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为股票上的个人数据科学项目存储数据的最佳方式?
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<div> </div> <p>我已经试着开始这个项目有一段时间了,我终于开始了,我马上就被卡住了。我的项目的目标是建立一个“bot”,使用股票市场数据为我交易股票。首先,数据将是历史数据,用于作为概念证明的回溯测试/模拟。然后数据将是“动态”的,就像实时添加的一样</p> <p>首先,我不确定我的数据是结构化的还是半结构化的。我的第一个直觉是在MySQL中构建和使用数据库,但似乎MySQL并不是我真正想要的,因为仅仅添加不同的列来计算派生变量是一个巨大的挑战,加上Python 3似乎不喜欢在程序运行时从MySQL中获取变量。因此,我需要能够高效地存储大量股票数据的东西,我可以轻松地向其中添加派生变量,例如移动平均值,以及Python 3可以轻松地从中提取数据的东西</p> <p>我对文件扩展名(JSON、CSV?)或存储此类项目数据的系统(DBMS?)感兴趣。我是数据科学的新手,我真的很想把这个做好,这样我就可以开始建立一个投资组合了。我正在使用SSH和一个运行linux的服务器</p> <p>编辑: 在企业环境中,该流程将如何工作?我的理解是,一家公司可能会将信息存储在SQL DB中,但他们会直接从中提取信息进行分析/处理,还是会先转换为更易访问的内容</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>将数据存储在文件(JSON、CSV)中是一个良好的开端,但它无法扩展到大量数据。 SQLite非常易于使用,Python库也有很好的文档记录。没有要设置的数据库服务器,所有内容都存储在一个文件中。 如果您需要能够扩展到大量数据并且易于使用时间序列的东西,可以尝试使用XDB。它主要用于分析和监控,但对您的用例可能有用</p>
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