⑴ resset資料庫里股票日收益率與日資本收益率的區別是什麼
我下個平安銀行，發現兩個數據是一樣的，日收益率=收益率/股本 日資本收益率=收益/總資本
某些時候股本應該是等於總資本的
⑵ 在哪裡可以找到股票歷史數據形成的資料庫
在股票行情軟體中，通過K線圖可以查看歷史數據，步驟如下：
1. 打開股票行情軟體；
2. 輸入要查看的股票代碼，並按【ENTER】鍵；
3. 進入股票分時走勢圖，點擊F5即可查看日K線圖；
4. 在日K線圖上，通過按上下方向鍵調整時間，向下鍵可以顯示上市以來的所有日K線，向上鍵則顯示最近的日K線，同時按向上鍵還會放大日K線，使數據更清晰可見；
5. 將滑鼠移到每一根日K線上，可以查看當日的K線詳情，包括最高價、最低價、成交價、成交量、漲跌幅及換手率等數據；
6. 雙擊K線，還可以查看當日的股票走勢圖，更加直觀地了解股價變化。
此外，除了軟體自帶的K線圖功能，還可以訪問各大財經網站或專業的數據平台獲取更詳盡的歷史數據。這些平台通常會提供豐富的歷史數據資源，包括但不限於股票的價格走勢、交易量、財務指標等，幫助投資者進行深入的分析和研究。
對於投資者而言，掌握這些工具和資源至關重要。通過分析歷史數據，投資者可以更好地理解市場趨勢，做出更加明智的投資決策。無論是個人投資者還是機構投資者，都可以從歷史數據中找到寶貴的信息，為自己的投資策略提供支持。
因此，無論是通過軟體自帶功能還是訪問專業平台，獲取股票歷史數據都是十分必要的。這些數據不僅有助於投資者了解市場的過去，還能為預測未來的市場走勢提供重要的參考依據。
⑶ 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。
⑷ 萬德資料庫裡面有股票最高價數據嗎
萬德資料庫裡面有股票最高價數據具體查看步驟如下：
1、打開萬德app點擊首頁。
2、在首頁中點擊當日股票值。
3、右上方有個篩選，點擊從高到低排序。
4、第一個顯示的就是股票最高價。
5、點擊查看詳情就能獲取數據。
⑸ 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.
⑹ 可以獲得國內股票和期貨tick級別歷史數據的資料庫有哪些
可以通過交易所的授權數據提供商獲得國內股票和期貨tick級別歷史數據。
很多人喜歡做短線，覺得短線刺激，長線持股待漲這種等待實在沒有辦法承受，但是倘若大家不會做短線，很大概率會虧得更快。今天就把我獨有的做T的秘籍分享給大家。
在開始以前，大家可以看一下我為大家准備的一點驚喜，機構精選的牛股大盤點--速領！今日機構牛股名單新鮮出爐！
一、股票做T是什麼意思
如果今天買入一隻股票，但是又想賣出，那麼只能隔天在操作，這就是A股的交易市場模式T＋1。
而股票做T，股票進行T＋0的交易操作就是指把當天買進的股票當天再賣出去，投資人通過可以交易股票的當天的漲跌做差價，當股票處於大幅下跌時，立刻買入，等漲到一定的高度就馬上轉賣，錢就是這樣掙到的。
列舉一下，1000股的xx股票在昨天我本來就持有著，市價10元/股。在今早是發現該股已經跌到了9.5元/股，立馬又跟進了1000股。到了下午，這支股票的價格就突然上漲到沒有想到的價格--10.5元/股，我就立刻以這個價格售出去1000股，從而賺取（10.5－9.5）×1000＝1000元的差價，這就是做T的過程。
但是，不是每種股票做T都合適！正常來說，日內振幅空間較大的股票，這類是比較適合做T的，比如，每日存在5%的振幅空間。對某隻股票了解不夠，沒有把握的，不妨就點開這里看看吧，有專業的人員去為你診斷T股票，從而選擇出最適合你的！【免費】測一測你的股票到底好不好？
二、股票做T怎麼操作
那股票做T到底怎麼操作？一般有兩種方式：正T和倒T。
正T即先買後賣，這股票一直在投資者手裡面持有著，投資者在開盤當天股票下跌到低點時買入1000股，股票當天沖到最高點的時候，將這1000股票托盤而出，這樣總持股數保持不變，T＋0這樣的效果也就能夠體現到了，又能夠享有中間賺取的差價。
而倒T即先賣後買。投資者預計到股票將大幅下跌的徵兆，所以就在高位點先賣出持有的一部分股票，等股價回落後再買進，總量仍舊有辦法保持不變，但能獲取收益。
比方投資者，他佔有該股2000股，每一股的價格在當天早上是10元，覺得該股的市價馬上就會做出調整，，於是賣出手中的1500股，在股票下降到9.5元/股時，他們就能從這只股票中獲得比較豐厚的利益，再買入1500股，這就賺取了（10-9.5）×1500＝750元的差價。
這時就有人問了，可以買入的低點是什麼時候，可以賣出的高點又是什麼時候要怎樣知道呢？
其實只要擁有一款買賣點捕捉神器，就可以判斷股票的趨勢，就能輕松幫你抓住每一個重要時機，如果想領取的話請點開鏈接：【智能AI助攻】一鍵獲取買賣機會
應答時間：2021-09-23，最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准，請點擊查看
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⑻ 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！
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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！