爬取股票數據可視化分析

① 如何用python 爬蟲抓取金融數據

獲取數據是數據分析中必不可少的一部分，而網路爬蟲是是獲取數據的一個重要渠道之一。鑒於此，我拾起了Python這把利器，開啟了網路爬蟲之路。

本篇使用的版本為python3.5，意在抓取證券之星上當天所有A股數據。程序主要分為三個部分：網頁源碼的獲取、所需內容的提取、所得結果的整理。

一、網頁源碼的獲取

很多人喜歡用python爬蟲的原因之一就是它容易上手。只需以下幾行代碼既可抓取大部分網頁的源碼。

為了減少干擾，我先用正則表達式從整個頁面源碼中匹配出以上的主體部分，然後從主體部分中匹配出每隻股票的信息。代碼如下。

pattern=re.compile('<tbody[sS]*</tbody>')
body=re.findall(pattern,str(content)) #匹配<tbody和</tbody>之間的所有代碼pattern=re.compile('>(.*?)<')
stock_page=re.findall(pattern,body[0]) #匹配>和<之間的所有信息

其中compile方法為編譯匹配模式，findall方法用此匹配模式去匹配出所需信息，並以列表的方式返回。正則表達式的語法還挺多的，下面我只羅列所用到符號的含義。

語法 說明

. 匹配任意除換行符「 」外的字元

* 匹配前一個字元0次或無限次

？ 匹配前一個字元0次或一次

s 空白字元：[<空格> fv]

S 非空白字元：[^s]

[...] 字元集，對應的位置可以是字元集中任意字元

(...) 被括起來的表達式將作為分組，裡面一般為我們所需提取的內容

正則表達式的語法挺多的，也許有大牛隻要一句正則表達式就可提取我想提取的內容。在提取股票主體部分代碼時發現有人用xpath表達式提取顯得更簡潔一些，看來頁面解析也有很長的一段路要走。

三、所得結果的整理

通過非貪婪模式(.*?)匹配>和<之間的所有數據，會匹配出一些空白字元出來，所以我們採用如下代碼把空白字元移除。

stock_last=stock_total[:] #stock_total：匹配出的股票數據for data in stock_total: #stock_last：整理後的股票數據
if data=='':
stock_last.remove('')

最後，我們可以列印幾列數據看下效果，代碼如下

print('代碼',' ','簡稱',' ',' ','最新價',' ','漲跌幅',' ','漲跌額',' ','5分鍾漲幅')for i in range(0,len(stock_last),13): #網頁總共有13列數據
print(stock_last[i],' ',stock_last[i+1],' ',' ',stock_last[i+2],' ',' ',stock_last[i+3],' ',' ',stock_last[i+4],' ',' ',stock_last[i+5])

② 用excel vba 抓取網頁中 股票的財務數據 然後做分析 做好了可以加分哈

網抓已經OK。

原網頁源代碼寫的不太規范，幾處語法寫錯的地方解析時要特殊處理，花了點時間。

③ python用什麼方法或者庫可以拿到全部股票代碼

首先你需要知道哪個網站上有所有股票代碼，然後分析這個網站股票代碼的存放方式，再利用python寫一個爬蟲去爬取所有的股票代碼

④ 數據可視化是什麼啊怎麼做

何為數據可視化?
這里主要是指工作場景中的數據可視化(海報類、信息圖不在范圍內)。
數據可視化就是承接數據分析之後的數據展示，包括圖表設計、動效組合，形成二維圖表，三維視圖、聯動鑽取，搭配成大屏……
數據可視化的功能主要體現在兩個方面：一是數據展示;二是業務分析。數據展示很好理解，就是將已知的數據或數據分析結果通過可視化圖表的方式進行展示，形成報表、看板、dashboard、甚至配合現在流行的大屏展示技術，數據展示的方式也越來越為人所接受和歡迎。業務分析就是在看到圖表、dashboard、大屏之後，將所分析的度量和數據有效地轉化為有商業價值的見解，使其能夠為基於事實所做的決策提供支持。
數據可視化的工具
對於數據可視化，有諸多工具，如：
1、圖表類插件：ECharts、Highcharts、D3js等功能都十分強大。
2、數據報表類：Excel、金蝶、FineReport等，對於日常的報表製作，易學實用。
3、可視化BI類：比如cognos、tableau等，更直接地針對業務分析。
以上，前兩者是純粹的可視化圖標，後兩者涵蓋從數據採集、分析、管理、挖掘、可視化在內的一系列復雜數據處理。
如何實現可靠的數據可視化?
數據可視化最終還要回歸到「閱讀者」，通過傳遞有指向性的數據，找出問題所在，制定正確決策。所以數據的價值不在於被看到，而在於看到之後所引起的思考和行動。
這里，企業內數據還不同於普通的應用數據，它們大多不是通過演算法程序直接產生價值應用於用戶，而是通過合理的展示和分析，再經應用者或管理者思考和判斷，最後採取行動，從而發揮價值。
1、誰是可視化的受益者
無論你在做一份傳統的報表，匯報的PPT還是其他，首先需要搞清楚這是給誰看的，他需要了解哪些事項，關注那些指標，在決策過程中會如何利用你展示的信息和數據，一句話概括就是搞清楚數據分析工作的目標，這一張報表是用來做什麼的。後續的數據分析工作和分析報告里所要呈現的全部內容，之後都是要緊緊圍繞著這個目標主題而服務的。
2、梳理指標體系
數據可視化是要講繁雜的各條數據，梳理成指標，圍繞每個業務財務、銷售、供應鏈、生產等形成指標體系，最後通過可視化的方式展現，比如回款率、收益效率….
可以說，數據分析工作是否成功，大體就在指標的梳理。這個工作需要數據中心的人員或者BI組的人員深入業務一線去調研需求，拉來數據，建好數倉….
【指標體系分享】
如何針對業務場景做數據分析-零售業管理指標
數據化管理的指標體系大全(一)，店鋪與銷售
數據化管理的指標體系大全(二)，商品、電商、戰略決策
分析生產和庫存，靠這一套指標就夠了!
將數據可視化與業務方案結合起來

⑤ Python 如何爬股票數據

現在都不用爬數據拉，很多量化平台能提供數據介面的服務。像比如基礎金融數據，包括滬深A股行情數據，上市公司財務數據，場內基金數據，指數數據，期貨數據以及宏觀經濟數據；或者Alpha特色因子，技術分析指標因子，股票tick數據以及網路因子數據這些數據都可以在JQData這種數據服務中找到的。
有的供應商還能提供level2的行情數據，不過這種比較貴，幾萬塊一年吧

⑥ 如何用python獲取股票數據

在Python的QSTK中，是通過s_datapath變數，定義相應股票數據所在的文件夾。一般可以通過QSDATA這個環境變數來設置對應的數據文件夾。具體的股票數據來源，例如滬深、港股等市場，你可以使用免費的WDZ程序輸出相應日線、5分鍾數據到s_datapath變數所指定的文件夾中。然後可使用Python的QSTK中，qstkutil.DataAccess進行數據訪問。

⑦ 如何在r語言中抓取股票數據並分析論文

用quantomd包
然後getsymbols函數

分析論文 要看你研究方向
如果是看影響因素 一般回歸就行
如果看股票波動和預測 可能需要時間序列

⑧ Python課程內容都學習什麼啊

賀聖軍Python輕松入門到項目實戰（經典完整版）（超清視頻）網路網盤

鏈接: https://pan..com/s/1C9k1o65FuQKNe68L3xEx3w

若資源有問題歡迎追問~

⑨ 如何用爬蟲抓取股市數據並生成分析報表

1. 關於數據採集
股票數據是一種標准化的結構數據，是可以通過API介面訪問的（不過一般要通過渠道，開放的API有一定的局限性）。也可以通過爬蟲軟體進行採集，但是爬蟲軟體採集數據不能保證實時性，根據數據量和採集周期，可能要延遲幾十秒到幾分鍾不等。我們總結了一套專業的爬蟲技術解決方案(Ruby + Sidekiq)。能夠很快實現這個採集，也可以後台可視化調度任務。

2. 關於展現
網路股票數據的展現，網頁端直接通過HTML5技術就已經足夠，如果對界面要求高一點，可以採用集成前端框架，如Bootstrap；如果針對移動端開發， 可以使用Ionic框架。

3. 關於觸發事件
如果是採用Ruby on Rails的開發框架的話，倒是很方便了，有如sidekiq, whenever這樣子的Gem直接實現任務管理和事件觸發。

⑩ 爬蟲股票數據違法嗎

摘要 另外，還有下列三種情況，爬蟲有可能違法，嚴重的甚至構成犯罪：