炒股自动化：申请官方API接口，散户也可以
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python炒股自动化（1），量化交易接口区别
Python炒股自动化（2）：获取股票实时数据和历史数据
Python炒股自动化（3）：分析取回的实时数据和历史数据
Python炒股自动化（4）：通过接口向交易所发送订单
Python炒股自动化（5）：通过接口查询订单，查询账户资产
AKShare股票交易数据中非交易时间数据的作用
在使用AKShare进行股票程序化交易编程时，你可能会注意到在每个交易周的最后一个交易时刻后，数据集中会多出一行非交易时间的数据。这行数据的存在通常与数据提供商的处理方式有关，它们可能是为了保持数据的连续性，或者是为了方便数据的处理和分析。
数据的连续性
时间序列完整性：在金融数据中，保持时间序列的完整性是非常重要的。即使在非交易时间，如周末或节假日，数据提供商也会在数据集中插入一行空白或填充数据，以确保时间序列的连续性。这样做的目的是避免在进行时间序列分析时出现断点，影响模型的训练或预测效果。
数据填充：非交易时间的数据可能被填充为前一个交易日的收盘价或其他统计指标，如开盘价、最高价、最低价等。这种填充方法有助于保持数据集的结构完整，便于使用如Pandas等数据分析库进行操作，避免因缺失值而产生的错误或异常。
数据分析和模型训练
特征工程：在进行机器学习或深度学习的特征工程时，连续的时间序列数据可以用于构建更复杂的特征，如移动平均、波动率等。即使非交易时间的数据是静态的，它们也可以作为特征的一部分，帮助模型理解时间序列的完整周期。
模型评估：在评估模型的性能时，连续的时间序列数据可以提供一个更全面的视角，尤其是在测试模型的鲁棒性和对非交易时间的处理能力时。
实际应用场景
策略回测：在进行量化交易策略的回测时，非交易时间的数据可以帮助模拟策略在市场关闭期间的表现，例如，策略可能需要在非交易时间进行持仓管理或风险评估。
市场预测：对于一些基于时间序列的预测模型，如ARIMA、LSTM等，连续的数据流可以提高模型的预测精度，尤其是在处理季节性或周期性模式时。
虽然非交易时间的数据在直观上可能看起来没有直接的交易价值，但在数据科学和量化交易的背景下，它们对于保持数据的连续性、构建复杂的特征工程、以及评估和优化模型具有重要的作用。因此，在处理AKShare提供的交易数据时，保留这些非交易时间的数据行通常是推荐的做法，除非特定的分析或交易策略明确要求过滤掉这些数据。
