python挖掘股票数据

1. 怎样用python处理股票

用Python处理股票需要获取股票数据，以国内股票数据为例，可以安装Python的第三方库：tushare；一个国内股票数据获取包。可以在网络中搜索“Python tushare”来查询相关资料，或者在tushare的官网上查询说明文档。

2. python怎么抓新浪百度股票数据 datareader

应该都是可以获取的，一般获取数据有两个方法，get和post，在源码能够显示的使用的是get，而post一般是用异步加载的形式进行展现的。

3. python读取财经数据

提取日期数据基本语法
from WindPy import w
w.start()
当出现.ErrorCode==-103说明没连接上，要start一下

w.wsd(security, fields, startDate = None, endDate= None , options = None)
opion 可选（period, 日期类型， 货币类型，前后复权）

提取财务数据基本语法
w.wss(security, fields, options = None)

提取板块日序列基本语法
w.wses(sectorCode, fields, startDate = None, endDate = None, options = None)

提取板块日截面数据基本语法
w.wsee(sectorCode, fields, options=None)

提取宏观数据基本语法
w.edb(codes, startDate =None, endDate =None, options=None)

1.日期序列基本语法
ts.get_hist_data(stock,start,end)
注意：1.stock不能是集合,只能单个股票 2.需要带上.sz或.sh 3.没有field，只能取出数据后再切除.

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

tushare引用语句

弊端也很明显，一方面不能stock集合输入，一次只能调取一个股票对应数据，另一方面tushare虽是免费试用，但有权限限制。

基本语法
wb.get_data_yahoo(code, start, end)
wb.DataReader(code, 'yahoo', start, end)

没法添加fields, 虽能集合适用，但出来的索引挺奇怪的

推荐使用定义函数或用for循环批量获取数据

总体感觉wind api最舒服，但需要账号，mac也不能直接调用wind api。还是推荐tushare的pro用法。

小白学习中，请指教=v=

4. 如何用Python炒股

python可以用于爬虫，爬取指定股票的数据，更准确，更便捷，利于数据分析和买卖的把控

5. 如何使用Python获取股票分时成交数据

可以使用爬虫来爬取数据，在写个处理逻辑进行数据的整理。你可以详细说明下你的需求，要爬取的网站等等。
希望我的回答对你有帮助

6. python数据挖掘工具包有什么优缺点

【导读】python数据挖掘工具包就是scikit-learn，scikit-learn是一个基于NumPy, SciPy,
Matplotlib的开源机器学习工具包，主要涵盖分类，回归和聚类算法，例如SVM，
逻辑回归，朴素贝叶斯，随机森林，k-means等算法，代码和文档都非常不错，在许多Python项目中都有应用。

优点：

1、文档齐全：官方文档齐全，更新及时。

2、接口易用：针对所有算法提供了一致的接口调用规则，不管是KNN、K-Means还是PCA.

3、算法全面：涵盖主流机器学习任务的算法，包括回归算法、分类算法、聚类分析、数据降维处理等。

缺点：

缺点是scikit-learn不支持分布式计算，不适合用来处理超大型数据。

Pandas是一个强大的时间序列数据处理工具包，Pandas是基于Numpy构建的，比Numpy的使用更简单。最初开发的目的是为了分析财经数据，现在已经广泛应用在Python数据分析领域中。Pandas，最基础的数据结构是Series，用它来表达一行数据，可以理解为一维的数组。另一个关键的数据结构为DataFrame，它表示的是二维数组

Pandas是基于NumPy和Matplotlib开发的，主要用于数据分析和数据可视化，它的数据结构DataFrame和R语言里的data.frame很像，特别是对于时间序列数据有自己的一套分析机制。有一本书《Python
for Data Analysis》，作者是Pandas的主力开发，依次介绍了iPython, NumPy,
Pandas里的相关功能，数据可视化，数据清洗和加工，时间数据处理等，案例包括金融股票数据挖掘等，相当不错。

Mlpy是基于NumPy/SciPy的Python机器学习模块，它是Cython的扩展应用。

关于python数据挖掘工具包的优缺点，就给大家介绍到这里了，scikit-learn提供了一致的调用接口。它基于Numpy和scipy等Python数值计算库，提供了高效的算法实现，所以想要学习python，以上的内容得学会。

7. 如何用python 爬虫抓取金融数据

获取数据是数据分析中必不可少的一部分，而网络爬虫是是获取数据的一个重要渠道之一。鉴于此，我拾起了Python这把利器，开启了网络爬虫之路。

本篇使用的版本为python3.5，意在抓取证券之星上当天所有A股数据。程序主要分为三个部分：网页源码的获取、所需内容的提取、所得结果的整理。

一、网页源码的获取

很多人喜欢用python爬虫的原因之一就是它容易上手。只需以下几行代码既可抓取大部分网页的源码。

为了减少干扰，我先用正则表达式从整个页面源码中匹配出以上的主体部分，然后从主体部分中匹配出每只股票的信息。代码如下。

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

其中compile方法为编译匹配模式，findall方法用此匹配模式去匹配出所需信息，并以列表的方式返回。正则表达式的语法还挺多的，下面我只罗列所用到符号的含义。

语法 说明

. 匹配任意除换行符“ ”外的字符

* 匹配前一个字符0次或无限次

？ 匹配前一个字符0次或一次

s 空白字符：[<空格> fv]

S 非空白字符：[^s]

[...] 字符集，对应的位置可以是字符集中任意字符

(...) 被括起来的表达式将作为分组，里面一般为我们所需提取的内容

正则表达式的语法挺多的，也许有大牛只要一句正则表达式就可提取我想提取的内容。在提取股票主体部分代码时发现有人用xpath表达式提取显得更简洁一些，看来页面解析也有很长的一段路要走。

三、所得结果的整理

通过非贪婪模式(.*?)匹配>和<之间的所有数据，会匹配出一些空白字符出来，所以我们采用如下代码把空白字符移除。

stock_last=stock_total[:] #stock_total：匹配出的股票数据for data in stock_total: #stock_last：整理后的股票数据
if data=='':
stock_last.remove('')

最后，我们可以打印几列数据看下效果，代码如下

print('代码',' ','简称',' ',' ','最新价',' ','涨跌幅',' ','涨跌额',' ','5分钟涨幅')for i in range(0,len(stock_last),13): #网页总共有13列数据
print(stock_last[i],' ',stock_last[i+1],' ',' ',stock_last[i+2],' ',' ',stock_last[i+3],' ',' ',stock_last[i+4],' ',' ',stock_last[i+5])

8. 如何使用python抓取炒股软件中资金数据

这个说来有点复杂，用fiddle监控软件跟服务器间的通讯，找到数据源地址，然后用excel或python抓这个源地址数据，可能还要加上反扒代码，构造时间戳等等，你网上找python网抓视频教程看看就知道了。

9. 怎么学python爬取财经信息

本程序使用Python 2.7.6编写，扩展了Python自带的HTMLParser，自动根据预设的股票代码列表，从Yahoo Finance抓取列表中的数据日期、股票名称、实时报价、当日变化率、当日最低价、当日最高价。

由于Yahoo Finance的股票页面中的数值都有相应id。

例如纳斯达克100指数ETF（QQQ）
其中实时报价的HTML标记为

[html]view plain

• <spanid="yfs_l84_qqq">87.49</span>

而标普500指数ETF（SPY）


其中实时报价的HTML标记为

[html]view plain

• <spanid="yfs_l84_spy">187.25</span>

因此本数据抓取程序根据相应的id字符串来查找数据。具体来说就是先继承HTMLParser，然后在自定义的子类中重载handle_data(self, data)方法，查找包含相应id字符串（例如实时报价的id字符串为"yfs_l84_"+股票代码）的HTML标记，并输出这个HTML标记中的数据（例如qqq的<span id="yfs_l84_qqq">87.49</span>，其中的数据87.49就是实时报价。）

样本输出：

数据依次是

数据日期 股票代码 股票名称 实时报价 日变化率 日最低价 日最高价

[python]view plain

• 05/05/(IBB)233.281.85%225.34233.28

• 05/05/(SOCL)17.480.17%17.1217.53

• 05/05/(PNQI)62.610.35%61.4662.74

• 05/05/2014xsdSPDRS&PSemiconctorETF(XSD)67.150.12%66.2067.41

• 05/05/2014itaiSharesUSAerospace&Defense(ITA)110.341.15%108.62110.56

• 05/05/2014iaiiSharesUSBroker-Dealers(IAI)37.42-0.21%36.8637.42

• 05/05/(VBK)119.97-0.03%118.37120.09

• 05/05/2014qqqPowerSharesQQQ(QQQ)87.950.53%86.7687.97

• 05/05/2014ewiiSharesMSCIItalyCapped(EWI)17.86-0.56%17.6517.89

• 05/05/(DFE)62.33-0.11%61.9462.39

• 05/05/(PBD)13.030.00%12.9713.05

• 05/05/(EIRL)38.52-0.16%38.3938.60