‘壹’ 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
‘贰’ python如何获得股票实时交易数据
使用easyquotation这个库。(不用重复造轮子了)
github地址是:
https://github.com/shidenggui/easyquotation
‘叁’ 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。
‘肆’ 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。
‘伍’ 如何选取过去每个月股票的市值 python
类似,可以修改一下
股票涨跌幅数据是量化投资学习的基本数据资料之一,下面以python代码编程为工具,获得所需要的历史数据。主要步骤有:
(1) #按照市值从小到大的顺序活得N支股票的代码;
(2) #分别对这一百只股票进行100支股票操作;
(3) #获取从2016.05.01到2016.11.17的涨跌幅数据;
(4) #选取记录大于40个的数据,去除次新股;
(5) #将文件名名为“股票代码.csv”。
具体代码如下:
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Nov 17 23:04:33 2016
获取股票的历史涨跌幅,并分别存为csv格式
@author: yehxqq151376026
"""
import numpy as np
import pandas as pd
#按照市值从小到大的顺序活得100支股票的代码
df = get_fundamentals(
query(fundamentals.eod_derivative_indicator.market_cap)
.order_by(fundamentals.eod_derivative_indicator.market_cap.asc())
.limit(100),'2016-11-17', '1y'
)
#分别对这一百只股票进行100支股票操作
#获取从2016.05.01到2016.11.17的涨跌幅数据
#选取记录大于40个的数据,去除次新股
#将文件名名为“股票代码.csv”
for stock in range(100):
priceChangeRate = get_price_change_rate(df['market_cap'].columns[stock], '20160501', '20161117')
if priceChangeRate is None:
openDays = 0
else:
openDays = len(priceChangeRate)
if openDays > 40:
tempPrice = priceChangeRate[39:(openDays - 1)]
for rate in range(len(tempPrice)):
tempPrice[rate] = "%.3f" %tempPrice[rate]
fileName = ''
fileName = fileName.join(df['market_cap'].columns[i].split('.')) + '.csv'
fileName
tempPrice.to_csv(fileName)
‘陆’ 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
‘柒’ 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。
‘捌’ 如何用python抓取股票数据
很多服务器通过浏览器发给它的报头来确认是否是人类用户,所以我们可以通过模仿浏览器的行为构造请求报头给服务器发送请求。服务器会识别其中的一些参数来识别你是否是人类用户,很多网站都会识别User-Agent这个参数,所以请求头最好带上。
有一些警觉性比较高的网站可能还会通过其他参数识别,比如通过Accept-Language来辨别你是否是人类用户,一些有防盗链功能的网站还得带上referer这个参数等等。
‘玖’ 如何利用python抓取美股数据
一 准备环境
1 安装tushare模块包。
pip install tushare
二 注册tushare账号,获取token(目前tushare pro版本必须有token值才能正常访问)
访问https://tushare.pro/register?reg=380388 tushare官网进行注册,然后记录token值备用。
三 开始python编程
Python代码:
import tushare as ts
#设置token
token='你自己的token'
pro = ts.pro_api(token)
#获取002242.SZ日行数据
pa=pro.daily(ts_code='002242.SZ', start_date='20200701',end_date='20200716')
# 打印获取数据
print(pa)
运行程序,可见如下打印,002242.SZ最近两周的数据都在这里了。
‘拾’ python怎么抓新浪百度股票数据 datareader
应该都是可以获取的,一般获取数据有两个方法,get和post,在源码能够显示的使用的是get,而post一般是用异步加载的形式进行展现的。