Python——量化分析常用命令介绍（二）

#!/usr/bin/env python3.6
# _*_ coding:utf-8 _*_
# __author__: Ed Frey
# DATE: 2019/6/25
#  -*- coding: utf-8 -*-
import tushare as ts
stock_df = ts.get_stock_basics()
codes = list(stock_df.name)
path = r"data.txt"
with open(path, 'a+', encoding="utf-8") as f:
    for code in codes:
            f.write(code+"\r")

于是，所有的股票名称，就直接以文本形式，存储到data.txt里了。接下来从data.txt中取出带关键字的股票名称即可：
#!/usr/bin/env python3.6
# _*_ coding:utf-8 _*_
# __author__: Ed Frey
# DATE: 2019/6/25
#  -*- coding: utf-8 -*-
path = r"data.txt"
with open(path, "r",encoding="utf-8") as f_load:
    content = f_load.readlines()
for i in content:
    if "西" in i and "金" in i :
        print(i.strip())
运行结果如下："C:\Program Files\Python36\python.exe" C:/………………西部黄金陕西金叶
Process finished with exit code 0
可能有同学会问，为什么要先存到data里面，再重新读呢？因为，股票市场数据量巨大，tushare模块运行的时候，是实时从网上下载数据，运行一次两次ok，如果频繁从网上爬取数据，可能会被网站限制访问。而且爬取数据需要时间（如果下载交易信息就要下载好几分钟了），直接从本地读取效率更高。

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量化分析是个大工程
首先，要搭建一个自有的数据库，包含股票的名称，代码，历史交易价格，复权系数，财信息等等。数据准确了，才能进行下一步数据处理分析，建模，回测。发现bug，调整优化模型。最后才能上线试行。
然后又涉及期货、期权，当然这些我准备跳过，只写股票的。
目前的进度大概2/3，最后这1/3，另外还要自己敲代码，可能真要一个月左右，不要急躁哦。