1、load model
2、修改update data相关函数
This commit is contained in:
@@ -34,17 +34,17 @@
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||||
"output_type": "stream",
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||||
"text": [
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||||
"<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>\n",
|
||||
"Index: 8507431 entries, 0 to 25615\n",
|
||||
"Index: 8964780 entries, 0 to 25739\n",
|
||||
"Data columns (total 2 columns):\n",
|
||||
" # Column Dtype \n",
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||||
"--- ------ ----- \n",
|
||||
" 0 ts_code object\n",
|
||||
" 1 trade_date object\n",
|
||||
"dtypes: object(2)\n",
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||||
"memory usage: 194.7+ MB\n",
|
||||
"memory usage: 205.2+ MB\n",
|
||||
"None\n",
|
||||
"20250523\n",
|
||||
"start_date: 20250526\n"
|
||||
"20250926\n",
|
||||
"start_date: 20250929\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
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||||
@@ -61,7 +61,7 @@
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||||
" max_date = df['trade_date'].max()\n",
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||||
"\n",
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||||
"print(max_date)\n",
|
||||
"trade_cal = pro.trade_cal(exchange='', start_date='20170101', end_date='20250720')\n",
|
||||
"trade_cal = pro.trade_cal(exchange='', start_date='20170101', end_date='20251020')\n",
|
||||
"trade_cal = trade_cal[trade_cal['is_open'] == 1] # 只保留交易日\n",
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||||
"trade_dates = trade_cal[trade_cal['cal_date'] > max_date]['cal_date'].tolist()\n",
|
||||
"start_date = min(trade_dates)\n",
|
||||
@@ -84,45 +84,16 @@
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"任务 20250717 完成\n",
|
||||
"任务 20250718 完成\n",
|
||||
"任务 20250715 完成\n",
|
||||
"任务 20250716 完成\n",
|
||||
"任务 20250714 完成\n",
|
||||
"任务 20250711 完成\n",
|
||||
"任务 20250710 完成\n",
|
||||
"任务 20250709 完成\n",
|
||||
"任务 20250708 完成\n",
|
||||
"任务 20250707 完成\n",
|
||||
"任务 20250704 完成\n",
|
||||
"任务 20250703 完成\n",
|
||||
"任务 20250702 完成\n",
|
||||
"任务 20250701 完成\n",
|
||||
"任务 20250630 完成\n",
|
||||
"任务 20250627 完成\n",
|
||||
"任务 20250626 完成\n",
|
||||
"任务 20250625 完成\n",
|
||||
"任务 20250624 完成\n",
|
||||
"任务 20250623 完成\n",
|
||||
"任务 20250620 完成\n",
|
||||
"任务 20250619 完成\n",
|
||||
"任务 20250618 完成\n",
|
||||
"任务 20250617 完成\n",
|
||||
"任务 20250616 完成\n",
|
||||
"任务 20250613 完成\n",
|
||||
"任务 20250612 完成\n",
|
||||
"任务 20250611 完成\n",
|
||||
"任务 20250610 完成\n",
|
||||
"任务 20250609 完成\n",
|
||||
"任务 20250606 完成\n",
|
||||
"任务 20250605 完成\n",
|
||||
"任务 20250604 完成\n",
|
||||
"任务 20250603 完成\n",
|
||||
"任务 20250530 完成\n",
|
||||
"任务 20250529 完成\n",
|
||||
"任务 20250528 完成\n",
|
||||
"任务 20250527 完成\n",
|
||||
"任务 20250526 完成\n"
|
||||
"任务 20251020 完成\n",
|
||||
"任务 20251017 完成\n",
|
||||
"任务 20251016 完成\n",
|
||||
"任务 20251015 完成\n",
|
||||
"任务 20251014 完成\n",
|
||||
"任务 20251013 完成\n",
|
||||
"任务 20251009 完成\n",
|
||||
"任务 20251010 完成\n",
|
||||
"任务 20250929 完成\n",
|
||||
"任务 20250930 完成\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
@@ -200,6 +171,89 @@
|
||||
"\n",
|
||||
"print(\"所有每日基础数据获取并保存完毕！\")"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 6,
|
||||
"id": "e6f2a2fe",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
" ts_code trade_date buy_sm_vol buy_sm_amount sell_sm_vol \\\n",
|
||||
"0 603290.SH 20251009 45532 52028.67 42778 \n",
|
||||
"1 600936.SH 20251009 42537 1545.21 42382 \n",
|
||||
"2 300429.SZ 20251009 81914 11768.07 64063 \n",
|
||||
"3 300879.SZ 20251009 15330 5366.90 11651 \n",
|
||||
"4 300031.SZ 20251009 51381 12650.70 43869 \n",
|
||||
"... ... ... ... ... ... \n",
|
||||
"20574 688083.SH 20250930 13247 10094.95 11236 \n",
|
||||
"20575 002939.SZ 20250930 372609 43083.12 232240 \n",
|
||||
"20576 688303.SH 20250930 62478 18094.19 55086 \n",
|
||||
"20577 300146.SZ 20250930 50078 5792.85 35214 \n",
|
||||
"20578 688351.SH 20250930 15096 3333.84 14017 \n",
|
||||
"\n",
|
||||
" sell_sm_amount buy_md_vol buy_md_amount sell_md_vol sell_md_amount \\\n",
|
||||
"0 48942.98 53824 61495.85 54076 61851.39 \n",
|
||||
"1 1538.97 24175 878.06 31948 1160.07 \n",
|
||||
"2 9211.49 88583 12730.36 88244 12682.05 \n",
|
||||
"3 4089.33 15591 5464.12 17057 5976.94 \n",
|
||||
"4 10822.65 56173 13836.60 49423 12190.63 \n",
|
||||
"... ... ... ... ... ... \n",
|
||||
"20574 8561.02 10482 7994.12 9858 7514.37 \n",
|
||||
"20575 26867.01 279904 32371.96 324997 37595.57 \n",
|
||||
"20576 15952.67 55867 16177.83 53776 15573.61 \n",
|
||||
"20577 4076.10 46159 5337.00 39420 4560.91 \n",
|
||||
"20578 3095.89 6482 1430.69 6675 1474.59 \n",
|
||||
"\n",
|
||||
" buy_lg_vol buy_lg_amount sell_lg_vol sell_lg_amount buy_elg_vol \\\n",
|
||||
"0 36150 41253.53 36789 41932.43 10514 \n",
|
||||
"1 11158 405.04 9212 334.60 5672 \n",
|
||||
"2 64282 9239.06 72904 10475.38 8221 \n",
|
||||
"3 10167 3562.24 12327 4313.59 3221 \n",
|
||||
"4 40306 9938.01 41035 10103.23 6112 \n",
|
||||
"... ... ... ... ... ... \n",
|
||||
"20574 6674 5082.80 8224 6273.43 3329 \n",
|
||||
"20575 204229 23631.31 285167 32986.98 132696 \n",
|
||||
"20576 33304 9638.04 34809 10074.64 5032 \n",
|
||||
"20577 47161 5454.07 36321 4202.88 8662 \n",
|
||||
"20578 2513 555.48 3398 749.54 0 \n",
|
||||
"\n",
|
||||
" buy_elg_amount sell_elg_vol sell_elg_amount net_mf_vol \\\n",
|
||||
"0 12073.88 12377 14125.13 20027 \n",
|
||||
"1 205.33 0 0.00 -21182 \n",
|
||||
"2 1183.11 17790 2551.67 -840 \n",
|
||||
"3 1133.90 3275 1147.29 -4996 \n",
|
||||
"4 1507.28 19645 4816.08 1531 \n",
|
||||
"... ... ... ... ... \n",
|
||||
"20574 2538.01 4413 3361.05 7612 \n",
|
||||
"20575 15366.29 147033 17003.12 84949 \n",
|
||||
"20576 1459.24 13010 3768.39 15188 \n",
|
||||
"20577 1000.95 41105 4744.98 -16754 \n",
|
||||
"20578 0.00 0 0.00 3406 \n",
|
||||
"\n",
|
||||
" net_mf_amount \n",
|
||||
"0 22734.35 \n",
|
||||
"1 -766.75 \n",
|
||||
"2 -90.83 \n",
|
||||
"3 -1741.72 \n",
|
||||
"4 385.00 \n",
|
||||
"... ... \n",
|
||||
"20574 5816.07 \n",
|
||||
"20575 9927.60 \n",
|
||||
"20576 4417.72 \n",
|
||||
"20577 -1928.39 \n",
|
||||
"20578 752.20 \n",
|
||||
"\n",
|
||||
"[20579 rows x 20 columns]\n"
|
||||
]
|
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}
|
||||
],
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"source": [
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"print(all_daily_data_df)"
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