A. 股票行情數據介面
關於股票行情數據介面，英為財情的網站管理員工具是提供了一系列對外的行情介面。包括了股票，期貨，加密貨幣，指數，匯率，財經日歷等等。你可以具體查看網頁鏈接。
如果需要其他工具和高級解決方案，都是可以商討的。
B. 我想用c#寫一些股票方面的小程序，請問有沒有數據介面
您好，我們知道不管是不是要做股票模擬交易，還是股票自動化交易，都是需要股票數據的，這樣我就必須找到股票數據介面。
經常有在sina看股票的就可以知道sina的股票數據也是即時的，所以我們也可以通過sina來實現股票數據介面。
可以在這邊下載新浪股票數據介面。新浪股票數據介面，是免費的股票數據介面 但是新浪股票數據介面有一個缺陷，就是它不好提供全市場的數據，如果我們想要得到全市場的數據，而加大對新浪的需求的話 可能會導致新浪把我們的IP給封了，這樣就悲劇啦。
所以我們需要找到的是股票商業數據介面， 現在有有一些商業公司在提供，比如銀江股票介面，數暢股票介面，網際風股票介面， 這些數據的介面大部分在100-200每年，用起來的話還算是比較穩定的，但是他們提供的是傳統的C++介面，然後做為我們新生代的程序員 看C++就有點累了。然後我們這邊就提供了寫好的C#股票數據介面，你可以方便把它做成C#行情寫庫軟體，也可以把它做成C#的webservice股票介面。 我們股票行情寫庫對股票數據介面裡面的大部分數據進行了優化，支持股票實時數據，股票分時數據，股票日線數據，股票日k線數據補全，除權數據。 未來還將支持財務數據。 我們自己的股票模擬交易也是用它的。
到現在已經穩定運行超過了1年了。 免費下載 C#行情寫庫軟體 。 源代碼的價格是800元。 行情寫庫軟體的價格是400元。
C. 如何用java編寫一個股票查詢的網路介面
寫個資源抓取類，定時去新浪啊，搜狐啊什麼的大門戶網站去抓他們的股票數據，然後在你伺服器上顯示就行了
D. 股票數據介面怎麼獲取一般是怎麼收費的
股票數據介面去證券交易所買的，一年服務費千萬。
LEVEL-2行情，數據比較清楚，並且比較全。資金流向，十檔盤口，買賣提示，等等，具體可以看大智慧或同花順LEVEL-2的相關介紹，他們的比較權威，比較全面。
股票行情數據是由交易所有償提供的，一般是給券商、行情分析軟體供應商等，且不得轉發從事商業服務。股票數據的獲取目前有如下兩種方法可以獲取:http/javascript介面取數據或者web-service介面。
(4)股票數據介面編程擴展閱讀：
一、股票軟體一般都提供了介面，例如通達信、同花順、大智慧，這些軟體裡面，都有公式系統，這個公式系統，就是介面。你可以參考軟體裡面的別的公式，編寫自己的公式，這樣就可以得到相應的數據了。
如果是機構，有專門提供這種API介面的。例如微盛的金融實時行情API介面。但這種方式，需要程序員才搞得懂，一般人用不起來。
二、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。
三、PP材料的成型溫度在160-220℃，注塑成型時要將模具溫度恆定在這個范圍。油溫機具有加熱冷卻功能，其控溫范圍分為常溫到180℃，常溫到300℃，常溫到300℃以上等多種控溫類型。水冷機其本身只有冷卻功能，沒有加熱功能，控溫時達不到160-220℃。另外，還有一種水溫機，其同時具有加熱冷卻功能，其控溫范圍分為常溫到98℃，常溫到120℃，常溫到150℃，常溫到180℃。綜上所述，PP材料注塑應該選用油溫機，而且其控溫范圍需在常溫到300℃范圍
E. 求從股票介面取數據的C#代碼
500元留著買糖糖吧!
呵呵.
F. 想要開發一個股票交易軟體 需要怎樣獲取實時數據 數據介面
惠德贏策 大家記住了啊，這個垃圾公司老闆叫：祝清。公司內部垃圾就算了，公司出的產品都是騙人的，還有他們開發的一個模擬炒股的網站要交錢才能炒股，都是騙人的，大家千萬別上當受騙，這家公司老闆超級卑鄙，合夥別人把他原來的公司給搞垮自己開公司，不過心在自己公司也快倒閉了，員工工資都發布出來了，哈哈，真雞-巴爽呀，那個B兒子真沒話說了。
我就是受害者呀，噴血相告，切記呀
G. 求助大神 有沒有股票實時行情的API介面
網路搜索【麥蕊智數】，A股實時股票信息各類數據數據都有，很穩定，可以看看API文檔了解一下數據格式。
H. 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'))
I. 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。
J. 怎麼獲取股票數據c++ api
基本都是自己封裝CTP介面，程序端實現多賬戶、多策略的行情信號接收和委託提交/回報處理。也可以用 QuantBox/QuantBox_XAPI · GitHub 這樣的封裝的比較好、多介面統一API的項目直接整合到程序化平台的項目中使用。
通過程序介面用證券、期貨賬號登錄後訂閱品種的行情，證券、商品期貨、股指期貨、期權（全真模擬，9號就有實盤行情）都可以接收交易所的快照數據（例如商
品、股指都是500ms一個快照，數據結構也比較完整）。然後交易平台可以把行情數據廣播給各個策略程序，程序根據量化策略的邏輯判斷是否下單？掛單的方
式如何？掛單失敗是否追單？如何追單？
策略程序判斷要下單，則提交指令到程序化交易平台，平台把各個帳號各個品種中策略的邏輯持倉匯總為實際持倉，然後通過介面提交委託，並且處理委託回報。
行情數據一方面廣播給策略程序，一方面自己存資料庫，存下來的數據通過完整性檢測後，可以自己合成低頻率的數據，如
1分鍾、30分鍾、1小時、日度等等，這些數據會被用於策略回測，也可以用於市場微觀結構的觀察和研究，例如可以通過優化掛單方式來降低交易滑點。
Matlab可以做一些回測，實盤可能是比較不易用的。一般可以用C++, Java, C#來利用CTP程序化交易介面實現實盤平台，策略研究推薦用R做數據分析、統計、處理、可視化、策略分析、自動報告，用Rcpp（R調用C++）或者直接C++實現高性能回測，用單機並行或集群實現批量回測。