python股票數據的包

① tushare的介面怎麼樣使用

安裝TuShare
方式1：pip install tushare
方式2：訪問https://pypi.python.org/pypi/tushare/下載安裝
方式3：將源代碼下載到本地python setup.py install
升級TuShare
1、先查看本地與線上的版本版本號：
pip search tushare
2、升級TuShare：
pip install tushare --upgrade
確認安裝成功
import tushare as ts
print ts.__version__
獲取歷史交易數據
import tushare as ts
df = ts.get_hist_data（『600848』）
ts.get_hist_data（『600848』，ktype='W『） #獲取周k線數據
ts.get_hist_data（'600848』，ktype='M『） #獲取月k線數據
ts.get_hist_data（'600848』，ktype='5『） #獲取5分鍾k線數據
ts.get_hist_data（'600848』，ktype='15『） #獲取15分鍾k線數據
ts.get_hist_data（'600848』，ktype='30『） #獲取30分鍾k線數據
ts.get_hist_data（'600848』，ktype='60『） #獲取60分鍾k線數據
ts.get_hist_data（'sh』）#獲取上證指數k線數據，其它參數與個股一致，下同
ts.get_hist_data（『sz』）#獲取深圳成指k線數據 ts.get_hist_data（『hs300』）#獲取滬深300指數k線數據
ts.get_hist_data（『sz50』）#獲取上證50指數k線數據
ts.get_hist_data（『zxb』）#獲取中小板指數k線數據
ts.get_hist_data（『cyb』）#獲取創業板指數k線數據
Python財經數據介麵包TuShare的使用
獲取歷史分筆數據
df = ts.get_tick_data（『000756','2015-03-27』）
df.head（10）
Python財經數據介麵包TuShare的使用
獲取實時分筆數據
df = ts.get_realtime_quotes（『000581』）
print df[['code','name','price','bid','ask','volume','amount','time']]
返回值說明：
0：name，股票名字
1：open，今日開盤價
2：pre_close，昨日收盤價
3：price，當前價格
4：high，今日最高價
5：low，今日最低價
6：bid，競買價，即「買一」報價
7：ask，競賣價，即「賣一」報價
8：volumn，成交量 maybe you need do volumn/100
9：amount，成交金額（元 CNY）
10：b1_v，委買一（筆數 bid volume）
11：b1_p，委買一（價格 bid price）
12：b2_v，「買二」
13：b2_p，「買二」
14：b3_v，「買三」
15：b3_p，「買三」
16：b4_v，「買四」
17：b4_p，「買四」
18：b5_v，「買五」
19：b5_p，「買五」
20：a1_v，委賣一（筆數 ask volume）
21：a1_p，委賣一（價格 ask price）
…
30：date，日期
31：time，時間

② python做數據分析需要哪些庫

NumPy
是Python科學計算的基礎包，提供快速高效的多維數組對象ndarray;直接對數組執行數學運算及對數組執行元素級計算的函數;用於讀寫硬碟上基於數組的數據集的工具;線性代數運算、傅里葉變換以及隨機數生成。
Pandas
它可以說是只要做數據分析的，無人不知無人不曉，因為它有著非常重要的作用。Pandas庫提供了我們很多函數，能夠快速的、方便的處理結構化的大型數據。
毫不誇張的說，Pandas是讓Python成為強大的數據分析工具的非常重要的因素，尤其對於金融行業，比如基金股票的分析師，Pandas提供了高性能的時間序列功能和一系列的工具，可以自由靈活的處理數據，使用一次你就會愛上它。
Matplotlib
它是流行的用於繪制數據圖表的Python庫，它跟IPython結合使用效果更好，提供了一種非常好用的互動式的數據繪圖環境。
IPython
它是Python科學計算標准工具集的組成部分，可以把很多東西聯繫到一起，有點類似於一個增強版的Python shell。
目的就是為了提高編程、測試和調試Python代碼的速度，很多大牛都在使用IPython，它非常方便，當我們分析數據的時候，也是用這個工具的，而且不用print，回車即可列印。

③ 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)

④ 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])

⑤ python讀取財經數據

提取日期數據基本語法
from WindPy import w
w.start()
當出現.ErrorCode==-103說明沒連接上，要start一下

w.wsd(security, fields, startDate = None, endDate= None , options = None)
opion 可選（period, 日期類型， 貨幣類型，前後復權）

提取財務數據基本語法
w.wss(security, fields, options = None)

提取板塊日序列基本語法
w.wses(sectorCode, fields, startDate = None, endDate = None, options = None)

提取板塊日截面數據基本語法
w.wsee(sectorCode, fields, options=None)

提取宏觀數據基本語法
w.edb(codes, startDate =None, endDate =None, options=None)

1.日期序列基本語法
ts.get_hist_data(stock,start,end)
注意：1.stock不能是集合,只能單個股票 2.需要帶上.sz或.sh 3.沒有field，只能取出數據後再切除.

2.pro用法
pro.daily(code, start, end, fields)

tushare引用語句

弊端也很明顯，一方面不能stock集合輸入，一次只能調取一個股票對應數據，另一方面tushare雖是免費試用，但有許可權限制。

基本語法
wb.get_data_yahoo(code, start, end)
wb.DataReader(code, 'yahoo', start, end)

沒法添加fields, 雖能集合適用，但出來的索引挺奇怪的

推薦使用定義函數或用for循環批量獲取數據

總體感覺wind api最舒服，但需要賬號，mac也不能直接調用wind api。還是推薦tushare的pro用法。

小白學習中，請指教=v=

⑥ 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。

⑦ python的QSTK中，裡面股票的歷史數據是包含在包裡面么，還是通過網路獲取

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 在財經領域使用大數據分析技術主要運用的是pandas嗎

大數據分析進階之python財經數據抓取
Python常用數據分析包：
Pandas：數據分析
Nltk：自然語言處理
Scikit：人工智慧和機器學習
Numpy/scipy：矢量數據和科學計算
Sympy：符號計算
Gpu：並行超速運算
Opencv：圖像視頻處理
TVTK/mayavi：可視化

財經數據介麵包
Pandas
Python Data Analysis Library 或 是基於NumPy 的一種工具，是python的一個數據分析包。
Pandas最初被作為金融數據分析工具而開發出來，因此，pandas為時間序列分析提供了很好的支持。
Pandas的名稱來自於面板數據（panel data）和python數據分析（data analysis）。

Pandas返回的數據格式都是pandas DataFrame類型，非常便於用pandas/NumPy/Matplotlib進行數據分析和可視化。

使用pandas自帶財經數據介面，能夠獲取雅虎財經、世界銀行等財經數據。

TuShare
TuShare是一個免費、開源的python財經數據介麵包。
主要實現對股票等金融數據從數據採集、清洗加工到數據存儲的過程，能夠為金融分析人員提供快速、整潔和多樣的便於分析的數據，為他們在數據來源方面極大地減輕了工作量，使他們更加專注於策略和模型的研究與實現上。

TuShare返回的絕大部分的數據格式都是pandas DataFrame類型，非常便於用pandas/NumPy/Matplotlib進行數據分析和可視化。

使用TuShare自帶財經數據介面，能夠獲取新浪財經的證券、宏觀等財經數據。

使用TuShare自帶財經數據介面，能夠獲取即時新浪財經數據、新浪股吧數據、個股信息地雷數據等數據。

介面簡單易懂，返回的數據格式規整，非常便於處理分析！
數據挖掘實驗室
持續追蹤大數據和數據新聞前沿，通過自然語言處理、機器學習、R等大數據處理手段和D3、Echarts等數據可視化方法，玩轉大數據驅動新聞。

⑨ python 設計一個名為Stock的類來表示一個公司的股票

是的，設計一個名為 Stock的類表示股票，該類包括:
1、一個名為symbol的字元串數據域表示股票代碼:
2、一個名為name的字元串數據域表示股票名稱;
3、一個名為previousPrice的double型數據域，用來存儲股票的前一 日收盤價:
4、一個名為currentPrice的double型數據域，用來存儲股票的當前價格:
5、創建一個給定特定代碼和名稱的股票構造方法:
6、一個名為getChangePercentO方法，返回從前的日價格到當前價格變化的百分比。
實現這個類，編寫個測試程序，創建一個Stock 對象，它的股票代碼是600000，股票名稱是「浦發銀行」，前一日收盤價是 25.5元，當前的最新價是28.6元，顯示市值變化的百分比。

拓展資料
設計一個Stock類和DividendStock類
編寫了一個表示擁有股票情況的Stock類，這里給出了一個簡化版，去掉了對參數的合法性的檢查等細節，現在需要創建一個可以發放分紅的股票。紅利的多少和持有股票的數量成正比，不是所有的股票都是會有分紅的，所以不能直接在Stock類上直接增加這個功能，而是應該在Stock類的基礎上，繼承一個DividendStock類。並在這個子類中增加分紅的屬性和行為。
(1)一個用於記錄分紅的欄位dividents
(2)重寫父類的getProfit方法（在父類的getProfit方法的基礎上還要加上分紅的）
父類的getProfit+股票的總的分紅(也就是欄位dividents的值)
(3)增加計算分紅的方法，方法中的參數表示每股的紅利，可以理解為成員變數dividents賦值： 股票的總的分紅=每股的紅利*總股數
public void payDividend(double amountPerShare)
編寫一個測試的程序，創建一個名為」Oracle」的分紅股票，先後以單價32元購買200股，以單價40元購買350股。每股的分紅2.8元。這支股票的當前價格是每股50元。

⑩ 新人發帖求助，python使用tushare股票分析包方法報錯

我是一名大學生，剛剛上手python，成功安裝了tushare包，但是調用的官方文檔的示例方法（get_hist_data）的時報錯:
AttributeError: 'mole' object has no attribute 'get_hist_data'

代碼是
[import tushare as ts
ts.get_hist_data('600848')][/code]

因為是示例，所以包應該下面有這個方法，我用print dir(ts) 看到下面只有
['__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__', '__package__', 'ts' ] 這幾個方法（顯然不是全部的方法）

希望各位能夠幫助下新人解答一下。
剛剛實際運行了一下，沒有報錯，你檢查一下是否安裝正確，tushare包的安裝直接用 pip install tushare 安裝即可，沒必要訪問官網，當然，你需要先安裝pip ,