红利收益使用Redis进行股票分析(redis股票分析)
红利收益:使用Redis进行股票分析
在当前资本市场的高速发展下,股票分析成为了研究市场趋势、投资选股的热门话题之一。随着信息化技术的不断发展,人们可以通过计算机程序的方式更加精准地分析股票。而Redis就是股票分析领域的一把利器。
Redis是一款开源的数据结构服务器,具有高性能、高可扩展性和高可靠性的特点。利用Redis的内存数据结构,我们可以轻松的将股票信息存储在内存中,快速进行数据查询和分析。
首先我们需要获取股票的历史数据,这里我们以Python为例,在Jupyter notebook上进行代码编写。
`python
import pandas as pd
import requests
symbols = [ AAPL , AMZN , GOOG , FB , TSLA ]
def load_price_history(symbol):
url = f https://query1.finance.yahoo.com/v7/finance/download/{symbol}?period1=0 period2=9999999999 interval=1d events=history includeAdjustedClose=true
r = requests.get(url)
open(f data/{symbol}.csv , wb ).write(r.content)
df = pd.read_csv(f data/{symbol}.csv )
df[ symbol ] = symbol
return df
histories = []
for symbol in symbols:
histories.append(load_price_history(symbol))
df = pd.concat(histories).reset_index(drop=True)
df.to_csv( data/all.csv )
上面代码会自动将5个股票的历史数据下载到data/文件夹下,下载完成之后我们就可以开始利用Redis对股票历史数据进行分析了。这里我们需要在Python中安装redis和hiredis这两个库。
```python!pip install redis
!pip install hiredis
Redis中最常用的数据类型是string,所以我们可以将股票历史数据序列化成字符串保存到Redis中。以下是一些Redis操作的代码示例。
`python
import redis
import json
R = redis.Redis(host= localhost , port=6379, db=0)
# 将股票历史数据序列化成字符串,以股票代码作为键名保存到Redis中
for symbol in symbols:
symbol_df = df[df.symbol == symbol].reset_index(drop=True)
symbol_data = json.dumps(symbol_df.to_dict(orient= records ))
R.set(f price_history:{symbol} , symbol_data)
# 查询股票某个时间点的价格
symbol = AAPL
timestamp = 2021-06-30
symbol_data = json.loads(R.get(f price_history:{symbol} ))
price_data = next((item for item in symbol_data if item[ Date ] == timestamp), None)
price = price_data.get( Close ) if price_data else None
print(f {symbol} on {timestamp} price: {price} )
# 统计股票某个时间段内的平均价格
import datetime
symbol = AAPL
start = datetime.datetime(2020, 1, 1)
end = datetime.datetime(2021, 6, 30)
symbol_data = json.loads(R.get(f price_history:{symbol} ))
filtered_data = [item for item in symbol_data if start
avg_price = sum(float(i[ Close ]) for i in filtered_data) / len(filtered_data)
print(f {symbol} from {start.date()} to {end.date()} average price: {avg_price} )
除了使用Redis存储股票历史数据之外,我们还可以使用Redis实现一些复杂的股票计算。例如计算股票的均线、MACD指标等。以下是在Redis中实现简单均线计算的代码示例。
```pythonimport numpy as np
symbol = "AAPL"length = 20
symbol_data = json.loads(R.get(f"price_history:{symbol}"))close_prices = [float(x["Close"]) for x in symbol_data]
ma = np.convolve(close_prices, np.ones(length)/length, mode="valid")
first_date = symbol_data[length]["Date"]last_date = symbol_data[-1]["Date"]
print(f"{symbol} from {first_date} to {last_date} simple moving average ({length}): ")
for i in range(len(ma)): print(f"{symbol_data[i+length]["Date"]} {ma[i]}")
在以上代码示例中,我们利用了numpy库的convolve函数计算均线,然后将结果与日期一起输出到了控制台上。
利用Redis进行股票分析可以帮助我们更加高效地研究市场趋势、进行投资选股。Redis简单而强大的API可以使得我们轻松地管理和分析数据,让分析更加准确和实时。当然,在实际的股票投资过程中,风险是难以避免的,股票分析只是提供了一种参考。
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服务范围:MySQL、ORACLE、SQLSERVER、MongoDB、PostgreSQL 、程序问题
服务方式:远程服务、电话支持、现场服务,沟通指定方式服务
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