XX股票數據爬取及數據分析

A. 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

B. 怎麼分析股票數據

所需步驟：
1． 了解該公司。多花時間，弄清楚這間公司的經營狀況。以下是一些獲得資料的途徑：
* 公司網站
* 財經網站和股票經紀提供的公司年度報告
* 圖書館
* 新聞報道——有關技術革新和其它方面的發展情況
2． 美好的前景。你是否認同這家公司日後會有上佳的表現？
3． 發展潛力、無形資產、實物資產和生產能力。這時，你必須象一個老闆一樣看待這些問題。該公司在這些方面表現如何？
* 發展潛力——新的產品、拓展計劃、利潤增長點？
* 無形資產——知識版權、專利、知名品牌？
* 實物資產——有價值的房地產、存貨和設備？
* 生產能力——能否應用先進技術提高生產效率？
4． 比較。與競爭對手相比，該公司的經營策略、市場份額如何？
5． 財務狀況。在報紙的金融版或者財經網站可以找到有關的信息。比較該公司和競爭對手的財務比率：
* 資產的賬面價值
* 市盈率
* 凈資產收益率
* 銷售增長率
6． 觀察股價走勢圖。公司的股價起伏不定還是穩步上揚？這是判斷短線風險的工具。
7． 專業的分析。F10為個股資料，裡面的業內點評清楚地評價了公司的行業地位及發展前景，可以作為參考，還有淘股吧論壇，裡面不乏有高人分析個股的技術面與題材面。
技巧提示：
1、 潛在的行業龍頭，要重點關注。比如中國南車，剛上市就跌到了3元，作為動車組的龍頭股，肯定是低估了，中線持有必賺；
2、 低價是永恆的題材。這里所說的低價，是絕對低價，歷史上從來沒有大幅炒作過的品種，一旦有熱門的題材引發主升，往往成為黑馬。
注意事項：
每個投資者都經歷過股票套牢的滋味。這時應該保持冷靜，分析公司的基本面，確定該股票是否還值得長期持有。

C. 如何用爬蟲抓取股市數據並生成分析報表

1. 關於數據採集
股票數據是一種標准化的結構數據，是可以通過API介面訪問的（不過一般要通過渠道，開放的API有一定的局限性）。也可以通過爬蟲軟體進行採集，但是爬蟲軟體採集數據不能保證實時性，根據數據量和採集周期，可能要延遲幾十秒到幾分鍾不等。我們總結了一套專業的爬蟲技術解決方案(Ruby + Sidekiq)。能夠很快實現這個採集，也可以後台可視化調度任務。

2. 關於展現
網路股票數據的展現，網頁端直接通過HTML5技術就已經足夠，如果對界面要求高一點，可以採用集成前端框架，如Bootstrap；如果針對移動端開發， 可以使用Ionic框架。

3. 關於觸發事件
如果是採用Ruby on Rails的開發框架的話，倒是很方便了，有如sidekiq, whenever這樣子的Gem直接實現任務管理和事件觸發。

D. python如何解析爬取的數據

用json方法轉成字典

E. 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。

以通達信為例：選左上角-系統-第二個選項-數據導出

上圖有真相

F. 怎麼分析股票數據

我認為數據分析最重要的就是成交量分析，其它的比如量比，換手率都是由此而來。成交量指標與換手率指標配合使用，會給短線高手以很大幫助，持續有量和較高換手率的股票因為活躍度高，相對而言風險反而更小。推薦你去通金視頻多了解一下。

G. 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])

H. 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

I. 股票數據分析方法

股票價格的漲跌，簡單來說，供求決定價格，買的人多價格就漲，賣的人多價格就跌。做成買賣不平行的原因是多方面的，影響股市的政策面、基本面、技術面、資金面、消息面等，是利空還是利多，升多了會有所調整，跌多了也會出現反彈，這是不變的規律。

J. 股票中的數據怎麼提取放到EXCEL以方便自己分析

我以前是自己做了一個excel表，可以算出來保本價格保本價格、當前價格、持有收益、持有收益率
之類的，如果你需要的話，可以網路我。