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揭阳网站制作套餐_企业网上申报系统_做营销型网站哪家好_设计网站logo

2025/5/9 22:47:42 来源：https://blog.csdn.net/weixin_47339916/article/details/146953450  浏览:  次   关键词：揭阳网站制作套餐_企业网上申报系统_做营销型网站哪家好_设计网站logo
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Airflow量化入门系列：第三章 A 股市场数据处理与存储

本教程系统性地讲解了 Apache Airflow 在 A 股量化交易中的应用，覆盖从基础安装到高级功能的完整知识体系。通过六章内容，读者将掌握 Airflow 的核心概念、任务调度、数据处理、技术指标计算、策略回测及工作流监控等关键技能。教程整合 Tushare 数据源、TA-Lib 技术指标库和 VectorBT 策略回测工具，提供丰富实战案例，帮助构建高效、可靠的工作流，助力量化交易实践。
文中内容仅限技术学习与代码实践参考，市场存在不确定性，技术分析需谨慎验证，不构成任何投资建议。适合量化新手建立系统认知，为策略开发打下基础。

AirFlow

学习对象

  • 中高级水平的开发者
  • 具备 Python 编程基础，熟悉基本的 ETL 流程和数据分析工具
  • 希望掌握 Airflow 在量化交易场景中的应用

教程目标

  • 系统掌握 Apache Airflow 的核心功能与高级特性
  • 深入理解 Airflow 在 A 股量化交易工作流中的应用
  • 能够独立设计、部署和维护复杂的量化交易工作流

教程目录

第一章：Apache Airflow 基础

1.1 Airflow 简介与安装
1.2 Airflow 核心概念
1.3 Airflow Web UI 使用与管理
1.4 Airflow 配置与环境搭建

第二章：Airflow 任务调度与依赖管理

2.1 DAG 定义与任务依赖关系
2.2 Task 类型
2.3 任务调度策略与优先级
2.4 动态任务生成与条件分支

第三章：A 股市场数据处理与存储

3.1 使用 Tushare 获取 A 股数据
3.2 数据清洗与预处理
3.3 Parquet 文件存储与读取
3.4 数据存储优化与性能提升

第四章：技术指标计算与策略实现

4.1 TA-Lib 基础与常用技术指标
4.2 技术指标计算流程设计
4.3 策略回测与评估（使用 Vector BT）
4.4 策略优化与参数调整

第五章：Airflow 高级功能与最佳实践

5.1 Airflow 与 Docker 集成
5.2 Airflow 任务监控与日志分析
5.3 Airflow 任务容错与重试机制
5.4 Airflow 任务性能优化

第六章：完整案例：A 股量化交易工作流

6.1 数据获取与存储工作流
6.2 技术指标计算工作流
6.3 策略回测与结果存储工作流
6.4 工作流监控与维护

第三章 A 股市场数据处理与存储

3.1 使用 Tushare 获取 A 股数据

理论详解

推荐阅读🚀：

  • Pandas+PyArrow：股票数据存储 Parquet 入门指引 🔥
  • A股数据存储实战：Parquet技术深度解析

Parquet 是一种高效的列式存储格式，具有以下优点：

  • 高效存储：列式存储减少存储空间。
  • 快速查询：支持按列查询，提高查询效率。
  • 压缩支持：支持多种压缩算法。

Parquet 文件的使用：

  • 存储：使用 pandas.to_parquet() 方法。
  • 读取：使用 pandas.read_parquet() 方法。

Tushare 是一个开源的金融数据接口，提供了丰富的 A 股市场数据。常见的数据接口包括：

  • daily：获取日线行情数据。
  • weekly：获取周线行情数据。
  • monthly：获取月线行情数据。
  • trade_cal：获取交易日历。

Tushare API 使用方法：

  • 安装 Tushare：使用 pip install tushare 安装。
  • 配置 API Token：通过 ts.set_token("your_token") 配置。
  • 获取数据：使用 pro.daily() 等接口获取数据。

实战示例

获取特定股票的历史数据并存储为 Parquet 文件：

import os
from datetime import datetimeimport tushare as tsfrom airflow import DAG
from airflow.configuration import conf
from airflow.operators.python import PythonOperator# 配置 Tushare API
tushare_token = conf.get("tushare", "api_token")
ts.set_token(tushare_token)
pro = ts.pro_api()# 数据存储目录
data_dir = conf.get("tushare", "data_folder")
if not os.path.exists(data_dir):os.makedirs(data_dir)def fetch_stock_data(**kwargs):"""获取特定股票的历史数据并存储为 Parquet 文件。:param kwargs: Airflow 任务参数:return: None"""stock_code = kwargs["dag_run"].conf.get("stock_code", "000001.SZ")start_date = kwargs["dag_run"].conf.get("start_date", "20230101")end_date = kwargs["dag_run"].conf.get("end_date", "20241231")print(f"Fetch data for {stock_code} from {start_date} to {end_date}")# 获取股票数据df = pro.daily(ts_code=stock_code, start_date=start_date, end_date=end_date)# 存储为 Parquet 文件data_path = os.path.join(data_dir, f"stock_data_{stock_code}.parquet")df.to_parquet(data_path, index=False)print(f"Data saved to {data_path}")return data_path# 定义 DAG
with DAG("fetch_stock_data",description="Fetch stock data from Tushare and save as Parquet",schedule_interval=None,start_date=datetime(2023, 1, 1),tags=["quant", "stock"],
) as dag:# 定义任务fetch_task = PythonOperator(task_id="fetch_stock_data",python_callable=fetch_stock_data,provide_context=True,)# 设置任务依赖关系
fetch_task

运行 DAG：

  1. 将 DAG 文件保存到 Airflow 的 dags 目录。
  2. 在 Airflow Web UI 中触发 DAG，查看任务状态和日志。

3.2 数据清洗与预处理

理论详解

数据清洗是数据处理的重要步骤，常见的清洗方法包括：

  • 处理缺失值：删除或填充缺失值。
  • 处理异常值：识别并处理异常值。
  • 数据标准化：将数据转换为统一的尺度。

实战示例

清洗股票数据，计算股票下一日收益率，处理缺失值：

import os
from datetime import datetimeimport pandas as pdfrom airflow import DAG
from airflow.configuration import conf
from airflow.operators.python import PythonOperator# 数据存储目录
data_dir = conf.get("tushare", "data_folder")def calculate_clean_stock_data(**kwargs):"""清洗股票数据，计算股票下一日收益率，处理缺失值。:param kwargs: Airflow 任务参数:return: 处理后的数据文件路径"""stock_code = kwargs["dag_run"].conf.get("stock_code", "000001.SZ")data_path = os.path.join(data_dir, f"stock_data_{stock_code}.parquet")# 读取 Parquet 文件df = pd.read_parquet(data_path)# 计算下一日收益率df["returns"] = df["close"].pct_change().shift(-1)# 处理缺失值df.dropna(inplace=True)  # 删除缺失值# 分离路径和文件名dir_path, file_name = os.path.split(data_path)# 存储清洗后的数据cleaned_data_path = os.path.join(dir_path, f"calculate_cleaned_{file_name}")df.to_parquet(cleaned_data_path, index=False)print(f"Data saved to {cleaned_data_path}")return cleaned_data_path# 定义 DAG
with DAG("calculate_clean_stock_data",description="Clean stock data, calculate the stock's return on the next day, and handle missing values.",schedule_interval=None,start_date=datetime(2023, 1, 1),tags=["quant", "stock"],
) as dag:# 定义任务calculate_clean_task = PythonOperator(task_id="calculate_clean_stock_data",python_callable=calculate_clean_stock_data,provide_context=True,)# 设置任务依赖关系
calculate_clean_task

运行 DAG：

  1. 将 DAG 文件保存到 Airflow 的 dags 目录。
  2. 在 Airflow Web UI 中触发 DAG，查看任务状态和日志。

3.3 数据存储优化与性能提升

理论详解

数据存储优化的常见策略包括：

  • 分区存储：按时间或类别分区，提高查询效率。
  • 索引优化：使用索引加速查询。
  • 压缩算法：选择合适的压缩算法减少存储空间。

实战示例

使用分区存储与索引优化：

import os
from datetime import datetimeimport pandas as pdfrom airflow import DAG
from airflow.configuration import conf
from airflow.operators.python import PythonOperator# 数据存储目录
data_dir = conf.get("tushare", "data_folder")def optimize_storage(**kwargs):"""使用分区存储与索引优化数据存储。:param kwargs: Airflow 任务参数:return: 优化后的数据文件路径"""stock_code = kwargs["dag_run"].conf.get("stock_code", "000001.SZ")data_path = os.path.join(data_dir, f"calculate_cleaned_stock_data_{stock_code}.parquet")# 读取 Parquet 文件df = pd.read_parquet(data_path)#optimized_data_path = os.path.join(data_dir, "optimized_data")if not os.path.exists(optimized_data_path):os.makedirs(optimized_data_path)df.to_parquet(optimized_data_path,index=False,compression="snappy",partition_cols=["trade_date"],)print(f"Data saved to {optimized_data_path}")return optimized_data_path# 定义 DAG
with DAG("optimize_storage",description="Optimize data storage using partitioning and indexing",schedule_interval=None,start_date=datetime(2023, 1, 1),tags=["quant", "stock"],
) as dag:# 定义任务optimize_storage = PythonOperator(task_id="optimize_storage",python_callable=optimize_storage,provide_context=True,)# 设置任务依赖关系
optimize_storage

增加文件描述符限制
具体步骤如下：

在 Linux 上

  1. 临时增加限制（仅对当前会话有效）：

    ulimit -n 65535  # 将文件描述符限制设置为 65535

  2. 永久增加限制（需要重启系统或重新登录生效）：

    • 编辑 /etc/security/limits.conf 文件，添加或修改以下行：

      * soft nofile 65535
* hard nofile 65535

    • 编辑 /etc/sysctl.conf 文件，添加或修改以下行：

      fs.file-max = 65535

    • 应用更改：

      sudo sysctl -p

在 macOS 上

  1. 临时增加限制（仅对当前会话有效）：

    ulimit -n 65535  # 将文件描述符限制设置为 65535

  2. 永久增加限制（需要重启系统或重新登录生效）：

    • 编辑 /etc/launchd.conf 文件，添加或修改以下行：

      limit maxfiles 65535 65535

    • 重启系统以应用更改。

运行 DAG：

  1. 将 DAG 文件保存到 Airflow 的 dags 目录。
  2. 在 Airflow Web UI 中触发 DAG，查看任务状态和日志。

总结

通过本章的学习，您已经掌握了如何使用 Tushare 获取 A 股数据，以及如何进行数据清洗、存储和优化。在接下来的章节中，我们将深入探讨技术指标计算与策略实现。

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