python獲取股票數據代碼

❶ 如何用python計算某支股票持有90天的收益率

首先你要先獲得這支股票90天的數據，可以存在一個arry中。
然後計算收益率 r = (arry[89]-arry[0])/arry[0]，如果要計算任意連續90天的話只要循環就可以了。
許多人更喜歡去做短線，因為短線刺激，無法承受長線持股待漲的煎熬，可是假如不會做短線，則可能會導致虧得更快。做T的秘籍大家一定很想知道，今天就給大家講講。
我准備了好處給大家，機構精選的牛股大盤點！希望大家不要錯過--速領！今日機構牛股名單新鮮出爐！
一、股票做T是什麼意思
現在市場上，A股的交易市場模式是T＋1，意思就是今天買的股票，只有明天才能賣出。
而股票做T，當天買入的股票在當天賣出，這就是股票進行T＋0的交易操作，投資人在可交易的一天通過股票的漲幅和跌停有了股票差價，在股票大幅下跌時趕緊買入，漲得差不多之後再將買入的部分賣出，就是用這種方法賺錢的。
假如說，在昨天我手裡還有1000股的xx股票，市價10元/股。今天一大早發現該股居然跌到了9.5元/股，然後趁機買入了1000股。結果到了下午時，這只股票的價格就突然間大幅上漲到一股10.5元，我就急忙地以10.5/股的價格售出1000股，然後獲取（10.5－9.5）×1000＝1000元的差價，這就是做T。
但是，不是每種股票做T都合適！正常來說，那些日內振幅空間較大的股票，它們是適合去做T的，比如說，每日能有5%的振幅空間。想知道某隻股票適不適合的，點開這里去看一下吧，專業的人員會為你估計挑選出最適合你的T股票！【免費】測一測你的股票到底好不好？

二、股票做T怎麼操作
怎麼才能夠把股票做到T？正常情況下分為兩種方式，分別為正T和倒T。
正T即先買後賣，投資手裡，手裡面賺有這款股票，在當天股票開盤的時候下跌到了最低點時，投資者買入1000股，等到股票變高的時候在高點，將這1000股徹底賣出，持有的總股票數還是跟以前一樣，T＋0的效果這樣就能夠達到了，又能夠享有中間賺取的差價。
而倒T即先賣後買。投資者通過嚴密計算得出，股票存在下降風險，因此在高位點先賣出手中的一部分股票，接著等股價回落後再去買進，總量仍舊有辦法保持不變，然而，收益是會產生的。
比方投資者，他佔有該股2000股，而10元/股是當天早上的市場價，覺得持有的股票在短時間內就會有所調整，，於是賣出手中的1500股，等股票跌到一股只需要9.5元時，這只股票差不多就已經能讓他們感到滿意了，再買入1500股，這就賺取了（10-9.5）×1500＝750元的差價。
這時有人就問了，那要如何知道買入的時候正好是低點，賣出的時候正好是高點？
其實有一款買賣點捕捉神器，它能夠判斷股票的變化趨勢，絕對能讓你每次都抓住重點，點開鏈接就能立刻領取到了：【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

❷ python 設計一個名為Stock的類來表示一個公司的股票

是的，設計一個名為 Stock的類表示股票，該類包括:
1、一個名為symbol的字元串數據域表示股票代碼:
2、一個名為name的字元串數據域表示股票名稱;
3、一個名為previousPrice的double型數據域，用來存儲股票的前一 日收盤價:
4、一個名為currentPrice的double型數據域，用來存儲股票的當前價格:
5、創建一個給定特定代碼和名稱的股票構造方法:
6、一個名為getChangePercentO方法，返回從前的日價格到當前價格變化的百分比。
實現這個類，編寫個測試程序，創建一個Stock 對象，它的股票代碼是600000，股票名稱是「浦發銀行」，前一日收盤價是 25.5元，當前的最新價是28.6元，顯示市值變化的百分比。

拓展資料
設計一個Stock類和DividendStock類
編寫了一個表示擁有股票情況的Stock類，這里給出了一個簡化版，去掉了對參數的合法性的檢查等細節，現在需要創建一個可以發放分紅的股票。紅利的多少和持有股票的數量成正比，不是所有的股票都是會有分紅的，所以不能直接在Stock類上直接增加這個功能，而是應該在Stock類的基礎上，繼承一個DividendStock類。並在這個子類中增加分紅的屬性和行為。
(1)一個用於記錄分紅的欄位dividents
(2)重寫父類的getProfit方法（在父類的getProfit方法的基礎上還要加上分紅的）
父類的getProfit+股票的總的分紅(也就是欄位dividents的值)
(3)增加計算分紅的方法，方法中的參數表示每股的紅利，可以理解為成員變數dividents賦值： 股票的總的分紅=每股的紅利*總股數
public void payDividend(double amountPerShare)
編寫一個測試的程序，創建一個名為」Oracle」的分紅股票，先後以單價32元購買200股，以單價40元購買350股。每股的分紅2.8元。這支股票的當前價格是每股50元。

❸ Python如何獲取股票數據

可以嘗試爬蟲，但要遵守網站規則

❹ 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

❺ 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])

❻ 如何使用Python獲取股票分時成交數據

可以使用爬蟲來爬取數據，在寫個處理邏輯進行數據的整理。你可以詳細說明下你的需求，要爬取的網站等等。
希望我的回答對你有幫助

❼ 如何利用python抓取美股數據

一 准備環境

1 安裝tushare模塊包。

pip install tushare

二 注冊tushare賬號，獲取token（目前tushare pro版本必須有token值才能正常訪問）

訪問https://tushare.pro/register?reg=380388 tushare官網進行注冊，然後記錄token值備用。

三 開始python編程

Python代碼：

import tushare as ts

#設置token

token='你自己的token'

pro = ts.pro_api(token)

#獲取002242.SZ日行數據

pa=pro.daily(ts_code='002242.SZ', start_date='20200701',end_date='20200716')

# 列印獲取數據

print(pa)

運行程序，可見如下列印，002242.SZ最近兩周的數據都在這里了。

❽ 如何用python代碼判斷一段范圍內股票最高點

Copyright © 1999-2020, CSDN.NET, All Rights Reserved




登錄

python+聚寬 統計A股市場個股在某時間段的最高價、最低價及其時間 原創
2019-10-12 09:20:50

開拖拉機的大寶

碼齡4年

關注
使用工具pycharm + 聚寬數據源，統計A股市場個股在某時間段的最高價、最低價及其時間，並列印excel表格輸出

from jqdatasdk import *
import pandas as pd
import logging
import sys
logger = logging.getLogger("logger")
logger.setLevel(logging.INFO)

# 聚寬數據賬戶名和密碼設置
auth('username','password')

#獲取A股列表，包括代號，名稱，上市退市時間等。
security = get_all_securities(types=[], date=None)
pd2 = get_all_securities(['stock'])

# 獲取股票代號
stocks = list(get_all_securities(['stock']).index)

# 獲取股票名稱
stocknames = pd2['display_name']

start_date = '2015-01-01'
end_date = '2018-12-31'
def get_stocks_high_low(start_date,end_date):
# 新建表，表頭列
# 為："idx","stockcode","stockname","maxvalue","maxtime","lowvalue","lowtime"
result = pd.DataFrame(columns=["idx", "stockcode", "stockname", "maxvalue", "maxtime", "lowvalue", "lowtime"])
for i in range(0,stocks.__len__()-1):
pd01 = get_price(stocks[i], start_date, end_date, frequency='daily',
fields=None, skip_paused=False,fq='pre', count=None)
result=result.append(pd.DataFrame({'idx':[i],'stockcode':[stocks[i]],'stockname':
[stocknames[i]],'maxvalue':[pd01['high'].max()],'maxtime':
[pd01['high'].idxmax()],'lowvalue': [pd01['low'].min()], 'lowtime':
[pd01['low'].idxmin()]}),ignore_index=True)

result.to_csv("stock_max_min.csv",encoding = 'utf-8', index = True)
logger.warning("執行完畢！

❾ 如何使用python抓取炒股軟體中資金數據

這個說來有點復雜，用fiddle監控軟體跟伺服器間的通訊，找到數據源地址，然後用excel或python抓這個源地址數據，可能還要加上反扒代碼，構造時間戳等等，你網上找python網抓視頻教程看看就知道了。

❿ 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。