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如何用python抓住股票數據

發布時間:2023-08-25 15:19:19

1. 如何用python在掘金量化抓取數據

TuShare財經數據介面 – 可以直接抓取新浪財經、鳳凰財經的網站橡嫌數據,包括行情、基本面、經濟數據等等。
完蘆如和全免費,簡潔陪盯易用,API設計得非常友好,提取的數據格式是Pandas的DataFrame。同時可以獲取非高頻實時數據(取決於網站更新速度,同事經驗大約是15秒),一個極好的非高頻股票策略數據解決方案。

2. 如何使用Python獲取股票分時成交數據

可以使用爬蟲來爬取數據,在寫個處理邏輯進行數據的整理。你可以詳細說明下你的需求,要爬取的網站等等。
希望我的回答對你有幫助

3. 怎麼學python爬取財經信息

本程序使用Python 2.7.6編寫,擴展了Python自帶的HTMLParser,自動根據預設的股票代碼列表,從Yahoo Finance抓取列表中的數據日期、股票名稱、實時報價、當日變化率、當日最低價、當日最高價。

由於Yahoo Finance的股票頁面中的數值都有相應id。

例如納斯達克100指數ETF(QQQ)
其中實時報價的HTML標記為

[html]view plain

4. 怎樣用python處理股票

用Python處理股票需要獲取股票數據,以國內股票數據為例,可以安裝Python的第三方庫:tushare;一個國內股票數據獲取包。可以在網路中搜索「Python tushare」來查詢相關資料,或者在tushare的官網上查詢說明文檔。

5. python用什麼方法或者庫可以拿到全部股票代碼

首先你需要知道哪個網站上有所有股票代碼,然後分析這個網站股票代碼的存放方式,再利用python寫一個爬蟲去爬取所有的股票代碼

6. python讀取財經數據

提取日期數據基本語法
from WindPy import w
w.start()
當出現.ErrorCode==-103說明沒連接上,要start一下

w.wsd(security, fields, startDate = None, endDate= None , options = None)
opion 可選(period, 日期類型, 貨幣類型,前後復權)

提取財務數據基本語法
w.wss(security, fields, options = None)

提取板塊日序列基本語法
w.wses(sectorCode, fields, startDate = None, endDate = None, options = None)

提取板塊日截面數據基本語法
w.wsee(sectorCode, fields, options=None)

提取宏觀數據基本語法
w.edb(codes, startDate =None, endDate =None, options=None)

1.日期序列基本語法
ts.get_hist_data(stock,start,end)
注意:1.stock不能是集合,只能單個股票 2.需要帶上.sz或.sh 3.沒有field,只能取出數據後再切除.

2.pro用法
pro.daily(code, start, end, fields)

tushare引用語句

弊端也很明顯,一方面不能stock集合輸入,一次只能調取一個股票對應數據,另一方面tushare雖是免費試用,但有許可權限制。

基本語法
wb.get_data_yahoo(code, start, end)
wb.DataReader(code, 'yahoo', start, end)

沒法添加fields, 雖能集合適用,但出來的索引挺奇怪的

推薦使用定義函數或用for循環批量獲取數據

總體感覺wind api最舒服,但需要賬號,mac也不能直接調用wind api。還是推薦tushare的pro用法。

小白學習中,請指教=v=

7. python怎麼抓新浪百度股票數據 datareader

應該都是可以獲取的,一般獲取數據有兩個方法,get和post,在源碼能夠顯示的使用的是get,而post一般是用非同步載入的形式進行展現的。

8. 如何選取過去每個月股票的市值 python

類似,可以修改一下
股票漲跌幅數據是量化投資學習的基本數據資料之一,下面以python代碼編程為工具,獲得所需要的歷史數據。主要步驟有:
(1) #按照市值從小到大的順序活得N支股票的代碼;
(2) #分別對這一百隻股票進行100支股票操作;
(3) #獲取從2016.05.01到2016.11.17的漲跌幅數據;
(4) #選取記錄大於40個的數據,去除次新股;
(5) #將文件名名為「股票代碼.csv」。
具體代碼如下:
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Nov 17 23:04:33 2016
獲取股票的歷史漲跌幅,並分別存為csv格式
@author: yehxqq151376026
"""

import numpy as np
import pandas as pd

#按照市值從小到大的順序活得100支股票的代碼
df = get_fundamentals(
query(fundamentals.eod_derivative_indicator.market_cap)
.order_by(fundamentals.eod_derivative_indicator.market_cap.asc())
.limit(100),'2016-11-17', '1y'
)

#分別對這一百隻股票進行100支股票操作
#獲取從2016.05.01到2016.11.17的漲跌幅數據
#選取記錄大於40個的數據,去除次新股
#將文件名名為「股票代碼.csv」
for stock in range(100):
priceChangeRate = get_price_change_rate(df['market_cap'].columns[stock], '20160501', '20161117')
if priceChangeRate is None:
openDays = 0
else:
openDays = len(priceChangeRate)
if openDays > 40:
tempPrice = priceChangeRate[39:(openDays - 1)]
for rate in range(len(tempPrice)):
tempPrice[rate] = "%.3f" %tempPrice[rate]
fileName = ''
fileName = fileName.join(df['market_cap'].columns[i].split('.')) + '.csv'
fileName
tempPrice.to_csv(fileName)

9. python怎麼分析所有股票

在 Python的QSTK中,是通過 s_datapath 變數,定義相應股票數據所在的文件夾。一般可以通過 QSDATA 這個環境變數來設置對應的數據文件夾。
具體的股票數據來源,例如滬深、港股等市場,你可以使用免費的WDZ程序輸出相應日線、5分鍾數據到 s_datapath 變數所指定的文件夾中。然後可使用 Python的QSTK中,qstkutil.DataAccess進行數據訪問。

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