‘壹’ matlab怎样抓取Yahoo/Sina的股票数据
给你一个例程，用于抓取新浪股票2017年1月份的股票数据。程序如下：
clc;
clear;
year=2017;
season = 1 ;
fprintf('抓取%d年%d季度的数据中...\n', year, season)
[sourcefile, status] = urlread(sprintf('http://vip.stock.finance.sina.com.cn/corp/go.php/vMS_MarketHistory/stockid/000001/type/S.phtml?year=%d&season=%d', year));
expr2 = '<div align="center">(\d*\.?\d*)</div>';
[datafile, data_tokens] = regexp(sourcefile, expr2, 'match', 'tokens'); %从源文件中获取目标数据
data = zeros(size(data_tokens));%产生和数据相同长度的0
for idx = 1:length(data_tokens)
data(idx) = str2double(data_tokens{idx}{1}); %转变数据类型后存入data中
end
%%占坑打个广告，代写matlab程序（毕业设计，课程任务等）
%%信号处理，小波变换，PCA降维，ICA分析，分类器，滤波器等。QQ：1577232787
‘贰’ 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。
‘叁’ Python爬虫可以爬取什么
Python爬虫可以爬取的东西有很多，Python爬虫怎么学？简单的分析下：
如果你仔细观察，就不难发现，懂爬虫、学习爬虫的人越来越多，一方面，互联网可以获取的数据越来越多，另一方面，像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具，让爬虫变得简单、容易上手。
利用爬虫我们可以获取大量的价值数据，从而获得感性认识中不能得到的信息，比如：
知乎：爬取优质答案，为你筛选出各话题下最优质的内容。
淘宝、京东：抓取商品、评论及销量数据，对各种商品及用户的消费场景进行分析。
安居客、链家：抓取房产买卖及租售信息，分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析。
拉勾网、智联：爬取各类职位信息，分析各行业人才需求情况及薪资水平。
雪球网：抓取雪球高回报用户的行为，对股票市场进行分析和预测。
爬虫是入门Python最好的方式，没有之一。Python有很多应用的方向，比如后台开发、web开发、科学计算等等，但爬虫对于初学者而言更友好，原理简单，几行代码就能实现基本的爬虫，学习的过程更加平滑，你能体会更大的成就感。
掌握基本的爬虫后，你再去学习Python数据分析、web开发甚至机器学习，都会更得心应手。因为这个过程中，Python基本语法、库的使用，以及如何查找文档你都非常熟悉了。
对于小白来说，爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情。比如有人认为学爬虫必须精通 Python，然后哼哧哼哧系统学习 Python 的每个知识点，很久之后发现仍然爬不了数据；有的人则认为先要掌握网页的知识，遂开始 HTMLCSS，结果入了前端的坑，瘁……
但掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其实非常容易实现，但建议你从一开始就要有一个具体的目标。
在目标的驱动下，你的学习才会更加精准和高效。那些所有你认为必须的前置知识，都是可以在完成目标的过程中学到的。这里给你一条平滑的、零基础快速入门的学习路径。
1.学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
2.了解非结构化数据的存储
3.学习scrapy，搭建工程化爬虫
4.学习数据库知识，应对大规模数据存储与提取
5.掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
6.分布式爬虫，实现大规模并发采集，提升效率
一
学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
大部分爬虫都是按“发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容”这样的流程来进行，这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。
Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建议从requests+Xpath 开始，requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。
如果你用过 BeautifulSoup，会发现 Xpath 要省事不少，一层一层检查元素代码的工作，全都省略了。这样下来基本套路都差不多，一般的静态网站根本不在话下，豆瓣、糗事网络、腾讯新闻等基本上都可以上手了。
当然如果你需要爬取异步加载的网站，可以学习浏览器抓包分析真实请求或者学习Selenium来实现自动化，这样，知乎、时光网、猫途鹰这些动态的网站也可以迎刃而解。
二
了解非结构化数据的存储
爬回来的数据可以直接用文档形式存在本地，也可以存入数据库中。
开始数据量不大的时候，你可以直接通过 Python 的语法或 pandas 的方法将数据存为csv这样的文件。
当然你可能发现爬回来的数据并不是干净的，可能会有缺失、错误等等，你还需要对数据进行清洗，可以学习 pandas 包的基本用法来做数据的预处理，得到更干净的数据。
三
学习 scrapy，搭建工程化的爬虫
掌握前面的技术一般量级的数据和代码基本没有问题了，但是在遇到非常复杂的情况，可能仍然会力不从心，这个时候，强大的 scrapy 框架就非常有用了。
scrapy 是一个功能非常强大的爬虫框架，它不仅能便捷地构建request，还有强大的 selector 能够方便地解析 response，然而它最让人惊喜的还是它超高的性能，让你可以将爬虫工程化、模块化。
学会 scrapy，你可以自己去搭建一些爬虫框架，你就基本具备爬虫工程师的思维了。
四
学习数据库基础，应对大规模数据存储
爬回来的数据量小的时候，你可以用文档的形式来存储，一旦数据量大了，这就有点行不通了。所以掌握一种数据库是必须的，学习目前比较主流的 MongoDB 就OK。
MongoDB 可以方便你去存储一些非结构化的数据，比如各种评论的文本，图片的链接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。
因为这里要用到的数据库知识其实非常简单，主要是数据如何入库、如何进行提取，在需要的时候再学习就行。
五
掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
当然，爬虫过程中也会经历一些绝望啊，比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。
遇到这些反爬虫的手段，当然还需要一些高级的技巧来应对，常规的比如访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等。
往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者，这也为爬虫提供了空间，掌握这些应对反爬虫的技巧，绝大部分的网站已经难不到你了.
六
分布式爬虫，实现大规模并发采集
爬取基本数据已经不是问题了，你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率。这个时候，相信你会很自然地接触到一个很厉害的名字：分布式爬虫。
分布式这个东西，听起来很恐怖，但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具。
Scrapy 前面我们说过了，用于做基本的页面爬取，MongoDB 用于存储爬取的数据，Redis 则用来存储要爬取的网页队列，也就是任务队列。
所以有些东西看起来很吓人，但其实分解开来，也不过如此。当你能够写分布式的爬虫的时候，那么你可以去尝试打造一些基本的爬虫架构了，实现一些更加自动化的数据获取。
你看，这一条学习路径下来，你已然可以成为老司机了，非常的顺畅。所以在一开始的时候，尽量不要系统地去啃一些东西，找一个实际的项目（开始可以从豆瓣、小猪这种简单的入手），直接开始就好。
因为爬虫这种技术，既不需要你系统地精通一门语言，也不需要多么高深的数据库技术，高效的姿势就是从实际的项目中去学习这些零散的知识点，你能保证每次学到的都是最需要的那部分。
当然唯一麻烦的是，在具体的问题中，如何找到具体需要的那部分学习资源、如何筛选和甄别，是很多初学者面临的一个大问题。
以上就是我的回答，希望对你有所帮助，望采纳。
‘肆’ 怎么在股市期间实时抓取rsi数据
怎么样在股市期间，实时抓出rsi数据？
请看下面的分享
i问财财经搜索是同花顺旗下的服务之一,主要针对上市公司的公告、研报、即时新闻等提供搜索及参考资料。
相对于其他股票软件来说，一个强大之处在于用自然语言就可以按你指定的条件进行筛选。而大部分现有的行情软件支持的都不是很好，写起来就费尽心思，还不一定能行。
然而i问财有一个缺陷在于它只能获取一天的股票相关信息。如果，我们希望实现抓取一段时间的股票历史信息，就要通过网页批量抓取。
事实上，我们可以通过制作一个爬虫软件来自己定义时间日期和搜索的关键词，并且批量下载一定日期范围的数据。
我们以抓取每天的收盘价大于均线上股票数目为例子，用r来实现抓取：
因此，我们在r中可以通过制作一个时间段的伪链接来向服务器不断发送搜索请求，从而实现一段日期数据的批量抓取
url=paste("股票 - i问财财经搜索",as.character(as.Date(i, origin = "1970-01-01")) ,input2)
然后，我们查看其中一天的网页源代码，可以找到对应股票数据的xml源码。
‘伍’ scrapy爬取数据301重定向错误如何解决
301是永久重定向问题，国内网站反扒严重，所以要破解网站的反扒机制。
1，伪装http 头
chrome 开发者模式，firebug等抓包工具，查看http 进行模拟User-Agent，有的需要加上Referer，可以多加入几个http user
2，代理ip，对于限制ip 或者ip被封的采用代理ip
代理ip 可以抓取，本人每天监控十多个网站，每天能抓取一批，计划以后每天公布几个可以访问网络的代理ip，注意用高匿的最安全
3，有些需要进行登录
进行模拟登录，或者手动登录了 记下cookie 天上
4，验证码
目前有些简单的验证码机器可以识别下，有些不行，需要人工输入，当出现反爬，报警后，再人工干预下
5，注意抓取频度
这是反爬的一个最简单，但是很实用的方式
6，可以使用拨号的ip，定期拨号更换ip，注意间断一段时间，保证ip变化
7，采用模拟浏览器的一些方式，进行模拟人的行为，包括自动填表，自动点击，自动滑动滚动条等，可以用selenium 和htmlunit 实现，phtomjs 也是一个不错的选择
8，分析网站反爬的一些策略，进行相应的反反爬策略去除，比如有些转为爬虫设置的一些坑，需要识别出来，具体大家可以搜搜一些
‘陆’ 如何通过软件抓取新浪财经里单只股票数据
如果你是准备抓历史数据，那还不如直接使用免费的wdz程序，沪深1990年至今的全部日线历史；2000年至今十几年的5分钟数据都可以直接输出，而且可转化为各种格式。根本不用去新浪中抓取。
‘柒’ 股票数据抓取机器人和商品信息机器人有什么不同
股票数据抓取机器人和商品信息机器人区别在于其一具备编程能力，能够根据不同的应用环境进行智能化判断；其二是具备功能自动化操作能力，能够代替传统的人力进行功能操作；其三是具备数据整理能力，能够对于不同环境下的数据进行归类管理。
能够节省大量的人力资源，很多复杂的流程化数据操作都可以通过数据抓取机器人来完成，不仅速度快，精确度也比较高。
‘捌’ 如何在r语言中抓取股票数据并分析论文
用quantomd包
然后getsymbols函数
分析论文 要看你研究方向
如果是看影响因素 一般回归就行
如果看股票波动和预测 可能需要时间序列