介绍：考虑到长远的未来，如果我们想要加快回测运行速度，就要分布式地在不同的机器上进行策略回测。那么将股票数据保存到数据库上则是必然的选择，因为这样每台服务器都能够直接连接到同一个数据库拉到数据，管理起来方便许多。
今天我们就先讲讲如何使用MongoDB保存股票数据。
准备
python依赖环境
开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上或者服务器上，我是服务器上用JupyterLab完成的，具体请看JupyterLab，极其强大的下一代notebook！
在终端输入以下命令安装我们所需要的依赖模块:
pip install tushare
pip install pymongo
或者在JupyterLab
# Python2
! pip install tushare
! pip install pymongo
# Python3
! pip install tushare
! pip install pymongo
安装mongodb
- 服务器用户可安装宝塔再一键
- 本地用户官网下载安装宝安装
我用的是阿里云的云Mongodb数据库
Tushare 股票数据接口
为了下载股票数据，我用到了tushare，一个相对稳定的股票数据服务。
tushare采用积分制，你的积分越高，能调的接口约高级。不过其实我们的策略所需要的接口用普通账号的积分就够了。
你需要到 tushare 上注册一个tushare账户，然后进入账号页面拿到token：
这是我们需要用到的接口：
编写代码
首先，学会连接MongoDB数据库并创建集合（表），也就3行代码的事情（我链接的是远程阿里云数据库，所以用的第二个，如果你是本地，请用第一个，推荐一个免费的Mongodb:免费获取 MongoDB 云数据库）：
这样就能连接远程(或者本地)MongoDB的stock数据库，如果该库不存在，当你往集合中插入数据的时候，就会自动新建数据库。
有一点需要非常注意：MongoDB默认不设密码，因此你如果要上线MongoDB，请注意手动设置密码。可参考：
其次，拿到股票数据：
因为并不一定需要用到所有股票数据，所以我维护了一个股票列表点击可下载：codes.csv.
当然，这个股票列表最好也写到MongoDB里以方便维护（我这里省麻烦就没写入了）。
如果你需要用到所有股票，请调tushare的stock_basic接口：
data = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,symbol,name,area,industry,list_date')
这个接口能返回当前所有正常上市的股票列表。
最后，将这些股票数据写入到MongoDB中
获得请求数据后，将其使用.T进行转置，以变成【字段-值】的形式，并转成json.
转成json后就可以保存到数据库中，这里我们选择了一条条数据地插入，而不是批量插入。
因为批量插入在遇到重复值的时候，可能会导致那一批数据全部丢失，对于股票回测而言，丢失数据是致命的。
最后，为了防止请求接口频率过高，设置了一个time.sleep延时。
完整代码
注意事项
- 依赖：
pymongo、tushare - 修改：你的
下载目录路径
'''*************************************************
Copyright (Python), 2020-,Literature Tech. Co., Ltd.
source: None
Author: Written by Literature
Version: 1.0
Date: 2020.07.19
Description:
Others: None
Function List: main
History: The first edition 2020.07.19
*************************************************'''
import pymongo
import time
import json
import tushare as ts
# 建立连接
# client = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017)
# 云数据库
client = pymongo.MongoClient(host='链接地址', port=27017)
# 连接stock数据库，注意只有往数据库中插入了数据，数据库才会自动创建
stock_db = client.stock
# 创建一个daily集合，类似于MySQL中“表”的概念
daily = stock_db["daily"]
def get_stock_daily(start_date, end_date):
"""
获得A股所有股票日数据
Args:
start_date (str): 起始日
end_date (str): 结束日
"""
pro = ts.pro_api(token="填写你的Token")
# w注意修改你的路径，可默认
codes = open('./codes.csv', 'r', encoding='utf-8').readlines()
# 遍历所有股票ID
for code in codes:
code = code.strip('\n')
# 请求tushare数据，并转化为json格式
df = pro.daily(ts_code=code, start_date=start_date, end_date=end_date)
data = json.loads(df.T.to_json()).values()
# 对股票每一天数据进行保存，注意唯一性
# 这里也可以批量创建，速度更快，但批量创建容易丢失数据
# 这里为了保证数据的绝对稳定性，选择一条条创建
for row in data:
daily.update({"_id": f"{row['ts_code']}-{row['trade_date']}"}, row, upsert=True)
time.sleep(0.5)
get_stock_daily("20180101", "20200627")代码运行效果
已建立表，程序设定0.5的休眠时间，可能数据调用慢
运行完了查看，已有数据
联系方式：
文章链接：https://wxiou.cn/index.php/archives/107/
除特别注明外，文章均为Literature原创，转载时请注明本文出处及文章链接
