t語言獲取股票資料庫

① 從哪裡可以得到股票原始數據，我想通過這些數據編個程序，輔助炒股

杜拜金融網提供交易所交易最活躍的滬深A股進行交易，每天可進行交易的股票多達幾百支，同時開創出A股T+0雙向交易，更具人性化，我們平台所交易的滬深A股行情來源於上證交易所和深證交易所。

杜拜金融網股票交易細則

交易標的 滬深A股交易活躍的個股
最小變動價位 0.01元
交易手續費 股價＊數量＊3.5‰（單向3.5‰）
交易點差 0至3‰，只在建倉時收取（以系統顯示為標准）
交易方向 買升買跌雙向交易
交易時間 上午：09:30-中午11:30；下午：13:00-14:55（北京時間）
所需保證金 信用額／10
最大留倉時間： 15天
數據源 上海證券交易所、深圳證券交易所

② 如何獲取大數據

問題一：怎樣獲得大數據？ 很多數據都是屬於企業的商業秘密來的，你要做大數據的一些分析，需要獲得海量的數據源，再此基礎上進行挖掘，互聯網有很多公開途徑可以獲得你想要的數據，通過工具可以快速獲得，比如說象八爪魚採集器這樣的大數據工具，都可以幫你提高工作效率並獲得海量的數據採集啊

問題二：怎麼獲取大數據 大數據從哪裡來？自然是需要平時對旅遊客群的數據資料累計最終才有的。
如果你們平時沒有收集這些數據 那自然是沒有的

問題三：怎麼利用大數據，獲取意向客戶線索 大仿尺數據時代下大量的、持續的、動態的碎片信息是非常復雜的，已經無法單純地通過人腦來快速地選取、分析、處理，並形成有效的客戶線索。必須依託雲計算的技術才能實現，因此，這樣大量又精密的工作，眾多企業紛紛藉助CRM這款客戶關系管理軟體來實現。
CRM幫助企業獲取客戶線索的方法：
使用CRM可以按照統一的格式來管理從各種推廣渠道獲取的潛在客戶信息，匯總後由專人進行篩選、分析、跟蹤，並找出潛在客戶的真正需求，以提供滿足其需求的產品或服務，從而使潛在客戶轉變為真正為企業帶來利潤的成交客戶，增加企業的收入。使用CRM可以和網站、電子郵件、簡訊等多種營銷方式相結合，能夠實現線上客戶自動抓取，迅速擴大客戶線索數量。

問題四：如何進行大數據分析及處理？ 大數據的分析從所周知，大數據已經不簡簡單單是數據大的事實了，而最重要的現實是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。那麼越來越多的應用涉及到大數據，而這些大數據的屬性，包括數量，速度，多樣性等等都是呈現了大數據不斷增長的復雜性，所以大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。基於如此的認識，大數據分析普遍存在的方法理論有哪些呢？1. 可視化分析。大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二嫌正者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。2. 數據挖掘演算法。大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖芹大悔掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。3. 預測性分析。大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。4. 語義引擎。非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。5.數據質量和數據管理。大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。大數據的技術數據採集：ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。數據存取：關系資料庫、NOSQL、SQL等。基礎架構：雲存儲、分布式文件存儲等。數據處理：自然語言處理(NLP，Natural Language Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機」理解」自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解(NLU，Natural Language Understanding)，也稱為計算語言學(putational Linguistics。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。數據挖掘：分類（Classification）、估計（Estimation）、預測（Predic膽ion）、相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化......>>

問題五：網路股票大數據怎麼獲取？ 用「網路股市通」軟體。
其最大特色是主打大數據信息服務，讓原本屬於大戶的「大數據炒股」變成普通網民的隨身APP。

問題六：通過什麼渠道可以獲取大數據 看你是想要哪方面的，現在除了互聯網的大數據之外，其他的都必須要日積月累的

問題七：通過什麼渠道可以獲取大數據 有個同學說得挺對，問題傾向於要的是數據，而不是大數據。
大數據講究是全面性（而非精準性、數據量大），全面是需要通過連接來達成的。如果通過某個app獲得使用該app的用戶的終端信息，如使用安卓的佔比80%，使用iPhone的佔比為20%, 如果該app是生活訂餐的應用，你還可以拿到使用安卓的這80%的用戶平時網上訂餐傾向於的價位、地段、口味等等，當然你還會獲取這些設備都是在什麼地方上網，設備的具體機型你也知道。但是這些數據不斷多麼多，都不夠全面。如果將這部分用戶的手機號或設備號與電子商務類網站數據進行連接，你會獲取他們在電商網站上的消費數據，傾向於購買的品牌、價位、類目等等。每個系統可能都只存儲了一部分信息，但是通過一個連接標示，就會慢慢勾勒出一個或一群某種特徵的用戶的較全面的畫像。

問題八：如何從大數據中獲取有價值的信息 同時，大數據對公共部門效益的提升也具有巨大的潛能。如果美國醫療機構能夠有效地利用大數據驅動醫療效率和質量的提高，它們每年將能夠創造超過3萬億美元的價值。其中三分之二是醫療支出的減少，占支出總額超過8%的份額。在歐洲發達國家， *** 管理部門利用大數據改進效率，能夠節約超過14900億美元，這還不包括利用大數據來減少欺詐，增加稅收收入等方面的收益。
那麼，CIO應該採取什麼步驟、轉變IT基礎設施來充分利用大數據並最大化獲得大數據的價值呢?我相信用管理創新的方式來處理大數據是一個很好的方法。創新管道(Innovation pipelines)為了最終財務價值的實現從概念到執行自始至終進行全方位思考。對待大數據也可以從相似的角度來考慮：將數據看做是一個信息管道(information pipeline)，從數據採集、數據訪問、數據可用性到數據分析(4A模型)。CIO需要在這四個層面上更改他們的信息基礎設施，並運用生命周期的方式將大數據和智能計算技術結合起來。
大數據4A模型
4A模型中的4A具體如下：
數據訪問(Access)：涵蓋了實時地及通過各種資料庫管理系統來安全地訪問數據，包括結構化數據和非結構化數據。就數據訪問來說，在你實施越來越多的大數據項目之前，優化你的存儲策略是非常重要的。通過評估你當前的數據存儲技術並改進、加強你的數據存儲能力，你可以最大限度地利用現有的存儲投資。EMC曾指出，當前每兩年數據量會增長一倍以上。數據管理成本是一個需要著重考慮的問題。
數據可用性(Availability)：涵蓋了基於雲或者傳統機制的數據存儲、歸檔、備份、災難恢復等。
數據分析(Analysis)：涵蓋了通過智能計算、IT裝置以及模式識別、事件關聯分析、實時及預測分析等分析技術進行數據分析。CIO可以從他們IT部門自身以及在更廣泛的范圍內尋求大數據的價值。
用信息管道(information pipeline)的方式來思考企業的數據，從原始數據中產出高價值回報，CIO可以使企業獲得競爭優勢、財務回報。通過對數據的完整生命周期進行策略性思考並對4A模型中的每一層面都做出詳細的部署計劃，企業必定會從大數據中獲得巨大收益。 望採納

問題九：如何獲取互聯網網大數據 一般用網路蜘蛛抓取。這個需要掌握一門網路編程語言，例如python

問題十：如何從網路中獲取大量數據 可以使用網路抓包，抓取網路中的信息，推薦工具fiddler

③ 可以獲得國內股票和期貨tick級別歷史數據的資料庫有哪些

可以通過交易所的授權數據提供商獲得國內股票和期貨tick級別歷史數據。
很多人喜歡做短線，覺得短線刺激，長線持股待漲這種等待實在沒有辦法承受，但是倘若大家不會做短線，很大概率會虧得更快。今天就把我獨有的做T的秘籍分享給大家。
在開始以前，大家可以看一下我為大家准備的一點驚喜，機構精選的牛股大盤點--速領！今日機構牛股名單新鮮出爐！
一、股票做T是什麼意思
如果今天買入一隻股票，但是又想賣出，那麼只能隔天在操作，這就是A股的交易市場模式T＋1。
而股票做T，股票進行T＋0的交易操作就是指把當天買進的股票當天再賣出去，投資人通過可以交易股票的當天的漲跌做差價，當股票處於大幅下跌時，立刻買入，等漲到一定的高度就馬上轉賣，錢就是這樣掙到的。
列舉一下，1000股的xx股票在昨天我本來就持有著，市價10元/股。在今早是發現該股已經跌到了9.5元/股，立馬又跟進了1000股。到了下午，這支股票的價格就突然上漲到沒有想到的價格--10.5元/股，我就立刻以這個價格售出去1000股，從而賺取（10.5－9.5）×1000＝1000元的差價，這就是做T的過程。
但是，不是每種股票做T都合適！正常來說，日內振幅空間較大的股票，這類是比較適合做T的，比如，每日存在5%的振幅空間。對某隻股票了解不夠，沒有把握的，不妨就點開這里看看吧，有專業的人員去為你診斷T股票，從而選擇出最適合你的！【免費】測一測你的股票到底好不好？
二、股票做T怎麼操作
那股票做T到底怎麼操作？一般有兩種方式：正T和倒T。
正T即先買後賣，這股票一直在投資者手裡面持有著，投資者在開盤當天股票下跌到低點時買入1000股，股票當天沖到最高點的時候，將這1000股票托盤而出，這樣總持股數保持不變，T＋0這樣的效果也就能夠體現到了，又能夠享有中間賺取的差價。
而倒T即先賣後買。投資者預計到股票將大幅下跌的徵兆，所以就在高位點先賣出持有的一部分股票，等股價回落後再買進，總量仍舊有辦法保持不變，但能獲取收益。
比方投資者，他佔有該股2000股，每一股的價格在當天早上是10元，覺得該股的市價馬上就會做出調整，，於是賣出手中的1500股，在股票下降到9.5元/股時，他們就能從這只股票中獲得比較豐厚的利益，再買入1500股，這就賺取了（10-9.5）×1500＝750元的差價。
這時就有人問了，可以買入的低點是什麼時候，可以賣出的高點又是什麼時候要怎樣知道呢？
其實只要擁有一款買賣點捕捉神器，就可以判斷股票的趨勢，就能輕松幫你抓住每一個重要時機，如果想領取的話請點開鏈接：【智能AI助攻】一鍵獲取買賣機會

應答時間：2021-09-23，最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准，請點擊查看

④ 怎樣用EXCEL 實時讀取 股票日線數據

定量分析的第一步，是獲取數據。
獲取股票歷史行情數據最方便的途徑，就是直接讀取股票行情軟體留在你電腦中的日線數據文件。
但如果不是程序員，電腦里一般不會有VB、VC之類的編程語言。
其實，大家的電腦中一般都有OFFICE。OFFICE中的EXCEL自帶了一個VBA語言的編程環境。功能也很強大。
我用EXCEL里的VBA編寫了一段代碼，讀取通達信股票行情軟體的日線文件。已經測試通過。
代碼如下。與愛好定量分析的朋友分享。
TypeMyType
a1AsLong'標示碼
a2AsLong'日期
a3AsSingle'開盤價
a4AsSingle'最高價
a5AsSingle'最低價
a6AsSingle'收盤價
a7AsSingle'成交金額
a8AsLong'成交量
EndType
Sub按鈕1_Click()
DimFile2AsInteger
DimbAsMyType
File1=FreeFile
Opensh600000.dayForBinaryAccessReadAs#File1i=1DoWhileNotEOF(File1)
Get#File1,,b
Cells(i,1)=b.a1
Cells(i,2)=b.a2
Cells(i,3)=b.a3
Cells(i,4)=b.a4
Cells(i,5)=b.a5
Cells(i,6)=b.a6

⑤ 如何用Python和機器學習炒股賺錢

相信很多人都想過讓人工智慧來幫你賺錢，但到底該如何做呢？瑞士日內瓦的一位金融數據顧問 Gaëtan Rickter 近日發表文章介紹了他利用 Python 和機器學習來幫助炒股的經驗，其最終成果的收益率跑贏了長期處於牛市的標准普爾 500 指數。雖然這篇文章並沒有將他的方法完全徹底公開，但已公開的內容或許能給我們帶來如何用人工智慧炒股的啟迪。

我終於跑贏了標准普爾 500 指數 10 個百分點！聽起來可能不是很多，但是當我們處理的是大量流動性很高的資本時，對沖基金的利潤就相當可觀。更激進的做法還能得到更高的回報。

這一切都始於我閱讀了 Gur Huberman 的一篇題為《Contagious Speculation and a Cure for Cancer: A Non-Event that Made Stock Prices Soar》的論文。該研究描述了一件發生在 1998 年的涉及到一家上市公司 EntreMed（當時股票代碼是 ENMD）的事件：

「星期天《紐約時報》上發表的一篇關於癌症治療新葯開發潛力的文章導致 EntreMed 的股價從周五收盤時的 12.063 飆升至 85，在周一收盤時接近 52。在接下來的三周，它的收盤價都在 30 以上。這股投資熱情也讓其它生物科技股得到了溢價。但是，這個癌症研究方面的可能突破在至少五個月前就已經被 Nature 期刊和各種流行的報紙報道過了，其中甚至包括《泰晤士報》！因此，僅僅是熱情的公眾關注就能引發股價的持續上漲，即便實際上並沒有出現真正的新信息。」

在研究者給出的許多有見地的觀察中，其中有一個總結很突出：

「（股價）運動可能會集中於有一些共同之處的股票上，但這些共同之處不一定要是經濟基礎。」

我就想，能不能基於通常所用的指標之外的其它指標來劃分股票。我開始在資料庫裡面挖掘，幾周之後我發現了一個，其包含了一個分數，描述了股票和元素周期表中的元素之間的「已知和隱藏關系」的強度。

我有計算基因組學的背景，這讓我想起了基因和它們的細胞信號網路之間的關系是如何地不為人所知。但是，當我們分析數據時，我們又會開始看到我們之前可能無法預測的新關系和相關性。

如果你使用機器學習，就可能在具有已知和隱藏關系的上市公司的寄生、共生和共情關系之上搶佔先機，這是很有趣而且可以盈利的。最後，一個人的盈利能力似乎完全關乎他在生成這些類別的數據時想出特徵標簽（即概念（concept））的強大組合的能力。

我在這類模型上的下一次迭代應該會包含一個用於自動生成特徵組合或獨特列表的單獨演算法。也許會基於近乎實時的事件，這可能會影響那些具有隻有配備了無監督學習演算法的人類才能預測的隱藏關系的股票組。

⑥ 怎麼從新浪資料庫http://hq.sinajs.cn/list=....裡面獲取實時股指期貨行情

在iPhone手機4.1版本中打開網路12.23.5.10版本瀏覽器，去江蘇弘業期貨官網軟體下載裡面下一個博弈大師閃電手，裡面有行情，有新聞，有分析師的行情預測。

(6)t語言獲取股票資料庫擴展閱讀：
（一）股指期貨（SharePriceIndexFutures），英文簡稱SPIF，全稱是股票價格指數期貨，也可稱為股價指數期貨、期指，是指以股價指數為標的物的標准化期貨合約，雙方約定在未來的某個特定日期，可以按照事先確定的股價指數的大小，進行標的指數的買賣，到期後通過現金結算差價來進行交割。
作為期貨交易的一種類型，股指期貨交易與普通商品期貨交易具有基本相同的特徵和流程。股指期貨是期貨的一種，期貨可以大致分為兩大類，商品期貨與金融期貨。
（二）股指期貨:
期貨就是按照約定價格超前進行買賣的交易合約，期貨交易分為投機和交割，投機通過低買高賣或者高賣低買來賺取價差，交割是事先鎖定交易價格在未來執行的買賣交易。
以黃金期貨為例，20160401黃金價格為1211美元/盎司，甲和乙簽訂1盎司交割日期為20160701的黃金期貨合約，甲為買方，乙為賣方，如果20160701合約到期，黃金價格達到1300美元/盎司，乙依然以1211美元/盎司的把1盎司黃金賣給甲。
期貨分為商品期貨和金融期貨，商品期貨的標的物為實物，比如原油，黃金，白銀，銅，鋁，白糖，小麥，水稻等，金融期貨的標的物是非實物。
比如股票價格指數，利率，匯率等，而股指期貨就是以股票價格指數為標的物的期貨合約，通俗的理解就是以股票價格指數作為對象的價格競猜游戲，既可以買漲(術語:做多)也可以買跌(術語:做空)，看漲的人被稱作多頭，看跌的人被稱作空頭。

⑦ 用matlab怎麼算股票價格的收益率，怎麼得出收益率的圖~

1、用matlab算股票價格的收益率的方法，比如（以聯想V14十代酷睿筆記本電腦，Windows10為例）：
在matlab裡面通常指令是：log(Xt/Xt-1)。
其中Xt是某股票或某指數第t天的價格；
其中Xt-1是某股票或某指數第t-1天的價格.

2、製作收益率曲線圖的步驟如下，比如（以聯想V14十代酷睿筆記本電腦，Windows10為例）：
1.在A1中輸入公式=(行(A1)-1) * 0.25-3。
2.在B1中輸入公式=NORMDIST(A1，0，1，0)。
3.下拉並分別將以上兩個公式復制到A25和B25。
4.插入「XY _⒌閫"，A列為X軸，B列為Y軸，選擇散點圖類型為帶平滑線的散點圖。

(7)t語言獲取股票資料庫擴展閱讀：
一、如果用matlab驗證股票的收盤價符合對數正態分布：
比如（以聯想V14十代酷睿筆記本電腦，Windows10為例）先導入數據，然後取收盤價的對數值即y＝ln（y）
clc;clear
y=ln(y)
Std=std(y) %標准差
[F，XI]=ksdensity(y)
figure(1)
plot(XI，F，'o-')
x =randn(300000，1);
figure(2)
[f，xi] = ksdensity(x);
plot(xi，f);
畫出概率分布圖
ksdensity -------------------- Kernel smoothing density estimation.
表示核平滑密度估計。

二、股票收益率是反映股票收益水平的指標
1、是反映投資者以現行價格購買股票的預期收益水平。它是年現金股利與現行市價之比率。
本期股利收益率=(年現金股利/本期股票價格)*100%

2、股票投資者持有股票的時間有長有短，股票在持有期間獲得的收益率為持有期收益率。
持有期收益率=[(出售價格-購買價格)/持有年限+現金股利]/購買價格*100%

3、公司進行拆股必然導致股份增加和股價下降，正是由於拆股後股票價格要進行調整，因而拆股後的持有期收益率也隨之發生變化。
拆股後持有期收益率=(調整後的資本所得/持有期限+調整後的現金股利)/調整後的購買價格*100% 對於長期投資形式的股票投資，其投資收益的確認有兩種方法：
一種是成本法，即按被投資企業發放的股利確定為投資企業的投資收益。
另一種方法是權益法，指投資企業所投股份在被投資企業中佔到一定比例，可以對它具有控制、共同控制或重大影響時，應採用權益法進行核算。