Python作為一門高ji語言是很好用的，語法簡單，通俗易懂，非chang容易上手，豐富的第三方庫支持使得開發速度快，相對于其他編程語言來說，初學者入門并不困難。它只是一門語言工具，zui終還是要將這門工具應用到一個領域中。Python的存在就是為了幫助我們快速解決實際問題,對于使用Python進行股票的金融數據量化分析是如何做的呢？接下來一起來看看吧！

量化交易屬于人工智能的一個應用分支，它利用計算機強大運算能力，用數學模型來模仿人的思維作出決策，通過數據建模、統計學分析、程序設計等工具從股票、債券、期貨的歷史數據分析中得到大概率下獲利的交易策略。

一、股票基礎知識及漲跌邏輯

股票是股份公司發行的所有權憑證，是股份公司為籌集資金而發行給各個股東作為持股憑證并借以取得股息和紅利的一種有價證券。每股股票都代表股東對企業擁有一個基本單位的所有權。

股票發行是在一級市場進行的，投資者買賣交易的是二級市場，也稱股票交易市場，它是投資者之間買賣已發行股票的場所。二級市場為股票創造流動性，能夠迅速脫手換取現值。因為能賺錢，所以這也是投資者熱衷于分析股票漲跌的原因。

關于股票漲跌的因素，其實驅動股票漲跌的因素無外乎這五個方面：公司自身的發展、市場估值變化、宏觀經濟前景、行業發展環境、政治上的變化。

Python

二、如何用Python獲取股票數據

既然是金融數據的分析，那么*步獲取數據很重要。目前，獲取股票數據的渠道有很多，而且基本上是免費的。獲取到大量的股票數據，可以用數據庫來高效地管理。目前流行的數據庫有很多，關于數據庫的選型通常取決于性能、數據完整性以及應用方面的需求。

如果我們僅僅是用于本地的數據管理，無需多用戶訪問，數據容量小于2T，無需海量數據處理，關鍵是要求移植方便、使用簡單、處理迅速的話， SQLite確實是個很不錯的選擇。

Python 2.5.x 以上版本默認內置SQLite3，無需單獨安裝和配置，直接使用就行。建立了本地SQLite數據庫，可以進一步查詢和操作。比如查詢股價日漲幅超過5%的個股在19年1月至2月的分布。如下所示：

除了獲取行情數據，我們也需要尋找宏觀經濟、行業、公司相關的信息，這些信息是驅動股票漲跌的因素。關于這些信息，我們可以通過爬蟲的方式去各大網站和論壇獲取。