爬取股票交易數據

『壹』 如何編程從免費股票軟體中提取實時數據

自己寫程序的話，一種方法是從已提供的信息源，例如webservice獲取數據。還有種辦法就是去連接提供即時信息的網頁硬解析。

代碼舉例如下：

Created on Thu Jul 23 09:17:27 2015
@author: jet
"""
DAY_PRICE_COLS = ['date', 'open', 'high', 'close', 'low', 'volume',
'chg', '%chg', 'ma5', 'ma10', 'ma20',
'vma5', 'vma10', 'vma20', 'turnover']
DAY_PRICE_URL = '%sapi.finance.%s/%s/?code=%s&type=last'
INDEX_KEY = ['SH', 'SZ', 'HS300', 'SZ50', 'GEB', 'SMEB']
INDEX_LIST = {'SH': 'sh000001', 'SZ': 'sz399001', 'HS300': 'sz399300',
'SZ50': 'sh000016', 'GEB': 'sz399006', 'SMEB': 'sz399005'}
INDEX_DAY_PRICE_COLS= ['date', 'open', 'high', 'close', 'low', 'volume',
'chg', '%chg', 'ma5', 'ma10', 'ma20',
'vma5', 'vma10', 'vma20']
K_TYPE_KEY = ['D', 'W', 'M']
K_TYPE_MIN_KEY = ['5', '15', '30', '60']
K_TYPE = {'D': 'akdaily', 'W': 'akweekly', 'M': 'akmonthly'}
MIN_PRICE_URL = '%sapi.finance.%s/akmin?scode=%s&type=%s'
PAGE_TYPE = {'http': 'http://', 'ftp': 'ftp://'}
PAGE_DOMAIN = {'sina': 'sina.com.cn', 'ifeng': 'ifeng.com'}
URL_ERROR_MSG = '獲取失敗，請檢查網路狀態，或者API埠URL已經不匹配！'

get_hist_data.py
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Jul 23 09:15:40 2015
@author: jet
"""
import const as ct
import pandas as pd
import json
from urllib2 import urlopen,Request

def get_hist_data(code = None, start = None, end = None, ktype = 'D'):
"""
功能:
獲取個股歷史交易數據
--------
輸入:
--------
code:string
股票代碼 比如:601989
start:string
開始日期 格式:YYYY-MM-DD 為空時取到API所提供的最早日期數據
end:string
結束日期 格式:YYYY-MM-DD 為空時取到最近一個交易日數據
ktype:string(default=D, 函數內部自動統一為大寫)
數據類型 D=日K線，W=周K線，M=月K線，5=5分鍾，15=15分鍾
30=30分鍾，60=60分鍾
輸出:
--------
DataFrame
date 日期
open 開盤價
high 最高價
close 收盤價
low 最低價
chg 漲跌額
p_chg 漲跌幅
ma5 5日均價
ma10 10日均價
ma20 20日均價
vma5 5日均量
vma10 10日均量
vma20 20日均量
turnover換手率(指數無此項)
"""
code = code_to_APIcode(code.upper())
ktype = ktype.upper()

url = ''
url = get_url(ktype, code)
print(url)

js = json.loads(ping_API(url))
cols = []

if len(js['record'][0]) == 14:
cols = ct.INDEX_DAY_PRICE_COLS
else:
cols = ct.DAY_PRICE_COLS
df = pd.DataFrame(js['record'], columns=cols)

if ktype in ct.K_TYPE_KEY:
df = df.applymap(lambda x:x.replace(u',', u''))
for col in cols[1:]:
df[col]=df[col].astype(float)
if start is not None:
df = df [df.date >= start]
if end is not None:
df = df[df.date <= end]
df = df.set_index('date')
return df

def code_to_APIcode(code):
"""
功能：
驗證輸入的股票代碼是否正確，若正確則返回API對應使用的股票代碼
"""
print(code)
if code in ct.INDEX_KEY:
return ct.INDEX_LIST[code]
else:
if len(code) != 6:
raise IOError('code input error!')
else:
return 'sh%s'%code if code[:1] in ['5', '6'] else 'sz%s'%code

def get_url(ktype, code):
"""
功能：
驗證輸入的K線類型是否正確，若正確則返回url
"""
if ktype in ct.K_TYPE_KEY:
url = ct.DAY_PRICE_URL % (ct.PAGE_TYPE['http'], ct.PAGE_DOMAIN['ifeng'],
ct.K_TYPE[ktype], code)
return url
elif ktype in ct.K_TYPE_MIN_KEY:
url = ct.MIN_PRICE_URL % (ct.PAGE_TYPE['http'], ct.PAGE_DOMAIN['ifeng'],
code, ktype)
return url
else:
raise IOError('ktype input error!')

def ping_API(url):
"""
功能：
向API發送數據請求，若鏈接正常返回數據
"""
text = ''
try:
req = Request(url)
text = urlopen(req,timeout=10).read()
if len(text) < 15:
raise IOError('no data!')
except Exception as e:
print(e)
else:
return text

#測試入口
print(get_hist_data('601989','2015-07-11','2015-07-22'))

『貳』 如何下載股票歷史成交數據到Excel或txt

以華中智能股票軟體為例：（以Think pad X13 銳龍版筆記本電腦，Windows 10 操作為例）首先切換到要下載數據的股票K線形態，按「F1」進入「日線某某股票歷史成交」，點擊滑鼠右鍵->數據導出->導出所有數據->在「請選擇導出的類型」中選擇excel或txt
補充資料：
如何獲取所有股票歷史數據：
如果要對股市進行分析，首先就要獲取所有股票的歷史數據，只有通過股票的歷史數據，我們才能分析出股市的規律。
（以Think pad X13 銳龍版筆記本電腦，Windows 10 操作為例）
一、工具/原料
1、EXCEL2007或者以上版本，不能使用WPS
2、電腦1g內存1核處理器及以上配置
3、擁有較強邏輯分析能力以及少量智慧及以上的大腦一顆
方法/步驟：
第一步，獲取股票代碼，復制其中一部分到第一個工作表A4到A127，然後通過程序把每一個代碼寫入到不同的工作表A2位置，並對該工作表以該股票代碼命名。程序如下：
Sub 工作表命名()
For i = 4 To 127
Sheets(i).Range("a2") = "'" & Sheets(1).Range("a" & i)
Next i
For i = 4 To Sheets.Count
Sheets(i).Name = Sheets(i).Range("a2").Value
Next
End Sub
第二步，獲取股票歷史數據。代碼如下：
Private Function GetSource(sURL As String) As String
Dim oXHTTP As Object
Set oXHTTP = CreateObject("MSXML2.XMLHTTP")
oXHTTP.Open "GET"， sURL， False
oXHTTP.Send
GetSource = oXHTTP.responsetext
Set oXHTTP = Nothing
End Function
Sub 歷史數據()
Dim objXML As Object
Dim txtContent As String
Dim i As Integer
Dim strCode As String
Dim gp As String
Dim kaishihang
Dim arr， arr1， arr2， arr3， arr4， arr5， arr6， arr7， arr8， arr9， arr10， arr11
On Error Resume Next
EndRow = Range("a65536").End(xlUp).Row
startRow = 4
If startRow <= EndRow Then
Range(Cells(startRow， 1)， Cells(EndRow， 11)).Value = ""
Else
Exit Sub
End If
Set objXML = CreateObject("Microsoft.XMLHTTP")
gp = [A2]
For h = 1 To 4
For m = 1 To 4
kaishihang = [A65535].End(xlUp).Row
nian = Replace(Str(Year(Now) + 1 - h)， " "， "")
ji = Replace(Str(4 + 1 - m)， " "， "")
With objXML
.Open "GET"， "http://quotes.money.163.com/trade/lsjyj_" + gp + ".html?year=" + nian + "&season=" + ji + ""， False
.Send
If objXML.Status = 200 Then
txtContent = .responsetext
arr = Split(txtContent， "'>")
For i = 1 To UBound(arr)
arr1 = Split(arr(i)， " Cells(i + kaishihang， 1) = Right(Left(arr1(0)， 10)， 10)
arr2 = Split(arr1(1)， Chr(60))
Cells(i + kaishihang， 2) = Mid(arr2(0)， InStr(arr2(0)， ">") + 1)
arr3 = Split(arr1(2)， Chr(60))
Cells(i + kaishihang， 3) = Mid(arr3(0)， InStr(arr3(0)， ">") + 1)
arr4 = Split(arr1(3)， Chr(60))
Cells(i + kaishihang， 4) = Mid(arr4(0)， InStr(arr4(0)， ">") + 1)
arr5 = Split(arr1(4)， Chr(60))
Cells(i + kaishihang， 5) = Mid(arr5(0)， InStr(arr5(0)， ">") + 1)
arr6 = Split(arr1(5)， Chr(60))
Cells(i + kaishihang， 6) = Mid(arr6(0)， InStr(arr6(0)， ">") + 1)
arr7 = Split(arr1(6)， Chr(60))
Cells(i + kaishihang， 7) = Mid(arr7(0)， InStr(arr7(0)， ">") + 1)
arr8 = Split(arr1(7)， Chr(60))
Cells(i + kaishihang， 8) = Mid(arr8(0)， InStr(arr8(0)， ">") + 1)
arr9 = Split(arr1(8)， Chr(60))
Cells(i + kaishihang， 9) = Mid(arr9(0)， InStr(arr9(0)， ">") + 1)
arr10 = Split(arr1(9)， Chr(60))
Cells(i + kaishihang， 10) = Mid(arr10(0)， InStr(arr10(0)， ">") + 1)
arr11 = Split(arr1(10)， Chr(60))
Cells(i + kaishihang， 11) = Mid(arr11(0)， InStr(arr11(0)， ">") + 1)
Next i
End If
End With
Next m
Next h
Set objXML = Nothing
End Sub
第三步，獲取上證歷史數據，並獲取所有股票的歷史數據。程序如下：
Sub 所有股票歷史數據獲取()
Application.ScreenUpdating = False
Dim s As String， gp As String， nian As String， ji As String， s1 As String
Dim arr， arr1， arr2， arr3， arr4， arr5， arr6， arr7， arr8， arr9
Dim i， h As Long
Dim kaishihang
Dim LastRow As Long， r As Long
On Error Resume Next
EndRow = Sheet2.Range("a65536").End(xlUp).Row
startRow = 4
If startRow <= EndRow Then
Sheet2.Range(Sheet2.Cells(startRow， 1)， Sheet2.Cells(EndRow， 9)).Value = ""
Else
Exit Sub
End If
For h = 1 To 5
For m = 1 To 4
kaishihang = Sheet2.[A65535].End(xlUp).Row
nian = Replace(Str(Year(Now) + 1 - h)， " "， "")
ji = Replace(Str(4 + 1 - m)， " "， "")
s1 = "http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_shu_000001.html?year=" + nian + "&season=" + ji + ""
s = GetSource(s1)
arr = Split(s， "'>")
For i = 1 To UBound(arr)
arr1 = Split(arr(i)， " Sheet2.Cells(i + kaishihang， 1) = Right(Left(arr1(0)， 4)， 4) & "-" & Right(Left(arr1(0)， 6)， 2) & "-" & Right(Left(arr1(0)， 10)， 2)
arr2 = Split(arr1(1)， Chr(60))
Sheet2.Cells(i + kaishihang， 2) = Mid(arr2(0)， InStr(arr2(0)， ">") + 1)
arr3 = Split(arr1(2)， Chr(60))
Sheet2.Cells(i + kaishihang， 3) = Mid(arr3(0)， InStr(arr3(0)， ">") + 1)
arr4 = Split(arr1(3)， Chr(60))
Sheet2.Cells(i + kaishihang， 4) = Mid(arr4(0)， InStr(arr4(0)， ">") + 1)
arr5 = Split(arr1(4)， Chr(60))
Sheet2.Cells(i + kaishihang， 5) = Mid(arr5(0)， InStr(arr5(0)， ">") + 1)
arr6 = Split(arr1(5)， Chr(60))
Sheet2.Cells(i + kaishihang， 6) = Mid(arr6(0)， InStr(arr6(0)， ">") + 1)
arr7 = Split(arr1(6)， Chr(60))
Sheet2.Cells(i + kaishihang， 7) = Mid(arr7(0)， InStr(arr7(0)， ">") + 1)
arr8 = Split(arr1(7)， Chr(60))
Sheet2.Cells(i + kaishihang， 8) = Mid(arr8(0)， InStr(arr8(0)， ">") + 1)
arr9 = Split(arr1(8)， Chr(60))
Sheet2.Cells(i + kaishihang， 9) = Mid(arr9(0)， InStr(arr9(0)， ">") + 1)
Next i
Next m
Next h
Application.ScreenUpdating = True
n = Worksheets.Count
For i = 4 To n
Worksheets(i).Activate
歷史數據
Next
End Sub
第四步，保存工作簿，並對該工作簿命名為1，然後復制該工作簿27份，把所有股票代碼寫入每一個工作簿第一個工作表的A3到A127列。然後根據第一步對工作簿內的工作表命名，並在每一個工作表A2單元格內寫入股票代碼。
第五步，把這些工作簿存放到炒股文件夾下的資料庫文件下。然後在炒股文件夾下新建一個工作簿，命名為「一鍵更新表格」，寫入如下代碼：
Sub 所有股票歷史數據更新()
Dim wb As Workbook
For i = 1 To 27
Set wb = Workbooks.Open(ThisWorkbook.Path & "資料庫" & i & "".xlsb"")
Application.Run ""'"" & wb.Path & """" & i & "".xlsb'!所有股票歷史數據獲取""
wb.Save
wb.Close
Next i
End sub
當啟動這一段代碼以後，程序會自動一個一個的打開對應的工作簿然後獲取裡面所有股票的歷史數據，存放在對應的工作表當中。
第六步，對相應的程序添加按鈕，這樣，我們在啟動對應程序時，只需要點一下對應的按鈕就可以實現了。這樣，我們通過多個工作簿就實現了獲取所有股票歷史數據的方法。而後面，我們只需要通過獲取對應股票每一天的歷史數據，我們就能夠在任意一天很快速的能夠擁有所有股票的歷史數據了。
注意事項
1、在後續需要對這些數據進行分析，裡面會加入很多計算，所以啟動所有歷史數據更新時，我們應該要關閉自動更新。
2、因為歷史數據很大，所以這里只獲取四年的數據，想要獲取更多數據，可以更改程序裡面 「For h = 1 To 5」的那個5即可。
3、歷史數據的獲取需要較長的時間，要提前做好准備。
4、如果你想要弄清楚用EXCEL建立炒股系統的整套方法，請看後續內容。"

『叄』 爬蟲股票數據違法嗎

摘要 另外，還有下列三種情況，爬蟲有可能違法，嚴重的甚至構成犯罪：

『肆』 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

『伍』 如何快速取得股票交易歷史數據

示例：

最近二十天左右的每5分鍾數據

網頁鏈接

（參數：股票編號、分鍾間隔（5、15、30、60）、均值（5、10、15、20、25）、查詢個數點（最大值242））

返回數據格式：日期、開盤價、最高價、最低價、收盤價、成交量

『陸』 怎麼抓取股票數據

那麼中國股市的數據有沒有呢？答案是肯定的，不過要按照下面的參數做些調整，下面提供全球證券交易所的資料。
上證股票是股票代碼後面加上.ss，深證股票是股票代碼後面加上.sz
例如：000001 = 000001.sz
深市數據鏈接：http://table.finance.yahoo.com/table.csv?s=000001.sz
上市數據鏈接：http://table.finance.yahoo.com/table.csv?s=600000.ss
上證綜指代碼：000001.ss，深證成指代碼：399001.SZ，滬深300代碼：000300.ss
下面就是世界股票交易所的網址和縮寫，要查找哪個股票交易所的數據，就按照上面的格式以此類推。
上海交易所=cn.finance.yahoo.com,.SS,Chinese,sl1d1t1c1ohgv
深圳交易所=cn.finance.yahoo.com,.SZ,Chinese,sl1d1t1c1ohgv
美國交易所=finance.yahoo.com,,United States,sl1d1t1c1ohgv
加拿大=ca.finance.yahoo.com,.TO,Toronto,sl1d1t1c1ohgv
紐西蘭=au.finance.yahoo.com,.NZ,sl1d1t1c1ohgv
新加坡=sg.finance.yahoo.com,.SI,Singapore,sl1d1t1c1ohgv
香港=hk.finance.yahoo.com,.HK,Hong Kong,sl1d1t1c1ohgv
台灣=tw.finance.yahoo.com,.TW,Taiwan,sl1d1t1c1ohgv
印度=in.finance.yahoo.com,.BO,Bombay,sl1d1t1c1ohgv
倫敦=uk.finance.yahoo.com,.L,London,sl1d1t1c1ohgv
澳洲=au.finance.yahoo.com,.AX,Sydney,sl1d1t1c1ohgv
巴西=br.finance.yahoo.com,.SA,Sao Paulo,sl1d1t1c1ohgv
瑞典=se.finance.yahoo.com,.ST,Stockholm,sl1d1t1c1ohgv
以上方法只能提供歷史數據，實時數據不能抓取，此方法由ArthurXF提供

『柒』 如何用python 爬蟲抓取金融數據

獲取數據是數據分析中必不可少的一部分，而網路爬蟲是是獲取數據的一個重要渠道之一。鑒於此，我拾起了Python這把利器，開啟了網路爬蟲之路。

本篇使用的版本為python3.5，意在抓取證券之星上當天所有A股數據。程序主要分為三個部分：網頁源碼的獲取、所需內容的提取、所得結果的整理。

一、網頁源碼的獲取

很多人喜歡用python爬蟲的原因之一就是它容易上手。只需以下幾行代碼既可抓取大部分網頁的源碼。

為了減少干擾，我先用正則表達式從整個頁面源碼中匹配出以上的主體部分，然後從主體部分中匹配出每隻股票的信息。代碼如下。

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

其中compile方法為編譯匹配模式，findall方法用此匹配模式去匹配出所需信息，並以列表的方式返回。正則表達式的語法還挺多的，下面我只羅列所用到符號的含義。

語法 說明

. 匹配任意除換行符「 」外的字元

* 匹配前一個字元0次或無限次

？ 匹配前一個字元0次或一次

s 空白字元：[<空格> fv]

S 非空白字元：[^s]

[...] 字元集，對應的位置可以是字元集中任意字元

(...) 被括起來的表達式將作為分組，裡面一般為我們所需提取的內容

正則表達式的語法挺多的，也許有大牛隻要一句正則表達式就可提取我想提取的內容。在提取股票主體部分代碼時發現有人用xpath表達式提取顯得更簡潔一些，看來頁面解析也有很長的一段路要走。

三、所得結果的整理

通過非貪婪模式(.*?)匹配>和<之間的所有數據，會匹配出一些空白字元出來，所以我們採用如下代碼把空白字元移除。

stock_last=stock_total[:] #stock_total：匹配出的股票數據for data in stock_total: #stock_last：整理後的股票數據
if data=='':
stock_last.remove('')

最後，我們可以列印幾列數據看下效果，代碼如下

print('代碼',' ','簡稱',' ',' ','最新價',' ','漲跌幅',' ','漲跌額',' ','5分鍾漲幅')for i in range(0,len(stock_last),13): #網頁總共有13列數據
print(stock_last[i],' ',stock_last[i+1],' ',' ',stock_last[i+2],' ',' ',stock_last[i+3],' ',' ',stock_last[i+4],' ',' ',stock_last[i+5])

『捌』 Python 如何爬股票數據

現在都不用爬數據拉，很多量化平台能提供數據介面的服務。像比如基礎金融數據，包括滬深A股行情數據，上市公司財務數據，場內基金數據，指數數據，期貨數據以及宏觀經濟數據；或者Alpha特色因子，技術分析指標因子，股票tick數據以及網路因子數據這些數據都可以在JQData這種數據服務中找到的。
有的供應商還能提供level2的行情數據，不過這種比較貴，幾萬塊一年吧

『玖』 java 如何實現 獲取實時股票數據

一般有三種方式：

1. 網頁爬蟲。採用爬蟲去爬取目標網頁的股票數據，去GitHub或技術論壇（如CSDN、51CTO）上找一下別人寫的爬蟲集成到項目中。

2. 請求第三方API。會有專門的公司（例如網路API市場）提供股票數據，你只需要去購買他們的服務，使用他們提供的SDK，仿照demo開發實現即可。如下圖所示：

『拾』 如何獲取股票交易數據

你指的交易數據是什麼，如果是自己的交易數據的話，你使用的券商是會提供每次交易的交割單的，在交易軟體上也能看到你每筆交易的委託和成交明細。
如果是市場上所有人的交易數據的話，這個是拿不到的。能拿到交易數據的都是各大券商，交易所和上市公司，但是上市公司是只能拿到自己公司的股票交易數據。