不同股票不同时间段的数据

Ⅰ EXCEL多条件分类求和，我有所有股票的不同时间的交易数据，如何将每一只股票在不同年份数据分类求和。

=sumproct((sheet1!a$2:a$60000=a2)*(year(sheet1!b$2:b$60000)=b2)*(sheet1!c$2:c$6000))
这下可以下拉了

Ⅱ 股市各个时间段

一、开盘之前
在每天开盘之前的五分钟时间里，了解一下当天出现的与股市有关的重大消息。然后在集合竞价期间看看自己所持有的股票开盘的价格在什么水平上，同时盯紧竞价盘的成交量、实时价格和股价走势形态，一旦发现变化，及时采取措施。所以，这五分钟时间虽然还没真正开盘，但确是一天中最重要的时间，所以我们一定要把握好。
二、早盘半小时
早盘半小时同样是很重要的时间段，这段时间我们需要每隔几分钟就对所有股票按照成交量和上涨幅度进行一次排序，当然也可以直接关注龙虎榜，在其中我们选出那些突破形态即将形成的股票放进自选池中进行跟踪，尤其是那些每笔成交量出现突然放大形态的股票，必然是有主力在建仓，这个地方，可以当做一个照妖镜，在这里，主力的动向无处可藏。这个时间也是选股的关键时间。
另外，如果在这段时间内出现股价跌破均线但是无法快速站上的情况，可以暂时先离场，后期视情况在考虑是否买入。
三、午盘结束前
在上午收盘前的半个小时时间里，股价的走向对于下午股价的走向有着很大的影响，凡是在上午收盘之前股价快速冲高但是并没有涨停的股票，那么下午往往会下跌并收出阴线，而上午收盘之前股价快速下跌但是并没有到跌停地步的股票，下午往往会有所回升，收盘的时候甚至会翻红。
四、午盘休息时间有一个半小时，我们可以吃个饭歇一会，再拿出来半个小时时间来进行复盘。

Ⅲ 如何在Excel将不同时间更新的股票们的日线数据,按照“时间”对齐

选中需要的区域，按照时间升序或者降序排列，

Ⅳ 同一只股票不同的买入时间怎么计算持股时间

同一只股票不同的买入时间的持股时间为最后一次买入的时间减去第一次买入的时间。

比如说2019年3月28日买入股票，4月28日卖出，那么持有时间就为1个月。同一只股票，不同的时间段买入，都是以买入的时间开始其计算持有期。

比如1号买入100股，5号买入200股，次月1号100股持有时间为1个月，5号200股持有时间不足1个月。

股息红利税差异化征收是与持股时间挂钩的。持股一年是指从上一年某月某日至本年同月同日的前一日连续持股，持股一个月是指从上月某日至本月同日的前一日连续持股。

(4)不同股票不同时间段的数据扩展阅读：

持股时间与股息红利税关系：

个人从公开发行和转让市场取得的上市公司股票，股息红利所得按持股时间长短实行差别化个人所得税政策。

持股超过1年的，税负为5%；持股1个月至1年的，税负为10%；持股1个月以内的，税负为20%。

个人从公开发行和转让市场取得的上市公司股票，持股期限超过1年的，股息红利所得暂免征收个人所得税。

个人从公开发行和转让市场取得的上市公司股票，持股期限在1个月以内的，其股息红利所得全额计入应纳税所得额;持股期限在1个月以上至1年的，暂减按50%计入应纳税所得额。

上述所得统一适用20%的税率计征个人所得税。

Ⅳ 如何统计所有股票某段时间的涨跌幅并按这段时间的涨跌幅排名

统计方法如下：
1、只需要用右键点击K线拉出一个四方形的框，然后松开（如：要想知道某支股票1号到10号的跌幅，点住1号的K线到10号那天松开）。
2、就会显示出一个“区间统计”的小对话框，然后点击就好了。
3、如果统计某段时间所有股票的情况，在某只股票的k线界面上双击，会出现十字架的形状，然后竖线对准某个k线，按一下空格键，再挪动鼠标。
4、把竖线对准另一个k线，再按空格键，就会弹出一个对话框，然后点击“阶段排行”就行了。不过在使用前要下载盘后数据。

Ⅵ 我有所有股票的不同时间的交易数据，但数据是日度数据，如何将每一只股票在不同年份的数据分类求和。

这个目的实现不了，除非每天的数据导出

Ⅶ 有没有方法（公式）可以批量导出不同股票不同时间的价格

建议新手应该投入少量的资金，作为理财师，建议大家初期投资一万元即可，这样比较安全一些，太少学不到实际的操作理念，太多要承担的风险较大。常生气。埃丽诺，你凭什么是不是很眼熟？先找到一种食物，然后宣称

Ⅷ 怎样用python提取不同股票csv里特定时间段的数据

用pandas库，
import pandas as pd

data = pd.read_csv('train.csv')
train_data = data.values[0:TRAIN_NUM,1:]
train_label = data.values[0:TRAIN_NUM,0]
study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1000035
机器学习正好讲了这个手写识别的例子！