红利收益使用Redis进行股票分析（redis股票分析）

红利收益：使用Redis进行股票分析

在当前资本市场的高速发展下，股票分析成为了研究市场趋势、投资选股的热门话题之一。随着信息化技术的不断发展，人们可以通过计算机程序的方式更加精准地分析股票。而Redis就是股票分析领域的一把利器。

Redis是一款开源的数据结构服务器，具有高性能、高可扩展性和高可靠性的特点。利用Redis的内存数据结构，我们可以轻松的将股票信息存储在内存中，快速进行数据查询和分析。

首先我们需要获取股票的历史数据，这里我们以Python为例，在Jupyter notebook上进行代码编写。

“`python

import pandas as pd

import requests

symbols = [‘AAPL’, ‘AMZN’, ‘GOOG’, ‘FB’, ‘TSLA’]

def load_price_history(symbol):

url = f”https://query1.finance.yahoo.com/v7/finance/download/{symbol}?period1=0&period2=9999999999&interval=1d&events=history&includeAdjustedClose=true”

r = requests.get(url)

open(f”data/{symbol}.csv”, “wb”).write(r.content)

df = pd.read_csv(f”data/{symbol}.csv”)

df[“symbol”] = symbol

return df

histories = []

for symbol in symbols:

histories.append(load_price_history(symbol))

df = pd.concat(histories).reset_index(drop=True)

df.to_csv(“data/all.csv”)

上面代码会自动将5个股票的历史数据下载到data/文件夹下，下载完成之后我们就可以开始利用Redis对股票历史数据进行分析了。这里我们需要在Python中安装redis和hiredis这两个库。

```python
!pip install redis
!pip install hiredis

Redis中最常用的数据类型是string，所以我们可以将股票历史数据序列化成字符串保存到Redis中。以下是一些Redis操作的代码示例。

“`python

import redis

import json

R = redis.Redis(host=”localhost”, port=6379, db=0)

# 将股票历史数据序列化成字符串，以股票代码作为键名保存到Redis中

for symbol in symbols:

symbol_df = df[df.symbol == symbol].reset_index(drop=True)

symbol_data = json.dumps(symbol_df.to_dict(orient=”records”))

R.set(f”price_history:{symbol}”, symbol_data)

# 查询股票某个时间点的价格

symbol = “AAPL”

timestamp = “2021-06-30”

symbol_data = json.loads(R.get(f”price_history:{symbol}”))

price_data = next((item for item in symbol_data if item[“Date”] == timestamp), None)

price = price_data.get(“Close”) if price_data else None

print(f”{symbol} on {timestamp} price: {price}”)

# 统计股票某个时间段内的平均价格

import datetime

symbol = “AAPL”

start = datetime.datetime(2020, 1, 1)

end = datetime.datetime(2021, 6, 30)

symbol_data = json.loads(R.get(f”price_history:{symbol}”))

filtered_data = [item for item in symbol_data if start

avg_price = sum(float(i[‘Close’]) for i in filtered_data) / len(filtered_data)

print(f”{symbol} from {start.date()} to {end.date()} average price: {avg_price}”)

除了使用Redis存储股票历史数据之外，我们还可以使用Redis实现一些复杂的股票计算。例如计算股票的均线、MACD指标等。以下是在Redis中实现简单均线计算的代码示例。

```python
import numpy as np
symbol = "AAPL"
length = 20
symbol_data = json.loads(R.get(f"price_history:{symbol}"))
close_prices = [float(x["Close"]) for x in symbol_data]
ma = np.convolve(close_prices, np.ones(length)/length, mode="valid")

first_date = symbol_data[length]["Date"]
last_date = symbol_data[-1]["Date"]
print(f"{symbol} from {first_date} to {last_date} simple moving average ({length}): ")

for i in range(len(ma)):
    print(f"{symbol_data[i+length]['Date']} {ma[i]}")

在以上代码示例中，我们利用了numpy库的convolve函数计算均线，然后将结果与日期一起输出到了控制台上。

利用Redis进行股票分析可以帮助我们更加高效地研究市场趋势、进行投资选股。Redis简单而强大的API可以使得我们轻松地管理和分析数据，让分析更加准确和实时。当然，在实际的股票投资过程中，风险是难以避免的，股票分析只是提供了一种参考。