有好一段时间没有写文章了，最近小匠也是在忙一个关于集团数字化转型中的重点项目：主导搭建集团的数据分析体系，开发数据可视化BI系统。这个是我从业以来第三次主导的BI项目，也是最困难的一次，其中涉及到了诸如人员能力、硬件资源和部门政治等因素，所谓是困难重重，有好些晚上因为项目的事情而转辗难眠。不过尽管如此，小匠一直认为做人做事不能总是为障碍找借口，而是要找解决问题的方法。
项目目前总算是走上正轨，有了初步的成果。此时终于有闲情静下心来继续记录我的量化投资学习之旅。

在前面，小匠已经初步实现了量化选股的方法：《Python量化投资初探：自动化选股策略》，并通过Python+MySql，搭建了自己的股票数据仓库：《Python量化投资(二)：搭建股票数据仓库》，接下来继续记录自己的量化投资学习历程。这篇文章主要介绍小匠搭建股票数据仓库后，对股票进行分析，搭建股票BI驾驶舱的过程。

首先附上小匠对量化投资的整体框架图：
个人量化投资整体思路：


搭建BI底层宽表

搭建股票数据仓库后，在数据仓库开发各类可供分析的主题分析表，如个股价格趋势分析表，个股关键指标分析主题表，个股财务分析主题表等。


BI工具

在BI工具的选取上，有很多种方案可以选择：
自主开发：
1、利用Python+Superset开源工具进行二次开发，独立搭建BI，优点是可以自主开发，自由度高，不受账号及功能限制，局限性是人工成本较高；
2、利用Python+SmartChart开源进行二次开发，也可以独立搭建BI，且开发极为简单，局限性是这款工具相对比较小众，社区还不成熟，后期也不排除有收费的风险。

第三方BI：
1、TableauBI：这是我在老东家用过的一款BI，可谓是驾轻就熟了，做BI报表开发和自助分析绝对是杠杠的，图表功能也丰富，隐藏功能很多。缺点是CS架构，要做单点登录页面的话需要二次开发，成本较高；
2、FineBI：目前在用的一款BI工具，BS架构，在Windows环境下支持一键部署、傻瓜式部署。支持自助分析，支持拖拉拽形式开发仪表板，具有丰富的图表和仪表板模板，绝对是国产的BI王者。

经过多重考量，考虑到量化投资的BI开发，仅限于自己学习量化投资及投资策略使用，当然是越简单开发越好，功能越强大越好，最终选择了FineBI，说明一下：这里不是在推广BI，只是准确记录实施。

BI部署

BI的部署文件可以在官网下载，下载Windows版本，直接双击程序文件一键部署即可，部署部分这边不再截图记录。


BI底层表接入

登录后，首先要在管理工具创建数据连接，创建之前搭建的股票数据仓库的数据库连接。


然后在数据准备创建股票驾驶舱的业务包，这里可以选取抽取方式或实时连接方式，由于此BI项目只是对股票进行分析和可视化，因此只需要做定时抽取的方式更新数据即可。


BI驾驶舱开发

数据抽取过来后，即可创建组件，进入仪表板的开发。一个仪表板即为一个BI报表或驾驶舱，一个报表由多个图表组件组成，如下图为仪表板的其中一个组件间，大盘指数趋势图，这款BI开发非常简单，直接可以通过左侧的维度和指标进行拖拉拽的组件开发，图表功能很丰富。


分别开发各类分析组件后，可以通过拖拉拽布局仪表板，让驾驶舱更具高大上的美感。


这样，一个可供大盘及个股分析的量化选股BI驾驶舱就开发好了。做一下简单的分析记录：


从大盘来看，本年度大盘整体平稳，虽然中间有两次震荡，但最终还是回归到了起点附近。



最赚钱的企业前20名分析，看来还是金融地产最赚钱啊~~~基建公司赚钱能力也不错。



从最大回撤来看，教育医疗及传统大白马，今年真是跌的一批，只想说这些股民现在还好吗。


自动化选股模型图，这张图展示了根据自己的选股策略，推荐指数最强的前20个公司（注意：这张图是个人选股策略的初版，非最终选股策略，也仅仅代表个人观点，不构成投资建议）。


个股分析

通过筛选组件，可以分析个股的数据情况，跟踪个股信息。通过联动，下钻功能，对个股各维度进行分析和研究，全方位掌握个股信息。


邮件自动推送

通过BI的定时调度功能，将以上量化选股BI驾驶舱每天发送至自己的邮箱，及时关注个股及选股模型的荐股情况。


结语

此次项目主要讲述了数据小匠在量化投资学习中的股票可视化BI搭建，通过对各类BI的调研和分析，选取了一款适合自己的BI工具，本机一键部署上线，并根据股票业务理解，开发了量化选股BI驾驶舱，并通过定时调度每天8点邮件自动推送至自己的邮箱，及时关注个股及选股模型的荐股情况。

接下来将继续优化股票数据仓库的各主题分析维度，搭建各类股票分析BI报表，优化选股策略及数据可视化，通过机器学习算法预测股票走势，设置各种预警值，让机器选股，机器盯盘。欢迎各位看官点赞加关注，有兴趣的也可以后台留言交流。


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微信公众号：数据小匠