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如何爬取股票數據

發布時間:2022-09-02 19:24:10

1. 如何獲取實時的股票數據

要跟供應商協商得到他的介面才能得到實時股票行情數據;
股票實時行情,可以通過兩個方法來進行查看:
第一種,在網路搜索頁面直接輸入股票代碼,如:000717,網路輸入後,即可在搜索結果中看到,其中分時,就是該股票在當天的實時走向。

第二種,通過炒股軟體,如東財,同花順等,在開啟後,直接輸入,股票代碼,如600854,點擊回車。進入的第一個頁面就是該股票在當天的實時行情。

同時在股票軟體的分時成交界面,可以查看到每一分鍾的成交價和手數。股票行情趨勢判斷必要時也需要結合分時成交界面的數據來進行判斷。

查看其它股票的行情也是一樣的道理,直接鍵入該股票的代碼就可以查看到該股票當天或某個時間段內的行情。當然,精準的行情走勢、趨勢,是需要結合多種指標來共同進行分析的。

2. 如何得到大量股票數據

=bdlfzkllz為你回答=

首先你的軟體必須更新好所有的K線日線數據。

其次你可以導出日K線數據。基本上所有軟體都有這個功能。

通達信為例:選左上角-系統-第二個選項-數據導出

上圖有真相

3. 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:

4. 如何用python獲取股票數據

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。

5. 股市數據如何獲取

股市的數據通過炒股軟體,每天就可以自動收取

6. 如何使用 Yahoo Finance stock API 獲取股票數據

1、通過API獲取實時數據

請求地址

http://finance.yahoo.com/d/quotes.csv?s=<股票名稱>&f=<數據列選項>

參數

s – 表示股票名稱,多個股票之間使用英文加號分隔,如」XOM+BBDb.TO+JNJ+MSFT」,羅列了四個公司的股票:XOM, BBDb.TO, JNJ, MSFT。

f – 表示返回數據列,如」snd1l1yr」。更詳細的參見雅虎股票 API f 參數對照表。

2、通過API獲取歷史數據

請求地址

http://ichart.yahoo.com/table.csv?s=<string>&a=<int>&b=<int>&c=<int>&d=<int>&e=<int>&f=<int>&g=d&ignore=.csv

參數

s – 股票名稱

a – 起始時間,月

b – 起始時間,日

c – 起始時間,年

d – 結束時間,月

e – 結束時間,日

f – 結束時間,年

g – 時間周期。Example: g=w, 表示周期是』周』。d->』日』(day), w->』周』(week),m>』月』(mouth),v->』dividends only』一定注意月份參數,其值比真實數據-1。如需要9月數據,則寫為08。

3、通過API獲取深滬股票數據

雅虎的API是國際性的,支持查詢國內滬深股市的數據,但代碼稍微變動一下,如浦發銀行的代號是:600000.SS。規則是:上海市場末尾加.ss,深圳市場末尾加.sz。

7. 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

8. 如何獲取股票歷史數據

如何快速取得股票交易歷史數據,直接在交易軟體裡面查看歷史成交就知道了,可以設置一個個時間段進行查詢。查詢到的數據可以直接導出。

9. 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

10. 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])

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