1. 借助powerbi批量导入2000+csv数据文件到sqlserver数据库的办法
要解决批量导入2000+CSV数据文件到SQL Server数据库的问题，可以遵循以下步骤：
首先，背景是需要分析大量的股票数据，数据以2000多个CSV文件存储在本地。由于使用Power BI Desktop进行分析，每次加载和更新这些文件耗时较长。因此，考虑将数据导入SQL Server数据库以提高效率。
步骤如下：
1. 使用Power BI Desktop中的Power Query加载数据，进行合并操作。
2. 合并后的数据将加载至Power BI Desktop。
3. 在Power BI Desktop中安装DAX Studio插件。
4. 在DAX Studio界面选择高级功能，然后执行数据导出操作，选择导出至SQL Server。
5. 按照指示输入云SQL Server地址或本地计算机名称和数据库名称，点击导入按钮。
6. 数据将自动写入数据库中，此过程已验证为简单且不易出错。
完成导入后，使用SQL Server Studio即可查看已导入的数据库。
通过此方法，成功解决了批量导入大量CSV文件到SQL Server数据库的问题，简化了数据加载过程，提高了效率。
2. 如何实时写股票数据进数据库
既然你已经设计了一个数据库，并且每天通过从同花顺软件中导出EXCEL文件，再导入数据库来完成数据的分析，那么如果你想实时查看开盘数据，就可以使用同样的方法。每天开盘后，你同样可以从同花顺软件中导出开盘数据的EXCEL文件，然后导入到你的数据库中进行实时分析。
使用这种方法，你可以随时查看最新的市场数据，而不是等到每天收盘后才能获取数据。这将大大提高你的工作效率和分析的及时性。
在导入数据的过程中，你可以考虑使用自动化脚本或工具，来简化这一过程。比如，你可以编写一个Python脚本，自动从同花顺软件中导出EXCEL文件，并将其导入到数据库中。这样，你就可以在开盘后立即获得最新数据，并进行实时分析。
另外，为了确保数据的准确性，你还可以设置数据导入后的校验步骤。例如，可以在导入数据后，通过编写SQL查询来检查数据的完整性，确保没有数据丢失或错误。
通过这种方式，你可以将实时数据无缝地集成到你的数据库中，从而更好地支持你的投资决策和市场分析。
学习你的方法，确实能让你更高效地利用数据，提高分析的准确性和及时性。希望我的建议对你有所帮助！
3. 论文数据哪里去找
在撰写论文时，数据是核心要素之一。但寻找数据来源往往是一大挑战。本文将通过具体案例和代码示例，介绍获取数据的多种途径，旨在为论文研究提供有效帮助。
案例一：Twitter数据获取
Twitter作为社交媒体平台，提供了丰富的数据资源。通过其API接口，可以轻松获取各类数据。以下Python程序展示了如何通过Twitter API获取最新公共推文。
首先引入tweepy库并设置API密钥。使用tweepy.API()函数获取API对象，调用home_timeline()函数获取推文。
案例二：基金数据爬取
基金数据对财经研究至关重要。通过爬取证券交易所网站，可获取所需数据。以下Python代码示例展示了基金数据爬虫。
引入requests和BeautifulSoup库。定义URL获取网站内容，通过筛选条件获取不同基金数据。解析后使用for循环输出数据。
案例三：图书馆数据获取
文献和专业书籍的在线数据库是获取图书馆数据的理想来源。以下Python代码展示了从MySQL数据库获取数据的过程。
使用create_engine()函数生成数据库连接，调用read_sql_table()获取表格数据，最后使用pandas库展示数据。
案例四：股票数据爬取
股票信息网站提供了大量数据。以下Python示例展示了如何爬取美股数据。
引入requests和BeautifulSoup库，定义URL获取数据，解析后通过for循环输出数据。
案例五：政府公开数据获取
政府公开数据具有权威性。通过API调用或直接下载数据集。以下Python代码通过国家数据中心API获取全国GDP数据。
引入requests和json库，定义URL和参数，获取API数据并解析JSON格式。最后展示输出数据。
数据获取是论文研究的重要环节。本文案例涵盖了Twitter数据、基金数据、图书馆数据、股票数据和政府公开数据的获取方式。同时，添闻数据公司提供定制爬虫服务，助力数据收集。相信这些实例和代码能够为您的研究提供有效指引。
4. 沪深level2行情websocket接口接入方法
欢迎使用jvQuant行情服务，请按照下面的步骤完成行情接入。
分配服务器:
获取服务器:
jvQuant.com/query/serve... Copy
接口参数:
接口返回:
返回示例:
{ "code": "0", "server": "xx.xx.x.xx:xxxx/xxx" } Copy
CODE规范:
jvQuant支持沪深主板、科创板、创业板，股票以及可转债、ETF基金行情，提供level1和level2数据推送。订阅代码由行情标志和证券代码组成，用分隔符"_"连接。例如:lv1_600519，代表贵州茅台level1行情;lv1_512170，代表医疗ETF level1行情;lv2_127063，代表贵轮转债level2行情。
连接登录:
使用分配的服务器地址，通过websokcet协议连接服务器。
实时行情测试:
websocket接口地址:
ws://xx.xx.x.xx:xxxx/xxx?token= Copy
订阅行情:
创建websocket连接后，您可以输入以下指令进行行情订阅:
指令后接code参数,用分隔符"="连接，多个code用分隔符","分隔。例如:
add=lv1_600519,lv2_127063 ，表示增加订阅lv1_600519,lv2_127063行情。
del=lv1_600519,lv2_127063 ，表示删除订阅lv1_600519,lv2_127063行情。
all=lv1_600519 ，表示覆盖全部订阅code。
all= ，后接参数为空，表示删除全部订阅code。
list ，无需参数，表示查看全部订阅code。
his ，无需参数，查看今日已订阅的code信息。
解析行情:
为提高数据传输速率，行情推送采用二进制方式传输，请在接收端解压缩为字符串。level1和level2行情推送数据以换行符"\n"为分隔，每一行以lv1_xxxxxx=和lv2_xxxxxx=为开头。详细解析请参考下一步。
行情在线测试:
实时行情测试
历史行情:
jvQuant提供2008创立至今的历史股票行情数据，包含沪深主板、科创板、创业板，股票日内行情。下载地址:
jvquant.com/query/histo...&year=.zip Copy
例如:下载2021年沪深主板、科创板、创业板全部股票(约6000只)日内行情,数据包大小约1.1G,链接为:
jvquant.com/query/histo...&year=2021.zip Copy
历史行情下载列表页
在线数据库服务自定义泛查:
jvQuant基于自然语言处理技术,支持多模态自然语言处理,精准拆分查询条件,联表超1600G数据可查。利用多模态的能力,可以轻松实现程序编码较为复杂的策略选股功能。例如,做波段低吸,关注近日有过异动的股票,query示例如下:
query=融券余额小于100万,近一周上过龙虎榜大于2次,昨日低开,昨日大单买入,集合竞价换手率>0.1
早盘09:25筛选集合竞价抢筹,实时买一量较多的票,query示例如下:
query=集合竞价量比大于5,实时买一量大于1000手
支持API调用,实时行情融合多张数据表,智能联合条件,语义化查询即可解决建库和程序编写的难题。立即体验在线数据库。
在线数据库服务测试:
SQL API参数:
语义泛查支持多种查询模式举例:
#数据字段值查询
query=股票代码,股票名称,涨幅,市盈率,行业,量比,买一量,主力流入,昨日开盘涨幅,昨日开盘成交额
#字段精确条件:
query=沪深主板,非ST,市盈率,行业,昨日最高涨幅大于4,前2日最低涨幅小于8
#字段模糊条件:
query=集合竞价抢筹,30日均线向上,macd底背离
#多个指定日期条件查询(历史数据支持最近3年):
query=2015-09-13跌停,2015-09-14涨停
#多个条件组合查询:
主板,市盈率大于60,或者(华为概念并且市盈率小于50)
相较于自主建库，jvQuant在线数据库拥有更广数据,提供更灵活的查询方式，无需熟悉SQL语句,无需自建服务器。保存查询语句即可实时生成筛选策略。更多条件和组合请前往在线测试。
数据库服务WEB页测试 数据库服务API测试
K线获取:
K线可用于形态趋势分析或收益回测。自主线下建库可降低网络查询耗时。接口参数: 近20年K线查询
行业分类:
该接口返回沪深全市场申万二级分类信息，可用作宽口径的行情代码索引。接口参数: 获取申万行业分类信息
可转债信息:
该接口返回沪深两市的可转债信息，包含正股信息、发行信息，以及转股信息。可用做转债筛选条件。接口参数: 获取可转债信息一览表
计费标准实时行情:
行情订阅采用按天计费方式，一个自然天内只计费一次，多个连接不重复计费。行情报价如下:
委托交易:
交易API采用按量计费方式,按分钟内交易调用次数聚合计费。个人账户单次报单最高限额100万，机构账户按合同规则计费。交易接口报价如下:
历史数据:
历史数据采用按次计费方式，按年份划分压缩包，下载一次数据包单价为20元。历史数据报价如下:
在线数据库服务:
数据库服务采用按次计费方式,每个自然日刷新计费周期。数据库服务报价如下:
积分明细:
为保护您的隐私安全，jvQuant不会记录您的调用明细，只提供当日调用聚合统计。行情账单出账期为5s，按行情类别进行聚合统计。日内新增订阅code产生一次计费操作，请前往账户主页关注订阅统计。交易账单出账期为1min，按交易接口类别进行聚合统计。新增API调用产生一次计费操作,请前往账户主页关注调用统计。
更多API调用请参考官方文档地址:jvquant.com/wiki.html