股票資料庫模板

Ⅰ 怎麼做實時的股票資料庫

如果主站提供有相關的介面的話,可以調主站的介面.如果主站不提供相關介面.那就不不斷抓取.獲取最新的信息了.

Ⅱ 鑲＄エ鏁版嵁搴

鑲＄エ鏁版嵁搴撴槸涓縐嶄笓闂ㄧ敤浜庡瓨鍌ㄣ佺＄悊鍜屽垎鏋愯偂紲ㄧ浉鍏蟲暟鎹鐨勬暟鎹搴撶郴緇熴

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鍦ㄥ疄闄呭簲鐢ㄤ腑錛岃偂紲ㄦ暟鎹搴撳箍娉涘簲鐢ㄤ簬閲戣瀺鍒嗘瀽銆侀噺鍖栦氦鏄撱侀庨櫓綆＄悊絳夐嗗煙銆備緥濡傦紝閲戣瀺鍒嗘瀽甯堝彲浠ラ氳繃鑲＄エ鏁版嵁搴撴煡璇㈢壒瀹氳偂紲ㄧ殑鍘嗗彶浠鋒牸鏁版嵁錛岃繘琛岃秼鍔垮垎鏋愬拰棰勬祴銆傞噺鍖栦氦鏄撹呭彲浠ュ埄鐢ㄦ暟鎹搴撲腑鐨勫疄鏃舵暟鎹錛岀紪鍐欎氦鏄撶瓥鐣ュ苟榪涜屽洖嫻嬨傞庨櫓綆＄悊浜哄憳鍒欏彲浠ラ氳繃鏁版嵁搴撶洃鎺ц偂紲ㄥ競鍦虹殑娉㈠姩鍜岄庨櫓錛屽強鏃墮噰鍙栧簲瀵規帾鏂姐

鎬諱箣錛岃偂紲ㄦ暟鎹搴撴槸閲戣瀺棰嗗煙涓嶅彲鎴栫己鐨勯噸瑕佸伐鍏鳳紝瀹冩彁渚涗簡鍏ㄩ潰銆佸噯紜鍜屽疄鏃剁殑鑲＄エ鏁版嵁錛屼負鎶曡祫鑰呭拰閲戣瀺鏈烘瀯鎻愪緵浜嗗己澶х殑鍐崇瓥鏀鎸併傞殢鐫縐戞妧鐨勮繘姝ュ拰閲戣瀺甯傚満鐨勫彂灞曪紝鑲＄エ鏁版嵁搴撶殑鍔熻兘鍜屽簲鐢ㄤ篃灝嗕笉鏂鎵╁睍鍜屾繁鍖栥

Ⅲ 量化投研基礎設施：股票日頻資料庫的搭建

搭建本地股票日頻資料庫，為量化投研提供堅實基礎

背景與需求

本文旨在手搓一個股票日頻資料庫，以滿足量化投資書籍編寫與本地數據介面實現的需求。使用tushare作為數據源，提供穩定可靠的數據，同時，通過代碼實現資料庫搭建，便於後續章節的深入探討與因子計算。

准備工作

選用tushare作為數據來源，安裝庫並獲取token。考慮數據儲存方式，推薦使用交易日為單位的文件夾結構，結合feather文件提高讀取速度，確保高效數據介面的實現。復權數據處理也納入考量，為量化分析提供完整數據集。

資料庫搭建與優化

採用交易日為更新單位，簡化資料庫維護流程。選擇feather文件格式，利用pandas的高效性能，實現數據的快速讀寫。在數據介面設計上，支持按股票代碼、日期、復權方式與欄位查詢，確保研究需求的靈活滿足。復權操作確保數據的准確性和分析的可靠性。

Python實現與功能

代碼實現包括數據提取、數據介面設計與數據更新功能。數據提取部分遍歷交易日，合並股票日度行情與復權因子，保存至feather文件。數據介面提供按參數查詢所需數據的能力，數據更新功能確保資料庫的及時更新，滿足研究與分析需求。

測試與應用

通過示例展示了如何調用介面獲取特定股票的後復權數據與全市場數據，驗證了數據介面的靈活性與高效性。量化研究應聚焦於核心問題，而非基礎設施層面的細節，確保在這些基礎上深入研究，實現真正意義上的價值。

Ⅳ 股票資料庫

資金在線-個股資金流向與大單分析系統，查看主力持倉分布情況，分為散戶、中戶、大戶、法人、機構的持倉以及多日的持倉趨勢圖，每天第一時間更新，完全免費，同時可查看所有A股最近數天的大小資金分布情況，圖形化顯示，每天實時更新，觀察大資金異動，跟隨主力操作，查看大小資金的進出情況和數天累計進出情況，查詢各大板塊資金進出，尋找當前的熱點，和主力周旋，所有信息完全免費，這擊這里進入:http://www.mystock.name/?

中國股票一級市場研究資料庫,可能只有深滬二市交易所的資料庫才會有的，外人是看不到的，怎麼進都不知道更不要說是登陸資料庫所需的正確密碼了。

Ⅳ 如何搭建自己的股票高頻資料庫（Python）

二話不說，先上結果。本文闡述了以下幾個方面：

下圖是編寫好的數據介面提取數據的示例。該數據介面支持多標的、多品種（股票、指數一起提取）、多欄位、多時間提取。並且支持不復權、後復權、等比前復權提取（前復權不太實用就沒有做）。而且速度巨快，沒有數據量的限制。如果你也覺得很香，請接著往下看，本文將手把手教你搭建這樣的資料庫。

資料庫搭建需要用到一些第三方庫，在各位動手之前請安裝：

本文的方法不涉及到常用的資料庫（不涉及MySQL、MongoDB），思路非常簡單，請各位放心食用。主要是使用pyarrow來加強代碼性能。雖然不涉及到常用資料庫，但這是我目前能想到的最有效的方法。

正所謂「巧婦難為無米之炊」，想搭建高頻資料庫，就需要一個數據源獲取高頻數據。在此，我推薦聚寬作為我們的數據源。 聚寬賬號的申請請點這里。新人用戶有每日100萬條數據，DataFrame的一行算一條，請各位務必珍惜自己的數據量。（不過我是正式用戶了，每天兩個億，就不太在意這一點哈哈。）

非會員的100萬條數據量能幹啥？我們來簡單計算以下：每個交易日有240條數據（4個小時，240條分鍾k線），假設一年有250個交易日，每隻股票每年需要佔用60000條數據。也即一日的數據量能夠提取一隻股票16年（100/6=16.66667）左右的股票分鍾數據。相當於資料庫的搭建過程還是相當艱難的，每天耗盡數據量只能下載好一隻股票的數據。（白嫖是這樣的啦，如果有條件可以聯系聚寬客服，購買正式賬號）

我們這里假設我們的資料庫記錄2015年至今的股票分鍾數據。（當然我自己的資料庫記錄的是2005年1月1日的全A股分鍾數據）這里，我們以貴州茅台（股票代碼 600519.XSHG）為例，演示數據的提取與保存。先看看數據如何從介面提取出來（這里需要用到各位申請的聚寬賬號）：

來看看代碼運行的結果。

數據提取後，自然需要把數據保存起來。pandas.DataFrame有很多方便的方法可以將數據保存下來。為做對比，這里將數據保存為csv格式和ftr格式。

相對應的，我們可以用這樣的代碼將保存好的數據讀取進來。雖然pandas有read_feather函數，可以直接將ftr文件讀取進來，但這個速度比直接調用pyarrow的更慢一些。考慮到代碼性能，這里直接從pyarrow調用read_feather函數。

雖然兩種格式都能將數據完整地保存下來，但讀取速度上，ftr文件占據著絕對的優勢。因此，我們考慮到資料庫的性能以及資料庫所佔空間，我們選擇使用ftr格式儲存數據。feather正如他的名稱，像羽毛一樣輕，它所佔的空間會比csv更小。這是一種不佔空間，讀取速度又快的文件格式，太香了！

在前文中我提到了行情數據的提取、保存方法，並強調了一定要提取不復權的數據。這是為了與復權因子結合，還原各種形式的復權數據。至於復權的詳細定義，請參看 網路。

隨便打開一個股票看盤軟體，大致會有3種復權方式，即前復權、不復權、後復權。按照我自己的想法，可以這么理解：

在這樣的情況下，如果記錄價格數據，記錄前復權的數據是最沒有意義的，因為隔一段時間，歷史的價格就全變了。如果只做收益率相關研究的話，記錄後復權數據是可以的。然而，我們這里要搭建資料庫，所以採取「記錄不復權數據」加上「復權因子」還原的方法。

我們著手提取復權因子。在提取之前，不妨再理順一下思路：

思路理順了，我們來看看後復權因子的提取方法：

有了復權因子，如何計算復權價格？請接著看第3節——數據介面編寫。

提取了行情數據和復權因子數據，應當找個地方把它們存放起來。我分了兩個文件夾來保存我的數據。

在你搜集了足夠多隻股票的分鍾數據後，就能夠來到這一步，編寫一個數據介面方便調用數據。

數據介面的編寫重難點在於股票價格復權的計算。這里同樣以貴州茅台（股票代碼 600519.XSHG）為例來演示如何進行復權的計算。復權的核心在於下面這個公式：

[公式]

先來看看我們如何提取貴州茅台在一段時間（這里為2015-01-01至2021-09-08）內的後復權分鍾數據。（這里千萬不能將交易量和交易額一起拿去復權了。只有價格數據需要復權。（我不太確定交易量要不要，要的話我就改一改嘿嘿））

看看代碼運行的效果。

那麼，等比前復權該如何實現呢？其實很簡單，只需要在框定了復權因子的時間後，讓復權因子全序列除以最後一個復權因子，即得到前復權因子。將這個前復權因子乘上不復權的價格，即可得到等比前復權的價格數據。

以下是數據介面的全部代碼，裡面有挺多細節（但挺簡單的），我就不再贅述了。

要更新資料庫的數據，則是將資料庫中的所有數據文件逐個讀取進來，取最後一天作為start_date，然後取今天作為end_date。將新數據合並到原有的DataFrame中並保存就完成了數據的更新。數據更新比較耗時，也需要一定的數據量。不過，不論如何，我們來看看數據更新的代碼。

在編寫完這些代碼後，我把這些代碼整合成了一個python文件【high_freq_db.py】放在了site-package中，方便以後數據的調用和更新。

親愛的讀者，感謝你讀到這里。本文講述了我搭建我的股票高頻資料庫的方法。畢竟我的專業是金融而非計算機，難免會有不足的地方，懇請大家在評論區指出。（華工封校了，我也快瘋了，所以一天寫了兩篇東西。。。。）

另外，這個資料庫完全搭建起來之後會非常大（行情數據佔80GB左右，包含指數和個股ftr文件），維護起來也比較費時費力，就不對外公布了（我也不知道怎麼公布【手動捂臉】）。如確有需要，可以和我私信。

再次感謝大家的閱讀！

——————————————————

2022年5月27日更新：

有不少小夥伴想要這個數據，目前我已經整理好上傳至網路網盤啦。數據和完整代碼私聊獲取。

獲取數據請只用於學習，勿直接用於投資決策！

Ⅵ 如何利用一些 finance 資料庫 api 批量獲取股票信息

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>
參數
s –表示股票名稱，多個股票之間使用英文加號分隔，如」XOM+BBDb.TO+JNJ+MSFT」，羅列了四個公司的股票：XOM,BBDb.TO, JNJ, 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
http://ichart.yahoo.com/table.csv?s=<string>&a=<int>&b=<int>&c=<int>&d=<int>&e=<int>&f=<int>&g=d&ignore=.csv
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。Example: g=w, 表示周期是』周』。d->』日』(day),w->』周』(week)，m->』月』(mouth)，v->』dividendsonly』
一定注意月份參數，其值比真實數據-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。
最近股市甚火，受聘開發一股票網站，股票的數據從哪裡來成了一個大問題，股票軟體一般都是加密處理的，還有一些webservices也是要帳號 的，免費的方法只有一種了，抓別人網站的數據。好在經我研究，發現yahoo提供國內和國外股市每天的交易數據資料，這可謂一大幸事啊。
http://table.finance.yahoo.com/table.csv?s=ibm&d=6&e=22&f=2006&g=d&a=11&b=16&c=1991&ignore=.csv
上面的鏈接可以抓取IBM股票從1991年11月16日起到2006年6月22的數據。把ibm改成sohu，就可以抓到sohu的股票數據了。
http://table.finance.yahoo.com/table.csv?s=sohu&d=6&e=22&f=2008&g=d&a=11&b=16&c=2008&ignore=.csv
上面鏈接可以抓搜狐股票的數據。
那麼中國股市的數據有沒有呢？答案是肯定的，不過要按照下面的參數做些調整，下面提供全球證券交易所的資料。
上證股票是股票代碼後面加上.ss，深證股票是股票代碼後面加上.sz
例如：000001 = 000001.sz
深市數據鏈接：http://table.finance.yahoo.com/table.csv?s=000001.sz
上市數據鏈接：http://table.finance.yahoo.com/table.csv?s=600000.ss
上證綜指代碼：000001.ss，深證成指代碼：399001.SZ，滬深300代碼：000300.ss
下面就是世界股票交易所的網址和縮寫，要查找哪個股票交易所的數據，就按照上面的格式以此類推。
上海交易所=cn.finance.yahoo.com,.SS,Chinese,sl1d1t1c1ohgv
深圳交易所=cn.finance.yahoo.com,.SZ,Chinese,sl1d1t1c1ohgv
美國交易所=finance.yahoo.com,,United States,sl1d1t1c1ohgv
加拿大=ca.finance.yahoo.com,.TO,Toronto,sl1d1t1c1ohgv
紐西蘭=au.finance.yahoo.com,.NZ,sl1d1t1c1ohgv
新加坡=sg.finance.yahoo.com,.SI,Singapore,sl1d1t1c1ohgv
香港=hk.finance.yahoo.com,.HK,Hong Kong,sl1d1t1c1ohgv
台灣=tw.finance.yahoo.com,.TW,Taiwan,sl1d1t1c1ohgv
印度=in.finance.yahoo.com,.BO,Bombay,sl1d1t1c1ohgv
倫敦=uk.finance.yahoo.com,.L,London,sl1d1t1c1ohgv
澳洲=au.finance.yahoo.com,.AX,Sydney,sl1d1t1c1ohgv
巴西=br.finance.yahoo.com,.SA,Sao Paulo,sl1d1t1c1ohgv
瑞典=se.finance.yahoo.com,.ST,Stockholm,sl1d1t1c1ohgv

Ⅶ 如何下載股票歷史成交數據到Excel或txt

以華中智能股票軟體為例：（以Think pad X13 銳龍版筆記本電腦，Windows 10 操作為例）首先切換到要下載數據的股票K線形態，按「F1」進入「日線某某股票歷史成交」，點擊滑鼠右鍵->數據導出->導出所有數據->在「請選擇導出的類型」中選擇excel或txt
補充資料：
如何獲取所有股票歷史數據：
如果要對股市進行分析，首先就要獲取所有股票的歷史數據，只有通過股票的歷史數據，我們才能分析出股市的規律。
（以Think pad X13 銳龍版筆記本電腦，Windows 10 操作為例）
一、工具/原料
1、EXCEL2007或者以上版本，不能使用WPS
2、電腦1g內存1核處理器及以上配置
3、擁有較強邏輯分析能力以及少量智慧及以上的大腦一顆
方法/步驟：
第一步，獲取股票代碼，復制其中一部分到第一個工作表A4到A127，然後通過程序把每一個代碼寫入到不同的工作表A2位置，並對該工作表以該股票代碼命名。程序如下：
Sub 工作表命名()
For i = 4 To 127
Sheets(i).Range("a2") = "'" & Sheets(1).Range("a" & i)
Next i
For i = 4 To Sheets.Count
Sheets(i).Name = Sheets(i).Range("a2").Value
Next
End Sub
第二步，獲取股票歷史數據。代碼如下：
Private Function GetSource(sURL As String) As String
Dim oXHTTP As Object
Set oXHTTP = CreateObject("MSXML2.XMLHTTP")
oXHTTP.Open "GET"， sURL， False
oXHTTP.Send
GetSource = oXHTTP.responsetext
Set oXHTTP = Nothing
End Function
Sub 歷史數據()
Dim objXML As Object
Dim txtContent As String
Dim i As Integer
Dim strCode As String
Dim gp As String
Dim kaishihang
Dim arr， arr1， arr2， arr3， arr4， arr5， arr6， arr7， arr8， arr9， arr10， arr11
On Error Resume Next
EndRow = Range("a65536").End(xlUp).Row
startRow = 4
If startRow <= EndRow Then
Range(Cells(startRow， 1)， Cells(EndRow， 11)).Value = ""
Else
Exit Sub
End If
Set objXML = CreateObject("Microsoft.XMLHTTP")
gp = [A2]
For h = 1 To 4
For m = 1 To 4
kaishihang = [A65535].End(xlUp).Row
nian = Replace(Str(Year(Now) + 1 - h)， " "， "")
ji = Replace(Str(4 + 1 - m)， " "， "")
With objXML
.Open "GET"， "http://quotes.money.163.com/trade/lsjyj_" + gp + ".html?year=" + nian + "&season=" + ji + ""， False
.Send
If objXML.Status = 200 Then
txtContent = .responsetext
arr = Split(txtContent， "'>")
For i = 1 To UBound(arr)
arr1 = Split(arr(i)， " Cells(i + kaishihang， 1) = Right(Left(arr1(0)， 10)， 10)
arr2 = Split(arr1(1)， Chr(60))
Cells(i + kaishihang， 2) = Mid(arr2(0)， InStr(arr2(0)， ">") + 1)
arr3 = Split(arr1(2)， Chr(60))
Cells(i + kaishihang， 3) = Mid(arr3(0)， InStr(arr3(0)， ">") + 1)
arr4 = Split(arr1(3)， Chr(60))
Cells(i + kaishihang， 4) = Mid(arr4(0)， InStr(arr4(0)， ">") + 1)
arr5 = Split(arr1(4)， Chr(60))
Cells(i + kaishihang， 5) = Mid(arr5(0)， InStr(arr5(0)， ">") + 1)
arr6 = Split(arr1(5)， Chr(60))
Cells(i + kaishihang， 6) = Mid(arr6(0)， InStr(arr6(0)， ">") + 1)
arr7 = Split(arr1(6)， Chr(60))
Cells(i + kaishihang， 7) = Mid(arr7(0)， InStr(arr7(0)， ">") + 1)
arr8 = Split(arr1(7)， Chr(60))
Cells(i + kaishihang， 8) = Mid(arr8(0)， InStr(arr8(0)， ">") + 1)
arr9 = Split(arr1(8)， Chr(60))
Cells(i + kaishihang， 9) = Mid(arr9(0)， InStr(arr9(0)， ">") + 1)
arr10 = Split(arr1(9)， Chr(60))
Cells(i + kaishihang， 10) = Mid(arr10(0)， InStr(arr10(0)， ">") + 1)
arr11 = Split(arr1(10)， Chr(60))
Cells(i + kaishihang， 11) = Mid(arr11(0)， InStr(arr11(0)， ">") + 1)
Next i
End If
End With
Next m
Next h
Set objXML = Nothing
End Sub
第三步，獲取上證歷史數據，並獲取所有股票的歷史數據。程序如下：
Sub 所有股票歷史數據獲取()
Application.ScreenUpdating = False
Dim s As String， gp As String， nian As String， ji As String， s1 As String
Dim arr， arr1， arr2， arr3， arr4， arr5， arr6， arr7， arr8， arr9
Dim i， h As Long
Dim kaishihang
Dim LastRow As Long， r As Long
On Error Resume Next
EndRow = Sheet2.Range("a65536").End(xlUp).Row
startRow = 4
If startRow <= EndRow Then
Sheet2.Range(Sheet2.Cells(startRow， 1)， Sheet2.Cells(EndRow， 9)).Value = ""
Else
Exit Sub
End If
For h = 1 To 5
For m = 1 To 4
kaishihang = Sheet2.[A65535].End(xlUp).Row
nian = Replace(Str(Year(Now) + 1 - h)， " "， "")
ji = Replace(Str(4 + 1 - m)， " "， "")
s1 = "http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_shu_000001.html?year=" + nian + "&season=" + ji + ""
s = GetSource(s1)
arr = Split(s， "'>")
For i = 1 To UBound(arr)
arr1 = Split(arr(i)， " Sheet2.Cells(i + kaishihang， 1) = Right(Left(arr1(0)， 4)， 4) & "-" & Right(Left(arr1(0)， 6)， 2) & "-" & Right(Left(arr1(0)， 10)， 2)
arr2 = Split(arr1(1)， Chr(60))
Sheet2.Cells(i + kaishihang， 2) = Mid(arr2(0)， InStr(arr2(0)， ">") + 1)
arr3 = Split(arr1(2)， Chr(60))
Sheet2.Cells(i + kaishihang， 3) = Mid(arr3(0)， InStr(arr3(0)， ">") + 1)
arr4 = Split(arr1(3)， Chr(60))
Sheet2.Cells(i + kaishihang， 4) = Mid(arr4(0)， InStr(arr4(0)， ">") + 1)
arr5 = Split(arr1(4)， Chr(60))
Sheet2.Cells(i + kaishihang， 5) = Mid(arr5(0)， InStr(arr5(0)， ">") + 1)
arr6 = Split(arr1(5)， Chr(60))
Sheet2.Cells(i + kaishihang， 6) = Mid(arr6(0)， InStr(arr6(0)， ">") + 1)
arr7 = Split(arr1(6)， Chr(60))
Sheet2.Cells(i + kaishihang， 7) = Mid(arr7(0)， InStr(arr7(0)， ">") + 1)
arr8 = Split(arr1(7)， Chr(60))
Sheet2.Cells(i + kaishihang， 8) = Mid(arr8(0)， InStr(arr8(0)， ">") + 1)
arr9 = Split(arr1(8)， Chr(60))
Sheet2.Cells(i + kaishihang， 9) = Mid(arr9(0)， InStr(arr9(0)， ">") + 1)
Next i
Next m
Next h
Application.ScreenUpdating = True
n = Worksheets.Count
For i = 4 To n
Worksheets(i).Activate
歷史數據
Next
End Sub
第四步，保存工作簿，並對該工作簿命名為1，然後復制該工作簿27份，把所有股票代碼寫入每一個工作簿第一個工作表的A3到A127列。然後根據第一步對工作簿內的工作表命名，並在每一個工作表A2單元格內寫入股票代碼。
第五步，把這些工作簿存放到炒股文件夾下的資料庫文件下。然後在炒股文件夾下新建一個工作簿，命名為「一鍵更新表格」，寫入如下代碼：
Sub 所有股票歷史數據更新()
Dim wb As Workbook
For i = 1 To 27
Set wb = Workbooks.Open(ThisWorkbook.Path & "資料庫" & i & "".xlsb"")
Application.Run ""'"" & wb.Path & """" & i & "".xlsb'!所有股票歷史數據獲取""
wb.Save
wb.Close
Next i
End sub
當啟動這一段代碼以後，程序會自動一個一個的打開對應的工作簿然後獲取裡面所有股票的歷史數據，存放在對應的工作表當中。
第六步，對相應的程序添加按鈕，這樣，我們在啟動對應程序時，只需要點一下對應的按鈕就可以實現了。這樣，我們通過多個工作簿就實現了獲取所有股票歷史數據的方法。而後面，我們只需要通過獲取對應股票每一天的歷史數據，我們就能夠在任意一天很快速的能夠擁有所有股票的歷史數據了。
注意事項
1、在後續需要對這些數據進行分析，裡面會加入很多計算，所以啟動所有歷史數據更新時，我們應該要關閉自動更新。
2、因為歷史數據很大，所以這里只獲取四年的數據，想要獲取更多數據，可以更改程序裡面 「For h = 1 To 5」的那個5即可。
3、歷史數據的獲取需要較長的時間，要提前做好准備。
4、如果你想要弄清楚用EXCEL建立炒股系統的整套方法，請看後續內容。"