qlib实践2-数据使用

本文继续上篇介绍qlib的数据处理,包括数据格式、数据更新、数据转换和数据使用。qlib提供了calendars、features和instruments等数据集,并支持通过python脚本或csv转换数据。在数据使用过程中,遇到并修复了由于numpy版本差异导致的错误。成功运行后,进行了进一步的测试,完成了qlib环境和数据的初步加载。接下来将探讨qlib的Feature、ExpressionOps、Filter等核心概念。

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接上篇qlib实践1-数据获取。数据可以通过内置python脚本,或者手动拼链接,或者从github第三方源提供。获取下来后,可能需要对当天或者近几天数据进行更新操作。

数据格式

calendars:该数据集的所有交易日信息。

features:个股的特征信息。

instruments:所有股票的代码集合,现在还提供指数成分股(中证500,沪深300,中证100)。

数据更新

待测试

数据转换

除数据更新外,可以通过csv进行转换(待测试)

python scripts/dump_bin.py dump_all --csv_path  ~/.qlib/csv_data/my_data --qlib_dir ~/.qlib/qlib_data/my_data --include_fields open,close,high,low,volume,factor

数据使用

数据准备好后可以开始练习qlib使用,通过代码直接引用路径和数据类型,示例代码:

import qlib
# region in [REG_CN, REG_US]
from qlib.constant import REG_CN
provider_uri = "~/.qlib/qlib_data/cn_data"  # target_dir
qlib.init(provider_uri=provider_uri, region=REG_CN)

from qlib.data import D
test0 = D.calendar(start_time='2022-11-30', end_time='2022-12-01', freq='day')[:2]
print(test0)

遇到错误:

Qlib-TypeError: control character ‘delimiter’ cannot be a newline (\r or \n),原来是numpy版本差异

修复后,正确运行

再做一组测试

 ok,至此,qlib环境就和数据的初步加载完成,下面开始理解qlib的其他定义。

Feature、ExpressionOps、Filter(NameDFilter、ExpressionDFilter)、

DataLoaer、DataHandler、DataHandlerLP、Processor、

Dataset、DatasetH、

Cache、Memcache、ExpressionCache、DatasetCache

QlibRecorder(R)

from qlib.data import D

<think>好的,我现在需要帮助用户解决如何正确使用qlib的update命令,特别是关于--csv_path参数的配置以及其他相关参数的设置。首先,我需要回忆一下用户提供的引用内容,看看是否有相关的信息。 用户提供了两个引用。引用[^1]提到了一个命令的格式:`python <script path> update_data_to_bin --qlib_data_1d_dir <user data dir>`。这可能是一个更新数据到二进制格式的命令,但具体参数如--csv_path并没有直接出现,需要进一步分析。引用[^2]则包含了下载数据的示例命令,其中使用了`scripts/get_data.py`和不同的参数,比如--target_dir、--region、--interval等。这可能与数据导入或更新有关,但同样没有直接提到--csv_path。 接下来,我需要确定用户的问题核心:他们想了解如何运行qlib的update命令,并指定CSV路径、符号字段名、日期字段名以及包含的列。通常,在命令行工具中,参数如--csv_path后面需要接文件路径,其他参数可能需要指定字段名称和列名。 根据常见的qlib用法,数据导入或更新通常涉及将CSV数据转换为qlib的二进制格式。例如,用户可能需要使用某个脚本,比如`scripts/dump_bin.py`或者类似的工具,将CSV数据导入到qlib数据目录中。这时候,参数可能包括--csv_path指定CSV文件或目录,--symbol_field指定股票代码的列名,--date_field指定日期列名,--include_fields指定需要包含的字段。 但用户提到的update命令可能与数据更新有关,而不仅仅是初始导入。可能需要参考qlib的文档或示例命令来确认正确的参数。例如,用户提供的引用中的命令是`update_data_to_bin`,可能对应的参数包括--qlib_data_1d_dir来指定qlib数据目录,而--csv_path可能用于指定新的CSV数据的位置。 另外,符号字段名(symbol_field)可能默认是“symbol”,日期字段名(date_field)默认是“date”,但用户可能需要自定义这些,特别是当CSV中的列名不同时。例如,如果CSV中使用“stock_code”作为股票代码列,就需要指定--symbol_field=stock_code。 需要确保用户正确指定所有必要的参数,并且路径正确。可能的示例命令可能是: python scripts/update_data.py update_data_to_bin --csv_path ./new_data --qlib_data_1d_dir ~/.qlib/qlib_data/cn_data --symbol_field symbol --date_field date --include_fields open,close,high,low,volume 但具体的脚本名称和参数可能需要查阅qlib的文档或源代码确认。此外,用户可能需要确保CSV文件的格式符合要求,比如按股票代码分目录存放,或者文件名符合特定格式。 在生成回答时,需要结合用户提供的引用中的命令结构,假设update命令的参数类似,并提供示例。同时提醒用户注意路径的正确性和字段名称的对应关系。如果有不确定的地方,建议用户查阅官方文档或GitHub仓库中的示例。</think>根据引用内容,qlib的update命令主要用于将用户自定义的CSV数据更新到二进制格式。以下是配置`--csv_path`及相关参数的详细说明和示例: ### 标准命令格式 ```bash python <script_path> update_data_to_bin \ --csv_path <CSV数据目录> \ --qlib_data_1d_dir <qlib数据存储目录> \ --symbol_field <股票代码字段名> \ --date_field <日期字段名> \ --include_fields <需包含的列> ``` ### 参数说明 1. **--csv_path** 指定包含CSV文件的目录路径,要求目录结构为: `目录/股票代码.csv`(例如`./data/000001.csv`) 2. **--qlib_data_1d_dir** 指定qlib的1D频段数据存储路径,默认位置为`~/.qlib/qlib_data/cn_data` 3. **--symbol_field** CSV中表示股票代码的列名(默认列名`symbol`) 4. **--date_field** CSV中表示日期的列名(默认列名`date`) 5. **--include_fields** 指定需导入的字段,例如`open,close,high,low,volume` ### 完整示例 ```bash # 将本地CSV数据更新到qlib python scripts/data_collector/yahoo/update_data_to_bin.py \ --csv_path ./user_data/csv_data \ --qlib_data_1d_dir ~/.qlib/qlib_data/cn_data \ --symbol_field instrument \ --date_field datetime \ --include_fields open,close,volume ``` ### 注意事项 - CSV文件需按`股票代码.csv`命名,且日期格式应为`YYYY-MM-DD` - 若字段名与默认值不同(如日期列名为`time`),需显式声明`--date_field time` - 首次导入建议先执行`get_data.py`下载基准数据
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