `url` 如下: ```bash https://vip.stock.finance.sina.com.cn/quotes_service/api/json_v2.php/Market_Center.getHQNodeData?page=3&num=40&sort=amount&asc=0&node=hs_a&symbol=&_s_r_a= ``` 在其中最为关键的数据即是 `page` 的值，而其返回的数据格式为喜闻乐见的 `json`，至此抓取的准备工作全部完毕， 可以进行抓取，在抓取的时候需要注意的是预防因并发过高导致本机 `ip` 被封锁， 关于这一点的预防手段在 作详述； **数据抓取** 在浏览器中直接访问链接可以请求到数据内容， 查看页面编码为 `GBK` ,直接使用 `requests` 模块通过 `GET` 请求页面，初步抓取到数据， 尝试直接使用 `json.loads()` 将字符串转为字典发生错误， 这里对获取的字符串进行分析，其基本格式如下： ```json [ {symbol:"sh600519",code:"600519",name:"贵州茅台",trade:"1178.580", ...}, ... ] ``` 关键在于其格式不符合 `json` 的基本格式， 这种格式在 `JavaScript` 中作为对象可以解析， 但对 `json` 来说是不合法的；尝试使用 `eval()` / `ast.literal_eval()` 来替代 `json`, 同样无法直接解析， 所以需要更改思路， 手动更改字符串的格式， 给字典的键添加双引号， 编写正则替换方法如下： ```py def json_format(self, str): import re str = re.sub(u'{([^{:]*):', u'{"\\1":', str) str = re.sub(u',([^,:{]*):', u',"\\1":', str) str = str.replace(' ', '') return str ``` #### 1.2.1.2. 抓取日线数据 在新浪财经数据中心， 我并没有找到**交易数据**的表格, 要获取某只股票的 `日线` / `分线`的数据只能通过点击某只股票进入其[详情界面](https://finance.sina.com