從r軟體調取股票數據

1. 用什麼軟體可以導出股票的數據，如成交量，換手率，價格等。我用了很多軟體同花順，通信達，大智慧都導不

通信達可以做到，它可以導出開盤、最高、最低、收盤、成交量等數據。通過系統 - 數據導出，選擇格式為文本（.TXT）文檔或Excel（.XLS）文件即可。
我們經常掛在嘴邊的股票成交量，也就是買股票和賣出股票數量的總和，換句話說，就是在這一天成功發生交易的股票總手數（1手=100股）
籠統地說，股票成交量能體現出個股或者大盤的活躍程度，有助於我們從眾多股票中選中最好的一個、識別買入和賣出的時機。
看股票成交量的具體辦法都有哪些？有什麼分析技巧？又有哪些地方需要我們注意呢？我來為大家做詳細的說明，大家可以接著往下看。
在這之前，先給大家發福利，我整理各行業的龍頭股信息，涉及醫療、新能源、白酒、軍工等熱門行業，隨時可能被刪：吐血整理！各大行業龍頭股票一覽表，建議收藏！
一、股票成交量怎麼看？有什麼分析技巧？
想知道股票成交量的話可以看交易軟體，通過看開盤時的買入賣出量來確定成交量。或者看紅綠柱，這些都可以直接表明出股票的成交量：紅柱體代表買入﹥賣出；綠柱體代表買入﹤賣出。
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二、股票成交量大就一定好嗎？
股票的成交量並不能證明這只股票就是好的，只能關於這支股票的價格，說買賣雙方有著非常大的分歧。
像一些熱門股票，買的人認為價格會上漲，賣的人認為價格會下跌，雙方分歧很大，那成交量就會很高，反之成交量就很低。
成交量通常和股價趨勢結合在一起看會更好：上漲趨勢中，成交量迅速放大，價格隨之不斷上升，買賣雙方的分歧越來越劇烈，越來越多的持有者在賣出股票，此時追漲需要有所戒備了；成交量會隨趨勢下跌而減少，買賣雙方意見相同，未來就很有可能會繼續下跌。
除此之外，股票成交量還有其他幾種情況，出於文章的限制，我就不詳細說明了，大家可以點擊下方鏈接，輸入你中意的股票，就能免費獲得個股成交量分析報告：【免費】測一測你的股票當前估值位置？

應答時間：2021-09-08，最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准，請點擊查看

2. 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'))

3. 如何利用r語言進行讀取數據文件，並繪制散點圖

首先，下載並安裝好R軟體。打開R軟體，可以看到R軟體主窗口。

2
為了方便編輯代碼，一般不在主窗口直接輸入程序。我們可以點擊「文件——新建程序腳本」，出現R編輯器。我們將在此輸入需要運行的命令。

3
使用因子格式輸入數據。這里輸入兩組數據，以便後面說明詳細使用方法。

4
輸入命令plot(x)，表示繪制序列x的散點圖。選中程序，右鍵，點擊「運行當前行或選中代碼」，運行程序。按F5鍵或者Ctrl+R鍵也可以實現。在圖標顯示框出現散點圖了。

5
輸入命令plot(x,y)，其中x表示自變數，y是因變數,生成y關於x的散點圖。運行命令，即出現散點圖。

6
再增加一組數據，用coplot函數繪制多變數的散點圖。coplot(x~m|y)表示在不同的y值下，x關於m的散點圖。

4. 股票軟體如何導出財務數據信息

導出方法： K線圖上,選 更多 ,選 指數成交明細 或者是 歷史成交, 進入後,滑鼠右鍵選擇導出即可。
股票軟體更准確的稱謂應該是證券分析軟體或證券決策系統，它的基股票軟體本功能是信息的實時揭示（包括行情信息和資訊信息），所以早期的股票軟體有時候會被叫做行情軟體。股票軟體的實質是通過對市場信息數據的統計，按照一定的分析模型來給出數（報表）、形（指標圖形）、文（資訊鏈接），用戶則依照一定的分析理論，來對這些結論進行解釋，也有一些傻瓜式的易用軟體會直接給出買賣的建議，這些易用軟體大部分是用專業視角剖析整個股市的走勢。

5. 股票軟體從哪裡讀取數據

數據分為免費的和收費的
免費的只要衛星接收器就可以直接接受
或者通過衛星接收終端解碼在轉換為電腦信號等等

收費的這個肯定是加密的

來源交易所衛星發布

你自己可以考慮弄一下免費數據，不過這種數據要花錢買就行呢。
一般數據有相應的公司提供介面的，具體俺不懂

6. R軟體中怎麼導出數據

一般的文本格式導入，都可以用read.table命令把數據扔進R裡面。Excel和Spss數據的話，可用相應軟體將文件打開，觀察數據結構後將其復制到剪貼板，然後一樣可以用read.table('clipboard')扔到R裡面。如果文件太大不好復制，那麼差攔可以利用Excel和Spss的導出功能，將數據導出成文本格式。
還有一種情況就是，你的計算機上沒有安裝Excel或是Spss，這數據導入就要用到RODBC擴展包了。首先裝載RODBC包。然後輸入數據文件的絕對路徑（要注意是用/而不是\）來定義連接，最後用數據抓取命令獲取你需要的標簽頁數據內容(Sheet1)。
library(RODBC)
channel=odbcConnectExcel("d:/test.xls")
mydata=sqlFetch(channel,'Sheet1')這樣簡單的兩個步驟搏拆就可以將Excel數據導入R的mydata變數中。如果是Excel2007格式數據則要換一個函數
channel=odbcConnectExcel2007('d:/test.xlsx')
mydata=sqlFetch(channel,'Sheet1')導入spss的sav格基慶棗式數據則要用到foreign擴展包，載入後直接用read.spss讀取sav文件
library(foreign)
mydata=read.spss('d:/test.sav')上面的函數在很多情況下沒能將sav文件中的附加信息導進來，例如數據的label，那麼建議用Hmisc擴展包的spss.get函數，效果會更好一些。

7. R語言怎麼把股票日收盤價轉換成對數收益率

知道一系列收盤價向量X,length=1000,求對數收益率的R語言代碼
acf(int[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int monthly

acf(int.l[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int monthly
log return')

Box.test(int[,2], lag = 5, type = "Ljung-Box")
Box.test(int[,2], lag = 10, type = "Ljung-Box")
Box.test(int.l[,2], lag = 5, type = "Ljung-Box")
Box.test(int.l[,2], lag = 10, type = "Ljung-Box")

運行結錯誤辦

> int <- read.table("d-intc7208.txt", head=T)
錯誤於file(file, "rt") : 打鏈結
外: 警告信息：
In file(file, "rt") :
打文件'd-intc7208.txt': No such file or directory

+ acf(int.l[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int monthly
錯誤: 意外符號 in:
"
acf(int.l[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int"
> log return')
錯誤: 意外符號 in "log return"

8. 什麼軟體能下載股票的歷史數據，怎麼下

下載股票歷史數據步驟如下：

1、登錄股票軟體，點擊左上角系統，選擇子菜單下面的盤後數據下載。

9. 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。

10. 股票的數據在哪裡能找到

一般來說股票的數據可以在任何股票軟體中找到，而且在網頁上也可以找到股票的歷史數據，從而對這支股票作出判斷，進一步決定是否購買。

現如今隨著時代的發展，股票投資已經成為常態化。許多年前只有少部分人進行股票投資，而且如果要進行投資都需要到交易所內，每天關注大盤走勢，從而做出投資決定。現如今隨著互聯網的發展，各類投資平台紛紛出現。人們足不出戶便可以在網路中進行股票投資。各種數據也更加明了，大家可以憑借自己的經驗結合股票數據，從而做出最精準的投資決策。