① 【手把手教你】Python獲取股票數據和可視化
數據獲取是金融量化分析的核心環節，沒有可靠數據，量化分析便無從談起。在數據獲取渠道日益多元化的背景下，Python以其強大的數據處理能力和豐富的開源庫，成為了金融量化領域不可或缺的工具。本文將圍繞Python獲取股票數據和可視化展開，旨在為金融量化入門者提供實用指南。
首先，數據獲取渠道的多樣性為金融量化分析提供了豐富的資源。雖然網路爬蟲技術在數據獲取方面具有不可忽視的作用，但本文更側重於介紹Python的開源數據包，如tushare、baostock、pandas_datareader和yahool等財經數據API。這些工具不僅簡化了數據獲取流程，還有效節省了學習成本和時間。
在實際應用中，tushare是一個功能強大的開源庫，廣泛應用於獲取財經和股票交易數據。最新版本的tushare pro提供了更加穩定和高質量的數據服務，涵蓋了滬深股票行情、財務數據、宏觀經濟等豐富信息。用戶可通過注冊獲取token進行免費使用。藉助tushare，用戶能夠輕松獲取個股行情、指數數據等多種類型的數據，極大地簡化了數據獲取流程。
baostock同樣是一個免費、開源的證券數據平台，提供了大量准確、完整的證券歷史行情數據和上市公司財務數據。通過Python API，用戶可以方便地獲取所需數據，並以pandas DataFrame格式進行處理，便於後續的數據分析與可視化操作。
對於雅虎財經API，雖然其原始版本在2018年後不再維護，但仍有大神推出了修復版本，使得用戶仍能藉助Python獲取財務數據。用戶只需通過pip安裝該修復版即可。
本文的目的是為了引導讀者了解如何利用Python獲取股票數據，並進行初步的可視化處理。通過掌握這些工具，金融量化初學者能夠快速上手，為後續的深入學習打下堅實的基礎。同時，本文也強調了數據獲取渠道的多樣性，鼓勵探索更多資源，以滿足個性化需求。
② 使用Python輕松獲取股票&基金數據
隨著股市繁榮，許多人通過股票和基金投資獲利，但也有人因非專業而遭遇虧損。在投資中，價值投資被推崇，它強調買的是公司的本質，數據背後的邏輯是投資決策的關鍵。Python作為金融分析的強大工具，如Pandas庫，為獲取和分析數據提供了便利。
針對股票和基金數據的獲取，有多種Python介面可供選擇，如Tushare、AKshare、Baostock和wind等。以AKShare為例，它是一個開源的金融數據介面庫，專門用於獲取股票、基金、期貨等金融產品的原始數據，支持數據採集、清洗和下載，適合金融數據科學家和愛好者使用。它的數據源於可信源，便於進一步分析。
要使用AKShare，首先通過pip快速安裝，然後在Jupyter Notebook或Lab環境中導入庫並調用介面獲取數據。例如，獲取A股公司列表、實時行情或歷史行情數據，以及公募開放式基金數據，都需要通過相應的函數操作，但要注意數據的准確性，尤其是來源的限制和頻率問題。
盡管AKShare提供了豐富的介面，但Tushare和Baostock的數據更規范，但可能在數據維度上略顯不足。投資者應根據需求選擇適合的金融數據介面，如AKShare、Tushare或Baostock，以獲取最能滿足分析需求的數據。
③ python爬取股票數據——基礎篇
在探索Python爬取股票數據的基礎之旅中，你需要首先配置好開發環境。首先，確保你擁有一台電腦，並安裝PyCharm社區版，可以從jetbrains.com/pycharm/download/獲取。同時，安裝Anaconda的最新版本，如果遇到網路問題，可能需要科學上網工具。訪問地址為anaconda.com。
安裝完成後，以Anaconda Prompt方式啟動，並創建一個名為"gold"的Conda虛擬環境，指定Python版本為3.10。在命令行中輸入相關指令並確認。
接著，激活虛擬環境並下載baostock和akshare的Python介面。在PyCharm中，可能會遇到錯誤，只需點擊確定並設置項目解釋器。從baostock和akshare官網獲取API文檔，開始編寫代碼以獲取股票數據。
以baostock為例，復制示例代碼並運行，你可以按需調整參數獲取不同股票的分鍾線數據。注意，baostock的數據採用漲跌幅復權法，與股票交易軟體的計算結果可能不一致。akshare介面則提供了後復權數據，適合希望與交易軟體一致的用戶。
爬取的數據通常保存為.csv格式，便於進一步分析。至於復權價格的計算方法，將在後續內容中深入講解。下期我們將探討如何利用akshare介面循環爬取全市場股票數據。
如果你想了解更多關於股票投資的內容，可以關注我的個人微博@朱曉光指數投資，查看我分享的其他文章，如"新項目開啟——打造專屬於你的量化交易系統"、"聊聊凱利公式：量化投資中的倉位管理"等。
在學習股票數據爬取的過程中，持續關注，我們下期再見！
④ Python 股票數據採集並做數據可視化(爬蟲 + 數據分析)
嗨嘍！大家好，這里是魔王！
課題：Python 股票數據採集並做數據可視化(爬蟲 + 數據分析)
我國股票投資者數量為15975.24萬戶, 股民熱衷於炒股，面對龐大的數據量，數據收集與分析變得至關重要。
面對繁多的股票數據，找尋與整理過程復雜且耗時，本文將帶大家學習如何利用Python進行股票數據的自動化採集與可視化分析。
開發環境 & 第三方模塊：為了實現爬蟲案例，我們將使用Python編程語言結合第三方庫如requests、BeautifulSoup與pandas進行數據抓取與處理。
本次目標：本文的目標是提供一個簡單實用的案例，展示如何從xueqiu.com網站爬取實時股票行情數據，並進行數據可視化，以直觀呈現股票市場動態。
導入模塊代碼：首先，我們需要導入必要的Python庫，如requests用於發起網路請求，BeautifulSoup用於解析HTML內容，以及pandas用於數據處理與分析。
炒股總結圖數據可視化：在數據採集完成後，通過數據可視化技術，我們可以將收集到的股票數據以圖表形式呈現，如折線圖、餅圖等，幫助投資者快速了解股票市場走勢與投資趨勢。
總結：本文介紹了Python在股票數據採集與可視化分析中的應用，旨在為股票投資者提供高效的數據處理方法，簡化繁瑣的數據分析流程。希望讀者能夠通過本文的學習，掌握Python爬蟲與數據可視化技巧，為投資決策提供有力支持。
⑤ Python 實現股票數據的實時抓取
編寫Python腳本實時抓取股票數據，滿足個人對實時漲跌信息的需求，無需依賴現有股票軟體。
首先，獲取滬深兩市所有上市股票數據。利用Scrapy框架，實現數據爬取並保存至TTJJ.json文件，工程清單包括新建Scrapy工程、設置user-agent文件以防止被伺服器封鎖。
爬蟲核心代碼在TTJJr中，整合找到的UserAgentMiddle代碼，改進登陸方式。同時，items模塊定義數據保存格式，pipeline實現數據處理，保存至json文件，配置細節見settings.py。
獲取實時交易數據，通過訪問新浪股票介面hq.sinajs.cn/list=（輸入股票代碼）獲取更新信息，僅在開盤至收盤期間有效，其他時間顯示為前一日收盤價。簡化邏輯，篩選出漲幅最高的10隻股票，代碼如下。
運行結果展示獲取的數據，包含股票代碼與當前漲幅，顯示每行均為漲幅最高的10隻股票。使用結果如圖所示，反映了實時抓取的股票實時數據信息。
通過以上步驟，實現Python腳本自動抓取股票實時數據，滿足個人需求，記錄了一段利用編程技術獲取實時股市信息的經歷。
⑥ 使用 Python 獲取股票歷史資金流向數據（大單、超大單、主力流入等）
市場主導力量在股市中尤為重要，理解主力交易數據與股價變動之間的關系對於投資者至關重要。為了深入研究這一領域，本文將展示如何利用Python技術，通過爬蟲手段獲取A股市場的歷史資金流向數據（包括大單、小單、超大單、主力流入等信息）。這些數據將被保存為表格文件，為後續的分析提供便利。
在開始之前，請確保您的計算機已安裝Python 3環境。若尚未安裝，可參考相應教程進行安裝。此外，您需要安裝兩個庫：pandas和requests。通過命令行（或終端工具）執行如下代碼以安裝：
輸入命令並按Enter鍵執行，直至出現「successfully」提示。
以下代碼展示了獲取單只股票（股票代碼：600519）的歷史大單交易數據，並將其保存為CSV文件（文件名與股票代碼相同）：
執行示例代碼後，輸出相關文字信息，生成的文件名在代碼執行目錄中，並展示文件截圖。
接下來的示例代碼演示了如何同時獲取兩只股票（代碼分別為600519和300750）的歷史大單交易數據，同樣以各自股票代碼命名CSV文件，並在代碼運行目錄生成文件。
總結，本文闡述了使用Python獲取單只及多隻股票的歷史資金流向數據，並保存為CSV文件的方法。感謝您閱讀本文，如果您對更多金融數據獲取感興趣，請關注我的金融數據獲取專欄，以獲取更多相關技巧。