目录
  • 1 前言
  • 2 信息存储
    • 2.1 基金基本信息存储
    • 2.2 基金变动信息获取
  • 3 需要改进的地方
    • 3.1 基金类型
    • 3.2 基金的更新顺序
  • 4 总结

    1 前言

    前面已经讲了很多次要进行数据存储,终于在上一篇中完成了数据库的设计,在这一篇就开始数据的存储操作,在数据存储的这个部分,会将之前抓取到的基金列表,基金基本信息和基金变动信息以及ETF信息进行存储。

    2 信息存储

    2.1 基金基本信息存储

    在这里获取基金信息包括两个部分,一部分是场外基金另外一部分是场外基金信息。之在前的文章中,我们已经获完成了场外基金和ETF基金信息的代码,因此在这里我们仅仅需要存储数据库即可,那么有个问题,基金的信息是随时发生变更的或者更新的。在保存时需要先判断基金代码是否已经存在,如果存在则更新,如果不存在则新增,但是这样效率有点低,这时候就用到之前的文章内容,使用这样 on duplicate key update 的语句就可以一条sql搞定了。

    举例如下所示:

    INSERT INTO `tb_fund_list`(`code`, `name`, `fund_type`) VALUES ('000363','国泰聚信价值优势混合C','混合型-灵活')
    on duplicate key update `code` = '000363', `name` = '国泰聚信价值优势混合C' ,`fund_type` = '混合型-灵活';

    如果存在000363基金的话,我们就进行更新操作,如果不存在那么久插入数据。

    具体实现的代码如下图所示:

    python爬虫之基金信息存储

    2.2 基金变动信息获取

    基金的变动信息不论是场内基金还是场外基金都是一样的获取方式,在这里就可以使用通用的逻辑进行处理了,就是之前抓取基金变动信息和基金价格信息的方式。

    python爬虫之基金信息存储

    3 需要改进的地方

    3.1 基金类型

    现在基金基本信息中的基金类型还是中文,这样的中文存储起来不符合常用的编码规范,之前没有处理是因为还不知道有多少种基金的类型,现在已经获取到了所有的基金,这个时候我们需要查询一下所有的基金类型,然后建立枚举来表述不同的基金类型。

    # 获取所有的基金类型信息
    select distinct fund_type from tb_fund_list;

    根据查询出来的基金类型,最终定义的基金类型如下图所示:

    fund_type_dic = {
        "QDII": "1",
        "商品(不含QDII)": "2",
        "股票型": "3",
        "指数型-股票": "4",
        "混合型-偏债": "51",
        "混合型-偏股": "52",
        "混合型-平衡": "53",
        "混合型-灵活": "61",
        "债券型-中短债": "62",
        "债券型-可转债": "63",
        "债券型-混合债": "64",
        "债券型-长债": "65"
    }

    根据经验来说,债券型的基金相对比较多,如果对债券基金感兴趣的

    可以时常更新数据,在后续的操作中以非债券型基金为主进行分析,数据总量相对较小,批量更新的时间也相对较短。

    3.2 基金的更新顺序

    在之前的基金获取过程中,总体来讲获取的顺序是混乱的,在最终的数据结果存储时,需要将获取的信息基金拼接和组装。最终的更新数据顺序为:

    • 1 更新场外基金列表(新增或者更新)
    • 2 更新ETF信息列表(新增或者更新)
    • 3 查询基金的基本信息进行更新操作
    • 4 查询基金的阶段变动信息进行更新

    4 总结

    获取基金的信息已经完毕,已经把基金信息保存成功,在下一章中将介绍如何建立线性模型去评估基金的分数,为投资基金做出定量分析。

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