python量化開發(fā)1|在python中操作Oracle數(shù)據(jù)庫

今天是2017.1.5r侍匙。

實習(xí)的第三天,經(jīng)過前兩天的迷之迷茫叮雳,今天開始去了解一點東西了想暗。

帶自己的人發(fā)來的資料里有三部分:
1、量化投資全貌的了解帘不;
2江滨、公司財務(wù)相關(guān)知識,主要是從基本面進行分析厌均,用于中長線(季度唬滑、年度報表)的分析;
3、交易員量價實戰(zhàn)技巧(主要是針對日交易行情數(shù)據(jù)去利用技術(shù)指標(biāo)進行分析)晶密,用于短線分析擒悬。

關(guān)于長線和短線的數(shù)據(jù),分別對應(yīng)公司財務(wù)數(shù)據(jù)和行情數(shù)據(jù)稻艰,這兩部分?jǐn)?shù)據(jù)在公司購買的聚源數(shù)據(jù)庫里均有懂牧,當(dāng)然可以分析的數(shù)據(jù)不止聚源數(shù)據(jù)庫一個,比如Wind里面的數(shù)據(jù)也是比較權(quán)威的尊勿,但多少都大同小異僧凤,主要還是看怎樣去利用這些數(shù)據(jù),挖掘其中的價值元扔。


前期需要對數(shù)據(jù)進行處理和準(zhǔn)備躯保,所以要熟悉python中如何連接oracle數(shù)據(jù)庫,這里簡單做一下記錄澎语。

因為用的是自己的電腦途事,數(shù)據(jù)庫訪問權(quán)限開通有點麻煩,所以以下的軟件都是通過連接遠程桌面直接安裝在服務(wù)器上的擅羞。
1尸变、連接遠程桌面,cmd中輸入:mstsc
2减俏、安裝軟件版本:pycharm(不限版本)+anaconda2.4召烂,先把這兩個安裝好
3、再安裝連接oracle的庫cx_Oracle娃承,直接先下載cx_Oracle庫后安裝

4、在pycharm中輸入import cx_Oracle匙头,看是否提示錯誤漫谷,若無則表示安裝正常

接下來就是跟之前連接mysql數(shù)據(jù)庫一樣,開始使用語句去連接數(shù)據(jù)庫了蹂析。

cx_Oracle.connect("用戶名 /  密碼@ Oracle服務(wù)器IP  /  Oracle的SERVICE_NAME")

import cx_Oracle #引用模塊        
cx_Oracleconn=cx_Oracle.connect('load/123456@localhost/ora11g') #連接數(shù)據(jù)庫
c=conn.cursor() #獲取cursor
x=c.execute('select * from table') #使用cursor進行各種操作    
for result in x:
    print result
c.close() #關(guān)閉cursor
conn.close() #關(guān)閉連接

在python中操作時可能會出現(xiàn)這個問題:
cx_Oracle.InterfaceError:unable to acquire envirnoment handle
此時解決辦法如下:
1舔示、下載一個64位的oracle_client并安裝
2、將 client安裝目錄下instantclient中所有的.dll文件全部copy到anaconda安裝目錄下的site-packages下电抚,然后重啟pycharm就可以運行正常了惕稻。

更多詳細(xì)使用cx_Oracle庫操作Oracle的語法可以參考這篇文章:(http://blog.csdn.net/my2010sam/article/details/20724001


此外,做策略投資開發(fā)經(jīng)常還用到的一些庫如下:
1 pip install tushare #通聯(lián)數(shù)據(jù)的免費數(shù)據(jù)接口

2 pip install pyalgotrade #策略回撤框架

3 pip install ta-lib #技術(shù)指標(biāo)庫 需要安裝提取安裝 Microsoft Visual C++ Compiler for Python 2.7
或則 從http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#ta-lib 下載 TA_Lib-0.4.10-cp27-cp27m-win_amd64.whl
然后 到下載目錄 運行 pip install TA_Lib-0.4.10-cp27-cp27m-win_amd64.whl

pip install pymssql #訪問SqlServer的包

pip install cx_Oracle #訪問oracle的包

pip install sqlalchemy #數(shù)據(jù)庫訪問包

conda install pymongo #mongodb

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