⑴ 怎麼將股票中的數據導出到excel
1、首先在電腦桌面上打開股票軟體。
⑵ 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), "
⑶ 如何得到股票的歷史開盤數據(包括開盤成交量)
雙擊某一天的K線,右下角會有當天分時圖。
我們所說的股票成交量,就是交易成功的股票數量,即一天之內就完成成交的股票總數量(1手=100股)
正常來說,股票成交量能讓我們看出個股或者大盤的活躍程度,有助於我們從眾多股票中選中最好的一個、識別買入和賣出的時機。
那股票成交量具體怎麼看?有沒有比較好的辦法可以全面分析股票?有沒有值得我們注意的地方呢?我來為大家做詳細的說明,大家可以接著往下看。
在這之前,先給大家發福利,我整理各行業的龍頭股信息,涉及醫療、新能源、白酒、軍工等熱門行業,隨時可能被刪:吐血整理!各大行業龍頭股票一覽表,建議收藏!
一、股票成交量怎麼看?有沒有比較好的辦法可以全面分析股票?
股票成交量可以通過交易軟體來查看,開盤之後的買入賣出數量,可以看出來確切的成交量。或者看紅綠柱,股票的成交量可以通過柱體的顏色要直接反映出來:紅柱體代表買入﹥賣出;綠柱體代表買入﹤賣出。
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二、股票成交量大就一定好嗎?
股票的成交量與股票的好壞沒有直接聯系,只能關於這支股票的價格,說買賣雙方有著非常大的分歧。
像一些熱門股票,買的人認為價格會上漲,賣的人認為價格會下跌,雙方分歧很大,那成交量就會很高,反之成交量就很低。
成交量通常和股價趨勢結合在一起看會更好:上漲趨勢中,成交量會放大的很快,隨著價格一直在抬升當中,買賣雙方的分歧也越來越大了,股票持有者不斷地將股票賣出此時追漲需要有所戒備了;成交量會隨趨勢下跌而減少,買賣雙方意見相同,未來就很有可能會繼續下跌。
除了這幾種,股票成交量還存在其他情況,字數有限,沒辦法一一給大家講解,大家可以點擊下方鏈接,輸入你中意的股票,就能免費獲得個股成交量分析報告:【免費】測一測你的股票當前估值位置?
應答時間:2021-09-08,最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准,請點擊查看
⑷ 有辦法提取同花順里某支股票的某日成交明細數據嗎(需要知道文件格式)
提取同花順里某支股票的某日成交明細數據的方法如下:
打開同花順軟體,找到所需的股票;
雙擊菜單欄中的「成交明細數據」選項,然後按「34」就得到該股票的某日成交明細數據;
可以用「另存為」導出該成交明細數據,格式可以是TXT,也可以是XLS。
補充說明:
關於成交明細:
成交明細中的買盤/賣盤:
「買盤」表示以比市價低的價格進行委託買入,並正在排隊的量,代表外盤;
「賣盤」表示以比市價高的價格進行委託賣出,並正在排隊的量,代表內盤;
「主動成交」:以賣一價向上成交為外盤;以買一價向下成交為內盤。
(即:場外資金進場接盤為「外」;場內資金外逃為「內」)
⑸ 如何把當天股票的每一隻交易明細和幾個必要的技術指標導入到資料庫中
用免費的wdz程序吧,可直接將股票數據輸出為sql文件(mysql、ms-sqlserver都支持),然後直接就導入到資料庫中了。
⑹ 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'))
⑺ 在哪裡可以找到股票歷史數據形成的資料庫
大富翁數據中心提供國內股票和期貨tick級別歷史數據的資料庫,各級別分鍾數據也有,外盤也有提供,都是純文本,質量很高
⑻ 如何可以下載每天的股票每天行情
下個股票軟體,比如同花順,只要連網啦,自動下載當天行情。即時更新的。
⑼ 如何下載(提取)滬市所有股票每日收盤價的歷史數據
一般炒股軟體中能夠提供的是單日個股的數據,如果你需要很多個股的歷史交易數據,軟體中就不具備這一功能了。目前國內比較專業的提供股票交易歷史數據的網站是好數據網,其中不僅有所有股票的歷史交易數據,還有比較豐富的歷史數據分析方法可供我們參考。
⑽ 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'))