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vnpy/api/vn.datayes/static/tutorial.md
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2017-06-11 20:06:31 +08:00

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#VN.DATAYES - Welcome!

##1. Preface

###1.1 vn.datayes是一个从属于vnpy的开源历史数据模块；使用通联数据API以及MongoDB进行数据的下载和存储管理。项目目前与将来主要解决\准备解决以下问题：

  • 从通联数据等API高效地爬取、更新、清洗历史数据。
  • 基于MongoDB的数据库管理、快速查询、转换输出格式；支持自定义符合需求的行情历史数据库。
  • 基于Python.Matplotlib或R.ggplot2，快速绘制K线图等可视化对象。

项目目前主要包括了通联API开发者试用方案中大部分的市场行情日线数据（股票、期货、期权、指数、基金等），以及部分基本面数据。数据下载与更新主要采用多线程设计，测试效率如下：

数据集举例 数据集容量 下载时间估计
股票日线数据，2800个交易代码，2013年1月1日至2015年8月1日 2800个collection，约500条/each 7-10分钟
股票分钟线数据，2个交易代码，2013年1月1日至2015年8月1日 2个collection，约20万条/each 1-2分钟
股票日线数据更新任务，2800个交易代码，2015年8月1日至2015年8月15日 2800个collection，约10条/each 1-2分钟

vn.datayes基于MongoDB数据库，通过一个json配置文件简化数据库的初始化、设置、动态更新过程。较为精细的数据库操作仍需编写脚本进行。若对MongoDB与pymongo不熟悉，推荐使用Robomongo等窗口化查看工具作为辅助。

###1.2 主要依赖： pymongo, pandas, requests, json ###1.3 开发测试环境： Mac OS X 10.10; Windows 7 || Anaconda.Python 2.7

##2. Get Started ###2.1 准备

fig1

  • 更新pymongo至3.0以上版本; 更新requests等包。
~$ pip install pymongo --upgrade
~$ pip install requests --upgrade
  • [ ! 注意，本模块需要pymongo3.0新加入的部分方法，使用vnpy本体所用的2.7版本对应方法将无法正常插入数据。依赖冲突的问题会尽快被解决，目前推荐制作一个virtual environment来单独运行这个模块；或者暴力切换pymongo的版本：]
~$ pip install pymongo==3.0.3  # this module.
~$ pip install pymongo==2.7.2  # pymongo 2.7.
  • 启动MongoDB
~$ mongod

###2.2 数据库初始化与下载

  • api.Config 对象包含了向API进行数据请求所需的信息，我们需要一个用户token来初始化这个对象。

    from storage import *

    myConfig = Config(head="Zed's Config", token='7c2e59e212dbff90ffd6b382c7afb57bc987a99307d382b058af6748f591d723') myConfig.body

    {'domain': 'api.wmcloud.com/data', 'header': {'Authorization': 'Bearer 7c2e59e212dbff90ffd6b382c7afb57bc987a99307d382b058af6748f591d723', 'Connection': 'keep-alive'}, 'ssl': False, 'version': 'v1'}

  • storage.DBConfig 对象包含了数据库配置。我们需要自己编写一个json字典来填充这个对象。举例来说，我们希望下载股票日线数据和指数日线数据，数据库名称为DATAYES_EQUITY_D1和DATAYES_INDEX_D1，index为日期“date”。那么json字典是这样的：

    client = pymongo.MongoClient() # pymongo.connection object.

    body = { 'client': client, # connection object. 'dbs': { 'EQU_D1': { # in-python alias: 'EQU_D1' 'self': client['DATAYES_EQUITY_D1'], # pymongo.database[name] object. 'index': 'date', # index name. 'collNames': 'equTicker' # what are collection names consist of. }, 'IDX_D1': { # Another database 'self': client['DATAYES_INDEX_D1'], 'index': 'date', 'collNames': 'idxTicker' } }, 'dbNames': ['EQU_D1','IDX_D1'] # List of alias. }

    myDbConfig_ = DBConfig(body=body)

    这看上去有些麻烦；不想这么做的话可以直接使用DBConfig的默认构造函数。

    myDbConfig = DBConfig()

    myDbConfig.body

    {'client': MongoClient('localhost', 27017), 'dbNames': ['EQU_M1', 'EQU_D1', 'FUT_D1', 'OPT_D1', 'FUD_D1', 'IDX_D1'], 'dbs': {'EQU_D1': {'collNames': 'equTicker', 'index': 'date', 'self': Database(MongoClient('localhost', 27017), u'DATAYES_EQUITY_D1')}, 'EQU_M1': {'collNames': 'secID', 'index': 'dateTime', 'self': Database(MongoClient('localhost', 27017), u'DATAYES_EQUITY_M1')}, 'FUD_D1': {'collNames': 'fudTicker', 'index': 'date', 'self': Database(MongoClient('localhost', 27017), u'DATAYES_FUND_D1')}, 'FUT_D1': {'collNames': 'futTicker', 'index': 'date', 'self': Database(MongoClient('localhost', 27017), u'DATAYES_FUTURE_D1')}, 'IDX_D1': {'collNames': 'idxTicker', 'index': 'date', 'self': Database(MongoClient('localhost', 27017), u'DATAYES_INDEX_D1')}, 'OPT_D1': {'collNames': 'optTicker', 'index': 'date', 'self': Database(MongoClient('localhost', 27017), u'DATAYES_OPTION_D1')}}}

  • api.PyApi是向网络数据源进行请求的主要对象。storage.MongodController是进行数据库管理的对象。当我们完成了配置对象的构造，即可初始化PyApi与MongodController。MongodController._get_coll_names() 和MongodController._ensure_index() 是数据库初始化所调用的方法，为了模块开发的方便，它们暂时没有被放进构造函数中自动执行。

    myApi = PyApi(myConfig) # construct PyApi object. mc = MongodController(api=myApi, config=myDbConfig) # construct MongodController object, # on the top of PyApi. mc._get_coll_names() # get names of collections. mc._ensure_index() # ensure collection indices.

    [MONGOD]: Collection names gotten. [MONGOD]: MongoDB index set.

    1

fig2

  • 使用**MongodController.download#()**方法进行下载。

    mc.download_index_D1('20150101','20150801')

fig3

###2.3 数据库更新

  • 使用**MongodController.update#()**方法进行更新。脚本会自动寻找数据库中的最后一日并更新至最新交易日。

    from datetime import datetime datetime.now()

    datetime.datetime(2015, 8, 17, 10, 49, 21, 37758)

    mc.update_index_D1()

fig4

###2.4 Mac OS或Linux下的下载与更新 模块中包含了一些shell脚本，方面在linux-like os下的数据下载、更新。

~$ cd path/of/vn/datayes
~$ chmod +x prepare.sh
~$ ./prepare.sh

fig5 fig6