① 怎样用python处理股票
用Python处理股票需要获取股票数据,以国内股票数据为例,可以安装Python的第三方库:tushare;一个国内股票数据获取包。可以在网络中搜索“Python tushare”来查询相关资料,或者在tushare的官网上查询说明文档。
② 如何使用Python获取股票分时成交数据
可以使用爬虫来爬取数据,在写个处理逻辑进行数据的整理。你可以详细说明下你的需求,要爬取的网站等等。
希望我的回答对你有帮助
③ 如何用python 取所有股票一段时间历史数据
各种股票软件,例如通达信、同花顺、大智慧,都可以实时查看股票价格和走势,做一些简单的选股和定量分析,但是如果你想做更复杂的分析,例如回归分析、关联分析等就有点捉襟见肘,所以最好能够获取股票历史及实时数据并存储到数据库,然后再通过其他工具,例如SPSS、SAS、EXCEL或者其他高级编程语言连接数据库获取股票数据进行定量分析,这样就能实现更多目的了。
④ Python 如何爬股票数据
现在都不用爬数据拉,很多量化平台能提供数据接口的服务。像比如基础金融数据,包括沪深A股行情数据,上市公司财务数据,场内基金数据,指数数据,期货数据以及宏观经济数据;或者Alpha特色因子,技术分析指标因子,股票tick数据以及网络因子数据这些数据都可以在JQData这种数据服务中找到的。
有的供应商还能提供level2的行情数据,不过这种比较贵,几万块一年吧
⑤ 如何用python抓取股票数据
在 Python的QSTK中,是通过 s_datapath 变量,定义相应股票数据所在的文件夹。一般可以通过 QSDATA 这个环境变量来设置对应的数据文件夹。
具体的股票数据来源,例如沪深、港股等市场,你可以使用免费的WDZ程序输出相应日线、5分钟数据到 s_datapath 变量所指定的文件夹中。然后可使用 Python的QSTK中,qstkutil.DataAccess进行数据访问。
⑥ 股票池如何用python构建
股票池用python构建的方法是:使用第三方平台,目前可以使用的是聚宽,对比一下聚宽、优矿、大宽网(已经倒闭了),都大同小异,选哪个都一样。
虽然这些平台都大同小异,但是代码可不能简单复制粘贴,因为底层函数库是不一样的,有可能在别的平台根本用不了某个函数,并且简单复制到自己电脑中的python的话百分之百用不了。
代码的思路是,每个月底进行调仓,选出市值最小的股票交易,去掉ST/*ST/停牌/涨停的股票,然后选择最小市值的10只,基准是创业板综指,看看结果。
python构建数据获取方法是:
这里使用为了接下来的操作需要将一定历史范围的股票数据下载下来,这里下载起始时间为20160101,截至时间为运行代码的时间范围的历史日线数据。
这里以tushare为例, tushare获取历史数据有两种方式。
第一种是以迭代历史交易日的方式获取所有历史数据,假设获取三年的历史数据,一年一般220个交易日左右,那么3年需要请求660多次左右,如果以这种方式的话,就下载数据的时间只需要1分钟多点的样子。
第二种是以迭代所有股票代码的方式获取所有历史数据,股票数量有大概3800多个,需要请求3800多次,但是在积分有限的情况下一分钟最多请求500次,也就意味着仅下载数据的时间至少需要大概8分钟时间。
理论上,你获取的历史范围超过17.3年,那么使用第一种方式才比第二种方式快。
⑦ 通达信 导出的股票txt历史数据 python怎么读取
.TNC是通达信全功能软件可以识别,平时用的通达信指标大部分都是.TNC格式。最近,我也是刚发现,又出来了一个.TNI格式,它也属于通达信指标,但不属于全功能软件可识别的指标(你用的肯定是全功能软件),必须用通达信加强版才能打开。也就是说,你要想打开.TNI指标必须用通达信加强版才可以。
⑧ 如何使用python抓取炒股软件中资金数据
这个说来有点复杂,用fiddle监控软件跟服务器间的通讯,找到数据源地址,然后用excel或python抓这个源地址数据,可能还要加上反扒代码,构造时间戳等等,你网上找python网抓视频教程看看就知道了。
⑨ 如何把股票数据导入数据库
先从菜单栏里找到数据导出(保存),导出为EXCEL,然后打开统计软件或数据库,再找到文件(数据)导入,把EXCEL导入。
一般都是这个方法,不同的软件有一定差异。
⑩ python如何导入数据
通过标准的Python库导入CSV文件:
Python提供了一个标准的类库CSV文件。这个类库中的reader()函数用来导入CSV文件。当CSV文件被读入后,可以利用这些数据生成一个NumPy数组,用来训练算法模型: