如何建立股票数据库

『壹』 怎么样建立数据库，需要详细的步骤。

我学过SQL
Server2005
在SQL
Server2005
里面建数据库
先是安装SQL
Server2005
然后右击数据库选择新建，然后输入数据库名称，设置数据库的大小，增长方式，和数据库所在路径，点击确定即可！

『贰』 怎么做实时的股票数据库

如果主站提供有相关的接口的话,可以调主站的接口.如果主站不提供相关接口.那就不不断抓取.获取最新的信息了.

『叁』 如何实时写股票数据进数据库

既然你自己设计了一个数据库，现在是每天收盘后，从同花顺软件里导出EXCEL，再导入数据库，来进行分析。那么你想及时查看开盘数据，那就用同样的技术，从同花顺软件里导出EXCEL，再导入数据库进行分析好了，向你学习！

『肆』 如何建立期货分析、股市分析等有关的个人数据库

这就需要你的收集了。
打个比方来说，上周6出了美国的种植面积的数据，这时候你就要记录下来是利多还是利空。
你要多用心就可以，还有的数据就是收费的了

『伍』 mysql怎么做股票数据库

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

import tushare as ts
from sqlalchemy import create_engine

code_list = []

#数据库链接参数
host = '10.0.0.5'
port = 3306
user = 'root'
password = 'qweqwe'
database = 'stock'
charset = "utf8"
table = "stock_data"

# create table stock_data(id int auto_increment,code int(6) zerofill,date date not null,open decimal(10,2) not null,high decimal(10,2) not null,close decimal(10,2) not null,low decimal(10,2) not null,volume decimal(10,2),turnover decimal(10,2),primary key (id),index(code),index(date),index(open),index(high),index(close),index(low));

def get_data (code):
df = ts.get_hist_data(code)
data = df.iloc[::-1, [0, 1, 2, 3, 4, 13]]
data["code"] = code
return data

def save_data_to_mysql (data,user = 'root',password = 'qweqwe',database = 'stock',charset = "utf8",table = "stock_data"):
engine = create_engine('mysql://' + user + ':' + password + '@' + host + '/' + database + '?charset=' + charset)
data.to_sql(table, engine, if_exists='append')
return

for code in code_list:
try:
data = get_data(code)
save_data_to_mysql(data)
print str(code) + "导入mysql成功"
except:
print str(code) + "获取数据失败"

『陆』 如何建立数据库

用如下语句：
create database stuDB
on primary -- 默认就属于primary文件组,可省略
(
/*--数据文件的具体描述--*/
name='stuDB_data', -- 主数据文件的逻辑名称
filename='D:\stuDB_data.mdf', -- 主数据文件的物理名称
size=5mb, --主数据文件的初始大小
maxsize=100mb, -- 主数据文件增长的最大值
filegrowth=15%--主数据文件的增长率
)
log on
(
/*--日志文件的具体描述,各参数含义同上--*/
name='stuDB_log',
filename='D:\stuDB_log.ldf',
size=2mb,
filegrowth=1mb
)

注意：路径和文件名等可以自己定义，而且所使用的路径必须要先建立，否则执行语句会报错。

『柒』 股市行情数据导入数据库

你下载excel 再手工转成 SQL类型的数据,只手工进行,或者是做2个程序,一个程序是固定时间段自动下载某个网站的数据excel 表,再作个程序,固定时间段将excel 自动转成SQL,也可以2程序做一起,不过这种方法只能算手工自动话,谈不上动态数据更新(因为数据更新反映时间过长),而且程序制作和运行的工作量巨大.

要想完全的数据动态更新,你必须和对方的数据库有数据连接.基本上要花钱,估计也是你最难办到的,你看那些股票类网站那个不要花钱花去采集数据源?

『捌』 如何建立一个股票量化交易模型并仿真

研究量化投资模型的目的是找出那些具体盈利确定性的时空价格形态，其最重要手段的概率取胜，最重要的技术是概率统计，最主要的研究方向是市场行为心理。那么我们在选择用于研究的参数时，也应该用我们的经验来确定是否把某技术参数放进去，因为一般来说定性投资比较好用的参数指标对量化投资同样适用。
量化投资区别于传统定性投资的主要特征在于模型。我打个比方，我们看病，中医与西医的诊疗方法是不同，中医是望、闻、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，主观定性程度大一些；西医就不同了，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药。中医对医生的经验要求非常高，他们的主观判断往往决定了治疗效果，而西医则要从容得多，按事先规定好的程序走就行了。量化投资就是股票投资中的西医，它可以比较有效地矫正理智与情绪的不兼容现象。
量化投资的一般思路：选定某些技术指标（我们称之为参数，往往几个组成一组），并将每一个参数的数据范围进行分割，成几等份。然后，用计算机编程写出一段能对这些参数组对股票价格造成的影响进行数据统计的程序，连接至大型数据库进行统计计算，自动选择能够达到较高收益水平的参数组合。但是选出这些参数组后还不能马上应用，因为这里涉及到一个概率陷阱的问题，比如说，有1到100这一百个数字放在那里，现在让你选择，请问你选到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果较幸运你选到了100并不能说明你比别人聪明，而是概率的必然。所以，在进行统计时要特别关注统计的频率与选出的结果组数量之间的关系。在选出符合要求的参数组后我们还应留出至少三年的原始市场数据进行验证，只有验证合格后才能试用。
量化投资原始数据策略：我们选用96年后的市场数据，因为96年股市有过一次交易政策改革（你可以自己查询了解一下），为了不影响研究结果我们不采纳96年以前的数据进数据库。
量化投资研究的硬设备：高计算性能电脑，家用电脑也可以，不过运算时间会很长，我曾经用家用电脑计算了三个月时间才得到想要的数据。
统计方法：可以选用遗传算法，但我在这里陪大家做的是比较简单的模型，所以采用普通统计方法就可以了。
用于量化研究的软件：我采用的是免费的大型数据库MYSQL，ASP网络编程语言，以及可以设置成网络服务器的旗舰版WIN7操作系统。

『玖』 如何把股票数据导入数据库

先从菜单栏里找到数据导出（保存），导出为EXCEL,然后打开统计软件或数据库，再找到文件（数据）导入，把EXCEL导入。
一般都是这个方法，不同的软件有一定差异。

『拾』 怎样建立一个简单数据库

将所要保存的数据，写入文本文件。这个文本文件就是数据库。

为了方便读取，数据必须分成记录，每一条记录的长度规定为等长。比如，假定每条记录的长度是800字节，那么第5条记录的开始位置就在3200字节。

假定一个节点可以容纳100个值，那么3层的B树可以容纳100万个数据，如果换成二叉查找树，则需要20层！假定操作系统一次读取一个节点，并且根节点保留在内存中，那么B树在100万个数据中查找目标值，只需要读取两次硬盘。

数据库以B树格式储存，只解决了按照"主键"查找数据的问题。如果想查找其他字段，就需要建立索引（index）。

(10)如何建立股票数据库扩展阅读

（1）SQL语言是数据库通用操作语言，所以需要一个SQL解析器，将SQL命令解析为对应的ISAM操作。

（2）数据库连接（join）是指数据库的两张表通过"外键"，建立连接关系。你需要对这种操作进行优化。

（3）数据库事务（transaction）是指批量进行一系列数据库操作，只要有一步不成功，整个操作都不成功。所以需要有一个"操作日志"，以便失败时对操作进行回滚。

（4）备份机制：保存数据库的副本。

（5）远程操作：使得用户可以在不同的机器上，通过TCP/IP协议操作数据库。