python獲取股票歷史數據開源

① PYthon遍歷語句求指導，如何通過python下載某時期所有股票日線信息然後存文件

你可以去官網看看怎麼去做，

② 股票池如何用python構建

股票池用python構建的方法是：使用第三方平台，目前可以使用的是聚寬，對比一下聚寬、優礦、大寬網（已經倒閉了），都大同小異，選哪個都一樣。

雖然這些平台都大同小異，但是代碼可不能簡單復制粘貼，因為底層函數庫是不一樣的，有可能在別的平台根本用不了某個函數，並且簡單復制到自己電腦中的python的話百分之百用不了。

代碼的思路是，每個月底進行調倉，選出市值最小的股票交易，去掉ST/*ST/停牌/漲停的股票，然後選擇最小市值的10隻，基準是創業板綜指，看看結果。

python構建數據獲取方法是：

這里使用為了接下來的操作需要將一定歷史范圍的股票數據下載下來，這里下載起始時間為20160101，截至時間為運行代碼的時間范圍的歷史日線數據。

這里以tushare為例, tushare獲取歷史數據有兩種方式。

第一種是以迭代歷史交易日的方式獲取所有歷史數據，假設獲取三年的歷史數據，一年一般220個交易日左右，那麼3年需要請求660多次左右，如果以這種方式的話，就下載數據的時間只需要1分鍾多點的樣子。

第二種是以迭代所有股票代碼的方式獲取所有歷史數據，股票數量有大概3800多個，需要請求3800多次，但是在積分有限的情況下一分鍾最多請求500次，也就意味著僅下載數據的時間至少需要大概8分鍾時間。

理論上，你獲取的歷史范圍超過17.3年，那麼使用第一種方式才比第二種方式快。

③ python用什麼方法或者庫可以拿到全部股票代碼

首先你需要知道哪個網站上有所有股票代碼，然後分析這個網站股票代碼的存放方式，再利用python寫一個爬蟲去爬取所有的股票代碼

④ 怎樣用python處理股票

用Python處理股票需要獲取股票數據，以國內股票數據為例，可以安裝Python的第三方庫：tushare；一個國內股票數據獲取包。可以在網路中搜索「Python tushare」來查詢相關資料，或者在tushare的官網上查詢說明文檔。

⑤ 請問怎樣用Java獲取股票行情歷史數據新浪、搜狐、百度財經都可以......

publicclassStockConnection{
	publicstaticvoidmain(String[]args){
		URLur=null;
		try{
			//搜狐股票行情歷史介面
//			ur=newURL("http://q.stock.sohu.com/hisHq?code=cn_300228&start=20130930&end=20131231&stat=1&order=D&period=d&callback=historySearchHandler&rt=jsonp");
			//新浪股票行情歷史介面
			ur=newURL("http://biz.finance.sina.com.cn/stock/flash_hq/kline_data.php?&rand=random(10000)&symbol=sh600000&end_date=20150809&begin_date=20000101&type=plain");
			HttpURLConnectionuc=(HttpURLConnection)ur.openConnection();
			BufferedReaderreader=newBufferedReader(newInputStreamReader(ur.openStream(),"GBK"));
			Stringline;
			while((line=reader.readLine())!=null){
				System.out.println(line);
			}
		}catch(Exceptione){
			//TODOAuto-generatedcatchblock
			e.printStackTrace();
		}
	}
}

⑥ 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。

⑦ 如何用python獲取股票數據

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。

⑧ 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])

⑨ 如何選取過去每個月股票的市值 python

類似，可以修改一下
股票漲跌幅數據是量化投資學習的基本數據資料之一，下面以python代碼編程為工具，獲得所需要的歷史數據。主要步驟有：
（1） #按照市值從小到大的順序活得N支股票的代碼；
（2） #分別對這一百隻股票進行100支股票操作；
（3） #獲取從2016.05.01到2016.11.17的漲跌幅數據；
（4） #選取記錄大於40個的數據，去除次新股；
（5） #將文件名名為「股票代碼.csv」。
具體代碼如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Nov 17 23:04:33 2016
獲取股票的歷史漲跌幅，並分別存為csv格式
@author: yehxqq151376026
"""

import numpy as np
import pandas as pd

#按照市值從小到大的順序活得100支股票的代碼
df = get_fundamentals(
query(fundamentals.eod_derivative_indicator.market_cap)
.order_by(fundamentals.eod_derivative_indicator.market_cap.asc())
.limit(100),'2016-11-17', '1y'
)

#分別對這一百隻股票進行100支股票操作
#獲取從2016.05.01到2016.11.17的漲跌幅數據
#選取記錄大於40個的數據，去除次新股
#將文件名名為「股票代碼.csv」
for stock in range(100):
priceChangeRate = get_price_change_rate(df['market_cap'].columns[stock], '20160501', '20161117')
if priceChangeRate is None:
openDays = 0
else:
openDays = len(priceChangeRate)
if openDays > 40:
tempPrice = priceChangeRate[39:(openDays - 1)]
for rate in range(len(tempPrice)):
tempPrice[rate] = "%.3f" %tempPrice[rate]
fileName = ''
fileName = fileName.join(df['market_cap'].columns[i].split('.')) + '.csv'
fileName
tempPrice.to_csv(fileName)

⑩ 怎樣遍歷任意股票歷史數據要求使用循環。

下載個大智慧就可以了啊