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本人从事领域为量化期权领域皇冠上的明珠真好听可是做起来难度真是滴-------------。从最开始的手动从三大所复制粘贴期权数据到现在爬虫整理数据再之后借助第三方获取数据这个历程真的是无以复加。就想说滴---------------------。 不废话直接上干货。要求复制我代码可以拿过去就直接跑出和我一样的结果出来。如果没有欢迎留言一同克服难关。 首先wind数据源获取数据
#导包
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d
from WindPy import *
from datetime import timedelta
w.start()#获取50数据并保存
_,df_price w.wset(optiondailyquotationstastics,startdate2020-06-01;enddate2020-07-02;exchangesse;windcode510050.SH,usedfTrue)
df_price.to_csv(option_price.csv)
_,df_con w.wset(optioncontractbasicinfo,exchangesse;windcode510050.SH;statusall, usedfTrue)
df_con.to_csv(info.csv)#修改数据并统一
df_price pd.read_csv(option_price.csv, index_col0, parse_dates[date], dtype{option_code:str})
con_col df_con.columns.values
con_col[0] option_code
df_con.columns con_col
df_data pd.merge(df_price, df_con, onoption_code)
df_data.to_csv(50info.csv)然后是tushare数据源
import numpy as np
import pandas as pd
import tushare as ts
ts.set_token(token)
pro ts.pro_api()
import time
df pd.DataFrame()
for i in range(10000000 , 20000000):dfi pro.opt_daily(ts_code str(i).SH)time.sleep(6)df.append(dfi)
df.to_csv(D:/50.csv)保存数据 本人使用的是SQL_Server,不知道就用这个代码
from sqlalchemy import create_engine
from scipy.interpolate import interp1d
import pymssql
#连接数据库
conn pymssql.connect(host .,user sa,password test,database pos,charset utf8 )
#pos:数据库名称
engine create_engine(mssqlpymssql://sa:test127.0.0.1/pos)
#插入数据库
data.to_sql(db_name,engine,indexFalse,if_existsappend)
#append:后面添加 #replace 覆盖
#调用数据,本人习惯全部调用后再进行数据处理
dfpd.read_sql(select * from pos ,engine)
print(df)使用MongoDB
from pymongo import MongoClient
import pandas as pd
client MongoClient(host .,port 27017)#获取数据库
test_db client[db]
#查看库下所有的表格
print(test_db.collection_names(include_system_collctionsFalse))
#获取表格
collection test_db[sheet]
collection.insert_many(df)
#获取数据并保存到本地
s pd.DataFrame(list(collection.find()))
s.to_csv(s.csv)
