不同股票不同時間段的數據

Ⅰ EXCEL多條件分類求和，我有所有股票的不同時間的交易數據，如何將每一隻股票在不同年份數據分類求和。

=sumproct((sheet1!a$2:a$60000=a2)*(year(sheet1!b$2:b$60000)=b2)*(sheet1!c$2:c$6000))
這下可以下拉了

Ⅱ 股市各個時間段

一、開盤之前
在每天開盤之前的五分鍾時間里，了解一下當天出現的與股市有關的重大消息。然後在集合競價期間看看自己所持有的股票開盤的價格在什麼水平上，同時盯緊競價盤的成交量、實時價格和股價走勢形態，一旦發現變化，及時採取措施。所以，這五分鍾時間雖然還沒真正開盤，但確是一天中最重要的時間，所以我們一定要把握好。
二、早盤半小時
早盤半小時同樣是很重要的時間段，這段時間我們需要每隔幾分鍾就對所有股票按照成交量和上漲幅度進行一次排序，當然也可以直接關注龍虎榜，在其中我們選出那些突破形態即將形成的股票放進自選池中進行跟蹤，尤其是那些每筆成交量出現突然放大形態的股票，必然是有主力在建倉，這個地方，可以當做一個照妖鏡，在這里，主力的動向無處可藏。這個時間也是選股的關鍵時間。
另外，如果在這段時間內出現股價跌破均線但是無法快速站上的情況，可以暫時先離場，後期視情況在考慮是否買入。
三、午盤結束前
在上午收盤前的半個小時時間里，股價的走向對於下午股價的走向有著很大的影響，凡是在上午收盤之前股價快速沖高但是並沒有漲停的股票，那麼下午往往會下跌並收出陰線，而上午收盤之前股價快速下跌但是並沒有到跌停地步的股票，下午往往會有所回升，收盤的時候甚至會翻紅。
四、午盤休息時間有一個半小時，我們可以吃個飯歇一會，再拿出來半個小時時間來進行復盤。

Ⅲ 如何在Excel將不同時間更新的股票們的日線數據,按照「時間」對齊

選中需要的區域，按照時間升序或者降序排列，

Ⅳ 同一隻股票不同的買入時間怎麼計算持股時間

同一隻股票不同的買入時間的持股時間為最後一次買入的時間減去第一次買入的時間。

比如說2019年3月28日買入股票，4月28日賣出，那麼持有時間就為1個月。同一隻股票，不同的時間段買入，都是以買入的時間開始其計算持有期。

比如1號買入100股，5號買入200股，次月1號100股持有時間為1個月，5號200股持有時間不足1個月。

股息紅利稅差異化徵收是與持股時間掛鉤的。持股一年是指從上一年某月某日至本年同月同日的前一日連續持股，持股一個月是指從上月某日至本月同日的前一日連續持股。

(4)不同股票不同時間段的數據擴展閱讀：

持股時間與股息紅利稅關系：

個人從公開發行和轉讓市場取得的上市公司股票，股息紅利所得按持股時間長短實行差別化個人所得稅政策。

持股超過1年的，稅負為5%；持股1個月至1年的，稅負為10%；持股1個月以內的，稅負為20%。

個人從公開發行和轉讓市場取得的上市公司股票，持股期限超過1年的，股息紅利所得暫免徵收個人所得稅。

個人從公開發行和轉讓市場取得的上市公司股票，持股期限在1個月以內的，其股息紅利所得全額計入應納稅所得額;持股期限在1個月以上至1年的，暫減按50%計入應納稅所得額。

上述所得統一適用20%的稅率計征個人所得稅。

Ⅳ 如何統計所有股票某段時間的漲跌幅並按這段時間的漲跌幅排名

統計方法如下：
1、只需要用右鍵點擊K線拉出一個四方形的框，然後松開（如：要想知道某支股票1號到10號的跌幅，點住1號的K線到10號那天松開）。
2、就會顯示出一個「區間統計」的小對話框，然後點擊就好了。
3、如果統計某段時間所有股票的情況，在某隻股票的k線界面上雙擊，會出現十字架的形狀，然後豎線對准某個k線，按一下空格鍵，再挪動滑鼠。
4、把豎線對准另一個k線，再按空格鍵，就會彈出一個對話框，然後點擊「階段排行」就行了。不過在使用前要下載盤後數據。

Ⅵ 我有所有股票的不同時間的交易數據，但數據是日度數據，如何將每一隻股票在不同年份的數據分類求和。

這個目的實現不了，除非每天的數據導出

Ⅶ 有沒有方法（公式）可以批量導出不同股票不同時間的價格

建議新手應該投入少量的資金，作為理財師，建議大家初期投資一萬元即可，這樣比較安全一些，太少學不到實際的操作理念，太多要承擔的風險較大。常生氣。埃麗諾，你憑什麼是不是很眼熟？先找到一種食物，然後宣稱

Ⅷ 怎樣用python提取不同股票csv里特定時間段的數據

用pandas庫，
import pandas as pd

data = pd.read_csv('train.csv')
train_data = data.values[0:TRAIN_NUM,1:]
train_label = data.values[0:TRAIN_NUM,0]
study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1000035
機器學習正好講了這個手寫識別的例子！