1. 藉助powerbi批量導入2000+csv數據文件到sqlserver資料庫的辦法
要解決批量導入2000+CSV數據文件到SQL Server資料庫的問題，可以遵循以下步驟：
首先，背景是需要分析大量的股票數據，數據以2000多個CSV文件存儲在本地。由於使用Power BI Desktop進行分析，每次載入和更新這些文件耗時較長。因此，考慮將數據導入SQL Server資料庫以提高效率。
步驟如下：
1. 使用Power BI Desktop中的Power Query載入數據，進行合並操作。
2. 合並後的數據將載入至Power BI Desktop。
3. 在Power BI Desktop中安裝DAX Studio插件。
4. 在DAX Studio界面選擇高級功能，然後執行數據導出操作，選擇導出至SQL Server。
5. 按照指示輸入雲SQL Server地址或本地計算機名稱和資料庫名稱，點擊導入按鈕。
6. 數據將自動寫入資料庫中，此過程已驗證為簡單且不易出錯。
完成導入後，使用SQL Server Studio即可查看已導入的資料庫。
通過此方法，成功解決了批量導入大量CSV文件到SQL Server資料庫的問題，簡化了數據載入過程，提高了效率。
2. 如何實時寫股票數據進資料庫
既然你已經設計了一個資料庫，並且每天通過從同花順軟體中導出EXCEL文件，再導入資料庫來完成數據的分析，那麼如果你想實時查看開盤數據，就可以使用同樣的方法。每天開盤後，你同樣可以從同花順軟體中導出開盤數據的EXCEL文件，然後導入到你的資料庫中進行實時分析。
使用這種方法，你可以隨時查看最新的市場數據，而不是等到每天收盤後才能獲取數據。這將大大提高你的工作效率和分析的及時性。
在導入數據的過程中，你可以考慮使用自動化腳本或工具，來簡化這一過程。比如，你可以編寫一個Python腳本，自動從同花順軟體中導出EXCEL文件，並將其導入到資料庫中。這樣，你就可以在開盤後立即獲得最新數據，並進行實時分析。
另外，為了確保數據的准確性，你還可以設置數據導入後的校驗步驟。例如，可以在導入數據後，通過編寫SQL查詢來檢查數據的完整性，確保沒有數據丟失或錯誤。
通過這種方式，你可以將實時數據無縫地集成到你的資料庫中，從而更好地支持你的投資決策和市場分析。
學習你的方法，確實能讓你更高效地利用數據，提高分析的准確性和及時性。希望我的建議對你有所幫助！
3. 論文數據哪裡去找
在撰寫論文時，數據是核心要素之一。但尋找數據來源往往是一大挑戰。本文將通過具體案例和代碼示例，介紹獲取數據的多種途徑，旨在為論文研究提供有效幫助。
案例一：Twitter數據獲取
Twitter作為社交媒體平台，提供了豐富的數據資源。通過其API介面，可以輕松獲取各類數據。以下Python程序展示了如何通過Twitter API獲取最新公共推文。
首先引入tweepy庫並設置API密鑰。使用tweepy.API()函數獲取API對象，調用home_timeline()函數獲取推文。
案例二：基金數據爬取
基金數據對財經研究至關重要。通過爬取證券交易所網站，可獲取所需數據。以下Python代碼示例展示了基金數據爬蟲。
引入requests和BeautifulSoup庫。定義URL獲取網站內容，通過篩選條件獲取不同基金數據。解析後使用for循環輸出數據。
案例三：圖書館數據獲取
文獻和專業書籍的在線資料庫是獲取圖書館數據的理想來源。以下Python代碼展示了從MySQL資料庫獲取數據的過程。
使用create_engine()函數生成資料庫連接，調用read_sql_table()獲取表格數據，最後使用pandas庫展示數據。
案例四：股票數據爬取
股票信息網站提供了大量數據。以下Python示例展示了如何爬取美股數據。
引入requests和BeautifulSoup庫，定義URL獲取數據，解析後通過for循環輸出數據。
案例五：政府公開數據獲取
政府公開數據具有權威性。通過API調用或直接下載數據集。以下Python代碼通過國家數據中心API獲取全國GDP數據。
引入requests和json庫，定義URL和參數，獲取API數據並解析JSON格式。最後展示輸出數據。
數據獲取是論文研究的重要環節。本文案例涵蓋了Twitter數據、基金數據、圖書館數據、股票數據和政府公開數據的獲取方式。同時，添聞數據公司提供定製爬蟲服務，助力數據收集。相信這些實例和代碼能夠為您的研究提供有效指引。
4. 滬深level2行情websocket介面接入方法
歡迎使用jvQuant行情服務，請按照下面的步驟完成行情接入。
分配伺服器:
獲取伺服器:
jvQuant.com/query/serve... Copy
介面參數:
介面返回:
返回示例:
{ "code": "0", "server": "xx.xx.x.xx:xxxx/xxx" } Copy
CODE規范:
jvQuant支持滬深主板、科創板、創業板，股票以及可轉債、ETF基金行情，提供level1和level2數據推送。訂閱代碼由行情標志和證券代碼組成，用分隔符"_"連接。例如:lv1_600519，代表貴州茅台level1行情;lv1_512170，代表醫療ETF level1行情;lv2_127063，代表貴輪轉債level2行情。
連接登錄:
使用分配的伺服器地址，通過websokcet協議連接伺服器。
實時行情測試:
websocket介面地址:
ws://xx.xx.x.xx:xxxx/xxx?token= Copy
訂閱行情:
創建websocket連接後，您可以輸入以下指令進行行情訂閱:
指令後接code參數,用分隔符"="連接，多個code用分隔符","分隔。例如:
add=lv1_600519,lv2_127063 ，表示增加訂閱lv1_600519,lv2_127063行情。
del=lv1_600519,lv2_127063 ，表示刪除訂閱lv1_600519,lv2_127063行情。
all=lv1_600519 ，表示覆蓋全部訂閱code。
all= ，後接參數為空，表示刪除全部訂閱code。
list ，無需參數，表示查看全部訂閱code。
his ，無需參數，查看今日已訂閱的code信息。
解析行情:
為提高數據傳輸速率，行情推送採用二進制方式傳輸，請在接收端解壓縮為字元串。level1和level2行情推送數據以換行符"\n"為分隔，每一行以lv1_xxxxxx=和lv2_xxxxxx=為開頭。詳細解析請參考下一步。
行情在線測試:
實時行情測試
歷史行情:
jvQuant提供2008創立至今的歷史股票行情數據，包含滬深主板、科創板、創業板，股票日內行情。下載地址:
jvquant.com/query/histo...&year=.zip Copy
例如:下載2021年滬深主板、科創板、創業板全部股票(約6000隻)日內行情,數據包大小約1.1G,鏈接為:
jvquant.com/query/histo...&year=2021.zip Copy
歷史行情下載列表頁
在線資料庫服務自定義泛查:
jvQuant基於自然語言處理技術,支持多模態自然語言處理,精準拆分查詢條件,聯表超1600G數據可查。利用多模態的能力,可以輕松實現程序編碼較為復雜的策略選股功能。例如,做波段低吸,關注近日有過異動的股票,query示例如下:
query=融券余額小於100萬,近一周上過龍虎榜大於2次,昨日低開,昨日大單買入,集合競價換手率>0.1
早盤09:25篩選集合競價搶籌,實時買一量較多的票,query示例如下:
query=集合競價量比大於5,實時買一量大於1000手
支持API調用,實時行情融合多張數據表,智能聯合條件,語義化查詢即可解決建庫和程序編寫的難題。立即體驗在線資料庫。
在線資料庫服務測試:
SQL API參數:
語義泛查支持多種查詢模式舉例:
#數據欄位值查詢
query=股票代碼,股票名稱,漲幅,市盈率,行業,量比,買一量,主力流入,昨日開盤漲幅,昨日開盤成交額
#欄位精確條件:
query=滬深主板,非ST,市盈率,行業,昨日最高漲幅大於4,前2日最低漲幅小於8
#欄位模糊條件:
query=集合競價搶籌,30日均線向上,macd底背離
#多個指定日期條件查詢(歷史數據支持最近3年):
query=2015-09-13跌停,2015-09-14漲停
#多個條件組合查詢:
主板,市盈率大於60,或者(華為概念並且市盈率小於50)
相較於自主建庫，jvQuant在線資料庫擁有更廣數據,提供更靈活的查詢方式，無需熟悉SQL語句,無需自建伺服器。保存查詢語句即可實時生成篩選策略。更多條件和組合請前往在線測試。
資料庫服務WEB頁測試 資料庫服務API測試
K線獲取:
K線可用於形態趨勢分析或收益回測。自主線下建庫可降低網路查詢耗時。介面參數: 近20年K線查詢
行業分類:
該介面返回滬深全市場申萬二級分類信息，可用作寬口徑的行情代碼索引。介面參數: 獲取申萬行業分類信息
可轉債信息:
該介面返回滬深兩市的可轉債信息，包含正股信息、發行信息，以及轉股信息。可用做轉債篩選條件。介面參數: 獲取可轉債信息一覽表
計費標准實時行情:
行情訂閱採用按天計費方式，一個自然天內只計費一次，多個連接不重復計費。行情報價如下:
委託交易:
交易API採用按量計費方式,按分鍾內交易調用次數聚合計費。個人賬戶單次報單最高限額100萬，機構賬戶按合同規則計費。交易介面報價如下:
歷史數據:
歷史數據採用按次計費方式，按年份劃分壓縮包，下載一次數據包單價為20元。歷史數據報價如下:
在線資料庫服務:
資料庫服務採用按次計費方式,每個自然日刷新計費周期。資料庫服務報價如下:
積分明細:
為保護您的隱私安全，jvQuant不會記錄您的調用明細，只提供當日調用聚合統計。行情賬單出賬期為5s，按行情類別進行聚合統計。日內新增訂閱code產生一次計費操作，請前往賬戶主頁關注訂閱統計。交易賬單出賬期為1min，按交易介面類別進行聚合統計。新增API調用產生一次計費操作,請前往賬戶主頁關注調用統計。
更多API調用請參考官方文檔地址:jvquant.com/wiki.html