什么是税务稽查中的网络爬虫

1."网络爬虫"的解读

"网络爬虫"也称"网页蜘蛛",是一个自动提取网页的程序,运用"网络爬虫"技术设定程序,可以根据既定的目标更加精准选择抓取相关的网页信息,有助于在互联网海量信息中快捷获取有用的涉税信息.

2."网络爬虫"的运用

"网络爬虫"技术主导下的涉税信息监控平台具有三个突出的特点:分类抓取、实时监控和智能比对.

平台主要从证券财经网站,重点抓取上市公司公告、上市公司十大股东股票减持、限售股解禁等信息;风控中心的专用电脑全天候实时抓取、储存和分类整理相关信息;平台将从互联网获取的信息与税收征管系统以及其他第三方信息进行自动比对,从中筛选出存在税收风险的管征户信息.

3."网络爬虫"的流程（具体可以咨询财慧网）

进入系统后,先连接互联网的风控中心电脑,通过"网络爬虫"程序定向抓取各网站上发布的上市公司公告信息,并且将这些信息转化成可识别的文本.在当天股市收盘后,扫描程序开始启动,扫描"网络爬虫"抓取的公告内容.

如果扫描中出现了国税局管理的企业名称或者是其他有效信息,监控平台会自动将公告与国税局管理企业建立起关联,并且以不同颜色的字体和高亮方式显示在电脑屏幕上.风控中心人员可以实时看到关联信息.

python量化哪个平台可以回测模拟实盘还不要钱

Python量化投资框架：回测+模拟+实盘

Python量化投资 模拟交易 平台 1. 股票量化投资框架体系 1.1 回测 实盘交易前，必须对量化交易策略进行回测和模拟，以确定策略是否有效，并进行改进和优化。作为一般人而言，你能想到的，一般都有人做过了。回测框架也如此。当前小白看到的主要有如下五个回测框架： Zipline ：事件驱动框架，国外很流行。缺陷是不适合国内市场。 PyAlgoTrade ： 事件驱动框架，最新更新日期为16年8月17号。支持国内市场，应用python 2.7开发，最大的bug在于不支持3.5的版本，以及不支持强大的pandas。 pybacktest ：以处理向量数据的方式进行回测，最新更新日期为2个月前，更新不稳定。 TradingWithPython：基于pybacktest，进行重构。参考资料较少。 ultra-finance：在github的项目两年前就停止更新了，最新的项目在谷歌平台，无奈打不开网址，感兴趣的话，请自行查看吧。 RQAlpha：事件驱动框架，适合A股市场，自带日线数据。是米筐的回测开源框架，相对而言，个人更喜欢这个平台。 2 模拟 模拟交易，同样是实盘交易前的重要一步。以防止类似于当前某券商的事件，半小时之内亏损上亿，对整个股市都产生了恶劣影响。模拟交易，重点考虑的是程序的交易逻辑是否可靠无误，数据传输的各种情况是否都考虑到。 当下，个人看到的，喜欢用的开源平台是雪球模拟交易，其次是wind提供的模拟交易接口。像优矿、米筐和聚宽提供的，由于只能在线上平台测试，不甚自由，并无太多感觉。 雪球模拟交易：在后续实盘交易模块，再进行重点介绍，主要应用的是一个开源的easytrader系列。 Wind模拟交易：若没有机构版的话，可以考虑应用学生免费版。具体模拟交易接口可参看如下链接： 3 实盘 实盘，无疑是我们的终极目标。股票程序化交易，已经被限制。但对于万能的我们而言，总有解决的办法。当下最多的是破解券商网页版的交易接口，或者说应用爬虫爬去操作。对我而言，比较倾向于食灯鬼的easytrader系列的开源平台。对于机构用户而言，由于资金量较大，出于安全性和可靠性的考虑，并不建议应用。 easytrader系列当前主要有三个组成部分： easytrader：提供券商华泰/佣金宝/银河/广发/雪球的基金、股票自动程序化交易，量化交易组件 easyquotation : 实时获取新浪 / Leverfun 的免费股票以及 level2 十档行情 / 集思路的分级基金行情 easyhistory : 用于获取维护股票的历史数据 easyquant : 股票量化框架，支持行情获取以及交易 2. 期货量化投资框架体系 一直待在私募或者券商，做的是股票相关的内容，对期货这块不甚熟悉。就根据自己所了解的，简单总结一下。 2.1 回测 回测，貌似并没有非常流行的开源框架。可能的原因有二：期货相对股票而言，门槛较高，更多是机构交易，开源较少； 去年至今对期货监管控制比较严，至今未放开，只能做些CTA的策略，另许多人兴致泱泱吧。 就个人理解而言，可能wind的是一个相对合适的选择。 2.2 模拟 + 实盘 vn.py是国内最为流行的一个开源平台。起源于国内私募的自主交易系统，2015年初启动时只是单纯的交易API接口的Python封装。随着业内关注度的上升和社区不断的贡献，目前已经一步步成长为一套全面的交易程序开发框架。如官网所说，该框架侧重的是交易模块，回测模块并未支持。 能力有限，如果对相关框架感兴趣的话，就详看相关的链接吧。个人期望的是以RQAlpha为主搭建回测框架，以雪球或wind为主搭建模拟框架，用easy系列进行交易。不同风格的策略对于回测的要求是不同的，比如对于多因子选股或者趋势策略等，需要注意的几点是：

1. 区分好样本内数据和样本外数据，这个和机器学习很类似，样本内数据用于训练，样本外数据用于校验。这样做的目的是为了避免过拟合陷阱。

2. 收益的分布，看看你回测后所有交易的收益分布，看看你的收益来源是少数的几次大的收益还是来源多次的小的收益。来源于大的收益，你的收益波动性就很大，实盘往往会达不到你的效果。

3. 参数的稳定性。如果你某个参数过敏感，随便调整下就对收益影响很大，那你实盘的情况和模拟盘也有很大可能会有出入。

这类策略严格来说，避免了一些常见的坑，还是比较容易做到回测和实盘类似的。

京东量化最新推出了一些通达信的技术指标还不错，你们可以去看一下，应该能学到好多东西。不同风格的策略对于回测的要求是不同的，比如对于多因子选股或者趋势策略等，需要注意的几点是：

1. 区分好样本内数据和样本外数据，这个和机器学习很类似，样本内数据用于训练，样本外数据用于校验。这样做的目的是为了避免过拟合陷阱。

2. 收益的分布，看看你回测后所有交易的收益分布，看看你的收益来源是少数的几次大的收益还是来源多次的小的收益。来源于大的收益，你的收益波动性就很大，实盘往往会达不到你的效果。

3. 参数的稳定性。如果你某个参数过敏感，随便调整下就对收益影响很大，那你实盘的情况和模拟盘也有很大可能会有出入。

这类策略严格来说，避免了一些常见的坑，还是比较容易做到回测和实盘类似的。

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