如何使用MySQL來儲存股票因子數據

概述

股票因子在量化投資領域扮演著至關重要的角色。在技術交易中，要求盡可能快地加載數據以進行交易。本文將介紹如何使用MySQL數據庫來存儲和管理股票因子數據。

數據庫結構

要開始存儲股票因子數據，首先需要確定數據的結構。對于每個股票因子，通常可以定義以下數據結構：

• 日期時間
• 股票代碼
• 因子值

為此，可以使用以下代碼來創建MySQL表：

CREATE TABLE factor_data (
date_time DATETIME NOT NULL,
symbol VARCHAR(10) NOT NULL,
factor_value FLOAT NOT NULL,
PRIMARY KEY (date_time, symbol)
);

數據導入

當表結構準備好后，現在需要將數據導入到MySQL中。可以通過編寫Python腳本來從不同的數據源中導入數據，例如公司的服務商或第三方數據提供商。這些腳本需要讀取CSV或JSON格式的數據文件并將其插入數據庫中。以下是一個例子：

import pymysql
import csv
connection = pymysql.connect(
host="localhost",
user="root",
password="password",
database="factor_data"
)
cursor = connection.cursor()
with open("factor_data.csv") as f:
reader = csv.reader(f)
next(reader)
for row in reader:
datetime_str = row[0] + " " + row[1]
symbol = row[2]
factor_value = row[3]
cursor.execute("INSERT INTO factor_data (date_time, symbol, factor_value) VALUES (%s, %s, %s)", (datetime_str, symbol, factor_value))
connection.commit()
cursor.close()
connection.close()

數據查詢

最后一步是檢索數據庫中的數據。可以使用SQL查詢語句來檢索數據，并使用Pandas庫來將其放入數據框中。以下是一個例子：

import pymysql
import pandas as pd
connection = pymysql.connect(
host="localhost",
user="root",
password="password",
database="factor_data"
)
query = "SELECT date_time, symbol, factor_value FROM factor_data WHERE symbol = 'AAPL'"
df = pd.read_sql_query(query, connection)
connection.close()

結論

使用MySQL數據庫可以輕松地存儲和管理股票因子數據。通過編寫Python腳本，可以將數據從不同的數據源導入數據庫，然后使用SQL查詢語句和Pandas庫來檢索和分析數據。