京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
来源:麦叔编程
作者:麦叔
作为一个搞技术的金融从业者,看到这个开源项目的时候,我的内心就两个字:卧槽!
从金融角度上,它涵盖了全面的股票数据,做数据分析和排行,并给出购买参考建议。
虽然市面上专业的App也有这些数据和功能,但这可是你自己用代码运行的项目。你可以在此基础上,实践你的想法,修改代码,做你的分析,建立自己的优势。
如果只是会用App和街上的大妈有什么区别?那个金融从业者不会自己做数据分析?
从技术角度上,这个开源项目非常综合,涵盖了:
如果一个人能把这个项目从头到尾学会,搞定。他找到一份Python开发的工作应该问题不大。
我觉得吧:
我们其实不缺好的开源项目,缺的是从头到尾去研究透一个项目的专注和决心!
你觉得呢?留言说说你的看法。
找到一个适合自己的好的项目,去把它研究透,好过泛泛的去看100个开源项目。
不要太在意技术是否主流,技术是相通的,同样都是Python,解决的问题也是一样的,学好一个很快就能学好另外一个。
这个项目就特别适合做金融分析,或者对金融,炒股有兴趣的,并且在学Python的人,可以一举三得:
特点提醒:这个项目主要是作为Python学习目的推荐给大家,也推荐给做金融分析的人!
但是我不建议小白盲目去炒股,尤其是现在大盘已经站上了3600点,已经到了街上大妈都在讨论股票的时候!如果现在进去,做炮灰的概率很大。
这是一个基于Python的全栈股票系统,先来上截两张图:
它每天定时(6点)抓取股票数据,计算指标,然后给出推荐。用户使用网页查看数据,看可视化报表,定制的自己的需求。
所谓全栈,一般指后端开发和网页开发通吃。我们来分的更细一点,这个项目涵盖这些内容:
我建议分几个步骤去学习:
从技术上,我们只要把别人打包好的Docker文件下载下来,直接运行就行了,不用安装Python,配置各种包。
这里有个例外,一般数据库是需要安装好的,这个项目也是的,需要先自己安装和启动MySQL数据库。
jobs文件夹 - 这个是抓取数据的文件夹,先有数据,才能分析和展示web文件夹 - 这个网站和数据展示部分
下面是我用Docker成功运行项目的步骤:
https://docs.docker.com/get-docker/
https://dev.mysql.com/downloads/
3. 下载最新的Docker文件
docker pull pythonstock/pythonstock:latest
mkdir -p /tmp/data/notebooks #创建临时目录
docker run -itd --name stock
-v /tmp/data/notebooks:/data/notebooks
-p 8888:8888
-p 9999:9999
-e MYSQL_HOST=host.docker.internal # for using Docker-for-mac or Docker-for-Windows 18.03+
-e MYSQL_USER=root
-e MYSQL_PWD=root
-e MYSQL_DB=stock_data
pythonstock/pythonstock:latest
网站系统: http://localhost:9999
用jupyter做分析: http://localhost:8888
系统也支持通过Jupyter做实时的数据分析:
但登录Jupyter需要先获取token:
docker exec -it stock bash
jupyter notebook list
下面这是项目链接,点击查看原文也可以跳转到项目页面:https://github.com/pythonstock/stock
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21