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