yahoo股票歷史數據python

① 為什麼python不能從yahoo finance中採集數據了

代碼如下：

from pylab import figure, show
from matplotlib.finance import quotes_historical_yahoo
from matplotlib.dates import YearLocator, MonthLocator, DateFormatter
import datetime
date1 = datetime.date( 2012, 1, 1 )
date2 = datetime.date( 2015, 3, 23 )

② 如何使用 Yahoo，Finance stock API 獲取股票數據

有三種方法獲得數據，具體如下：

1、通過API獲取實時數據

請求地址：http://finance.yahoo.com/d/quotes.csv?s=<股票名稱>&f=<數據列選項>

具體參數：

s – 表示股票名稱，多個股票之間使用英文「+」分隔如：」XOM+BBDb.TO+MSFT」，表示三個公司的股票：XOM，BBDb.TO，MSFT。

f – 表示返回數據列，如」snd1l1yr」。更詳細的參見雅虎股票 API f 參數對照表。

2、通過API獲取歷史數據

請求地址如下：http://ichart.yahoo.com/table.csv?s=<string>&a=<int>&b=<int>&c=<int>&d=<int>&e=<int>&f=<int>&g=d&ignore=.csv

具體參數：

s – 股票名稱

a – 起始時間，月

b – 起始時間，日

c – 起始時間，年

d – 結束時間，月

e – 結束時間，日

f – 結束時間，年

g – 時間周期。

例如: g=w, 表示周期是「周"。d表示「日」(day)，w表示「周」(week)，m表示「月」(mouth)，一定注意月份參數，其值比真實數據少1。如需要9月數據，則寫為08。

3、通過API獲取深滬股票數據

雅虎的API是國際性的，支持查詢國內滬深股市的數據，但代碼稍微變動一下，如浦發銀行的代號是：600000.SS。規則是：上海市場末尾加.SS，深圳市場末尾加.SZ。

③ 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=

④ 如何利用一些 finance 資料庫 api 批量獲取股票信息

使用Yahoo API獲取股票信息。

⑤ 如何使用python 抓取雪球網頁

現在關注一個組合，就會有持倉變動的提示了。不過我覺得這事情挺有意思的。比如可以把很多持倉的數據都抓下來，做一些綜合的分析，看看現在網站上被持有最多的股票是哪一支，某一天被調入最多的又是哪一支之類。
於是我決定來抓抓看，順便藉此說說我通常用程序做自動抓取的過程。
Step.1 分析頁面
要抓一個網頁，首先自然是要「研究」這個網頁。通常我會用兩種方式：
一個是 Chrome 的 Developer Tools。通過它裡面的 Network 功能可以看到頁面發出的所有網路請求，而大多數數據請求都會在 XHR 標簽下。點擊某一個請求，可以看到其具體信息，以及伺服器的返回結果。很多網站在對於某些數據會有專門的請求介面，返回一組 json 或者 XML 格式的數據，供前台處理後顯示。

另一個就是直接查看網頁源代碼。通常瀏覽器的右鍵菜單里都有這個功能。從頁面的 HTML 源碼里直接尋找你要的數據，分析它格式，為抓取做准備。
對於雪球上的一個組合頁面 粗略地看了一下它發出的請求，並沒有如預想那樣直接找到某個數據介面。看源代碼，發現有這樣一段：
SNB.cubeInfo = {"id":10289,"name":"誓把老刀挑下位","symbol":"ZH010389" ...此處略過三千字... "created_date":"2014.11.25"}
SNB.cubePieData = [{"name":"汽車","weight":100,"color":"#537299"}];

cubeInfo 是一個 json 格式的數據，看上去就是我們需要的內容。一般我會找個格式化 json 的網站把數據復制進去方便查看。

這應該就是組合的持倉數據。那麼接下來，一切似乎都簡單了。只要直接發送網頁請求，然後把其中 cubeInfo 這段文字取出，按 json 讀出數據，就完成了抓取。甚至不用動用什麼 BeautifulSoup、正則表達式。
Step.2 獲取頁面
分析完畢，開抓。
直接 urllib.urlopen 向目標網頁發送請求，讀出網頁。結果，失敗了……
看了下返回結果：
403 Forbidden
You don't have permission to access the URL on this server. Sorry for the inconvenience.

被拒了，所以這種赤裸裸地請求是不行的。沒關系，那就稍微包裝一下：
send_headers = {
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_2) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/43.0.2357.81 Safari/537.36',
'Accept':'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
'Connection':'keep-alive',
'Host':'xueqiu.com',
'Cookie':r'xxxxxx',
}
req = urllib2.Request(url, headers=send_headers)
resp = urllib2.urlopen(req)
html = resp.read()

header 數據都可以從 Developer Tools 里拿到。這次順利抓到頁面內容。
一般網站或多或少都會對請求來源做一些阻攔，通過加 header 可以搞定大部分情況。
Step.3 提取數據
因為這個數據比較明顯，直接用通過一些字元串查找和截取操作就可以取出來。
pos_start = html.find('SNB.cubeInfo = ') + len('SNB.cubeInfo = ')
pos_end = html.find('SNB.cubePieData')
data = html[pos_start:pos_end]
dic = json.loads(data)

dic 就是一個包含數據的字典對象。之後想干什麼就隨便你了。
對於復雜一點的情況，可以通過 BeautifulSoup 來定位 html 標簽。再不好辦的，就用正則表達式，基本都可以解決掉。
Step.4 處理數據
因為我想對數據進行持久化存儲，並且做展示和分析，所以我用了 django 里的 ORM 來處理抓下來的數據。
# add Portfolio
portfolio, c = models.Portfolio.objects.get_or_create(code=dic['symbol'])
portfolio.name = dic['name']
portfolio.earnings = dic['total_gain']
portfolio.save()
# add Stock
stocks = dic['view_rebalancing']['holdings']
for s in stocks:
stock, c = models.Stock.objects.get_or_create(code=s['stock_symbol'])
stock.name = s['stock_name']
stock.count += 1
stock.weight += s['weight']
stock.save()

Portfolio 記錄下組合及其收益，Stock則記錄每支股票的被收錄數和總收錄份額。
對於抓取到的，一般也可以存在文件中，或者直接通過 SQL 存入資料庫，視不同情況和個人喜好而定。
Step.5 批量抓取
前面的一套做下來，就完整地抓取了一組數據。要達到目的，還要設計一下批量抓取的程序。
一個要解決的問題就是如何獲得組合列表。這個可以再通過另一個抓取程序來實現。然後根據這些列表來循環抓取就可以了。
若要細究，還要考慮列表如何保存和使用，如何處理抓取失敗和重復抓取，如何控制抓取頻率防止被封，可否並行抓取等等。
Step.6 數據分析
數據有了，你要怎麼用它，這是個很大的問題。可以簡單的統計現象，也可以想辦法深入分析背後隱藏的邏輯。不多說，我也還只是在摸索之中。

⑥ python如何獲得股票實時交易數據

使用easyquotation這個庫。(不用重復造輪子了)
github地址是：
https://github.com/shidenggui/easyquotation

⑦ 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

⑧ 解決 pandas_datareader 無法獲取雅虎財經數據的問題

pandas_datareader 是重要的 pandas 相關包，原來是 pandas.io.data 方法，用於獲取介面數據，比如雅虎財經上的數據或者美聯儲路易斯安娜分行的數據，但是在最近版本（比如 pandas 0.20）中 pandas.io.data 的方法獨立出來稱為一個新的包 pandas_datareader 。

雅虎財經和谷歌財經的介面變換頻繁。如果用 pip install pandas_datareader ，已經無法得到雅虎財經。

pandas_datareader github Issuse #315 針對的就是雅虎財經介面無法訪問的問題， gusutabopb 在 5月21日進行了成功修正，並提供了他修正後的 pandas_datareader 新版本。

該修正版本的安裝方法是

安裝以後測試獲取 google 的股票數據成功。

參考：
Issues with the data reader fetching yahoo finance #315

Error with pulling data from Yahoo Finance

⑨ 如何使用 Yahoo，Finance stock API 獲取股票數據

如何使用 Yahoo，Finance stock API 獲取股票數據使用 Yahoo，Finance stock API 獲取股票數據：打開Yahoo Finance主頁（這里不讓貼url), 最左邊有個小框框（quote lookup)，裡面輸入股票代碼點擊go就能查到即時股價