XX股票数据爬取及数据分析

A. 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

B. 怎么分析股票数据

所需步骤：
1． 了解该公司。多花时间，弄清楚这间公司的经营状况。以下是一些获得资料的途径：
* 公司网站
* 财经网站和股票经纪提供的公司年度报告
* 图书馆
* 新闻报道——有关技术革新和其它方面的发展情况
2． 美好的前景。你是否认同这家公司日后会有上佳的表现？
3． 发展潜力、无形资产、实物资产和生产能力。这时，你必须象一个老板一样看待这些问题。该公司在这些方面表现如何？
* 发展潜力——新的产品、拓展计划、利润增长点？
* 无形资产——知识版权、专利、知名品牌？
* 实物资产——有价值的房地产、存货和设备？
* 生产能力——能否应用先进技术提高生产效率？
4． 比较。与竞争对手相比，该公司的经营策略、市场份额如何？
5． 财务状况。在报纸的金融版或者财经网站可以找到有关的信息。比较该公司和竞争对手的财务比率：
* 资产的账面价值
* 市盈率
* 净资产收益率
* 销售增长率
6． 观察股价走势图。公司的股价起伏不定还是稳步上扬？这是判断短线风险的工具。
7． 专业的分析。F10为个股资料，里面的业内点评清楚地评价了公司的行业地位及发展前景，可以作为参考，还有淘股吧论坛，里面不乏有高人分析个股的技术面与题材面。
技巧提示：
1、 潜在的行业龙头，要重点关注。比如中国南车，刚上市就跌到了3元，作为动车组的龙头股，肯定是低估了，中线持有必赚；
2、 低价是永恒的题材。这里所说的低价，是绝对低价，历史上从来没有大幅炒作过的品种，一旦有热门的题材引发主升，往往成为黑马。
注意事项：
每个投资者都经历过股票套牢的滋味。这时应该保持冷静，分析公司的基本面，确定该股票是否还值得长期持有。

C. 如何用爬虫抓取股市数据并生成分析报表

1. 关于数据采集
股票数据是一种标准化的结构数据，是可以通过API接口访问的（不过一般要通过渠道，开放的API有一定的局限性）。也可以通过爬虫软件进行采集，但是爬虫软件采集数据不能保证实时性，根据数据量和采集周期，可能要延迟几十秒到几分钟不等。我们总结了一套专业的爬虫技术解决方案(Ruby + Sidekiq)。能够很快实现这个采集，也可以后台可视化调度任务。

2. 关于展现
网络股票数据的展现，网页端直接通过HTML5技术就已经足够，如果对界面要求高一点，可以采用集成前端框架，如Bootstrap；如果针对移动端开发， 可以使用Ionic框架。

3. 关于触发事件
如果是采用Ruby on Rails的开发框架的话，倒是很方便了，有如sidekiq, whenever这样子的Gem直接实现任务管理和事件触发。

D. python如何解析爬取的数据

用json方法转成字典

E. 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。

以通达信为例：选左上角-系统-第二个选项-数据导出

上图有真相

F. 怎么分析股票数据

我认为数据分析最重要的就是成交量分析，其它的比如量比，换手率都是由此而来。成交量指标与换手率指标配合使用，会给短线高手以很大帮助，持续有量和较高换手率的股票因为活跃度高，相对而言风险反而更小。推荐你去通金视频多了解一下。

G. 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])

H. 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

I. 股票数据分析方法

股票价格的涨跌，简单来说，供求决定价格，买的人多价格就涨，卖的人多价格就跌。做成买卖不平行的原因是多方面的，影响股市的政策面、基本面、技术面、资金面、消息面等，是利空还是利多，升多了会有所调整，跌多了也会出现反弹，这是不变的规律。

J. 股票中的数据怎么提取放到EXCEL以方便自己分析

我以前是自己做了一个excel表，可以算出来保本价格保本价格、当前价格、持有收益、持有收益率
之类的，如果你需要的话，可以网络我。