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如何爬取股票数据

发布时间:2022-09-02 19:24:10

1. 如何获取实时的股票数据

要跟供应商协商得到他的接口才能得到实时股票行情数据;
股票实时行情,可以通过两个方法来进行查看:
第一种,在网络搜索页面直接输入股票代码,如:000717,网络输入后,即可在搜索结果中看到,其中分时,就是该股票在当天的实时走向。

第二种,通过炒股软件,如东财,同花顺等,在开启后,直接输入,股票代码,如600854,点击回车。进入的第一个页面就是该股票在当天的实时行情。

同时在股票软件的分时成交界面,可以查看到每一分钟的成交价和手数。股票行情趋势判断必要时也需要结合分时成交界面的数据来进行判断。

查看其它股票的行情也是一样的道理,直接键入该股票的代码就可以查看到该股票当天或某个时间段内的行情。当然,精准的行情走势、趋势,是需要结合多种指标来共同进行分析的。

2. 如何得到大量股票数据

=bdlfzkllz为你回答=

首先你的软件必须更新好所有的K线日线数据。

其次你可以导出日K线数据。基本上所有软件都有这个功能。

通达信为例:选左上角-系统-第二个选项-数据导出

上图有真相

3. java 如何实现 获取实时股票数据

一般有三种方式:

  1. 网页爬虫。采用爬虫去爬取目标网页的股票数据,去GitHub或技术论坛(如CSDN、51CTO)上找一下别人写的爬虫集成到项目中。

  2. 请求第三方API。会有专门的公司(例如网络API市场)提供股票数据,你只需要去购买他们的服务,使用他们提供的SDK,仿照demo开发实现即可。如下图所示:

4. 如何用python获取股票数据

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。

5. 股市数据如何获取

股市的数据通过炒股软件,每天就可以自动收取

6. 如何使用 Yahoo Finance stock API 获取股票数据

1、通过API获取实时数据

请求地址

http://finance.yahoo.com/d/quotes.csv?s=<股票名称>&f=<数据列选项>

参数

s – 表示股票名称,多个股票之间使用英文加号分隔,如”XOM+BBDb.TO+JNJ+MSFT”,罗列了四个公司的股票:XOM, BBDb.TO, JNJ, MSFT。

f – 表示返回数据列,如”snd1l1yr”。更详细的参见雅虎股票 API f 参数对照表。

2、通过API获取历史数据

请求地址

http://ichart.yahoo.com/table.csv?s=<string>&a=<int>&b=<int>&c=<int>&d=<int>&e=<int>&f=<int>&g=d&ignore=.csv

参数

s – 股票名称

a – 起始时间,月

b – 起始时间,日

c – 起始时间,年

d – 结束时间,月

e – 结束时间,日

f – 结束时间,年

g – 时间周期。Example: g=w, 表示周期是’周’。d->’日’(day), w->’周’(week),m>’月’(mouth),v->’dividends only’一定注意月份参数,其值比真实数据-1。如需要9月数据,则写为08。

3、通过API获取深沪股票数据

雅虎的API是国际性的,支持查询国内沪深股市的数据,但代码稍微变动一下,如浦发银行的代号是:600000.SS。规则是:上海市场末尾加.ss,深圳市场末尾加.sz。

7. 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

8. 如何获取股票历史数据

如何快速取得股票交易历史数据,直接在交易软件里面查看历史成交就知道了,可以设置一个个时间段进行查询。查询到的数据可以直接导出。

9. 怎么抓取股票数据

那么中国股市的数据有没有呢?答案是肯定的,不过要按照下面的参数做些调整,下面提供全球证券交易所的资料。
上证股票是股票代码后面加上.ss,深证股票是股票代码后面加上.sz
例如:000001 = 000001.sz
深市数据链接:http://table.finance.yahoo.com/table.csv?s=000001.sz
上市数据链接:http://table.finance.yahoo.com/table.csv?s=600000.ss
上证综指代码:000001.ss,深证成指代码:399001.SZ,沪深300代码:000300.ss
下面就是世界股票交易所的网址和缩写,要查找哪个股票交易所的数据,就按照上面的格式以此类推。
上海交易所=cn.finance.yahoo.com,.SS,Chinese,sl1d1t1c1ohgv
深圳交易所=cn.finance.yahoo.com,.SZ,Chinese,sl1d1t1c1ohgv
美国交易所=finance.yahoo.com,,United States,sl1d1t1c1ohgv
加拿大=ca.finance.yahoo.com,.TO,Toronto,sl1d1t1c1ohgv
新西兰=au.finance.yahoo.com,.NZ,sl1d1t1c1ohgv
新加坡=sg.finance.yahoo.com,.SI,Singapore,sl1d1t1c1ohgv
香港=hk.finance.yahoo.com,.HK,Hong Kong,sl1d1t1c1ohgv
台湾=tw.finance.yahoo.com,.TW,Taiwan,sl1d1t1c1ohgv
印度=in.finance.yahoo.com,.BO,Bombay,sl1d1t1c1ohgv
伦敦=uk.finance.yahoo.com,.L,London,sl1d1t1c1ohgv
澳洲=au.finance.yahoo.com,.AX,Sydney,sl1d1t1c1ohgv
巴西=br.finance.yahoo.com,.SA,Sao Paulo,sl1d1t1c1ohgv
瑞典=se.finance.yahoo.com,.ST,Stockholm,sl1d1t1c1ohgv
以上方法只能提供历史数据,实时数据不能抓取,此方法由ArthurXF提供

10. 如何用python 爬虫抓取金融数据

获取数据是数据分析中必不可少的一部分,而网络爬虫是是获取数据的一个重要渠道之一。鉴于此,我拾起了Python这把利器,开启了网络爬虫之路。

本篇使用的版本为python3.5,意在抓取证券之星上当天所有A股数据。程序主要分为三个部分:网页源码的获取、所需内容的提取、所得结果的整理。

一、网页源码的获取

很多人喜欢用python爬虫的原因之一就是它容易上手。只需以下几行代码既可抓取大部分网页的源码。

为了减少干扰,我先用正则表达式从整个页面源码中匹配出以上的主体部分,然后从主体部分中匹配出每只股票的信息。代码如下。

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

其中compile方法为编译匹配模式,findall方法用此匹配模式去匹配出所需信息,并以列表的方式返回。正则表达式的语法还挺多的,下面我只罗列所用到符号的含义。

语法 说明

. 匹配任意除换行符“ ”外的字符

* 匹配前一个字符0次或无限次

? 匹配前一个字符0次或一次

s 空白字符:[<空格> fv]

S 非空白字符:[^s]

[...] 字符集,对应的位置可以是字符集中任意字符

(...) 被括起来的表达式将作为分组,里面一般为我们所需提取的内容

正则表达式的语法挺多的,也许有大牛只要一句正则表达式就可提取我想提取的内容。在提取股票主体部分代码时发现有人用xpath表达式提取显得更简洁一些,看来页面解析也有很长的一段路要走。

三、所得结果的整理

通过非贪婪模式(.*?)匹配>和<之间的所有数据,会匹配出一些空白字符出来,所以我们采用如下代码把空白字符移除。

stock_last=stock_total[:] #stock_total:匹配出的股票数据for data in stock_total: #stock_last:整理后的股票数据
if data=='':
stock_last.remove('')

最后,我们可以打印几列数据看下效果,代码如下

print('代码',' ','简称',' ',' ','最新价',' ','涨跌幅',' ','涨跌额',' ','5分钟涨幅')for i in range(0,len(stock_last),13): #网页总共有13列数据
print(stock_last[i],' ',stock_last[i+1],' ',' ',stock_last[i+2],' ',' ',stock_last[i+3],' ',' ',stock_last[i+4],' ',' ',stock_last[i+5])

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