前几天写了一篇介绍股票交易策略的图文「赚钱是刚需，如何正确的交易股票，引起一些关注者的兴趣，时不时在后台留言 “今天沪深300分位数” 到达什么位置了人与鱼不如授人与渔，所以我写了另外一篇图文「如何通过Matlab验证自己的交易策略」，开源了相应代码。众所周知 Matlab 是一个大部头软件，安装下来大概需要 3.6G 左右的硬盘空间，仅仅计算一下 沪深300历史交易数据 的分位数却要安装一套Matlab，得不偿失。怎么办呢/p>
掌握一种技能，相当于为自己增加一个竞争维度。遇到问题就是促成自己成长的机会。
想不想自己写代码来实现一下呢/p>
如果你愿意在接下来的七天暑假时间里暂时离开舒适区，来扩展自己的竞争维度。就跟我一起来开发一套「股票数据分析软件」吧。
我坚信：一件事情如果无法证明其是错误的，就要坚持去做，上天不会欺负“傻子”！这是技术人员的信仰！
好了，我们先规划一下，这套分析软件要满足的功能：
– 数据的获取。从新浪财经把股票的数据爬取下来，存入数据库中。
– 数据的分析。对数据库中的数据进行分析，并把计算结果更新到数据库中。
– 数据的可视化。从数据库中读取分析的结果，并绘制蜡烛图、折线图、直方图等。
今天，我带着大家做「数据的获取」部分，主要内容为 数据的爬取 和 数据的存储。
首先，看看 沪深300(000300)历史交易数据 的URL地址。
我们对比一下 上证指数(000001)历史交易数据 的URL地址。
可以发现，与中的数字部分是股票代码。参数，是数据的时间范围。
这样我们就可以写一个函数，把 股票代码 以及 年份、季度 作为参数得到不同股票，不用年份和季度的历史交易数据。
沪深300历史交易数据的 页如下：
注明：我这里用的 HTML 解析器是 Jumony Core。可以到 https://github.com/Ivony/Jumony 下载。
这个解析器非常简单，给一个 址进去，就能够得到该 址请求的 DOM Tree，利用 JQuery 选择器语法，很方便地定位到要爬取的数据内容。
以上，数据的爬取就搞定了，下面介绍数据的存储。
为了避免数据的重复存储，除了建立 这张数据表来存储爬取的数据外，还需要建立一张数据表 用来存储数据导入的日志。
包含字段：
– 股票代码
– 年份
– 季度
– 开始日期
– 结束日期
– 备注
包含字段：
– 日期
– 年份
– 季度
– 开盘价
– 最高价
– 收盘价
– 最低价
– 平均价1 [=(开盘价+最高价+收盘价+最低价)/4]
– 交易量
– 交易金额
– 平均价2 [=交易金额/交易量]
– 分位数25
– 分位数40
– 分位数50
– 分位数60
– 分位数75
– 当前分位数
数据爬取下来之后，进行导入的流程如下：
1. 根据 日志选出要导入的数据，即只导入仍未导入的数据。
2. 把未导入的数据导入表中。
3. 更新 日志。
我做了一个简单的 Demo 如下：
爬取：根据选定的年份和季度，从sina财经把沪深300的数据爬取下来。如下图所示：
查看数据：查看导入的数据是否完整。如下图所示：
到这里，「数据的获取」部分就结束了。大家可以尝试着写写这块的代码，遇到问题给我留言，我给大家解答。下次，介绍分析部分。See You！
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