股票数据采集与策略分析：从CSV到MySQL及图表绘制

资源摘要信息: "股票历史数据采集与分析系统 - stock-sky" 1. 股票历史数据采集 - 系统从股票市场获取历史数据，这些数据可能包括股票的开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量等。 - 数据采集可能涉及使用API接口（如Yahoo Finance, Google Finance, 各大交易所提供的API等）或网络爬虫技术从官方网站抓取。 - 数据采集需要定时运行以保证数据的实时性和准确性，可能使用定时任务调度器如cron。 2. 数据存储 - 采集到的数据被存储在CSV文件中，CSV是逗号分隔值文件格式，广泛用于存储和交换数据。 - 数据也被存储到MySQL数据库中，MySQL是一个流行的开源关系数据库管理系统，擅长处理大量数据，支持复杂的查询。 - 数据库的设计需要考虑到数据的结构化存储，可能包含多个表来存储不同种类的数据，如个股数据表、大盘指数表等。 - 数据库设计还应该考虑到数据的增、删、改、查性能，需要设计合理的索引策略。 3. 数据可视化 - 系统能够将采集到的数据绘制成K线图和成交量图。 - K线图是一种常用的股票价格变动图，能够显示一定时间内的开盘价、收盘价、最高价和最低价。 - 成交量图显示的是在特定时间内的股票交易量，这有助于分析交易活跃度和市场参与者的兴趣。 - 数据可视化通常需要使用图表库如Highcharts、D3.js、matplotlib等来实现。 4. 策略预测涨跌 - 系统根据历史数据运用预测模型来预测股票的涨跌趋势。 - 预测可能使用机器学习、时间序列分析等技术。 - 常见的预测模型包括线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、随机森林、神经网络等。 - 预测模型需要经过历史数据的训练，并通过交叉验证等方法进行优化。 5. 选股策略 - 根据特定的策略和算法筛选出表现潜力较高的股票。 - 选股策略可能基于技术分析指标（如移动平均线、相对强弱指数RSI、MACD等）或者基于基本面分析。 - 系统可能结合多种数据和指标，运用多因素模型来构建选股策略。 - 选股结果可以通过平台展示给用户，用户可以根据这些信息进行投资决策。 系统标签信息不提供，但可以推断该系统可能涉及到的标签包括：“股票数据分析”、“数据采集”、“数据存储”、“数据可视化”、“机器学习”、“技术分析”、“基本面分析”、“投资策略”、“预测模型”。 系统文件名称列表提供了"stock-sky-master"，暗示该系统是以Python编程语言编写的（常见于项目名称中使用-master结尾），并可能使用了诸如pandas（数据分析和操作）、numpy（数值计算）、matplotlib/seaborn（数据可视化）、scikit-learn（机器学习库）、sqlalchemy（数据库操作库）等库和框架。