① 如何用python抓取股票數據
在 Python的QSTK中,是通過 s_datapath 變數,定義相應股票數據所在的文件夾。一般可以通過 QSDATA 這個環境變數來設置對應的數據文件夾。
具體的股票數據來源,例如滬深、港股等市場,你可以使用免費的WDZ程序輸出相應日線、5分鍾數據到 s_datapath 變數所指定的文件夾中。然後可使用 Python的QSTK中,qstkutil.DataAccess進行數據訪問。
② 如何用python 取所有股票一段時間歷史數據
各種股票軟體,例如通達信、同花順、大智慧,都可以實時查看股票價格和走勢,做一些簡單的選股和定量分析,但是如果你想做更復雜的分析,例如回歸分析、關聯分析等就有點捉襟見肘,所以最好能夠獲取股票歷史及實時數據並存儲到資料庫,然後再通過其他工具,例如SPSS、SAS、EXCEL或者其他高級編程語言連接資料庫獲取股票數據進行定量分析,這樣就能實現更多目的了。
③ 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。
④ 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
⑤ python怎麼抓新浪百度股票數據 datareader
應該都是可以獲取的,一般獲取數據有兩個方法,get和post,在源碼能夠顯示的使用的是get,而post一般是用非同步載入的形式進行展現的。
⑥ 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])
⑦ 如何用Python炒股
python可以用於爬蟲,爬取指定股票的數據,更准確,更便捷,利於數據分析和買賣的把控
⑧ 如何用Python爬取數據
方法/步驟
在做爬取數據之前,你需要下載安裝兩個東西,一個是urllib,另外一個是python-docx。
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這個爬下來的是源代碼,如果還需要篩選的話需要自己去添加各種正則表達式。
⑨ 如何使用python抓取炒股軟體中資金數據
這個說來有點復雜,用fiddle監控軟體跟伺服器間的通訊,找到數據源地址,然後用excel或python抓這個源地址數據,可能還要加上反扒代碼,構造時間戳等等,你網上找python網抓視頻教程看看就知道了。
⑩ 怎麼用python計算股票
作為一個python新手,在學習中遇到很多問題,要善於運用各種方法。今天,在學習中,碰到了如何通過收盤價計算股票的漲跌幅。
第一種:
讀取數據並建立函數:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import spline
from pylab import *
import pandas as pd
from pandas import Series
a=pd.read_csv('d:///1.csv',sep=',')#文件位置
t=a['close']
def f(t):
s=[]
for i in range(1,len(t)):
if i==1:
continue
else:
s.append((t[i]-t[i-1])/t[i]*100)
print s
plot(s)
plt.show()
f(t)
第二種:
利用pandas裡面的方法:
import pandas as pd
a=pd.read_csv('d:///1.csv')
rets = a['close'].pct_change() * 100
print rets
第三種:
close=a['close']
rets=close/close.shift(1)-1
print rets
總結:python是一種非常好的編程語言,一般而言,我們可以運用構建相關函數來實現自己的思想,但是,眾所周知,python中裡面的有很多科學計算包,裡面有很多方法可以快速解決計算的需要,如上面提到的pandas中的pct_change()。因此在平時的使用中應當學會尋找更好的方法,提高運算速度。