爬數據股票網站

Ⅰ 開發炒股軟體，從哪裡獲得股票數據

行情數據源在上交所和深交所。需要購買。而且很貴。

象我們平常看到行情，是券商營業部所買，我們連到他們伺服器，而接收到數據。

P2P數據介面使用說明(1)2009-03-18 08:58介面使用說明:
1. 壓縮包包含四個文件，分別為P2P.exe，P2P.CFG，zlib.dll和使用說明.txt，可以解壓到任意盤任意目錄下使用。
2. 支持的行情分析軟體有:
(1) 分析家2006，2005等，要求分析家主窗口標題最前面的幾個字是"分析家 -"，是否是破解版關系不大，最好是下載分析家官方網站的正版分析家，網址是http://www.fxj.com.cn，分析家其他版本號是否支持，我也沒全做試驗。
(2) 飛狐交易師，支持飛狐交易師，要求飛狐交易師主窗口標題最前面的幾個字是"飛狐交易師"或"證券分析師"，是否是破解版關系不大，最好是支持正版，用正版的。
(3) 大智慧新一代，要求大智慧主窗口標題最前面的幾個字是"大智慧Level" 支持的版本號有 09.0226，08.0907，08.0801，07.0205 共四個。
註：如果分析軟體的窗口標題不符合上面說的，則分析軟體無法接收數據。以上三個分析軟體最好都是正版的，只要下載正版的軟體，安裝後，無需做任何修改即可使用。介面再次說明一下，介面中的四個文件解壓到任意目錄下使用都可以，而無需解壓到某個分析軟體的某個目錄下，或替代某個分析軟體的某個文件。介面完全是綠色的，無需安裝，也不會在注冊表中留下任何信息。
3. 每天9:15分以後用行情軟體中的數據管理功能先清除當天的行情數據，然後把右下角「發送數據」發送數據前面的鉤選上。
4. 如果不能在開盤前打開該軟體，比如10點半才打開，那麼該介面會自動補充10點半之前的行情數據，為了能夠盡快的把前面的數據補充完畢，請把速度調節到100以上。但如果是飛狐，則把該值調低一些，否則飛狐會來不及處理數據，把大量的數據放到內存中，造成飛狐使用內存越來越大，最後由於內存耗完造成飛狐或介面非法退出。大智慧和分析家則不存在這個問題。
5. 收盤後，該介面具有白天行情的回放功能，回放前，最好先清除行情軟體中當天的行情數據。
6. 該介面由於是P2P接收數據，因此數據接收需要種子，只有和別的種子連上了，你就能接收數據了，你至少要和一個種子連上，當然，你連上別的種子後，你也就能稱為種子了，你也就能為別的人提供數據服務功能了。
7. 兩個人要連接成功，最好兩個人中有一個人的IP地址是公網地址，如果兩個全是內網地址則相互無法直接聯通，必須藉助第三方才能聯通，該方法這里不再介紹了。
8. 如果網路情況比較良好，則行情數據的延時一般不會大於0.5秒。
9. 介面的P2P連接信息中的欄位說明
(1). 遠程完成--為該IP接收到完整數據包的個數。
(2). 遠程請求--為該IP請求你發送的數據包序號。
(3). 本機請求--為本機請求遠程發送數據包序號。
(4). 請求返回--遠程響應本機請求的次數。

Ⅱ 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

Ⅲ 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：

Ⅳ 有沒有好用的股票歷史數據 API 或者適合爬的網站

我這里已經爬好了，現在分享滬股通、上證指數、深證成指、創業板指、上證50的所有歷史數據，往後打算做一個網站或者小程序供用戶調用，獲取方式請看這篇文章網頁鏈接

Ⅳ 怎樣用正則在雪球網站爬去股票信息

問題太寬泛啊，用爬蟲爬取，用正則匹配出需要的信息。
爬蟲很多語言可以寫，寫法基本類似，你找個運行看看

Ⅵ 股票數據在哪裡能找到

炒股朋友應該對數據感到焦慮，無論是市場數據、交易數據、各類報告數據都是一個頭疼的問題，首先，股票數據的量一般都比較大。以一隻股票為例，一個月通常會有20天左右的市場和交易數據，如果上市5年或10年，數據量是非常大的。還有分析評級報告、公司的各種公告等，數據五花八門。就這一點而言，一個分析師要獲得這些數據是相當困難的。其次，雖然一般經紀、服務機構都會有這些數據，但是由於數據量大而不提供下載，雖然可以看到但不能下載，分析起來，更多的人訪問沒有門。當然，對於公司或機構的se數據非常簡單，因為他們有專門的人員來獲取，所以這些數據通常是收費的。

例如我集中在當前的股票市場上哪些股票的估值真的很低的股票和輸入以下的選股標准，從3676隻股票中選擇了60隻，在低估值的股票列表中我一般呆不到三個月就會上升離開，在一批新股票進來，股票池中的個股越多，當前的股市估值就越低，這種方法一度只產生了少數個股。可以篩選圖表中的所有指標和數據，並自己理解為什麼要這樣做。

Ⅶ 如何通過軟體抓取新浪財經里單只股票數據

如果你是准備抓歷史數據，那還不如直接使用免費的wdz程序，滬深1990年至今的全部日線歷史；2000年至今十幾年的5分鍾數據都可以直接輸出，而且可轉化為各種格式。根本不用去新浪中抓取。

Ⅷ 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。

Ⅸ 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])

Ⅹ 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：