Ⅰ 易語言怎麼讀取實時股票數據
易語言讀取實時股票數據方法如下：
1、獲取API介面：可以到證券交易所神此纖、財經網站或第三方數據服務商申請獲取股扒搏票行情數據的API介面。
2、使用網路編程函數進行數據訪問：使用易語言的網路編程相關函數，如HttpGet、Wininet_OpenURL等，訪問API介面獲取實時股票行情數據。
3、解析數據：獲取到的數據可能是JSON或XML格式的數據，需要使用相關函數對數據進行解析，取出需要的數據。
4、顯示數據：將解析得到的數據顯示在界面上，以便用戶游仿查看。
Ⅱ 東方財富Choice數據量化介面介紹
東方財富Choice數據介面，專為數據驅動的金融分析打造，引領智能投資新紀元。它不僅支持Matlab、C++等多語言編程，還兼容Windows和Linux環境，每一次更新都帶來顯著提升和新功能的加入。
Choice數據介面以其海量數據支持和專業工具的便捷操作，成為金融分析者的得力助手。它由21個精心設計的函數構成，涵蓋了登陸、退出、工具處理和數據獲取的各個方面，如start（令牌登錄）、stop等，確保高效的數據管理。
深入了解更多功能細節，可通過私信或郵件[email protected]獲取專屬指標手冊和詳細指南。
Ⅲ 易語言 畫板怎麼做到象K線圖那樣自動縮放。
易語言有個"數據圖表支持庫 （2.0#0版）",提供了柱狀圖、餅形圖、曲線圖控制項
你可以用這些控制項做出K線圖.
數據類型名稱：柱狀圖控制項 英文名稱：BarChart
本數據類型為窗口組件型，共包含 1 個成員命令， 38 個成員屬性。
操作系統需求： Windows
提供柱狀圖數據顯示的支持。
成員屬性<1>的中文名稱為「左邊」，英文名稱為「left」，類型為「整數型（int）」。
成員屬性<2>的中文名稱為「頂邊」，英文名稱為「top」，類型為「整數型（int）」。
成員屬性<3>的中文名稱為「寬度」，英文名稱為「width」，類型為「整數型（int）」。
成員屬性<4>的中文名稱為「高度」，英文名稱為「height」，類型為「整數型（int）」。
成員屬性<5>的中文名稱為「標記」，英文名稱為「tag」，類型為「文本型（text）」。
成員屬性<6>的中文名稱為「可視」，英文名稱為「visible」，類型為「邏輯型（bool）」。
成員屬性<7>的中文名稱為「禁止」，英文名稱為「disable」，類型為「邏輯型（bool）」。
成員屬性<8>的中文名稱為「滑鼠指針」，英文名稱為「MousePointer」，類型為「位元組集（bin）」。
成員屬性<9>的中文名稱為「有無邊框」，英文名稱為「HaveBorder」，類型為「邏輯型（bool）」。
指定圖表控制項是否擁有邊框。
成員屬性<10>的中文名稱為「邊框顏色」，英文名稱為「BorderColor」，類型為「整數型（int）」。
指定圖表控制項邊框的顏色,該屬性在「有無邊框」屬性為真的情況下才有效。
成員屬性<11>的中文名稱為「背景顏色」，英文名稱為「BackColor」，類型為「整數型（int）」。
指定圖表控制項所使用的背景顏色。
成員屬性<12>的中文名稱為「背景圖片」，英文名稱為「BackPic」，類型為「位元組集（bin）」。
指定圖表控制項所使用的背景圖片文件。
成員屬性<13>的中文名稱為「拉伸底圖」，英文名稱為「IsStretch」，類型為「邏輯型（bool）」。
指定圖表控制項所使用的背景圖片是否拉伸或壓縮為控制項大小,該項屬性在背景圖片為有數據的情況下才有效。
成員屬性<14>的中文名稱為「三維圖形」，英文名稱為「If3d」，類型為「邏輯型（bool）」。
指定圖表控制項是否為三維圖形。
成員屬性<15>的中文名稱為「顯示標題」，英文名稱為「CaptionShow」，類型為「邏輯型（bool）」。
指定圖表控制項是否顯示標題的文字。
成員屬性<16>的中文名稱為「標題文字」，英文名稱為「Caption」，類型為「文本型（text）」。
指定圖表控制項的標題文字。
成員屬性<17>的中文名稱為「標題字體」，英文名稱為「Caption」，類型為「字體（font）」。
指定圖表控制項標題所使用的字體。
成員屬性<18>的中文名稱為「標題顏色」，英文名稱為「CaptionColor」，類型為「整數型（int）」。
指定圖表控制項標題文字的顏色。
成員屬性<19>的中文名稱為「X軸單位」，英文名稱為「XUnit」，類型為「文本型（text）」。
指定圖表控制項橫坐標軸的單位。
成員屬性<20>的中文名稱為「Y軸單位」，英文名稱為「YUnit」，類型為「文本型（text）」。
指定圖表控制項縱坐標軸的單位。
成員屬性<21>的中文名稱為「標注字體」，英文名稱為「UnitFont」，類型為「字體（font）」。
指定圖表控制項橫坐標軸和縱坐標軸標注的字體。
成員屬性<22>的中文名稱為「標注顏色」，英文名稱為「UnitFontColor」，類型為「整數型（int）」。
指定圖表控制項橫坐標軸和縱坐標軸標注文字的顏色。
成員屬性<23>的中文名稱為「Y軸最大值」，英文名稱為「YMax」，類型為「整數型（int）」。
指定圖表控制項縱坐標軸的標注的最大值,和「Y軸刻度數」共同使用確定Y軸的刻度.該值的區間為 [0,10000000]。
成員屬性<24>的中文名稱為「Y軸刻度數」，英文名稱為「YUnitCount」，類型為「整數型（int）」。
指定圖表控制項縱坐標軸標注的刻度個數,和「Y軸最大值」共同使用確定Y軸的刻度.該值的區間為 [0,100]。
成員屬性<25>的中文名稱為「顯示圖例」，英文名稱為「ShowLegend」，類型為「邏輯型（bool）」。
指定圖表控制項是否顯示圖例部分。
成員屬性<26>的中文名稱為「圖例字體」，英文名稱為「LegendFont」，類型為「字體（font）」。
指定圖表控制項的圖例所使用的字體。
成員屬性<27>的中文名稱為「圖例文字顏色」，英文名稱為「LegendFontColor」，類型為「整數型（int）」。
指定圖表控制項的圖例文字的顏色。
成員屬性<28>的中文名稱為「圖例數量」，英文名稱為「LegendCount」，類型為「整數型（int）」。
指定圖表控制項的圖例數量,該項數據值等於圖例數組的大小,該屬性默認值為1,並且該屬性不能小於1該屬性值等於在橫坐標的一個單位范圍內有柱狀圖的數量.該值的區間為 [0,100]。
成員屬性<29>的中文名稱為「當前圖例索引」，英文名稱為「CurLegendIndex」，類型為「整數型（int）」。
指定圖表控制項的當前圖例索引。
成員屬性<30>的中文名稱為「當前圖例文字」，英文名稱為「LegendText」，類型為「文本型（text）」。
指定圖表控制項的當前圖例文字,由「當前圖例索引」屬性確定當前圖例在圖例數組中的索引。
成員屬性<31>的中文名稱為「當前圖例顏色」，英文名稱為「LegendColor」，類型為「整數型（int）」。
指定圖表控制項的當前圖例顏色,由「當前圖例索引」屬性確定當前圖例在圖例數組中的索引。
成員屬性<32>的中文名稱為「X軸標注數量」，英文名稱為「XMarkCount」，類型為「整數型（int）」。
指定圖表控制項橫坐標軸標注的數量,該項數據值等於橫坐標軸標注數組的大小,該屬性默認值為1,並且該屬性不能小於1.該值的區間為 [0,100]。
成員屬性<33>的中文名稱為「當前X軸標注索引」，英文名稱為「XMarkIndex」，類型為「整數型（int）」。
指定圖表控制項的橫坐標軸當前標注的索引。
成員屬性<34>的中文名稱為「當前X軸標注文字」，英文名稱為「LegendColor」，類型為「文本型（text）」。
指定圖表控制項的當前橫坐標軸標注的文字,由「當前X軸標注索引」屬性確定當前橫坐標軸標注在橫坐標軸標注數組中的索引。
成員屬性<35>的中文名稱為「當前數據值」，英文名稱為「CurData」，類型為「雙精度小數型（double）」。
指定圖表控制項的當前數據值。所有的數據值保存在一個二維的數組中,第一個維數是「圖例數量」屬性值,第二個維數是「X軸標注數量」屬性值，當前數據值在二維數組中的索引由「當前圖例索引」和「當前X軸標注索引」兩個屬性值確定.該值的區間為 [0,10000000]。
成員屬性<36>的中文名稱為「顯示小數位」，英文名稱為「ShowDot」，類型為「整數型（int）」。
柱狀圖顯示數值的小數位數，該值的區間為 [0,10]。
成員屬性<37>的中文名稱為「顯示標注」，英文名稱為「ShowValues」，類型為「邏輯型（bool）」。
是否顯示圖標主體中的數據值標注。
成員屬性<38>的中文名稱為「提示文本」，英文名稱為「TipText」，類型為「文本型（text）」。
指定提示文本模版，其中「${v}」表示當前滑鼠所在的數據值。如果本屬性為空，提示窗口不會出現。
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Ⅳ 基於微信大數據的股票預測研究
基於微信大數據的股票預測研究
大數據是近些年來的熱門話題，無論國際上還是國內，影響很大。經濟學、政治學、社會學和許多科學門類都會發生巨大甚至是本質上的變化和發展，進而影響人類的價值體系、知識體系和生活方式。而全球經濟目前生成了史無前例的大量數據，如果把每天產生的大量數據比作神話時期的大洪水是完全正確的，這個數據洪流是我們前所未見的，他是全新的、強大的、當然，也是讓人恐慌但又極端刺激的。
而我所分享的話題，正是在互聯網環境下，如何利用大數據技術，進行股票預測的研究。–今天，我想分享我認為有意義的四點。
1.大數據下的商業預測
根據大數據，我們可以有效地進行故障、人流、流量、用電量、股票市場、疾病預防、交通、食物配送、產業供需等方面的預測。而本文我們所關心的內容是股票市場的預測。
大數據的核心是預測，預測依賴於對數據的分析。那麼分析的方法是否是基於隨機采樣的結果而設計的，這樣的分析方法是否會有誤差？
從傳統認識上，由於資源和科技的局限，如人和計算資源受限、從計算機處理能力來講無法處理全部數據來獲取人們所關注的結果。因此隨機采樣應運而生，通過所選取的個體來代表全體，如使用隨機抽取的方式來使得推論結果更科學。但既然提到了大數據，它是資源發展到一定程度、以及技術發展到一定階段產生的一個新的認識。如同電力的出現，使人類進入了一個快速發展階段，大數據也一樣，它的含義是全體樣本，從整體樣本來做推論。在本文大數據的含義是所有股票在整個社交網路上的流動信息，從數據源上講，本文沒有採用所有社交網路上的數據，只分析了微信這個最具代表性的社交媒體作為信息源。
互動數據能反映用戶情緒，搜索數據能反映用戶的關注點和意圖，在股市預測時這兩種數據哪種更具有參考價值？
我認為都有價值，互動數據反映了用戶對某一特定股票的喜好和厭惡，可以簡單描述為對該股票的操作是繼續持有還是賣出；而搜索數據則代表用戶在收集該股票信息的過程，它是關注度的概念，某隻股票搜索度高則意味著消息的影響力大。互動代表著方向，搜索代表著振幅。
我們知道這兩種數據得出的結論會有差異，您是如何平衡這兩種數據反映的情況來進行預測的？
正如上一個問題里提到的，如果是股票推薦，買進賣出等原則問題，則應該考慮互動數據，但如果已經買到手了，搜索數據可以提供一個幅度的概念，類似債券評級A級、AA級、AAA級等，供投資者參考，因為不同投資者對風險的承受度是不同的。
將股票和市場的消息整理成140字的短消息發布，是否意味著主要發布渠道是微博？現在微信公眾號很火，有沒有考慮通過這個渠道也發布消息？
事實上，信息傳播的方式很多，微信作為新媒體當然影響力不容小覷，但目前技術投入最小的還是郵件、簡訊等方式，未來會考慮使用公眾號來推送股票和市場消息。
如果在未來通過微信公眾號推送消息，那麼推送的消息會不會作為數據來源被再次採集？這會有多大的影響？
會被採集，但互聯網上的每日關於個股的信息數量會達到很大，該推送會增加推薦股票1點權重，每隻股票的權重成百上千，因此影響極小。
數據來源是微信公眾號，除了准確性的考慮之外，是否還考慮過這樣收集數據會較少觸犯個人隱私？
從法律角度來看，搜索微信或其他個人聊天記錄，是侵犯個人隱私權的，因此如果騰訊開放了這樣的介面，每個公民都可以對這樣的行為進行投訴、抗議、甚至進行法律起訴直至其改正過錯、賠償損失的。
這樣是否意味著即使存在違法的行為，其結果也是由騰訊來承擔，而我們作為數據的使用方不需要承擔任何法律責任？
在整個社會，我們作為系統技術提供方，應恪守大數據的倫理道德，遵守國家法律，如侵犯個人隱私，系統不會採集，谷歌有一句座右銘「谷歌不作惡」，本文提到的系統也一樣。
2.基於大數據進行股票推薦實驗
股票的及時度反應了微信文章所發布的時效性，及時度越高，數據價值就越大。
股票的熱度反應了當前某隻股票被關注的頻度，關注頻度越大，上漲的可能性越高。
數據的完整性：我們採用循環的方式對所有深滬兩地發行約2236隻股票（創業版除外）在微信搜索網站上的搜索結果進行保存。
數據的一致性：文件格式由負責保存數據文件的程序決定，單一的流程保障了文件的一致性。
數據的准確性：由於所分析的訂閱號文章的是由微信公共平台的公眾號所提供，在一定程度上杜絕了虛假消息對於預測系統的破壞。
數據的及時性：考慮到磁碟讀寫以及採集程序所處的網路帶寬，以及搜索引擎對於採集程序的屏蔽，程序中採集兩條信息之間間隔了5秒，因此理論上11180秒（3.1個小時）可收集完當日推薦所需要的數據。對於每個交易日，在9點-9點30分之間採集所有數據，需要7台以上的設備可達到最佳效果。本次試驗受限於試驗設備，在一台設備上，交易日每天早六時開始進行數據採集，也滿足及時性要求。
數據分析：查看三個高優先順序的股票，該股票當日的開盤價與收盤價，再與當日（2015-4-8）上證綜指進行比較，可得在收益上該演算法是優於上證綜指為樣本的整體股票的股價差收益的。
實驗結論：按照上述方式，系統每天推薦出當日股票，在開盤時進行買進，在第二個交易日進行賣出。經過一個月21個交易日（2015-3-1至2015-3-31），系統的收益為20%/月。通過微信搜索公眾號來預測市場走勢和投資情緒呈現出正相關性，因此可以作為股票甄選的因子。
3.股票預測的大數據發展趨勢
網路數據分成三種：
一是瀏覽數據，主要用於電商領域的消費者行為分析，瀏覽數據反映了用戶每一步的訪問腳步，進一步刻畫出用戶的訪問路徑，分析不同頁面的跳轉概率等。
二是搜索數據，主要指搜索引擎記錄的關鍵詞被搜索頻次的時間序列數據，能反映數億用戶的興趣、關注點、意圖。
三是互動數據，主要是微博、微信、社交網站的數據，反映用戶的傾向性和情緒因素。
2013年諾貝爾經濟學獎得主羅伯特?席勒的觀點被無數采訪對象引述。席勒於上世紀80年代設計的投資模型至今仍被業內稱道。在他的模型中，主要參考三個變數：投資項目計劃的現金流、公司資本的估算成本、股票市場對投資的反應（市場情緒）。他認為，市場本身帶有主觀判斷因素，投資者情緒會影響投資行為，而投資行為直接影響資產價格。
計算機通過分析新聞、研究報告、社交信息、搜索行為等，藉助自然語言處理方法，提取有用的信息；而藉助機器學習智能分析，過去量化投資只能覆蓋幾十個策略，大數據投資則可以覆蓋成千上萬個策略。
基於互聯網搜索數據和社交行為的經濟預測研究，已逐漸成為一個新的學術熱點，並在經濟、社會以及健康等領域的研究中取得了一定成果。在資本市場應用上，研究發現搜索數據可有效預測未來股市活躍度（以交易量指標衡量）及股價走勢的變化。
對於搜索數據：互聯網搜索行為與股票市場的關聯機理。這個研究屬於行為金融與互聯網的交叉領域，其原理是：股票量價調整是投資者行為在股票市場上的反應；與此同時，投資者行為在互聯網搜索市場也有相應地行為跡象，我們要做到是：找到互聯網搜索市場中領先於股票交易的行為指標，綜合眾多投資者的先行搜索指標，對未來的股票交易做出預判。
如同天氣預報那樣，不斷優化模型、灌入海量信息，然後給出結果。並且在處理的信息中，有80%是「非結構化」數據，例如政策文件、自然事件、地理環境、科技創新等，這類信息通常是電腦和模型難以消化的。採用了語義分析法，可以將互動數據里的金融對話量化為「-1（極度看空）」到「1（極度看多）」之間的投資建議，通過分析互動數據的數據文本，作為股市投資的信號。
4.正在發生的未來
大數據並不是一個充斥著演算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的將來。
大數據在實用層面的影響很廣泛，解決了大量的日常問題。大數據更是利害攸關的，它將重塑我們的生活、工作和思維方式。在某些方面，我們面臨著一個僵局，比其他劃時代創新引起的社會信息范圍和規模急劇擴大所帶來的影響更大。我們腳下的地面在移動。過去確定無疑的事情正在受到質疑。大數據需要人們重新討論決策、命運和正義的性質。擁有知識曾意味著掌握過去，現在則意味著能夠預測未來。
大數據並不是一個充斥著演算法和機器的冰冷世界，其中仍需要人類扮演重要角色。人類獨有的弱點、錯覺、錯誤都是十分必要的，因為這些特性的另一頭牽著的是人類的創造力、直覺和天賦。這提示我們應該樂於接受類似的不準確，因為不準確正是我們之所以為人的特徵之一。就好像我們學習處理混亂數據一樣，因為這些數據服務的是更加廣大的目標。必將混亂構成了世界的本質，也構成了人腦的本職，而無論是世界的混亂還是人腦的混亂，學會接受和應用他們才能得益。
我相信，利用基礎數據、搜索數據、互動數據再進行加權計算，可以對所有股票進行大數據遴選，從而給出投資建議。我認為，我們的肉身剛剛步入大數據時代，但我們的精神還滯留在小數據、采樣思維之中，率先用理性擊碎固有思維的人，也將率先獲得大數據帶來的益處。
Ⅵ 如何利用人工智慧炒股
如何利用人工智慧炒股？
人工智慧（AI）是指能夠模擬人類智能的計算機系統或軟岩纖件。AI可以在各個領域發揮作用，包括金融市場。炒股是指通過頻繁買賣股票來局衫賺取短期利潤的行為。那麼，如何利用AI來炒股呢？
一種方法是使用AI來分析市場數據，預測股票價格的走勢，從而制定買賣策略。例如，有些AI系統可以利用深度學習和自然語言處理等技術，從新聞、社交媒體、財報等信息源中提取有價值的信號，判斷股票的漲跌概率。這樣，投桐棗腔資者就可以根據AI的建議，及時買入或賣出股票，獲取最大收益。
另一種方法是使用AI來模擬人類交易員的行為，學習他們的交易風格和策略，從而在不同的市場環境中做出最優決策。例如，有些AI系統可以利用強化學習等技術，通過不斷與市場互動，自我學習和優化自己的交易策略。這樣，投資者就可以委託AI來代替自己進行交易，節省時間和精力。
總之，利用AI來炒股是一種有前景的方法，但也需要注意一些風險和挑戰。例如，AI系統可能會出現錯誤或失效，導致投資者損失；AI系統可能會被黑客攻擊或操縱，影響市場公平；AI系統可能會引發道德和法律等問題，涉及投資者的責任和權利等。因此，在使用AI來炒股時，投資者應該謹慎選擇和使用合適的AI系統，並遵守相關的規則和法律。
Ⅶ 怎樣導出股票歷史價格數據
這里筆者以同花順軟體為例：
1. 首先點按電腦界面上的同花順圖標
2. 輸入用戶名和密碼之後點按登錄
3. 進入同花順界面後點按界面左側的自選股按鈕 然後點按自選股中收藏的某個股票
4. 右鍵點按自選股中收藏的某支股票 在彈出的菜單中點按數據導出 然後在二級菜單中點按導出所有數據
5. 在瀏覽按鈕下選擇導出文件位置 這里選擇了桌面 然後選擇導出的類型為excel 然後點按下一步
6. 勾選所有需要導出的項目 然後點按下一步
7. 最後點按完成
8. 此時在桌面上可以看到導出的文件 文件名字為table 雙擊進入該文件
9. 打開excel文件之後選中行標2行標3 然後點按右鍵 然後在彈出的菜單中點按復制
10. 點按復制之後 著兩行周圍出現閃爍的虛線
11. 為這兩行新添加的數據添加日期
12. 點按數據下的排序按鈕 以名稱為第一關鍵字 日期為第二關鍵字進行排序
同花順，是一款功能非常強大的免費網上股票證券交易分析軟體，投資者炒股的必備工具。
同花順股票軟體是一個提供行情顯示、行情分析和行情交易的股票軟體，它分為免費PC產品，付費PC產品，電腦平板產品，手機產品等適用性強的多個版本。同花順股票軟體注重各大證券機構、廣大股民的需求和使用習慣，同花順股票軟體全新版免費免注冊。全新版同花順股票軟體新增強大功能：自主研發的問財選股及自定義選股，問財選股是新一代自然語言選股，解析自然語言選出股票。新增通達信模式。
同花順面向客戶可為銀行、證券、保險、基金、私募、高校、政府等行業提供智能化解決方案。正在拓展至生活、醫療、教育等更多領域。
2020年1月9日，胡潤研究院發布《2019胡潤中國500強民營企業》，同花順以市值490億元位列第135位。