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t语言获取股票数据库

发布时间:2023-08-21 20:50:59

① 从哪里可以得到股票原始数据,我想通过这些数据编个程序,辅助炒股

杜拜金融网提供交易所交易最活跃的沪深A股进行交易,每天可进行交易的股票多达几百支,同时开创出A股T+0双向交易,更具人性化,我们平台所交易的沪深A股行情来源于上证交易所和深证交易所。

杜拜金融网股票交易细则

交易标的 沪深A股交易活跃的个股
最小变动价位 0.01元
交易手续费 股价*数量*3.5‰(单向3.5‰)
交易点差 0至3‰,只在建仓时收取(以系统显示为标准)
交易方向 买升买跌双向交易
交易时间 上午:09:30-中午11:30;下午:13:00-14:55(北京时间)
所需保证金 信用额/10
最大留仓时间: 15天
数据源 上海证券交易所、深圳证券交易所

② 如何获取大数据

问题一:怎样获得大数据? 很多数据都是属于企业的商业秘密来的,你要做大数据的一些分析,需要获得海量的数据源,再此基础上进行挖掘,互联网有很多公开途径可以获得你想要的数据,通过工具可以快速获得,比如说象八爪鱼采集器这样的大数据工具,都可以帮你提高工作效率并获得海量的数据采集啊

问题二:怎么获取大数据 大数据从哪里来?自然是需要平时对旅游客群的数据资料累计最终才有的。
如果你们平时没有收集这些数据 那自然是没有的

问题三:怎么利用大数据,获取意向客户线索 大仿尺数据时代下大量的、持续的、动态的碎片信息是非常复杂的,已经无法单纯地通过人脑来快速地选取、分析、处理,并形成有效的客户线索。必须依托云计算的技术才能实现,因此,这样大量又精密的工作,众多企业纷纷借助CRM这款客户关系管理软件来实现。
CRM帮助企业获取客户线索的方法:
使用CRM可以按照统一的格式来管理从各种推广渠道获取的潜在客户信息,汇总后由专人进行筛选、分析、跟踪,并找出潜在客户的真正需求,以提供满足其需求的产品或服务,从而使潜在客户转变为真正为企业带来利润的成交客户,增加企业的收入。使用CRM可以和网站、电子邮件、短信等多种营销方式相结合,能够实现线上客户自动抓取,迅速扩大客户线索数量。

问题四:如何进行大数据分析及处理? 大数据的分析从所周知,大数据已经不简简单单是数据大的事实了,而最重要的现实是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的,深入的,有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识,大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢?1. 可视化分析。大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二嫌正者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。2. 数据挖掘算法。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖芹大悔掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据,如果一个算法得花上好几年才能得出结论,那大数据的价值也就无从说起了。3. 预测性分析。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。4. 语义引擎。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战,我们需要一套工具系统的去分析,提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。5.数据质量和数据管理。大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面,当然更加深入大数据分析的话,还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。大数据的技术数据采集:ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取:关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构:云存储、分布式文件存储等。数据处理:自然语言处理(NLP,Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言,所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU,Natural Language Understanding),也称为计算语言学(putational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支,另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。统计分析:假设检验、显着性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。数据挖掘:分类(Classification)、估计(Estimation)、预测(Predic胆ion)、相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules)、聚类(Clustering)、描述和可视化......>>

问题五:网络股票大数据怎么获取? 用“网络股市通”软件。
其最大特色是主打大数据信息服务,让原本属于大户的“大数据炒股”变成普通网民的随身APP。

问题六:通过什么渠道可以获取大数据 看你是想要哪方面的,现在除了互联网的大数据之外,其他的都必须要日积月累的

问题七:通过什么渠道可以获取大数据 有个同学说得挺对,问题倾向于要的是数据,而不是大数据。
大数据讲究是全面性(而非精准性、数据量大),全面是需要通过连接来达成的。如果通过某个app获得使用该app的用户的终端信息,如使用安卓的占比80%,使用iPhone的占比为20%, 如果该app是生活订餐的应用,你还可以拿到使用安卓的这80%的用户平时网上订餐倾向于的价位、地段、口味等等,当然你还会获取这些设备都是在什么地方上网,设备的具体机型你也知道。但是这些数据不断多么多,都不够全面。如果将这部分用户的手机号或设备号与电子商务类网站数据进行连接,你会获取他们在电商网站上的消费数据,倾向于购买的品牌、价位、类目等等。每个系统可能都只存储了一部分信息,但是通过一个连接标示,就会慢慢勾勒出一个或一群某种特征的用户的较全面的画像。

问题八:如何从大数据中获取有价值的信息 同时,大数据对公共部门效益的提升也具有巨大的潜能。如果美国医疗机构能够有效地利用大数据驱动医疗效率和质量的提高,它们每年将能够创造超过3万亿美元的价值。其中三分之二是医疗支出的减少,占支出总额超过8%的份额。在欧洲发达国家, *** 管理部门利用大数据改进效率,能够节约超过14900亿美元,这还不包括利用大数据来减少欺诈,增加税收收入等方面的收益。
那么,CIO应该采取什么步骤、转变IT基础设施来充分利用大数据并最大化获得大数据的价值呢?我相信用管理创新的方式来处理大数据是一个很好的方法。创新管道(Innovation pipelines)为了最终财务价值的实现从概念到执行自始至终进行全方位思考。对待大数据也可以从相似的角度来考虑:将数据看做是一个信息管道(information pipeline),从数据采集、数据访问、数据可用性到数据分析(4A模型)。CIO需要在这四个层面上更改他们的信息基础设施,并运用生命周期的方式将大数据和智能计算技术结合起来。
大数据4A模型
4A模型中的4A具体如下:
数据访问(Access):涵盖了实时地及通过各种数据库管理系统来安全地访问数据,包括结构化数据和非结构化数据。就数据访问来说,在你实施越来越多的大数据项目之前,优化你的存储策略是非常重要的。通过评估你当前的数据存储技术并改进、加强你的数据存储能力,你可以最大限度地利用现有的存储投资。EMC曾指出,当前每两年数据量会增长一倍以上。数据管理成本是一个需要着重考虑的问题。
数据可用性(Availability):涵盖了基于云或者传统机制的数据存储、归档、备份、灾难恢复等。
数据分析(Analysis):涵盖了通过智能计算、IT装置以及模式识别、事件关联分析、实时及预测分析等分析技术进行数据分析。CIO可以从他们IT部门自身以及在更广泛的范围内寻求大数据的价值。
用信息管道(information pipeline)的方式来思考企业的数据,从原始数据中产出高价值回报,CIO可以使企业获得竞争优势、财务回报。通过对数据的完整生命周期进行策略性思考并对4A模型中的每一层面都做出详细的部署计划,企业必定会从大数据中获得巨大收益。 望采纳

问题九:如何获取互联网网大数据 一般用网络蜘蛛抓取。这个需要掌握一门网络编程语言,例如python

问题十:如何从网络中获取大量数据 可以使用网络抓包,抓取网络中的信息,推荐工具fiddler

③ 可以获得国内股票和期货tick级别历史数据的数据库有哪些

可以通过交易所的授权数据提供商获得国内股票和期货tick级别历史数据。
很多人喜欢做短线,觉得短线刺激,长线持股待涨这种等待实在没有办法承受,但是倘若大家不会做短线,很大概率会亏得更快。今天就把我独有的做T的秘籍分享给大家。
在开始以前,大家可以看一下我为大家准备的一点惊喜,机构精选的牛股大盘点--速领!今日机构牛股名单新鲜出炉!
一、股票做T是什么意思
如果今天买入一只股票,但是又想卖出,那么只能隔天在操作,这就是A股的交易市场模式T+1。
而股票做T,股票进行T+0的交易操作就是指把当天买进的股票当天再卖出去,投资人通过可以交易股票的当天的涨跌做差价,当股票处于大幅下跌时,立刻买入,等涨到一定的高度就马上转卖,钱就是这样挣到的。
列举一下,1000股的xx股票在昨天我本来就持有着,市价10元/股。在今早是发现该股已经跌到了9.5元/股,立马又跟进了1000股。到了下午,这支股票的价格就突然上涨到没有想到的价格--10.5元/股,我就立刻以这个价格售出去1000股,从而赚取(10.5-9.5)×1000=1000元的差价,这就是做T的过程。
但是,不是每种股票做T都合适!正常来说,日内振幅空间较大的股票,这类是比较适合做T的,比如,每日存在5%的振幅空间。对某只股票了解不够,没有把握的,不妨就点开这里看看吧,有专业的人员去为你诊断T股票,从而选择出最适合你的!【免费】测一测你的股票到底好不好?
二、股票做T怎么操作
那股票做T到底怎么操作?一般有两种方式:正T和倒T。
正T即先买后卖,这股票一直在投资者手里面持有着,投资者在开盘当天股票下跌到低点时买入1000股,股票当天冲到最高点的时候,将这1000股票托盘而出,这样总持股数保持不变,T+0这样的效果也就能够体现到了,又能够享有中间赚取的差价。
而倒T即先卖后买。投资者预计到股票将大幅下跌的征兆,所以就在高位点先卖出持有的一部分股票,等股价回落后再买进,总量仍旧有办法保持不变,但能获取收益。
比方投资者,他占有该股2000股,每一股的价格在当天早上是10元,觉得该股的市价马上就会做出调整,,于是卖出手中的1500股,在股票下降到9.5元/股时,他们就能从这只股票中获得比较丰厚的利益,再买入1500股,这就赚取了(10-9.5)×1500=750元的差价。
这时就有人问了,可以买入的低点是什么时候,可以卖出的高点又是什么时候要怎样知道呢?
其实只要拥有一款买卖点捕捉神器,就可以判断股票的趋势,就能轻松帮你抓住每一个重要时机,如果想领取的话请点开链接:【智能AI助攻】一键获取买卖机会

应答时间:2021-09-23,最新业务变化以文中链接内展示的数据为准,请点击查看

④ 怎样用EXCEL 实时读取 股票日线数据

定量分析的第一步,是获取数据。
获取股票历史行情数据最方便的途径,就是直接读取股票行情软件留在你电脑中的日线数据文件。
但如果不是程序员,电脑里一般不会有VB、VC之类的编程语言。
其实,大家的电脑中一般都有OFFICE。OFFICE中的EXCEL自带了一个VBA语言的编程环境。功能也很强大。
我用EXCEL里的VBA编写了一段代码,读取通达信股票行情软件的日线文件。已经测试通过。
代码如下。与爱好定量分析的朋友分享。
TypeMyType
a1AsLong'标示码
a2AsLong'日期
a3AsSingle'开盘价
a4AsSingle'最高价
a5AsSingle'最低价
a6AsSingle'收盘价
a7AsSingle'成交金额
a8AsLong'成交量
EndType
Sub按钮1_Click()
DimFile2AsInteger
DimbAsMyType
File1=FreeFile
Opensh600000.dayForBinaryAccessReadAs#File1i=1DoWhileNotEOF(File1)
Get#File1,,b
Cells(i,1)=b.a1
Cells(i,2)=b.a2
Cells(i,3)=b.a3
Cells(i,4)=b.a4
Cells(i,5)=b.a5
Cells(i,6)=b.a6

⑤ 如何用Python和机器学习炒股赚钱

相信很多人都想过让人工智能来帮你赚钱,但到底该如何做呢?瑞士日内瓦的一位金融数据顾问 Gaëtan Rickter 近日发表文章介绍了他利用 Python 和机器学习来帮助炒股的经验,其最终成果的收益率跑赢了长期处于牛市的标准普尔 500 指数。虽然这篇文章并没有将他的方法完全彻底公开,但已公开的内容或许能给我们带来如何用人工智能炒股的启迪。

我终于跑赢了标准普尔 500 指数 10 个百分点!听起来可能不是很多,但是当我们处理的是大量流动性很高的资本时,对冲基金的利润就相当可观。更激进的做法还能得到更高的回报。

这一切都始于我阅读了 Gur Huberman 的一篇题为《Contagious Speculation and a Cure for Cancer: A Non-Event that Made Stock Prices Soar》的论文。该研究描述了一件发生在 1998 年的涉及到一家上市公司 EntreMed(当时股票代码是 ENMD)的事件:

“星期天《纽约时报》上发表的一篇关于癌症治疗新药开发潜力的文章导致 EntreMed 的股价从周五收盘时的 12.063 飙升至 85,在周一收盘时接近 52。在接下来的三周,它的收盘价都在 30 以上。这股投资热情也让其它生物科技股得到了溢价。但是,这个癌症研究方面的可能突破在至少五个月前就已经被 Nature 期刊和各种流行的报纸报道过了,其中甚至包括《泰晤士报》!因此,仅仅是热情的公众关注就能引发股价的持续上涨,即便实际上并没有出现真正的新信息。”

在研究者给出的许多有见地的观察中,其中有一个总结很突出:

“(股价)运动可能会集中于有一些共同之处的股票上,但这些共同之处不一定要是经济基础。”

我就想,能不能基于通常所用的指标之外的其它指标来划分股票。我开始在数据库里面挖掘,几周之后我发现了一个,其包含了一个分数,描述了股票和元素周期表中的元素之间的“已知和隐藏关系”的强度。

我有计算基因组学的背景,这让我想起了基因和它们的细胞信号网络之间的关系是如何地不为人所知。但是,当我们分析数据时,我们又会开始看到我们之前可能无法预测的新关系和相关性。

如果你使用机器学习,就可能在具有已知和隐藏关系的上市公司的寄生、共生和共情关系之上抢占先机,这是很有趣而且可以盈利的。最后,一个人的盈利能力似乎完全关乎他在生成这些类别的数据时想出特征标签(即概念(concept))的强大组合的能力。

我在这类模型上的下一次迭代应该会包含一个用于自动生成特征组合或独特列表的单独算法。也许会基于近乎实时的事件,这可能会影响那些具有只有配备了无监督学习算法的人类才能预测的隐藏关系的股票组。

⑥ 怎么从新浪数据库http://hq.sinajs.cn/list=....里面获取实时股指期货行情

在iPhone手机4.1版本中打开网络12.23.5.10版本浏览器,去江苏弘业期货官网软件下载里面下一个博弈大师闪电手,里面有行情,有新闻,有分析师的行情预测。

(6)t语言获取股票数据库扩展阅读:
(一)股指期货(SharePriceIndexFutures),英文简称SPIF,全称是股票价格指数期货,也可称为股价指数期货、期指,是指以股价指数为标的物的标准化期货合约,双方约定在未来的某个特定日期,可以按照事先确定的股价指数的大小,进行标的指数的买卖,到期后通过现金结算差价来进行交割。
作为期货交易的一种类型,股指期货交易与普通商品期货交易具有基本相同的特征和流程。股指期货是期货的一种,期货可以大致分为两大类,商品期货与金融期货。
(二)股指期货:
期货就是按照约定价格超前进行买卖的交易合约,期货交易分为投机和交割,投机通过低买高卖或者高卖低买来赚取价差,交割是事先锁定交易价格在未来执行的买卖交易。
以黄金期货为例,20160401黄金价格为1211美元/盎司,甲和乙签订1盎司交割日期为20160701的黄金期货合约,甲为买方,乙为卖方,如果20160701合约到期,黄金价格达到1300美元/盎司,乙依然以1211美元/盎司的把1盎司黄金卖给甲。
期货分为商品期货和金融期货,商品期货的标的物为实物,比如原油,黄金,白银,铜,铝,白糖,小麦,水稻等,金融期货的标的物是非实物。
比如股票价格指数,利率,汇率等,而股指期货就是以股票价格指数为标的物的期货合约,通俗的理解就是以股票价格指数作为对象的价格竞猜游戏,既可以买涨(术语:做多)也可以买跌(术语:做空),看涨的人被称作多头,看跌的人被称作空头。

⑦ 用matlab怎么算股票价格的收益率,怎么得出收益率的图~

1、用matlab算股票价格的收益率的方法,比如(以联想V14十代酷睿笔记本电脑,Windows10为例):
在matlab里面通常指令是:log(Xt/Xt-1)。
其中Xt是某股票或某指数第t天的价格;
其中Xt-1是某股票或某指数第t-1天的价格.

2、制作收益率曲线图的步骤如下,比如(以联想V14十代酷睿笔记本电脑,Windows10为例):
1.在A1中输入公式=(行(A1)-1) * 0.25-3。
2.在B1中输入公式=NORMDIST(A1,0,1,0)。
3.下拉并分别将以上两个公式复制到A25和B25。
4.插入“XY _⒌阃",A列为X轴,B列为Y轴,选择散点图类型为带平滑线的散点图。

(7)t语言获取股票数据库扩展阅读:
一、如果用matlab验证股票的收盘价符合对数正态分布:
比如(以联想V14十代酷睿笔记本电脑,Windows10为例)先导入数据,然后取收盘价的对数值即y=ln(y)
clc;clear
y=ln(y)
Std=std(y) %标准差
[F,XI]=ksdensity(y)
figure(1)
plot(XI,F,'o-')
x =randn(300000,1);
figure(2)
[f,xi] = ksdensity(x);
plot(xi,f);
画出概率分布图
ksdensity -------------------- Kernel smoothing density estimation.
表示核平滑密度估计。

二、股票收益率是反映股票收益水平的指标
1、是反映投资者以现行价格购买股票的预期收益水平。它是年现金股利与现行市价之比率。
本期股利收益率=(年现金股利/本期股票价格)*100%

2、股票投资者持有股票的时间有长有短,股票在持有期间获得的收益率为持有期收益率。
持有期收益率=[(出售价格-购买价格)/持有年限+现金股利]/购买价格*100%

3、公司进行拆股必然导致股份增加和股价下降,正是由于拆股后股票价格要进行调整,因而拆股后的持有期收益率也随之发生变化。
拆股后持有期收益率=(调整后的资本所得/持有期限+调整后的现金股利)/调整后的购买价格*100% 对于长期投资形式的股票投资,其投资收益的确认有两种方法:
一种是成本法,即按被投资企业发放的股利确定为投资企业的投资收益。
另一种方法是权益法,指投资企业所投股份在被投资企业中占到一定比例,可以对它具有控制、共同控制或重大影响时,应采用权益法进行核算。

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