python下載股票分鍾數據

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閫氳繃瀵規湡璐ч愮瑪鎴愪氦鏄庣粏鐨勫垎鏋愶紝浜ゆ槗鑰呭拰鎶曡祫鑰呭彲浠ヨ幏鍙栦互涓嬫柟闈㈢殑淇℃伅錛

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2. 怎樣用python提取不同股票csv里特定時間段的數據

用pandas庫，
import pandas as pd

data = pd.read_csv('train.csv')
train_data = data.values[0:TRAIN_NUM,1:]
train_label = data.values[0:TRAIN_NUM,0]
study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1000035
機器學習正好講了這個手寫識別的例子！

3. 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

4. 怎麼用python計算股票

作為一個python新手，在學習中遇到很多問題，要善於運用各種方法。今天，在學習中，碰到了如何通過收盤價計算股票的漲跌幅。
第一種：
讀取數據並建立函數：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import spline
from pylab import *
import pandas as pd
from pandas import Series
a=pd.read_csv('d:///1.csv',sep=',')#文件位置

t=a['close']
def f(t):
s=[]
for i in range(1,len(t)):
if i==1:
continue
else:
s.append((t[i]-t[i-1])/t[i]*100)
print s
plot(s)

plt.show()
f(t)
第二種：
利用pandas裡面的方法：
import pandas as pd

a=pd.read_csv('d:///1.csv')
rets = a['close'].pct_change() * 100
print rets

第三種：
close=a['close']
rets=close/close.shift(1)-1
print rets

總結：python是一種非常好的編程語言，一般而言，我們可以運用構建相關函數來實現自己的思想，但是，眾所周知，python中裡面的有很多科學計算包，裡面有很多方法可以快速解決計算的需要，如上面提到的pandas中的pct_change()。因此在平時的使用中應當學會尋找更好的方法，提高運算速度。

5. 鍥介檯鑲＄エ鎸囨暟 涓嬭澆 python 鍖

Python涓鍙浠ヤ嬌鐢ㄥ氱嶅寘鏉ヤ笅杞藉浗闄呰偂紲ㄦ寚鏁版暟鎹錛屽俻andas_datareader銆亂finance絳夈

鍏充簬鑲＄エ鎸囨暟鏁版嵁涓嬭澆

鍦ㄥ浗闄呰偂紲ㄦ暟鎹涓嬭澆鏂歸潰錛孭ython鎻愪緵浜嗗氱嶅簱鏉ュ府鍔╁紑鍙戣呰幏鍙栭噾鋙嶆暟鎹銆傚叾涓錛屽浗闄呰偂紲ㄦ寚鏁版暟鎹鐨勮幏鍙栨槸榪欎簺搴撶殑涓涓閲嶈佸姛鑳姐傝繖浜涙暟鎹鍙浠ョ敤浜庡垎鏋愯偂紲ㄥ競鍦鴻秼鍔褲佸緩絝嬫姇璧勭瓥鐣ョ瓑銆

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2. yfinance錛氳繖鏄涓涓涓撲負Yahoo Finance璁捐＄殑Python搴撱傚畠鍙浠ョ敤鏉ヤ笅杞借偂紲ㄣ佹湡璐с佸栨眹鍜屽姞瀵嗚揣甯佺瓑閲戣瀺浜у搧鐨勬暟鎹錛屽寘鎷鍥介檯鑲＄エ鎸囨暟銆傜敱浜庡畠鏄涓撻棬閽堝簹ahoo Finance璁捐＄殑錛屽洜姝ゅ湪鏌愪簺鎯呭喌涓嬪彲鑳芥洿閫傜敤浜庣壒瀹氱殑鑲＄エ鍜屽競鍦恆

浣跨敤鏂瑰紡

榪欎簺搴撶殑浣跨敤閫氬父娑夊強鍒板畨瑁呯浉搴旂殑Python鍖咃紝鐒跺悗閫氳繃綆鍗曠殑鍑芥暟璋冪敤灝卞彲浠ヤ笅杞藉埌鑲＄エ鎸囨暟鏁版嵁銆傚叿浣撶殑浣跨敤鏂瑰紡闇瑕佹牴鎹搴撶殑鏂囨。鍜屾寚鍗楄繘琛岋紝閫氬父闇瑕佹彁渚涜偂紲ㄧ殑浠ｇ爜鎴栬呭競鍦虹殑鏍囪瘑絎︿綔涓哄弬鏁般傚悓鏃訛紝榪橀渶瑕佹敞鎰忔暟鎹鐨勬椂鏁堟у拰鎺堟潈闂棰樸

鎬葷粨鏉ヨ達紝濡傛灉闇瑕佷笅杞藉浗闄呰偂紲ㄦ寚鏁版暟鎹錛孭ython鎻愪緵浜嗗氱嶅簱鏉ュ府鍔╁疄鐜拌繖涓鐩鏍囷紝寮鍙戣呭彲浠ユ牴鎹鍏蜂綋闇奼傚拰鍋忓ソ閫夋嫨鍚堥傜殑搴撱

6. 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。

7. 如何使用Python獲取股票分時成交數據

可以使用爬蟲來爬取數據，在寫個處理邏輯進行數據的整理。你可以詳細說明下你的需求，要爬取的網站等等。
希望我的回答對你有幫助

8. 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。