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第三方API（jqdatasdk）获取实时行情数据
这里介绍使用使用JQData的jqdatasdk获取实时行情数据，并实时存入数据库中（mongodb和myslq）。 JQData是聚宽数据团队专门为金融机构、学术团体和量化研究者们提供的本地量化金融数据服务。使用JQData，可快速查看和计算金融数据，无障碍解决本地、Web、金融终端调用数据的需求。 JQDa【聚宽本地数据JQData】【转载】JQData | 股市估值分析，带你穿越资本市场迷雾
JQData | 股市估值分析，带你穿越资本市场迷雾 投资最重要的事 -- 估值 投资最重要的是什么？答：判断“胖瘦”的能力。 巴菲特：对面过来一个200斤的人，你不需要一台体重秤，也该知道他是胖子。要想做好投资，你该知道自己心仪的标的到底是贵还是便宜。 在资本市场，判断“胖瘦”的能力，我们也【聚宽本地数据JQData】【转载】深度学习和缠论应用，JQData应用
首先转发几条深度学习的链接： 基于Keras深度学习LSTM模型 预测黄金主力收盘价TensorFlow 学习之循环神经网络（RNN) 前言这篇文章基于深度学习模型基础，在聚宽上通过用JQData来实现金融数据的分析。 本文主要针对股票数据， 不过理论上可以用在其他方面。至于缠论部分， 仁者见仁， 智者见智【聚宽本地数据JQData】一个命令获取全部股票全部的财务报表数据
一行代码获取所有的财务指标数据 点击查看JQData sdk详细内容➡ 财务指标数据返回字段 列名列的含义 code 股票代码 pubDate 日期 statDate 日期 eps 每股收益EPS(元) adjusted_profit 扣除非经常损益后的净利润(元) operating_profit 经营活动净收益(元) val2021-03-23
【转载】基于JQData的有效前沿及投资组合优化 （转自： https://www.joinquant.com/community/post/detailMobile?postId=15331&page=&limit=20&replyId=&tag=） （1）现代资产组合理论（MTP）是关于在特定风险水平下投资者（风险厌恶）如何构建组合来最大化期望收益的理论，这一理论最基本的原则是【转载】JQData应用 | A股行业投资指南——好的投资，首先是选好行业
转自(https://www.joinquant.com/view/community/detail/dc8851bd832a2cb2372992db0d06b664) 文章转发自聚宽用户「夏鲁迅」的社区贴，并被“聚宽数据”公众号收录~ 欢迎微信扫码，关注围观~ 一．好的投资，首先是选好行业 红杉资本曾经有一条著名的投资经验，大意是：好的投资，首先是选好【转载】聚宽数据（JQData）本地化解决方案：基于MongoDB
转自(https://www.joinquant.com/community/post/detailMobile?postId=15274&page=&limit=20&replyId=&tag=&from=groupmessage) MongoDB是由C++语言编写的一个基于分布式文件存储的开源NoSQL数据库系统，它提供了可扩展的高性能数据存储解决方案。 由于MongoDB是一个面向文档存储深度学习和缠论应用，JQData应用
转自(https://www.joinquant.com/view/community/detail/1b733f9f81b32d650d89b0ed26c17313?type=1) 首先转发几条深度学习的链接： 基于Keras深度学习LSTM模型 预测黄金主力收盘价TensorFlow 学习之循环神经网络（RNN) 前言 这篇文章基于深度学习模型基础，在聚宽上通过用JQData来实结合jqdata数据源的基于滤波降噪和LSTM期货量化研究
转自（https://www.joinquant.com/view/community/detail/25917） 近年来，机器学习技术发展迅速，已经在视觉图像等领域取得很大突破，同时，也有越来越多的人着眼使用机器学习方法研究金融领域的问题，本文主要基于机器学习算法对金融时间序列进行预测分析，具体步骤为，先对期货主力合约价格【转载】JQData应用 | 基于估值波动周期的择时策略
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转自（https://blog.csdn.net/kingking2888/article/details/86226208） 昨天发改委下发了《关于积极推进风电、光伏发电无补贴平价上网有关工作的通知》，也不知道对股市是利空还是利多。连夜做了一个搜索公司经营范围的小工具,看看那些股票受到影响。 以后还可以增加筛选条件，比JQData应用 | 基于估值波动周期的择时策略
转自（https://www.joinquant.com/view/community/detail/3d0d3562e94143b8b34c2f942d5e59fe） 一、前言 在变化莫测的A股市场上，永远流传着三个终极问题：我该买什么？什么时候买？什么时候卖？多少人以为自己知道答案，直到股灾降临，灰飞烟灭。在经历了一轮又一轮牛市和熊市的洗礼后，我们终于JQData安装 | 最贴心教程，安装JQData全靠这篇指南
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JQDATA可以怎么玩呢?统计还是一件蛮有意思的事(给我一行数据,我能撬动地球),我们总是喜欢开盘买入,这是为什么呢?开盘卖出是否是合理的呢?今天我们就利用JQDATA统计一下历史上日内走势的上涨下跌概率及幅度 工具 : JQdata ,python2 matplotlib: 2.0.2 pandas: 0.16.2 样本: 上JQData + matplotlib 实现回测日志的交易细节可视化
做量化交易的朋友都知道回测的重要性，回测结果是衡量一个量化交易策略是否靠谱的重要依据。回测平台会按历史行情数据模拟成交，并将回测结果汇总成报告。 在很多时候，仅有一份回测的最终结果是不够的。比如说当我们发现结果不符合策略的设计预期时，就需要对部分或全部股票的买卖操作JQdata通过财务数据计算日数据和30分钟数据的换手率
jqdata在提供基础数据的时候，并没有提供换手率这一数据，需要自己进行计算，本文将从财务数据里面计算出来换手率这一数据，合并到日数据和30分钟数据。 话不多说，直接上代码： import pandas as pd import jqdatasdk as JQ stock_data_day_file = './data/day/' stock_data_m30_file =