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R語言獲取股票數據的程序

發布時間:2022-06-12 15:12:35

⑴ 如何用R語言提取股票行情數據

最上邊一行菜單欄倒數第二個「高級」-「關聯任務定義」-選取最右邊從上到下第二個按鈕,找到2009年決算任務安裝路徑-確定。 然後 最上邊一行菜單欄正數第二個「錄入」-「上年數據提取」即可 提取完了,注意修改與去年不同的科目代碼!

⑵ 如何用R語言安裝r語言quantmod包

ahoo finance 的數據,其中包括上證和深證的股票數據,還有港股數據。

上證代碼是 ss,深證代碼是 sz,港股代碼是 hk
比如茅台:6000519.ss,萬科 000002.sz,長江實業 0001.hk
在R的控制台里使用如下命令:
> library(quantmod)
> setSymbolLookup(WK=list(name='000002.sz',src='yahoo'))
> getSymbols("WK")
[1] "WK"

⑶ R語言下有沒有好的辦法獲得股票的財務數據

可用RCurl包,從新浪財經等網站下載數據,然後再分析。
include <QtCore/QCoreApplication>
#include <QAxObject>
#include <Windows.h>
int main(int argc, char *argv[])
{
//OleInitialize(0);
//CoInitialize(0);
QCoreApplication a(argc, argv);
QAxObject *asdfg = new QAxObject("Excel.Application");
return a.exec();
}

⑷ 如何用R語言的quantmod包獲取一系列股票的歷史日線數據

我舉個例子供你參考:
> install.packages('quantmod') # 安裝安裝quantmod包
> require(quantmod)#引用quantmod包
> getSymbols("GOOG",src="yahoo",from="2013-01-01", to='2013-04-24') #從雅虎財經獲取google的股票數據
> chartSeries(GOOG,up.col='red',dn.col='green') #顯示K線圖

⑸ 如何用R 語言 建立 股票價格的時間序列

在下想用R語言對股票價格進行時間序列分析。
問題出在第一步,如何將股票價格轉換為時間序列。
我想用的語句是 pri <- ts (data, start=(), frequency= )
但是我不知道frequency 項該如何填?
因為股票的交易日是一周五天的。 那麼這個frequency 該如何設置呢?
我知道通常frequency= 12 為月度數據,frequency= 4 為季度數據,frequency= 1 為年度數據 但日數據怎麼寫我就不知道了

初學R語言,還望各位大俠多多幫助。

⑹ R語言如何獲取網站上的數據

比如dat是你數據集的名字,vname是你要刪除的變數名,那麼可以使用dat$vname<-NULL刪除該變數
如果是刪除第i行,就直接使用dat[-i,]

⑺ 如何獲取實時的股票數據

估計你是盤中炒股需要吧?多數股票軟體都有公式系統,例如大智慧、同花順、通達信,都有公式系統,在公式系統中編寫自己的公式,就可以得到自己需要的實時的股票數據了。這些都是免費的。

如果是公司,有專門提供股票行情API介面的,例如微盛的金融實時行情API介面,但這種介面需要程序員才能使用,比較專業。

⑻ 如何編程從免費股票軟體中提取實時數據

自己寫程序的話,一種方法是從已提供的信息源,例如webservice獲取數據。還有種辦法就是去連接提供即時信息的網頁硬解析。

代碼舉例如下:

Created on Thu Jul 23 09:17:27 2015
@author: jet
"""
DAY_PRICE_COLS = ['date', 'open', 'high', 'close', 'low', 'volume',
'chg', '%chg', 'ma5', 'ma10', 'ma20',
'vma5', 'vma10', 'vma20', 'turnover']
DAY_PRICE_URL = '%sapi.finance.%s/%s/?code=%s&type=last'
INDEX_KEY = ['SH', 'SZ', 'HS300', 'SZ50', 'GEB', 'SMEB']
INDEX_LIST = {'SH': 'sh000001', 'SZ': 'sz399001', 'HS300': 'sz399300',
'SZ50': 'sh000016', 'GEB': 'sz399006', 'SMEB': 'sz399005'}
INDEX_DAY_PRICE_COLS= ['date', 'open', 'high', 'close', 'low', 'volume',
'chg', '%chg', 'ma5', 'ma10', 'ma20',
'vma5', 'vma10', 'vma20']
K_TYPE_KEY = ['D', 'W', 'M']
K_TYPE_MIN_KEY = ['5', '15', '30', '60']
K_TYPE = {'D': 'akdaily', 'W': 'akweekly', 'M': 'akmonthly'}
MIN_PRICE_URL = '%sapi.finance.%s/akmin?scode=%s&type=%s'
PAGE_TYPE = {'http': 'http://', 'ftp': 'ftp://'}
PAGE_DOMAIN = {'sina': 'sina.com.cn', 'ifeng': 'ifeng.com'}
URL_ERROR_MSG = '獲取失敗,請檢查網路狀態,或者API埠URL已經不匹配!'

get_hist_data.py
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Jul 23 09:15:40 2015
@author: jet
"""
import const as ct
import pandas as pd
import json
from urllib2 import urlopen,Request

def get_hist_data(code = None, start = None, end = None, ktype = 'D'):
"""
功能:
獲取個股歷史交易數據
--------
輸入:
--------
code:string
股票代碼 比如:601989
start:string
開始日期 格式:YYYY-MM-DD 為空時取到API所提供的最早日期數據
end:string
結束日期 格式:YYYY-MM-DD 為空時取到最近一個交易日數據
ktype:string(default=D, 函數內部自動統一為大寫)
數據類型 D=日K線,W=周K線,M=月K線,5=5分鍾,15=15分鍾
30=30分鍾,60=60分鍾
輸出:
--------
DataFrame
date 日期
open 開盤價
high 最高價
close 收盤價
low 最低價
chg 漲跌額
p_chg 漲跌幅
ma5 5日均價
ma10 10日均價
ma20 20日均價
vma5 5日均量
vma10 10日均量
vma20 20日均量
turnover換手率(指數無此項)
"""
code = code_to_APIcode(code.upper())
ktype = ktype.upper()

url = ''
url = get_url(ktype, code)
print(url)

js = json.loads(ping_API(url))
cols = []

if len(js['record'][0]) == 14:
cols = ct.INDEX_DAY_PRICE_COLS
else:
cols = ct.DAY_PRICE_COLS
df = pd.DataFrame(js['record'], columns=cols)

if ktype in ct.K_TYPE_KEY:
df = df.applymap(lambda x:x.replace(u',', u''))
for col in cols[1:]:
df[col]=df[col].astype(float)
if start is not None:
df = df [df.date >= start]
if end is not None:
df = df[df.date <= end]
df = df.set_index('date')
return df

def code_to_APIcode(code):
"""
功能:
驗證輸入的股票代碼是否正確,若正確則返回API對應使用的股票代碼
"""
print(code)
if code in ct.INDEX_KEY:
return ct.INDEX_LIST[code]
else:
if len(code) != 6:
raise IOError('code input error!')
else:
return 'sh%s'%code if code[:1] in ['5', '6'] else 'sz%s'%code

def get_url(ktype, code):
"""
功能:
驗證輸入的K線類型是否正確,若正確則返回url
"""
if ktype in ct.K_TYPE_KEY:
url = ct.DAY_PRICE_URL % (ct.PAGE_TYPE['http'], ct.PAGE_DOMAIN['ifeng'],
ct.K_TYPE[ktype], code)
return url
elif ktype in ct.K_TYPE_MIN_KEY:
url = ct.MIN_PRICE_URL % (ct.PAGE_TYPE['http'], ct.PAGE_DOMAIN['ifeng'],
code, ktype)
return url
else:
raise IOError('ktype input error!')

def ping_API(url):
"""
功能:
向API發送數據請求,若鏈接正常返回數據
"""
text = ''
try:
req = Request(url)
text = urlopen(req,timeout=10).read()
if len(text) < 15:
raise IOError('no data!')
except Exception as e:
print(e)
else:
return text

#測試入口
print(get_hist_data('601989','2015-07-11','2015-07-22'))

⑼ R語言quantmod包下載的股票數據中如何確定某一數據的日期

篩選到這個行,然後輸出

⑽ 在r語言中用什麼命令讀取全部數據

使用R語言的時候,如果是少量數據,不妨使用c()或其他函數進行創建;但是對於大量數據,最好還是先通過其他更方便的軟體創建數據文件,然後使用R讀入這個文件。
.csv是非常好的數據文件格式,跨平台支持非常好。我在Excel或者SPSS中創建的數據,只要存為csv格式,就可以使用幾乎任何數據處理軟體對這些數據進行處理了。使用通用格式在多人合作、不同版本兼容等常見行為中,優勢十分明顯。另外,之所以使用不同的數據處理軟體,第一,可以取長補短。比如有些工作SPSS很復雜的,可以用R語言幾行命令搞定。第二,可以進行軟體間處理結果對照,發現問題。
R語言中讀取外部文件的最基本函數是read.table(),還有用來讀csv的read.csv(), .csv是非常好的數據文件格式,跨平台支持非常好。。
輸入help(read.table)命令,就看到了關於數據輸入函數的說明。

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