『壹』 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！
『貳』 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。
『叄』 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。
『肆』 【Fintech熱身】1.以A股滬深300為例，利用Python獲取數據並畫股票K線圖與相關性圖
在金融技術的探索中，Python成為分析與解決金融問題的重要工具。以滬深300為例，我們將演示如何使用Python獲取數據，並繪制股票K線圖與相關性圖，以直觀地理解股票市場動態。
首先，通過代碼實現數據可視化，獲取股票時間序列數據，轉化成K線圖，直觀呈現股票的價格波動。進一步地，我們以滬深300指數為例，進行爬蟲操作獲取歷史成分股信息，確保數據的全面性和准確性。
分析滬深300指數分散性時，我們採用皮爾遜相關系數，避免使用百分比變化，確保分析的准確性。通過數據可視化，我們能更直觀地理解指數各成分股間的相關性。
在Python編程實踐中，我們利用matplotlib進行時間序列數據可視化，實現對數據的深度分析。同時，通過pandas進行滾動計算，定製適合的移動平均天數，以獲取更精細的市場動態。
最後，整個分析過程不僅限於滬深300指數，而是探索Python在金融量化分析、機器學習、辦公自動化等領域的應用，為金融從業者提供全棧解決方案。
『伍』 【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基礎，獲取可靠、真實的數據對於分析至關重要。隨著信息技術的發展，數據獲取渠道日益豐富，Python網路爬蟲在這一領域越來越受歡迎。然而，專業技能的局限性要求我們利用現有的開源庫來簡化數據獲取過程。本文將通過實例演示如何使用tushare、baostock、pandas_datareader和yahool等財經數據API獲取股票數據並進行可視化。在介紹API使用前，我們先了解獲取數據的來源與驅動因素。圖1顯示了股票漲跌的驅動因素，圖2列舉了公司基本面信息的來源，圖3展示了知名股票論壇，這些非結構化數據為後續分析提供了豐富資源。本文旨在為Python金融量化入門學習者提供引導，希望能激發更多學習興趣。
圖1 股票漲跌驅動因素
圖2 公司基本面信息源
圖3 知名股票論壇
首先介紹tushare庫。新版本tushare pro提供了更穩定、高質量的數據，包括滬深股票行情、財務數據、市場參考等，以及國內外股指、基金、期貨、期權、宏觀經濟、行業經濟等財經數據，為量化愛好者節省了時間。新版本需注冊獲取token才能免費使用，注冊網址在文檔中。安裝tushare庫，命令為`pip install tushare`或更新至最新版本，命令為`pip install tushare --upgrade`。以股票行情數據為例，展示如何獲取數據。
獲取個股行情數據，可使用`pro.stock_basic()`函數，參數包括`is_hs`（是否滬深港通標的），`list_status`（上市狀態），`exchange`（交易所）。獲取日行情、周行情、月行情分別使用`pro.daily(ts_code= 或 trade_date=)`。
接著是baostock庫。baostock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，滿足量化交易、數量金融、計量經濟領域的需求。獲取數據使用Python API，返回格式為pandas DataFrame，便於使用pandas、NumPy、Matplotlib等進行數據分析和可視化。訪問鏈接：baostock.com/baostock/i...
最後是雅虎財經API。雖然原版本不再維護，但有開發者推出了修復版本，使用命令`pip install fix_yahoo_finance`即可安裝。
總結，Python在金融量化領域的應用涉及多個方面，包括金融數據分析與挖掘、金融建模與量化投資等。本文通過具體實例展示了如何利用tushare、baostock、pandas_datareader和yahool等API獲取股票數據並進行可視化，旨在為初學者提供入門指導，促進更深入的學習與探索。
『陸』 程序化交易思路（二）-- 獲取股票數據
大家好，我是股票投資領域的學習者，漢口葉榮添。我將分享如何使用Python獲取A股的實時數據和歷史數據。這些信息將持續更新，如果API有變動，我會及時更新。所有提供的服務都是免費的，無需顧慮費用問題，只需輕輕鬆鬆利用。有了數據，我們才能進行深入分析，下面就開始具體步驟吧。
首先，安裝Python環境。推薦使用PyCharm，社區版即可滿足需求，可以從Download PyCharm官網下載：Python IDE for Professional Developers，選擇Community版本。
接著，在PyCharm上配置環境，有一篇教程可供參考，按照步驟操作，相信你會順利安裝。選擇anaconda的原因是它高效且安全，特別是對於數據分析，如numpy和pandas等常用包的安裝更為便捷，它能自動處理依賴問題。anaconda還提供虛擬環境，避免與其他軟體沖突，方便管理。強烈建議使用anaconda，即使為了方便，也不要直接在電腦上安裝Python。
當配置完成後，你將看到類似的畫面。接下來，通過金數源API獲取當天股票數據，API地址為 api.jinshuyuan.net/get_...。獲取當天數據的代碼示例將數據保存在變數df中，df是一個數據框，方便導入Excel或資料庫，比如MySQL。
金數源API僅提供當天數據，所以每天收盤後運行此程序獲取數據並保存。而通達信軟體可以下載歷史數據，安裝目錄通常在C:softwares dx下，上海和深圳交易所的數據分別在各自的lday文件夾內。
獲取到數據後，可以將其保存在本地文件，如創建Excel文件sz000001_history.xlsx，或者通過pymysql庫連接MySQL資料庫，創建專門的表結構存儲數據，例如，為每隻股票創建獨立的表，如sh600000表。這樣，分析時可以更加方便。
『柒』 Python解析股市數據（五）解析單個交易日的所有股票行情
解析單個交易日所有股票行情的步驟始於文件查找與定位。文件位於stock\\zhengli\\文件夾下，其中每一列揭示著股票的關鍵信息。
從左至右，列數依次對應股票代碼、名稱、漲幅、振幅、昨日收盤價、開盤價、收盤價、最高價、最低價、均價、成交股數、換手率、成交額、總市值、流通市值、總股本、流通股本、市盈率、市凈率、所屬行業、大資金凈流入、超大資金凈流入、超大資金流入、超大資金流出、大資金凈流入、大資金流入、大資金流出、中等資金凈流入、中等資金流入、中等資金流出、小資金凈流入、小資金流入、小資金流出。
完成數據查找後，我們運用Python腳本進行解析。首先，get_stock_data_by_date()函數返回一個字典與一個列表。字典以股票代碼作為鍵，其值為特定股票的詳細行情數據；列表則整合了交易日中所有股票的具體行情數據。