【百变ai秀】python 炒股实战

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本文主要介绍三部分：数据采集，数据预处理，利用SVM算法进行建模。

作为一个新手，你需要以下3个步骤： 1、用户注册 > 2、获取token > 3、调取数据

数据内容：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的金融大数据平台，为各类金融投资和研究人员提供适用的数据和工具。

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>> 1、数据采集 <<

我们进行本地化计算，首先要做的，就是将所需的基础数据采集到本地数据库里，本篇的示例源码采用的数据库是MySQL5.5，数据源是xxx pro接口。

我们现在要取一批特定股票的日线行情，部分代码如下：

# 设置xxxxx pro的token并获取连接
# 公众号：信息技术智库
ts.set_token('xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx')
pro = ts.pro_api()
# 设定获取日线行情的初始日期和终止日期，其中终止日期设定为昨天。
start_dt = '20100101'
time_temp = datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=1)
end_dt = time_temp.strftime('%Y%m%d')
# 建立数据库连接,剔除已入库的部分
db = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', passwd='admin', db='stock', charset='utf8')
cursor = db.cursor()
# 设定需要获取数据的股票池
stock_pool = ['603912.SH','300666.SZ','300618.SZ','002049.SZ','300672.SZ']
total = len(stock_pool)
# 循环获取单个股票的日线行情
for i in range(len(stock_pool)):
    try:
        df = pro.daily(ts_code=stock_pool[i], start_date=start_dt, end_date=end_dt)
        # 打印进度
        print('Seq: ' + str(i+1) + ' of ' + str(total) + '   Code: ' + str(stock_pool[i]))

上述代码的注释部分已将每行代码的功能解释清楚了，实际上数据采集的程序主要设置三个参数：获取行情的初始日期，终止日期，以及股票代码池。

当我们获取数据后，就要往本地数据库进行写入（存储）操作了，本篇代码用的是SQL语言，需提前在数据库内建好相应的表，表配置和表结构如下：

库名：stock       表名：stock_all