‘壹’ 怎么学python爬取财经信息
本程序使用Python 2.7.6编写,扩展了Python自带的HTMLParser,自动根据预设的股票代码列表,从Yahoo Finance抓取列表中的数据日期、股票名称、实时报价、当日变化率、当日最低价、当日最高价。
由于Yahoo Finance的股票页面中的数值都有相应id。
例如纳斯达克100指数ETF(QQQ)
其中实时报价的HTML标记为
[html]view plain
<spanid="yfs_l84_qqq">87.49</span>
而标普500指数ETF(SPY)
其中实时报价的HTML标记为
[html]view plain
<spanid="yfs_l84_spy">187.25</span>
因此本数据抓取程序根据相应的id字符串来查找数据。具体来说就是先继承HTMLParser,然后在自定义的子类中重载handle_data(self, data)方法,查找包含相应id字符串(例如实时报价的id字符串为"yfs_l84_"+股票代码)的HTML标记,并输出这个HTML标记中的数据(例如qqq的<span id="yfs_l84_qqq">87.49</span>,其中的数据87.49就是实时报价。)
样本输出:
数据依次是
数据日期 股票代码 股票名称 实时报价 日变化率 日最低价 日最高价
[python]view plain
05/05/(IBB)233.281.85%225.34233.28
05/05/(SOCL)17.480.17%17.1217.53
05/05/(PNQI)62.610.35%61.4662.74
05/05/2014xsdSPDRS&PSemiconctorETF(XSD)67.150.12%66.2067.41
05/05/2014itaiSharesUSAerospace&Defense(ITA)110.341.15%108.62110.56
05/05/2014iaiiSharesUSBroker-Dealers(IAI)37.42-0.21%36.8637.42
05/05/(VBK)119.97-0.03%118.37120.09
05/05/2014qqqPowerSharesQQQ(QQQ)87.950.53%86.7687.97
05/05/2014ewiiSharesMSCIItalyCapped(EWI)17.86-0.56%17.6517.89
05/05/(DFE)62.33-0.11%61.9462.39
05/05/(PBD)13.030.00%12.9713.05
05/05/(EIRL)38.52-0.16%38.3938.60
‘贰’ python读取财经数据
提取日期数据基本语法
from WindPy import w
w.start()
当出现.ErrorCode==-103说明没连接上,要start一下
w.wsd(security, fields, startDate = None, endDate= None , options = None)
opion 可选(period, 日期类型, 货币类型,前后复权)
提取财务数据基本语法
w.wss(security, fields, options = None)
提取板块日序列基本语法
w.wses(sectorCode, fields, startDate = None, endDate = None, options = None)
提取板块日截面数据基本语法
w.wsee(sectorCode, fields, options=None)
提取宏观数据基本语法
w.edb(codes, startDate =None, endDate =None, options=None)
1.日期序列基本语法
ts.get_hist_data(stock,start,end)
注意:1.stock不能是集合,只能单个股票 2.需要带上.sz或.sh 3.没有field,只能取出数据后再切除.
2.pro用法
pro.daily(code, start, end, fields)
tushare引用语句
弊端也很明显,一方面不能stock集合输入,一次只能调取一个股票对应数据,另一方面tushare虽是免费试用,但有权限限制。
基本语法
wb.get_data_yahoo(code, start, end)
wb.DataReader(code, 'yahoo', start, end)
没法添加fields, 虽能集合适用,但出来的索引挺奇怪的
推荐使用定义函数或用for循环批量获取数据
总体感觉wind api最舒服,但需要账号,mac也不能直接调用wind api。还是推荐tushare的pro用法。
小白学习中,请指教=v=
‘叁’ 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)
‘肆’ 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
‘伍’ 股票池如何用python构建
股票池用python构建的方法是:使用第三方平台,目前可以使用的是聚宽,对比一下聚宽、优矿、大宽网(已经倒闭了),都大同小异,选哪个都一样。
虽然这些平台都大同小异,但是代码可不能简单复制粘贴,因为底层函数库是不一样的,有可能在别的平台根本用不了某个函数,并且简单复制到自己电脑中的python的话百分之百用不了。
代码的思路是,每个月底进行调仓,选出市值最小的股票交易,去掉ST/*ST/停牌/涨停的股票,然后选择最小市值的10只,基准是创业板综指,看看结果。
python构建数据获取方法是:
这里使用为了接下来的操作需要将一定历史范围的股票数据下载下来,这里下载起始时间为20160101,截至时间为运行代码的时间范围的历史日线数据。
这里以tushare为例, tushare获取历史数据有两种方式。
第一种是以迭代历史交易日的方式获取所有历史数据,假设获取三年的历史数据,一年一般220个交易日左右,那么3年需要请求660多次左右,如果以这种方式的话,就下载数据的时间只需要1分钟多点的样子。
第二种是以迭代所有股票代码的方式获取所有历史数据,股票数量有大概3800多个,需要请求3800多次,但是在积分有限的情况下一分钟最多请求500次,也就意味着仅下载数据的时间至少需要大概8分钟时间。
理论上,你获取的历史范围超过17.3年,那么使用第一种方式才比第二种方式快。
‘陆’ 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
‘柒’ 为什么pandas有国内股票数据
都是公开发行上市的股票,当然会有的,Pandas是数据分析工具包
TuShare是国内股票数据抓取工具,除了股票的实时和历史数据,还有基本面数据,加上自然语言处理(比如情绪分析),或者机器学习,就比较有趣了。
‘捌’ PYthon遍历语句求指导,如何通过python下载某时期所有股票日线信息然后存文件
你可以去官网看看怎么去做,
‘玖’ 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。
‘拾’ 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。