1. 如何用excel獲取網頁上的股票數據，並按照日期製成表格
打開通達信行情軟體，切換到某個股票的K線圖狀態，再按F1，菜單「系統」里選擇「數據導出」，點「高級導出」，文件名「.TXT」改為「.XLS"，點「添加品種」找到自己保存的股票，再點「開始導出」就OK了。
2. 關於access資料庫的應用 問題如下： 有12張記錄推薦股票信息的表格包括（股票代碼，推薦時間，預測股價）
SELECT 股票代碼,預測股價,MAX(推薦日期) AS 最新推薦日期
FROM 表1,表2,一直到表12
group by 股票代碼,預測股價
3. 請大夥給我解釋一下資料庫設計的基本原則！
資料庫設計的三範式所謂範式，是關系型資料庫關系模式規范化的標准，從規范化的寬松到嚴格，分別為不同的範式，通常使用的有第一範式、第二範式、第三範式及BC範式等。範式是建立在函數依賴基礎上的。
函數依賴
定義：設有關系模式R(U)，X和Y是屬性集U的子集，函數依賴是形為X→Y的一個命題，對任意R中兩個元組t和s，都有t[X]=s[X]蘊涵t[Y]=s[Y]，那麼FD X→Y在關系模式R(U)中成立。X→Y讀作『X函數決定Y』，或『Y函數依賴於X』。通俗的講，如果一個表中某一個欄位Y的值是由另外一個欄位或一組欄位X的值來確定的，就稱為Y函數依賴於X。函數依賴應該是通過理解數據項和企業的規則來決定的，根據表的內容得出的函數依賴可能是不正確的。
第一範式（1NF）
定義：如果關系模式R的每個關系r的屬性都是不可分的數據項，那麼就稱R是第一範式的模式。
簡單的說，每一個屬性都是原子項，不可分割。1NF是關系模式應具備的最起碼的條件，如果資料庫設計不能滿足第一範式，就不稱為關系型資料庫。關系資料庫設計研究的關系規范化是在1NF之上進行的。
第二範式（2NF）
定義：如果關系模式R是1NF，且每個非主屬性完全函數依賴於候選鍵，那麼就稱R是第二範式。
簡單的說，第二範式要滿足以下的條件：首先要滿足第一範式，其次每個非主屬性要完全函數依賴與候選鍵，或者是主鍵。也就是說，每個非主屬性是由整個主鍵函數決定的，而不能由主鍵的一部分來決定。舉個例子：
有股票日行情表的主鍵是股 票代碼和交易日期組成。非主屬性中有收盤價和成交量等，都是由主鍵，即股票代碼和交易日期函數決定的，單獨的股票代碼或者交易日期都不能函數決定這些非主 屬性。如果這個表中有非主屬性股票簡稱，則股票簡稱是可以由股票代碼來函數決定的，這樣股票簡稱這個非主屬性就不是完全函數依賴於候選鍵，這樣的設計就不 滿足第二範式。
第三範式（3NF）
定義：如果關系模式R是2NF，且關系模式R（U，F）中的所有非主屬性對任何候選關鍵字都不存在傳遞依賴，則稱關系R是屬於第三範式。
簡單的說，第三範式要滿足以下的條件：首先要滿足第二範式，其次非主屬性之間不存在函數依賴。由於滿足了第二範式，表示每個非主屬性都函數依賴於主鍵。如果非主屬性之間存在了函數依賴，就會存在傳遞依賴，這樣就不滿足第三範式。
舉 個例子：在股票基本情況表中，主鍵是股票代碼，有非主屬性所屬一級行業和所屬二級行業。根據業務規則，所屬二級行業能夠函數決定所屬一級行業，這就表示存 在這樣一種關系：股票代碼函數決定所屬二級行業，所屬二級行業函數決定所屬一級行業，這就形成了傳遞依賴，這樣的設計就不符合第三範式。不過在實際運用 中，為查詢和使用的方便，有時也會違反第三範式。如上例，如果沒有所屬一級行業的屬性，需要查詢所屬一級行業的相關股票，需要查詢時使用函數來從二級行業 中函數生成所屬一級行業，使用性能上會受影響。所以通常會加上所屬一級行業的屬性。
BC範式（BCNF）
BC範式是第三範式的增強版，不過也有人說是直接從1NF發展過來的，即每個屬性，包括主屬性或非主屬性，都完全依賴於候選鍵，並且不存在傳遞依賴情況。
4. mysql怎麼做股票資料庫
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import tushare as ts
from sqlalchemy import create_engine
code_list = []
#資料庫鏈接參數
host = '10.0.0.5'
port = 3306
user = 'root'
password = 'qweqwe'
database = 'stock'
charset = "utf8"
table = "stock_data"
# create table stock_data(id int auto_increment,code int(6) zerofill,date date not null,open decimal(10,2) not null,high decimal(10,2) not null,close decimal(10,2) not null,low decimal(10,2) not null,volume decimal(10,2),turnover decimal(10,2),primary key (id),index(code),index(date),index(open),index(high),index(close),index(low));
def get_data (code):
df = ts.get_hist_data(code)
data = df.iloc[::-1, [0, 1, 2, 3, 4, 13]]
data["code"] = code
return data
def save_data_to_mysql (data,user = 'root',password = 'qweqwe',database = 'stock',charset = "utf8",table = "stock_data"):
engine = create_engine('mysql://' + user + ':' + password + '@' + host + '/' + database + '?charset=' + charset)
data.to_sql(table, engine, if_exists='append')
return
for code in code_list:
try:
data = get_data(code)
save_data_to_mysql(data)
print str(code) + "導入mysql成功"
except:
print str(code) + "獲取數據失敗"
5. 我想做一個股票行情的網站，用什麼資料庫存儲行情數據比較好怎麼定義表結構比較好
沒有必要去做這些，這些東東，券商和軟體公司都做得很好了，你要做的就是如何多賺錢，祝你投資順利賺錢多多
6. 如何實時寫股票數據進資料庫
既然你自己設計了一個資料庫，現在是每天收盤後，從同花順軟體里導出EXCEL，再導入資料庫，來進行分析。那麼你想及時查看開盤數據，那就用同樣的技術，從同花順軟體里導出EXCEL，再導入資料庫進行分析好了，向你學習！
7. 利用ACCESS模擬股票買入賣出軟體的資料庫如何設計
這個需要網頁最好是用SQL，，ACCESS資料庫不靈活。。。
8. 股票交易管理系統 資料庫的
三個臭皮匠頂個諸葛亮。更何況你是一個人操作，而我們是一個集體來分析、操作，
各有各的分工。而你呢？盤中你有時間分析股票那麼你有時間去盯盤嗎？
你有時間盯盤，那麼你有時間去找消息嗎？你有時間找消息那麼你有時間去研究公司、
行業、熱點、資金、主力、市場、盤面、個股、等等……你要記住一心不能二用，
如果一心二用你認為你能做好嗎？答案是否定的，不能。而我們有專業去分析消息、
搜索消息，以及專業研究熱點、研究資金、研究市場，和專業去上市公司調研的老師。
你自己是肯定不能辦到這些的。只有做到這些你才可以在股市裡成為王者。但是，
現在離這些還差多少？10%、30%、50%呢？應該還有很多吧。那你還有什麼理由不加入我們呢，
肯能我們離這些還有一定的欠缺，但是我們分工明確，最起碼比你賺的要多。