A. 【美股量化00篇】Python獲取新浪介面美股實時數據
本文以阿里巴巴（BABA）為例，展示如何通過BABA股票代碼查詢新浪介面獲取美股實時數據。只需在瀏覽器地址欄輸入指定url，即可獲取所需數據。
若需批量獲取多隻股票數據，可創建txt文件，將股票代碼列表存儲其中。新浪財經提供的行情數據類型豐富，具體數據展示請參見截圖。注意，部分新浪財經頁面的數據可能不完整。
需了解，新浪數據宣稱「實時」，相比傳統財經網站15分鍾的數據延遲而言，實則並非完全實時。具體來看，a.新浪數據來源於Nasdaq交易所集團（包括Nasdaq、Nqbx、Nqpx三大交易所數據）以及FINRA/TRF（暗盤數據），這意味著並非所有交易所的成交數據都會在新浪頁面更新，存在秒級乃至分鍾級的數據缺失；b.新浪頁面數據刷新存在大約數秒的延遲。請務必注意。
B. 股票數據爬蟲進階：免費、開源的股票爬蟲Python庫，實測真香
在探索股票數據爬蟲的世界中，選擇合適的Python庫是至關重要的一步。本文將介紹一個強大的免費、開源庫——Easyquotation，它集成了多個股票數據源，包括新浪財經、集思錄、騰訊財經等，幫助投資者獲取實時和歷史數據。
首先，要利用Easyquotation，你需要確保安裝了兩個庫：Requests和Easyquotation。Requests是爬蟲的基礎，用於發送HTTP請求，而Easyquotation則提供了對多個數據源的統一介面。安裝方式靈活，可以通過pip一鍵安裝，或者從GitHub下載源代碼進行安裝。
Easyquotation的核心功能是通過其API靈活地選擇數據源。例如，通過新浪財經獲取實時市場股票數據、從集思錄獲取債息相關的投資品種數據，以及從騰訊財經獲取A股日內行情和港股數據。每個數據源都支持特定的API方法，如獲取實時數據、歷史數據等，使得數據獲取和分析變得高效便捷。
本文通過示例詳細展示了如何使用Easyquotation進行數據爬取。以新浪財經為例，可以輕松獲取全市場股票實時數據，包括交易所上市ETF的實時Ticker數據、個股實時Ticker數據，以及交易所指數的實時數據。在集思錄的數據爬蟲中，可以獲取分級A、分級B、QDII以及ETF的數據，並轉換為DataFrame格式方便分析。騰訊財經的爬蟲功能尤其強大，不僅提供A股的日內分時數據、港股的日線數據，還支持獲取港股的實時行情數據。
在實際應用中，這些數據可以用於量化交易策略的開發、市場趨勢分析、投資組合優化等。通過Easyquotation，用戶可以更加高效地整合和利用來自不同數據源的股票數據，為投資決策提供有力支持。
C. python獲取股票數據
API使我們能夠從伺服器發出檢索數據的請求。API在許多方面都很有用，但其中之一是能夠為數據科學項目創建唯一的數據集。在本教程中，我們將學習一些用於Last.fm API的高級技術。
在我們的初學者大數據分析Python API教程中，我們使用了一個簡單的API，非常適合教授基礎知識：
a.它具有一些易於理解的終點。
b.因為它不需要身份驗證，所以我們不必擔心如何告訴API我們有權使用它。
c.每個端點響應的數據都很小，並且結構易於理解。
實際上，大多數API都比這更復雜，因此要使用它們，您需要了解一些更高級的概念。具體來說，我們將學習：
a.如何使用API密鑰進行身份驗證。
b.如何使用速率限制和其他技術在API准則內工作。
c.如何使用分頁處理較大的響應。
本教程假定您了解使用大數據分析Python使用API的基礎知識。如果您不這樣做，我們建議您開始我們的初學者API教程。我們還假設您具有大數據分析Python和pandas的中級知識。如果您不這樣做，則可以通過我們的大數據分析Python基礎課程免費開始學習。
使用Last.fm API
我們將使用Last.fm API。Last.fm是一項音樂服務，可通過連接到iTunes，Spotify等類似的音樂流應用程序並跟蹤您聽的音樂來建立個人資料。
他們提供對API的免費訪問權，以便音樂服務可以向其發送數據，還可以提供終結點，以匯總Last.fm在各種藝術家，歌曲和流派上擁有的所有數據。我們將使用他們的API建立熱門藝術家的數據集。
遵循API准則
使用API時，請務必遵循其准則。如果你不這樣做，則可能會被禁止使用該API。除此之外，特別是當一家公司免費提供API時，請尊重他們的限制和准則，因為他們沒有提供任何東西。
查看API文檔中的Introction頁面，我們會注意到一些重要的准則：
請在所有請求上使用可識別的User-Agent標頭。這有助於我們進行日誌記錄，並減少被禁止的風險。
向last.fm API發出請求時，可以使用headers標識自己。Last.fm希望我們在標頭中指定一個用戶代理，以便他們知道我們是誰。我們將在稍後提出第一個請求時學習如何執行此操作。
在確定要撥打多少次電話時，請使用常識。例如，如果要製作Web應用程序，請嘗試不要在頁面載入時點擊API。如果您的應用程序每秒持續撥打多個電話，則您的帳戶可能會被暫停。
為了構建我們的數據集，我們將需要向Last.fm API發出數千個請求。盡管他們沒有在文檔中提供具體的限制，但他們確實建議我們不要持續每秒進行多次呼叫。在本教程中，我們將學習一些限制速率的策略，或者確保我們不會過多使用它們的API，以便避免被禁止。
在發出第一個請求之前，我們需要學習如何使用Last.fm API進行身份驗證
使用API密鑰進行身份驗證
大多數API都要求您進行身份驗證，以便他們知道您有權使用它們。身份驗證的最常見形式之一是使用API密鑰，就像使用其API的密碼一樣。如果在發出請求時未提供API密鑰，則會出現錯誤。
使用API密鑰的過程如下：
a.您使用API的提供者創建一個帳戶。
b.您需要一個API密鑰，該密鑰通常是一個長字元串，例如。
c.您可以將API密鑰記錄在安全的地方，例如密碼保存器。如果有人獲得了您的API密鑰，那麼他們可以使用偽裝成您的API。
d.每次發出請求時，您都提供API密鑰以進行身份驗證。
要獲取Last.fm的API密鑰，請先創建一個帳戶。創建帳戶後，應轉到以下表格：
請在安全的地方記下這些內容-本教程無需使用共享密鑰，但最好記下它，以防萬一您想做一些需要您作為特定用戶進行身份驗證的事情。
發出我們的第一個API請求
為了創建熱門藝術家的數據集，我們將使用chart.getTopArtists端點。
查看Last.fm API文檔，我們可以觀察到以下幾點：
a.看起來只有一個真實的端點，並且實際上每個「端點」都是使用method參數指定的。
b.文檔說此服務不需要身份驗證。盡管起初看起來似乎有些混亂，但它告訴我們的是，我們不需要身份驗證為特定的Last.fm用戶。如果您在此之上看，您會發現我們確實需要提供我們的API密鑰。
c.API可以返回多種格式的結果-我們將指定JSON，以便我們可以利用我們在大數據分析Python中使用API的已知知識
在開始之前，請記住，當我們發出請求時，我們需要提供一個用戶代理標頭來標識自己。使用大數據分析Python請求庫，我們使用headers參數和標頭字典來指定標頭，如下所示：
接下來，我們將導入請求庫，為標頭和參數創建字典，然後發出第一個請求!
正如我們在初學者大數據分析Python API教程中所了解的那樣，大多數API都以JSON格式返回數據，並且我們可以使用大數據分析Python json模塊以更易於理解的格式列印JSON數據。
讓我們重新使用jprint()在該教程中創建的函數，並列印來自API的響應：
D. 【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。
E. 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。
F. 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。