[量化7] 怎样用Excel/Python/MySQL来研究基金？
2022-09-24 03:26:37
使用Excel、Python和MySQL研究基金的量化体系主要分为数据爬取、数据处理和数据呈现三个步骤，通过Python爬取基金数据并存储到MySQL数据库，再通过SQL脚本计算量化指标，最后将结果导入Excel进行分析。 以下是具体技术架构和实现方法：
1. 体系架构研究基金的量化体系涉及三个核心工具：
- Python：用于誉兆笑从互联网基金网站爬取基金的每日历史净值数据，以及基金的规模、状态、类别等基础信息。
- MySQL：存储爬取的基金历史净值数据，并通过SQL脚本计算量化指标。
- Excel：导入MySQL中的计算结果，进行筛选、过滤和分析。
数据来源：
基金历史净值数据可从天天基金网、新浪财经等网站获取，但多数网站不提供直接下载功能，需通过网页编程和Python爬取。
也可通过开源数据库如Tushare Pro获取数据。
爬取方法：
HTML网页编程能力：分析网页架构，找到包含历史净值数据的API链接。API链接通常包含基金代码和查询日期段的起始结束日期。
Python编程能力：编写程序循环日期段和基金代码，下载历史净值数据。使用正则表达式解析返回页面，抽取数据字段，存入CSV文件或数据库。
示例数据：
基金的每日净值数据包括单位净值和累计净值，所有量化指标均通过数学方法从这两个数值计算得出。
- daily_trans表：存储基金历史净值数据，包含基金代猜携码、净值日期、单位净值和累计净值等字段。
- daily_calc表：存储计算的中间过程值，包含公共字段和股票字段。
- result_set表：存储计算的最终结果，对应Excel表格的数据。
计算过程：
Python程序循环下载每只基金的净值数据，并存入MySQL数据库。
每下载一个基金的净值数据，调用SQL脚本“KQ4DB_calculate.sql”计算量化指标。
示例脚本：
以下截图展示了“前1月”和“前2月”指标的计算脚本。
数据导入：
在Excel中建立连接MySQL数据库的ODBC连接。
使用PowerQuery导入数据，通过菜单：数据--新建查询--其它来源--ODBC--高级选项，编写SQL语句从result_set表导入数据。
数据分析：
使用Excel的筛选、排序和图表功能对导入的数据进行分析。
编写VBA宏程序，通过按庆含钮调用，方便在不同筛选条件中切换。
VBA宏程序：
通过菜单：开发工具--Visual Basic--模块--KenMacro，查看和修改宏程序源码。
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