Ⅰ 股票實時數據介面api
股票實時數據介面API，為投資者提供了快速獲取股票實時信息的途徑。通過訪問stockapi.com.cn，用戶可以輕松獲取所需數據。
首先，分時數據獲取介面為用戶提供了秒級數據，確保了信息的實時性和准確性。秒級數據意味著每秒鍾更新一次，讓用戶能夠實時追蹤股票價格變動，把握市場動態。
進一步，分時K線數據介面提供了更為詳細的市場分析信息。K線圖展示了股票在特定時間段內的開盤價、最高價、最低價和收盤價，為用戶提供了全面的市場走勢分析。通過這些數據，投資者可以更好地理解股票的價格波動規律，為交易決策提供有力支持。
最後，分時KDJ數據介面為技術分析提供了關鍵指標。KDJ指標能夠幫助用戶判斷股票的超買或超賣狀態，是進行短期交易和趨勢跟蹤的重要工具。通過實時獲取KDJ數據，投資者能夠迅速調整交易策略，抓住市場機會。
總之，股票實時數據介面API為投資者提供了全方位、實時的市場信息，從秒級數據到技術分析指標，全面支持投資者的決策過程，助力他們在瞬息萬變的股市中把握機遇。
Ⅱ 用js、新浪API實現股票K線圖或者和以下圖
使用 highcharts.js 可以滿足你的要求，highcharts apis：http://api.highcharts.com/highcharts
Ⅲ 鑲＄エ瀹炴椂鏁版嵁鎺ュ彛
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3.瀵岄旂墰鐗汚PI錛氭彁渚涜偂紲ㄥ疄鏃惰屾儏銆佸巻鍙茶屾儏銆佹柊闂昏祫璁銆佷氦鏄撴帴鍙ｇ瓑銆
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浠ヤ笂浠呮槸閮ㄥ垎鑲＄エ鏁版嵁鎺ュ彛錛屽疄闄呭競鍦轟笂榪樻湁璁稿氬叾浠栨帴鍙ｅ彲渚涢夋嫨錛屾偍鍙浠ユ牴鎹鑷宸辯殑闇奼傞夋嫨閫傚悎鐨勬帴鍙ｃ
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2.琛屾儏鎶ヤ環錛氭樉紺哄綋鍓嶈偂紲ㄧ殑瀹炴椂淇℃伅錛屽傝偂紲ㄤ唬鐮併佽偂紲ㄥ悕縐般佹渶鏂版垚浜や環鏍箋佹垚浜ら噺絳夈
3.涔板崠鍔涢噺錛氭樉紺哄綋鍓嶈偂紲ㄧ殑涔扮洏鍜屽崠鐩樼殑濮旀墭浠鋒牸鍜屾暟閲忋
4.緇煎悎鎸囨爣錛氬寘鎷澶氱嶆寚鏍囷紝濡侻ACD銆並DJ銆丷SI絳夛紝鐢ㄤ簬鍒嗘瀽鑲＄エ鐨勮秼鍔垮拰瓚呬拱瓚呭崠鎯呭喌銆
5.鍏鍙告柊闂伙細鏄劇ず鏈夊叧璇ヨ偂紲ㄧ殑鏈鏂版柊闂誨拰鍏鍛娿
6.鍏鍛婁俊鎮錛氭樉紺烘湁鍏蟲暣涓琛屼笟鍜岃偂紲ㄥ競鍦虹殑鍏鍛婂拰鏂伴椈銆
7.鑷瀹氫箟鎸囨爣錛氱敤鎴峰彲浠ユ牴鎹鑷宸辯殑闇奼傝嚜瀹氫箟鎸囨爣錛岀敤浜庡垎鏋愯偂紲ㄧ殑瓚嬪娍鍜岃秴涔拌秴鍗栨儏鍐點
8.璐㈠姟鏁版嵁錛氭樉紺哄叕鍙哥殑璐㈠姟鐘跺喌鍜屼笟緇╋紝濡傛敹鍏ャ佸埄娑︺佽祫浜у拰璐熷虹瓑銆
9.琛屼笟鍒嗘瀽錛氭樉紺鴻ヨ偂紲ㄦ墍灞炶屼笟鐨勬暣浣撴儏鍐碉紝濡傝屼笟瓚嬪娍銆佽屼笟瑙勬ā銆佽屼笟絝炰簤鏍煎矓絳夈
10.鍏ㄧ悆鎸囨暟錛氭樉紺哄叏鐞冧富瑕佽偂紲ㄥ競鍦虹殑鎸囨暟錛屽傞亾鐞兼柉宸ヤ笟騫沖潎鎸囨暟銆佷笂璇佺患鎸囥佺撼鏂杈懼厠鎸囨暟絳夈
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1.瀹樻柟API錛氬ぇ澶氭暟璇佸埜鍏鍙擱兘鎻愪緵浜嗗畼鏂笰PI錛屽彲浠ョ敤鏉ヨ幏鍙栧疄鏃剁殑鑲＄エ鏁版嵁銆備緥濡傦紝閫氳揪淇°佸ぇ鏅烘収銆佸悓鑺遍『絳夈
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3.API鑱氬悎鍣錛氭湁涓浜汚PI鑱氬悎鍣ㄥ彲浠ラ泦鎴愬氫釜API錛屼緥濡侽penAPI錛屾彁渚涙洿鍔犲叏闈㈢殑鑲＄エ鏁版嵁鏈嶅姟銆
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Ⅳ 量化學習-獲取歷史數據
對於量化學習中至關重要的歷史數據獲取，我們首先來了解一下基礎概念。K線，簡稱Bar，是一種展示股票價格變動的圖形，由開盤價、最高價、最低價和收盤價四要素構成，用於反映市場動態和價格信息。移動平均線(Moving Average, 簡稱MA)如MA10、MA20、MA30，是通過計算過去一段時間收盤價的平均值，幫助分析趨勢。例如，貴州茅台的5日、10日和20日均線分別用橙色、黃色和藍色表示，它們反映了近期的價格趨勢和市場參與者的平均成本線。
獲取歷史數據是量化分析的基礎。市面上有專門的API介面可以獲取A股的歷史交易數據，包括日K線、周K線、月K線，以及5分鍾、15分鍾、30分鍾和60分鍾的K線數據。通過這些數據，我們可以進行策略分析和股票選擇。要使用這些數據，首先需要安裝相應的庫，例如日線數據的獲取示例是貴州茅台2021年7月至2022年10月的數據，保存為history_A_stock_k_data.csv。
對於分鍾線數據，這里以5分鍾線為例。在理解數據時，注意「前收盤價」的含義非常重要。在除權除息日，前收盤價並非前一天實際收盤價，而是根據股權登記日收盤價、股息、送股和配股等因素綜合計算得出。計算方法包括除息價的計算（收盤價減去每股紅利），以及除權價（收盤價除以送股數或配股數加一），最後的除權除息價則是上述兩項的綜合結果，由交易所公布。首發日的前收盤價即為首發價格。
本文將詳細介紹幾個重要的股票和基金API介面，包括股票數據獲取、行業板塊、ETF、指數、游資信息以及異動數據等。首先，stockapi.com.cn提供了行業板塊個股列表介面，便於快速瀏覽各類股票動態。接著，你可以通過特定介面獲取所有ETF的代碼，這對於跟蹤基金市場變化非常有用。今日股票增量數據介面則能提供實時的股票增減持情況。
對於實時數據，分時數據和秒級數據獲取介面讓你能夠掌握股票價格的即時走勢，這對於技術分析和交易決策至關重要。分時K線數據和kdj數據介面則提供了更深入的技術指標，幫助投資者做出更為精準的判斷。獲取所有指數代碼的介面則涵蓋了市場整體的走向，為投資者提供了全面的市場概覽。
對於游資跟蹤，這里有獲取游資名稱介面，以及一系列關於游資上榜交割單的歷史數據介面，無論是全量數據還是單個股票的詳細信息，都能滿足你對游資活動的深入了解。異動數據方面，無論是股票異動數據歷史介面還是全量異動數據歷史介面，都能幫助你跟蹤股票的異常變動，洞察潛在的投資機會。
最後，股票歷史分時數據介面提供了詳盡的分時數據記錄，無論是短期交易還是長期分析，都是不可或缺的數據源。通過這些API介面，投資者可以高效地獲取所需的信息，進行精準的市場分析和決策。
Ⅵ 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'))