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GitHub:如何构建一个股票市场知识图谱?(附代码&链接)

THU数据派 • 4 年前 • 1079 次点击  

来源:专知

本文约2600字,建议阅读5分钟。

如何利用网络上的公开数据构建一个自己的股票证券知识图谱呢?


[ 导读 ]你不理财财不理你,理财是大家早就达成共识的事情。作为新时代的五好青年,又身具机器学习、深度学习、知识图谱的能力,以自己的专业知识创造财富,应该更有意思。但是,股票证券市场信息繁杂,如何利用网络上的公开数据构建一个自己的股票证券知识图谱呢?GitHub的lemonhu同学,开源了一套解决方案。


github地址:

https://github.com/lemonhu/stock-knowledge-graph

作者:lemonhu


结果预览



数据源


本项目需要用到两种数据源:一种是公司董事信息,另一种是股票的行业以及概念信息。


  • 公司董事信息

    这部分数据包含在data目录下的stockpage压缩文件中,⾥面的每一个文件是以XXXXXX.html命名,其中XXXXXX是股票代码。这部分数据是由同花顺个股的⽹页爬取而来的,执行解压缩命令unzip stockpage.zip即可获取。比如对于600007.html,这部分内容来自于:http://stockpage.10jqka.com.cn/600007/company/#manager

  • 股票行业以及概念信息

  • 这部分信息也可以通过⽹上公开的信息得到。在这里,我们使用Tushare工具来获得,详细细节见之后具体的任务部分。


从⽹页中抽取董事会的信息


在我们给定的html文件中,需要对每一个股票/公司抽取董事会成员的信息,这部分信息包括董事会成员“姓名”、“职务”、“性别”、“年龄”共四个字段。首先,姓名和职务的字段来自于:



在这里总共有12位董事成员的信息,都需要抽取出来。另外,性别和年龄字段也可以从下附图里抽取出来:



最后,生成一个 executive_prep.csv文件,格式如下:



高管姓名性别年龄股票代码职位
朴明志51600007董事⻓/董事
高燕60600007执⾏董事
刘永政50600008董事⻓/董事
···············


注:建议表头最好用相应的英文表示。


获取股票行业和概念的信息


对于这部分信息,我们可以利⽤工具Tushare来获取,官网为http://tushare.org/ ,使用pip命令进行安装即可。下载完之后,在python里即可调用股票行业和概念信息。


参考链接:

http://tushare.org/classifying.html#id2


通过以下的代码获得股票行业信息,并把返回的信息直接存储在stock_industry_prep.csv文件里。



类似的,可以通过以下代码即可获得股票概念信息,并把它们存储在stock_concept_prep.csv文件里。



设计知识图谱


设计一个这样的图谱:


  • 创建“人”实体,这个人拥有姓名、性别、年龄

  • 创建“公司”实体,除了股票代码,还有股票名称

  • 创建“概念”实体,每个概念都有概念名

  • 创建“行业”实体,每个行业都有⾏业名

  • 给“公司”实体添加“ST”的标记,这个由LABEL来实现

  • 创建“人”和“公司”的关系,这个关系有董事长、执行董事等等

  • 创建“公司”和“概念”的关系

  • 创建“公司”和“行业”的关系


把设计图存储为design.png文件。


注:实体名字和关系名字需要易懂,对于上述的要求,并不一定存在唯一的设计,只要能够覆盖上面这些要求即可。“ST”标记是用来刻画⼀个股票严重亏损的状态,这个可以从给定的股票名字前缀来判断,背景知识可参考百科ST股票,“ST”股票对应列表为['*ST', 'ST', 'S*ST', 'SST']。


创建可以导⼊Neo4j的csv文件


在前两个任务里,我们已经分别生成了 executive_prep.csv, stock_industry_prep.csv, stock_concept_prep.csv,但这些文件不能直接导入到Neo4j数据库。


所以需要做⼀些处理,并生成能够直接导入Neo4j的csv格式。我们需要生成这⼏个文件:


executive.csv, stock.csv, concept.csv, industry.csv, executive_stock.csv, stock_industry.csv, stock_concept.csv。


对于格式的要求,请参考:https://neo4j.com/docs/operations-manual/current/tutorial/import-tool/


利用上面的csv文件生成数据库



这个命令会把所有的数据导入到Neo4j中,数据默认存放在 graph.db 文件夹里。如果graph.db文件夹之前已经有数据存在,则可以选择先删除再执行命令。


把Neo4j服务重启之后,就可以通过localhost:7474观察到知识图谱了。


查询分析


基于构建好的知识图谱,通过编写Cypher语句回答如下问题:


  • 有多少个公司目前是属于“ST”类型的?

  • “600519”公司的所有独立董事人员中,有多少人同时也担任别的公司的独立董事职位?

  • 有多少公司既属于环保行业,又有外资背景?

  • 对于有锂电池概念的所有公司,独⽴董事中女性⼈员⽐例是多少?


请提供对应的Cypher语句以及答案,并把结果写在result.txt。


实施问题


  • 构建人的实体时,重名问题具体怎么解决?

  • 把简单思路写在result.txt文件中。


工程目录



具体内容,请到Github库进行查看。


编辑:王菁

校对:洪舒越


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