爬蟲金融為什麼

⑴ 第1章 為什麼將Python用於金融

Python在金融中的應用
在過去的十年裡，隨著自動化技術的出現，科技最終成為傑出的金融機構，銀行，保險和投資公司，股票交易公司，對沖基金，券商等公司的一部分。根據2013年的Crosman 報告，與2013年相比，銀行和金融公司2014年在科技上的花費要高出4.2%。預計在2020年，一年的金融服務的技術成本將達到5億美元。正值系統需要維護和不斷升級的時候，一些著名的銀行僱傭一些開發者是很正常的事情。那麼Python用在哪裡呢?
Python的語法很容易實現那些金融演算法和數學計算，每個數學語句都能轉變成一行Python代碼，每行允許超過十萬的計算量。
沒有其他語言能像Python這樣適用於數學，Python精通於計算，以及數學和科學中的排列組合問題。Python的第二個特性是表示數字，序列和演算法。比如SciPy庫，很適合用來做技術領域和科學領域的計算，SicPy庫被很多工程師，科學家和分析人員使用。NumPy，也是Python的一個擴展，它可以很好地處理數學函數，數組和矩陣。同時，Python也支持嚴格的編碼模式，因此，使它成為一個平衡的選擇，或者說方法。
使用更少的人達到相同的結果以及實現其他編程語言不能實現的事，是Python首要的優點。Python語法的精確和簡潔，以及它大量寶貴的第三方工具使它成為處理金融行業的錯綜復雜的事務的唯一可靠的選擇。
Cititec(英格蘭倫敦的職業介紹所)的技術招聘經理Stephen Grant說：跨市場風險管理和交易系統都在使用Python(有時會混合使用c++)，很多銀行從建立銀行的前端到資產風險系統都會選擇使用Python。使用Python的金融公司包括荷蘭銀行，德國證券交易所集團，Bellco信用社，摩根大通以及阿爾蒂斯投資管理。

⑵ 為什麼c語言不適合寫爬蟲

開發效率低

⑶ 大數據怎樣影響著金融業

大數據可以挖掘和分析金融信息深層次的內容，使決策者能夠把握重點，引導戰略方向。

正在來臨的大數據時代，金融機構之間的競爭將在網路信息平台上全面展開，說到底就是「數據為王」。誰掌握了數據，誰就擁有風險定價能力，誰就可以獲得高額的風險收益，最終贏得競爭優勢。

中國金融業正在步入大數據時代的初級階段。經過多年的發展與積累，目前國內金融機構的數據量已經達到100TB以上級別，並且非結構化數據量正在以更快的速度增長。金融機構行在大數據應用方面具有天然優勢：一方面，金融企業在業務開展過程中積累了包括客戶身份、資產負債情況、資金收付交易等大量高價值密度的數據，這些數據在運用專業技術挖掘和分析之後，將產生巨大的商業價值；另一方面，金融機構具有較為充足的預算，可以吸引到實施大數據的高端人才，也有能力採用大數據的最新技術。
總體看，正在興起的大數據技術將與金融業務呈現快速融合的趨勢，給未來金融業的發展帶來重要機遇。

首先，大數據推動金融機構的戰略轉型。在宏觀經濟結構調整和利率逐步市場化的大環境下，國內金融機構受金融脫媒影響日趨明顯，表現為核心負債流失、盈利空間收窄、業務定位亟待調整。業務轉型的關鍵在於創新，但現階段國內金融機構的創新往往淪為監管套利，沒有能夠基於挖掘客戶內在需求，提供更有價值的服務。而大數據技術正是金融機構深入挖掘既有數據，找准市場定位，明確資源配置方向，推動業務創新的重要工具。

其次，大數據技術能夠降低金融機構的管理和運行成本。通過大數據應用和分析，金融機構能夠准確地定位內部管理缺陷，制訂有針對性的改進措施，實行符合自身特點的管理模式，進而降低管理運營成本。此外，大數據還提供了全新的溝通渠道和營銷手段，可以更好的了解客戶的消費習慣和行為特徵，及時、准確地把握市場營銷效果。

第三，大數據技術有助於降低信息不對稱程度，增強風險控制能力。金融機構可以擯棄原來過度依靠客戶提供財務報表獲取信息的業務方式，轉而對其資產價格、賬務流水、相關業務活動等流動性數據進行動態和全程的監控分析，從而有效提升客戶信息透明度。目前，先進銀行已經能夠基於大數據，整合客戶的資產負債、交易支付、流動性狀況、納稅和信用記錄等，對客戶行為進行全方位評價，計算動態違約概率和損失率，提高貸款決策的可靠性。

當然，也必須看到，金融機構在與大數據技術融合的過程中也面臨諸多挑戰和風險。

一是大數據技術應用可能導致金融業競爭版圖的重構。信息技術進步、金融業開放以及監管政策變化，客觀上降低了行業准入門檻，非金融機構更多地切入金融服務鏈條，並且利用自身技術優勢和監管盲區佔得一席之地。而傳統金融機構囿於原有的組織架構和管理模式，無法充分發揮自身潛力，反而可能處於競爭下風。

二是大數據的基礎設施和安全管理亟待加強。在大數據時代，除傳統的賬務報表外，金融機構還增加了影像、圖片、音頻等非結構化數據，傳統分析方法已不適應大數據的管理需要，軟體和硬體基礎設施建設都亟待加強。同時，金融大數據的安全問題日益突出，一旦處理不當可能遭受毀滅性損失。近年來，國內金融企業一直在數據安全方面增加投入，但業務鏈拉長、雲計算模式普及、自身系統復雜度提高等，都進一步增加了大數據的風險隱患。

三是大數據的技術選擇存在決策風險。當前，大數據還處於運行模式的探索和成長期，分析型資料庫相對於傳統的事務型資料庫尚不成熟，對於大數據的分析處理仍缺乏高延展性支持，而且它主要仍是面向結構化數據，缺乏對非結構化數據的處理能力。在此情況下，金融企業相關的技術決策就存在選擇錯誤、過於超前或滯後的風險。大數據是一個總體趨勢，但過早進行大量投入，選擇了不適合自身實際的軟硬體，或者過於保守而無所作為都有可能給金融機構的發展帶來不利影響。

應該怎樣將大數據應用於金融企業呢？

盡管大數據在金融企業的應用剛剛起步，目前影響還比較小，但從發展趨勢看，應充分認識大數據帶來的深遠影響。在制訂發展戰略時，董事會和管理層不僅要考慮規模、資本、網點、人員、客戶等傳統要素，還要更加重視對大數據的佔有和使用能力，以及互聯網、移動通訊、電子渠道等方面的研發能力；要在發展戰略中引入和踐行大數據的理念和方法，推動決策從「經驗依賴」型向「數據依靠」型轉化；要保證對大數據的資源投入，把渠道整合、信息網路化、數據挖掘等作為向客戶提供金融服務和創新產品的重要基礎。

（一）推進金融服務與社交網路的融合

我國金融企業要發展大數據平台，就必須打破傳統的數據源邊界，注重互聯網站、社交媒體等新型數據來源，通過各種渠道獲取盡可能多的客戶和市場資訊。首先要整合新的客戶接觸渠道，充分發揮社交網路的作用，增強對客戶的了解和互動，樹立良好的品牌形象。其次是注重新媒體客服的發展，利用各種聊天工具等網路工具將其打造成為與電話客服並行的服務渠道。三是將企業內部數據和外部社交數據互聯，獲得更加完整的客戶視圖，進行更高效的客戶關系管理。四是利用社交網路數據和移動數據等進行產品創新和精準營銷。五是注重新媒體渠道的輿情監測，在風險事件爆發之前就進行及時有效的處置，將聲譽風險降至最低。

（二）處理好與數據服務商的競爭、合作關系

當前各大電商平台上，每天都有大量交易發生，但這些交易的支付結算大多被第三方支付機構壟斷，傳統金融企業處於支付鏈末端，從中獲取的價值較小。為此，金融機構可考慮自行搭建數據平台，將核心話語權掌握在自己的手中。另一方面，也可以與電信、電商、社交網路等大數據平台開展戰略合作，進行數據和信息的交換共享，全面整合客戶有效信息，將金融服務與移動網路、電子商務、社交網路等融合起來。從專業分工角度講，金融機構與數據服務商開展戰略合作是比較現實的選擇；如果自辦電商，沒有專業優勢，不僅費時費力，還可能喪失市場機遇。
（三）增強大數據的核心處理能力

首先是強化大數據的整合能力。這不僅包括金融企業內部的數據整合，更重要的是與大數據鏈條上其他外部數據的整合。目前，來自各行業、各渠道的數據標准存在差異，要盡快統一標准與格式，以便進行規范化的數據融合，形成完整的客戶視圖。同時，針對大數據所帶來的海量數據要求，還要對傳統的數據倉庫技術，特別是數據傳輸方式ETL（提取、轉換和載入）進行流程再造。其次是增強數據挖掘與分析能力，要利用大數據專業工具，建立業務邏輯模型，將大量非結構化數據轉化成決策支持信息。三是加強對大數據分析結論的解讀和應用能力，關鍵是要打造一支復合型的大數據專業團隊，他們不僅要掌握數理建模和數據挖掘的技術，還要具備良好的業務理解力，並能與內部業務條線進行充分地溝通合作。

（四）加大金融創新力度，設立大數據實驗室

可以在金融企業內部專門設立大數據創新實驗室，統籌業務、管理、科技、統計等方面的人才與資源，建立特殊的管理體制和激勵機制。實驗室統一負責大數據方案的制定、實驗、評價、推廣和升級。每次推行大數據方案之前，實驗室都應事先進行單元試驗、穿行測試、壓力測試和返回檢驗；待測試通過後，對項目的風險收益作出有數據支撐的綜合評估。實驗室的另一個任務是對「大數據」進行「大分析」，不斷優化模型演算法。在「方法論上。

（五）加強風險管控，確保大數據安全。

大數據能夠在很大程度上緩解信息不對稱問題，為金融企業風險管理提供更有效的手段，但如果管理不善，「大數據」本身也可能演化成「大風險」。大數據應用改變了數據安全風險的特徵，它不僅需要新的管理方法，還必須納入到全面風險管理體系，進行統一監控和治理。為了確保大數據的安全，金融機構必須抓住三個關鍵環節：一是協調大數據鏈條中的所有機構，共同推動數據安全標准，加強產業自我監督和技術分享；二是加強與監管機構合作交流，藉助監管服務的力量，提升自身的大數據安全水準；三是主動與客戶在數據安全和數據使用方面加強溝通，提升客戶的數據安全意識，形成大數據風險管理的合力效應。

⑷ 如何用python 爬蟲抓取金融數據

獲取數據是數據分析中必不可少的一部分，而網路爬蟲是是獲取數據的一個重要渠道之一。鑒於此，我拾起了Python這把利器，開啟了網路爬蟲之路。

本篇使用的版本為python3.5，意在抓取證券之星上當天所有A股數據。程序主要分為三個部分：網頁源碼的獲取、所需內容的提取、所得結果的整理。

一、網頁源碼的獲取

很多人喜歡用python爬蟲的原因之一就是它容易上手。只需以下幾行代碼既可抓取大部分網頁的源碼。

為了減少干擾，我先用正則表達式從整個頁面源碼中匹配出以上的主體部分，然後從主體部分中匹配出每隻股票的信息。代碼如下。

pattern=re.compile('<tbody[sS]*</tbody>')
body=re.findall(pattern,str(content)) #匹配<tbody和</tbody>之間的所有代碼pattern=re.compile('>(.*?)<')
stock_page=re.findall(pattern,body[0]) #匹配>和<之間的所有信息

其中compile方法為編譯匹配模式，findall方法用此匹配模式去匹配出所需信息，並以列表的方式返回。正則表達式的語法還挺多的，下面我只羅列所用到符號的含義。

語法 說明

. 匹配任意除換行符「 」外的字元

* 匹配前一個字元0次或無限次

？ 匹配前一個字元0次或一次

s 空白字元：[<空格> fv]

S 非空白字元：[^s]

[...] 字元集，對應的位置可以是字元集中任意字元

(...) 被括起來的表達式將作為分組，裡面一般為我們所需提取的內容

正則表達式的語法挺多的，也許有大牛隻要一句正則表達式就可提取我想提取的內容。在提取股票主體部分代碼時發現有人用xpath表達式提取顯得更簡潔一些，看來頁面解析也有很長的一段路要走。

三、所得結果的整理

通過非貪婪模式(.*?)匹配>和<之間的所有數據，會匹配出一些空白字元出來，所以我們採用如下代碼把空白字元移除。

stock_last=stock_total[:] #stock_total：匹配出的股票數據for data in stock_total: #stock_last：整理後的股票數據
if data=='':
stock_last.remove('')

最後，我們可以列印幾列數據看下效果，代碼如下

print('代碼',' ','簡稱',' ',' ','最新價',' ','漲跌幅',' ','漲跌額',' ','5分鍾漲幅')for i in range(0,len(stock_last),13): #網頁總共有13列數據
print(stock_last[i],' ',stock_last[i+1],' ',' ',stock_last[i+2],' ',' ',stock_last[i+3],' ',' ',stock_last[i+4],' ',' ',stock_last[i+5])

⑸ 大數據時代網路爬蟲為銀行提供了全新的策略

大數據時代網路爬蟲為銀行提供了全新的策略
人類社會已經進入大數據時代，傳統的信息存儲和傳播媒介已逐漸為計算機所替代，並呈現出指數增長的趨勢，成為21世紀最為重要的經濟資源之一。作為掌握大量真實交易數據的商業銀行，面對浩如煙海的信息時，如何實現銀行內部與外部信息、結構性與非結構性數據的緊密結合，更加准確地識別信息，有效地對信息進行挖掘，將數據價值轉化為經濟價值，已經成為當前商業銀行提升核心競爭力的重要途徑之一。網路爬蟲技術的快速發展為商業銀行提升信息精準獲取和有效整合應用能力提供了全新的策略。
網路爬蟲技術概述
網路爬蟲是Spider（或Robots、Crawler）等詞的意譯，是一種高效的信息抓取工具，它集成了搜索引擎技術，並通過技術手段進行優化，用以從互聯網搜索、抓取並保存任何通過HTML（超文本標記語言）進行標准化的網頁信息。其作用機理是：發送請求給互聯網特定站點，在建立連接後與該站點交互，獲取HTML格式的信息，隨後轉移到下一個站點，並重復以上流程。通過這種自動化的工作機制，將目標數據保存在本地數據中，以供使用。網路爬蟲在訪問一個超文本鏈接時，可以從HTML標簽中自動獲取指向其他網頁的地址信息，因而可以自動實現高效、標准化的信息獲取。
隨著互聯網在人類經濟社會中的應用日益廣泛，其所涵蓋的信息規模呈指數增長，信息的形式和分布具有多樣化、全球化特徵，傳統搜索引擎技術已經無法滿足日益精細化、專業化的信息獲取和加工需求，正面臨著巨大的挑戰。網路爬蟲自誕生以來，就發展迅猛，並成為信息技術領域的主要研究熱點。當前，主流的網路爬蟲搜索策略有如下幾種。
深度優先搜索策略
早期的爬蟲開發採用較多的搜索策略是以深度優先的，即在一個HTML文件中，挑選其中一個超鏈接標簽進行深度搜索，直至遍歷這條超鏈接到最底層時，由邏輯運算判斷本層搜索結束，隨後退出本層循環，返回上層循環並開始搜索其他的超鏈接標簽，直至初始文件內的超鏈接被遍歷。深度優先搜索策略的優點是可以將一個Web站點的所有信息全部搜索，對嵌套較深的文檔集尤其適用；而缺點是在數據結構日益復雜的情況下，站點的縱向層級會無限增加且不同層級之間會出現交叉引用，會發生無限循環的情況，只有強行關閉程序才能退出遍歷，而得到的信息由於大量的重復和冗餘，質量很難保證。
寬度優先搜索策略
與深度優先搜索策略相對應的是寬度優先搜索策略，其作用機理是從頂層向底層開始循環，先就一級頁面中的所有超鏈接進行搜索，完成一級頁面遍歷後再開始二級頁面的搜索循環，直到底層為止。當某一層中的所有超鏈接都被選擇過，才會基於該層信息檢索過程中所獲得的下一級超鏈接（並將其作為種子）開始新的一輪檢索，優先處理淺層的鏈接。這種模式的一個優點是：無論搜索對象的縱向結構層級有多麼復雜，都會極大程度上避免死循環；另一個優勢則在於，它擁有特定的演算法，可以找到兩個HTML文件間最短的路徑。一般來講，我們期望爬蟲所具有的大多數功能目前均可以採用寬度優先搜索策略較容易的實現，所以它被認為是最優的。但其缺點是：由於大量時間被耗費，寬度優先搜索策略則不太適用於要遍歷特定站點和HTML文件深層嵌套的情況。
聚焦搜索策略
與深度優先和寬度優先不同，聚焦搜索策略是根據「匹配優先原則」對數據源進行訪問，基於特定的匹配演算法，主動選擇與需求主題相關的數據文檔，並限定優先順序，據以指導後續的數據抓取。這類聚焦爬蟲針對所訪問任何頁面中的超鏈接都會判定一個優先順序評分，根據評分情況將該鏈接插入循環隊列，此策略能夠幫助爬蟲優先跟蹤潛在匹配程度更高的頁面，直至獲取足夠數量和質量的目標信息。不難看出，聚焦爬蟲搜索策略主要在於優先順序評分模型的設計，亦即如何區分鏈接的價值，不同的評分模型針對同一鏈接會給出不同的評分，也就直接影響到信息搜集的效率和質量。同樣機制下，針對超鏈接標簽的評分模型自然可以擴展到針對HTML頁面的評價中，因為每一個網頁都是由大量超鏈接標簽所構成的，一般看來，鏈接價值越高，其所在頁面的價值也越高，這就為搜索引擎的搜索專業化和應用廣泛化提供了理論和技術支撐。當前，常見的聚焦搜索策略包括基於「鞏固學習」和「語境圖」兩種。
從應用程度來看，當前國內主流搜索平台主要採用的是寬度優先搜索策略，主要是考慮到國內網路系統中信息的縱向價值密度較低，而橫向價值密度較高。但是這樣會明顯地遺漏到一些引用率較小的網路文檔，並且寬度優先搜索策略的橫向價值富集效應，會導致這些鏈接量少的信息源被無限制的忽略下去；而在此基礎上補充採用線性搜索策略則會緩解這種狀況，不斷引入更新的數據信息到已有的數據倉庫中，通過多輪的價值判斷去決定是否繼續保存該信息，而不是「簡單粗暴」地遺漏下去，將新的信息阻滯在密閉循環之外。
網路爬蟲技術發展趨勢
近年來，隨著網路爬蟲技術的持續發展，搜索策略也在不斷進行優化。從目前來看，未來網路爬蟲的發展主要呈現以下趨勢。
網頁數據動態化
傳統的網路爬蟲技術主要局限於對靜態頁面信息的抓取，模式相對單一，而近年來，隨著Web2.0/AJAX等技術成為主流，動態頁面由於具有強大的交互能力，成為網路信息傳播的主流，並已取代了靜態頁面成為了主流。AJAX採用了JavaScript驅動的非同步（非同步）請求和響應機制，在不經過網頁整體刷新的情況下持續進行數據更新，而傳統爬蟲技術缺乏對JavaScript語義的介面和交互能力，難以觸發動態無刷新頁面的非同步調用機制並解析返回的數據內容，無法保存所需信息。
此外，諸如JQuery等封裝了JavaScript的各類前端框架會對DOM結構進行大量調整，甚至網頁上的主要動態內容均不必在首次建立請求時就以靜態標簽的形式從伺服器端發送到客戶端，而是不斷對用戶的操作進行回應並通過非同步調用的機制動態繪制出來。這種模式一方面極大地優化了用戶體驗，另一方面很大程度上減輕了伺服器的交互負擔，但卻對習慣了DOM結構（相對不變的靜態頁面）的爬蟲程序提出了巨大挑戰。傳統爬蟲程序主要基於「協議驅動」，而在互聯網2.0時代，基於AJAX的動態交互技術環境下，爬蟲引擎必須依賴「事件驅動」才有可能獲得數據伺服器源源不斷的數據反饋。而要實現事件驅動，爬蟲程序必須解決三項技術問題：第一，JavaScript的交互分析和解釋；第二，DOM事件的處理和解釋分發；第三，動態DOM內容語義的抽取。
數據採集分布化
分布式爬蟲系統是在計算機集群之上運轉的爬蟲系統，集群每一個節點上運行的爬蟲程序與集中式爬蟲系統的工作原理相同，所不同的是分布式需要協調不同計算機之間的任務分工、資源分配、信息整合。分布式爬蟲系統的某一台計算機終端中植入了一個主節點，並通過它來調用本地的集中式爬蟲進行工作，在此基礎上，不同節點之間的信息交互就顯得十分重要，所以決定分布式爬蟲系統成功與否的關鍵在於能否設計和實現任務的協同，此外，底層的硬體通信網路也十分重要。由於可以採用多節點抓取網頁，並能夠實現動態的資源分配，因此就搜索效率而言，分布式爬蟲系統遠高於集中式爬蟲系統。
經過不斷的演化，各類分布式爬蟲系統在系統構成上各具特色，工作機制與存儲結構不斷推陳出新，但主流的分布式爬蟲系統普遍運用了「主從結合」的內部構成，也就是由一個主節點通過任務分工、資源分配、信息整合來掌控其他從節點進行信息抓取；在工作方式上，基於雲平台的廉價和高效特點，分布式爬蟲系統廣泛採用雲計算方式來降低成本，大規模降低軟硬體平台構建所需要的成本投入；在存儲方式方面，當前比較流行的是分布式信息存儲，即將文件存儲在分布式的網路系統上，這樣管理多個節點上的數據更加方便。通常情況下使用的分布式文件系統為基於Hadoop的HDFS系統。
網路爬蟲技術在商業銀行的應用
對商業銀行而言，網路爬蟲技術的應用將助力商業銀行實現四個「最了解」，即「最了解自身的銀行」、「最了解客戶的銀行」、「最了解競爭對手的銀行」和「最了解經營環境的銀行」，具體應用場景如下。
網路輿情監測
網路輿情是當前社會主流輿論的表現方式之一，它主要搜集和展示經互聯網傳播後大眾對部分社會焦點和熱點問題的觀點和言論。對於商業銀行而言，對網路輿情進行監測，是對自身品牌管理和危機公關的重要技術手段，從而以網路作為一面「鏡子」，構建「最了解自身的銀行」。
網路輿情作為當前社會的主流信息媒介之一，具有傳播快、影響大的特點，對於商業銀行而言，創建自動化的網路輿情監控系統十分必要，一方面可以使商業銀行獲得更加精準的社會需求信息，另一方面可以使商業銀行在新的輿論平台上傳播自身的服務理念和服務特色，提升自身的業務拓展水平。由於網路爬蟲在網路輿情監控中有著不可替代的作用，其工作質量將會很大程度上影響網路輿情採集的廣度和深度。依據採集目標的類型，網路爬蟲可以歸納為「通用型網路爬蟲」和「主題型網路爬蟲」兩種。通用型網路爬蟲側重於採集更大的數據規模和更寬的數據范圍，並不考慮網頁採集的順序和目標網頁的主題匹配情況。在當前網路信息規模呈現指數增長的背景下，通用型網路爬蟲的使用受到信息採集速度、信息價值密度、信息專業程度的限制。為緩解這種狀況，主題型網路爬蟲誕生了。不同於通用型網路爬蟲，主題型網路爬蟲更專注採集目標與網頁信息的匹配程度，避免無關的冗餘信息，這一篩選過程是動態的，貫穿於主題型網路爬蟲技術的整個工作流程。
通過運用爬蟲技術對網路輿情進行監測，可以更加全面深入地了解客戶對銀行的態度與評價，洞察銀行自身經營的優勢與不足，同時可以起到防禦聲譽風險、增強品牌效應的作用。
客戶全景畫像
隨著商業銀行競爭日趨激烈，利潤空間進一步壓縮，對客戶營銷和風險控制的要求也日趨提升。在當前的銀行經營體系中，營銷流程管理和風險流程管理，尤其是對潛在客戶和貸後風險的識別與管理，往往需要耗費大量的人力、物力和時間成本。通過引入網路爬蟲技術，可以有效構建面向客戶的全景畫像，打造「最了解客戶的銀行」，這是對傳統「客戶關系管理」以及「非現場風控」技術的有益補充，將會極大促進銀行客戶營銷和對風險的管理。
網路爬蟲程序可以用來構建銀行客戶的全維度信息視圖，即以簡單的個人客戶身份信息或對公客戶網路地址為輸入，經過爬蟲程序的加工，將符合預設規則的客戶信息按特定的格式進行輸出。以特定的基礎數據作為原料，銀行數據人員將關鍵詞輸入爬蟲系統，並結合與客戶信息相關的網路地址信息，封裝成爬蟲種子傳遞給爬蟲程序，隨後，爬蟲程序啟動相應的業務流程，爬取客戶相關信息的網頁並保存下來。此外，從網路輿情監測層面進一步入手，將監測對象從自身延伸至銀行客戶，則能夠通過網路在第一時間了解銀行客戶的客戶對銀行客戶的評價，及時掌握客戶的輿情動態，指導銀行經營決策。
通過採用上述網路爬蟲系統對客戶相關信息進行實時採集、監測、更新，不僅可以更全面地了解客戶實時情況，而且可以對客戶的潛在營銷商機和信用風險進行預判，有效提升客戶營銷和貸後風險管理效率，提升商業銀行綜合效益，形成銀行與客戶共贏的局面。
競爭對手分析
當前，隨著利率市場化的到來和互聯網金融的沖擊，商業銀行間競爭日趨激烈，新的市場參與主體與新的產品層出不窮，業務競爭加劇。在此背景下，充分了解競爭對手動態，打造「最了解競爭對手的銀行」，並以此對自身進行調整，及時搶佔先機，這對各家商業銀行而言都具有愈發重要的意義。
通過構建基於網路爬蟲技術的全網路信息分析和展示平台，可以有效對全網路實時數據進行抓取，及時獲取其他銀行的產品信息與新聞動態，第一時間獲取其他競爭者的狀況，方便整合並用以分析本地行內數據。網路爬蟲通過實時採集數據構建起動態數據平台，抓取網路數據並進行本地存儲，便於未來進行深入的數據挖掘分析應用。網路爬蟲技術不僅使得商業銀行決策層更方便地制定準確的政策，用以支撐公司的運營，而且可以將網路輿情信息的監測對象從自身、客戶延伸至競爭對手，便於實時掌握競爭對手的市場競爭狀況及其優劣勢，實現「知己知彼」，真正達到信息對稱。
行業垂直搜索
垂直搜索是指將搜索范圍細分至某一專業領域，針對初次獲取到的網頁信息進行更深層次的整合，最終形成「純度」更高的專業領域信息。銀行數據人員採用該種方式，可以極大提高有效信息的獲取效率。通過對金融主題進行抓取分析，商業銀行可以更加全面地了解監管政策發展動態，了解區域經濟、行業經濟的發展形勢，以及掌握金融行業自身經營環境動態，及時校驗並調整自身策略，緊跟市場趨勢，打造成為「最了解經營環境的銀行」。
對金融領域垂直搜索的應用，可以提高金融主體的信息處理能力。垂直搜索技術上的最大亮點就是能夠對形式多樣、規模巨大的數據進行有目標地專業化的細分操作，減少垃圾信息、聚集有效信息，提高搜索效率，在某些條件下甚至可以提供實時的數據，最大限度地整合現有大量復雜的網頁數據，使用戶獲得更便捷、更完整、更高效的信息檢索服務。
結語
隨著互聯網技術的發展和數據爆炸，網路爬蟲技術為商業銀行數據採集和信息整合應用提供了全新的技術路徑。站在商業銀行應用實踐的角度，網路爬蟲在銀行日常經營管理中的發展潛力巨大。網路爬蟲技術的應用可以助力銀行轉型成為最了解自身、最了解客戶、最了解競爭對手、最了解經營環境的「智慧銀行」。可以預見，網路爬蟲技術將成為商業銀行提升精細化管理能力、提高決策智能化水平的重要技術手段。

⑹ 互聯網金融爬蟲怎麼寫

Previous on 系列教程：

互聯網金融爬蟲怎麼寫－第一課 p2p網貸爬蟲（XPath入門）

互聯網金融爬蟲怎麼寫－第二課 雪球網股票爬蟲（正則表達式入門）
互聯網金融爬蟲怎麼寫－第三課 雪球網股票爬蟲（ajax分析）

哈哈，一小時不見，我又來了，話說出教程就是這么任性，咱們乘熱打鐵，把上節課分析完成但是沒寫的代碼給完成了！

工具要求：教程中主要使用到了 1、神箭手雲爬蟲 框架 這個是爬蟲的基礎，2、Chrome瀏覽器和Chrome的插件XpathHelper 這個用來測試Xpath寫的是否正確 3、Advanced REST Client用來模擬提交請求
基礎知識：本教程中主要用到了一些基礎的js和xpath語法，如果對這兩種語言不熟悉，可以提前先學習下，都很簡單。
還記得我們在遙遠的電商系列爬蟲教程的第一課里提到具體寫爬蟲的幾個步驟嗎？我們沿著路徑再來走一遍：

第一步：確定入口URL
暫且使用這個第一頁的ajax的url鏈接：

[html] view plain
http://xueqiu.com/stock/cata/stocklist.json?page=1&size=30&order=desc&orderby=percent&type=11%2C12

第二步：區分內容頁和中間頁

這次大家有點犯難了，雖然說每一個股票都有一個單獨的頁面，但是列表頁的信息已經蠻多的了，光爬取列表頁信息就已經夠了，那怎麼區分內容頁和中間頁呢？其實我們只需要將內容頁和中間頁的正則設置成一樣的既可。如下：

[html] view plain
http://xueqiu.com/stock/cata/stocklist\\.json\\?page=\\d+&size=30&order=desc&orderby=percent&type=11%2C12
在提醒大家一下，這里之所以轉義符用了兩個是因為在神箭手中，設置正則時，是字元串設置，需要對轉義符再做一次轉義。

第三步：內容頁抽取規則
由於ajax返回的是json，而神箭手是支持jsonpath的提取方式的，因此提取規則就很簡單了。不過這里要特殊注意的是，由於我們是在列表頁抽取數據，因此數據最頂層相當於是一個列表，我們需要在頂層的field上設置一個列表數據的值。具體抽取規則如下：

[javascript] view plain
fields: [
{
name: "stocks",
selector: "$.stocks",
selectorType:SelectorType.JsonPath,
repeated: true,
children:[
{
name:"code",
alias:"代碼",
selector:"$.code",
selectorType:SelectorType.JsonPath,
},
{
name:"name",
alias:"名稱",
selector:"$.name",
selectorType:SelectorType.JsonPath,
},
{
name:"current",
alias:"當前價格",
selector:"$.current",
selectorType:SelectorType.JsonPath,
},
{
name:"high",
alias:"最高價格",
selector:"$.high",
selectorType:SelectorType.JsonPath,
},
{
name:"low",
alias:"最低價格",
selector:"$.low",
selectorType:SelectorType.JsonPath,
}

]
}
]

我簡單抽取了一些信息，其他信息都類似。

好了，主要的代碼基本已經寫好了，剩下的還需要解決兩個問題
1.爬取前需要先訪問一下首頁獲取cookie
2.雖然可以直接加入下一頁，但是一共有多少頁並不知道。
首先對於第一點，我們只需要在beforeCrawl回調中訪問一下首頁即可，神箭手會自動對cookie進行處理和保存，具體代碼如下：

[javascript] view plain
configs.beforeCrawl = function(site){
site.requestUrl("http://xueqiu.com");
};
好了，除了下一頁基本已經沒什麼問題了，我們先測試一下看看效果：

數據已經出來了，沒問題，第一頁的數據都有了，那下一頁怎麼處理呢？我們有兩個方案：
第一個方案：
我們可以看到json的返回值中有一個count欄位，這個欄位目測應該是總數據量的值，那沒我們根據這個值，再加上單頁數據條數，我們就可以判斷總共有多少頁了。
第二個方案：
我們先訪問一下，假設頁數很大，看看會雪球會返回什麼，我們嘗試訪問第500頁，可以看到返回值中的stocks是0個，那麼我們可以根據是否有數據來判斷需不需要加下一頁。
兩個方案各有利弊，我們這里選擇用第一個方案來處理，具體代碼如下：

[javascript] view plain
configs.onProcessHelperPage = function(page, content, site){
if(page.url.indexOf("page=1&size=30") !== -1){
//如果是第一頁
var result = JSON.parse(page.raw);
var count = result.count.count;
var page_num = Math.ceil(count/30);
if(page_num > 1){
for(var i = 2;i<=page_num;i++){
site.addUrl("http://xueqiu.com/stock/cata/stocklist.json?page="+i+"&size=30&order=desc&orderby=percent&type=11%2C12");
}
}
}
};
好了，通過三課的艱苦奮戰，終於完成了雪球滬深一覽的征服。先看下跑出來的效果。

完整代碼如下：

[javascript] view plain
var configs = {
domains: ["xueqiu.com"],
scanUrls: ["http://xueqiu.com/stock/cata/stocklist.json?page=1&size=30&order=desc&orderby=percent&type=11%2C12"],
contentUrlRegexes: ["http://xueqiu.com/stock/cata/stocklist\\.json\\?page=\\d+&size=30&order=desc&orderby=percent&type=11%2C12"],
helperUrlRegexes: ["http://xueqiu.com/stock/cata/stocklist\\.json\\?page=\\d+&size=30&order=desc&orderby=percent&type=11%2C12"],
fields: [
{

name: "stocks",
selector: "$.stocks",
selectorType:SelectorType.JsonPath,
repeated: true,
children:[
{
name:"code",
alias:"代碼",
selector:"$.code",
selectorType:SelectorType.JsonPath,
},
{
name:"name",
alias:"名稱",
selector:"$.name",
selectorType:SelectorType.JsonPath,
},
{
name:"current",
alias:"當前價格",
selector:"$.current",
selectorType:SelectorType.JsonPath,
},
{
name:"high",
alias:"最高價格",
selector:"$.high",
selectorType:SelectorType.JsonPath,
},
{
name:"low",
alias:"最低價格",
selector:"$.low",
selectorType:SelectorType.JsonPath,
}

]
}

]
};

configs.onProcessHelperPage = function(page, content, site){
if(page.url.indexOf("page=1&size=30") !== -1){
//如果是第一頁
var result = JSON.parse(page.raw);
var count = result.count.count;
var page_num = Math.ceil(count/30);
if(page_num > 1){
for(var i = 2;i<=page_num;i++){
site.addUrl("http://xueqiu.com/stock/cata/stocklist.json?page="+i+"&size=30&order=desc&orderby=percent&type=11%2C12");
}
}
}
};
configs.beforeCrawl = function(site){
site.requestUrl("http://xueqiu.com");
};

var crawler = new Crawler(configs);
crawler.start();

⑺ 第1章 為什麼將Python用於金融

python是一門高級的編程語言，廣泛應用在各種領域之中，同時也是人工智慧領域首選的語言。
為什麼將python用於金融？因為Python的語法很容易實現金融演算法和數學計算，可以將數學語句轉化成python代碼，沒有任何語言能像Python這樣適用於數學。