从r软件调取股票数据

1. 用什么软件可以导出股票的数据，如成交量，换手率，价格等。我用了很多软件同花顺，通信达，大智慧都导不

通信达可以做到，它可以导出开盘、最高、最低、收盘、成交量等数据。通过系统 - 数据导出，选择格式为文本（.TXT）文档或Excel（.XLS）文件即可。
我们经常挂在嘴边的股票成交量，也就是买股票和卖出股票数量的总和，换句话说，就是在这一天成功发生交易的股票总手数（1手=100股）
笼统地说，股票成交量能体现出个股或者大盘的活跃程度，有助于我们从众多股票中选中最好的一个、识别买入和卖出的时机。
看股票成交量的具体办法都有哪些？有什么分析技巧？又有哪些地方需要我们注意呢？我来为大家做详细的说明，大家可以接着往下看。
在这之前，先给大家发福利，我整理各行业的龙头股信息，涉及医疗、新能源、白酒、军工等热门行业，随时可能被删：吐血整理！各大行业龙头股票一览表，建议收藏！
一、股票成交量怎么看？有什么分析技巧？
想知道股票成交量的话可以看交易软件，通过看开盘时的买入卖出量来确定成交量。或者看红绿柱，这些都可以直接表明出股票的成交量：红柱体代表买入﹥卖出；绿柱体代表买入﹤卖出。
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二、股票成交量大就一定好吗？
股票的成交量并不能证明这只股票就是好的，只能关于这支股票的价格，说买卖双方有着非常大的分歧。
像一些热门股票，买的人认为价格会上涨，卖的人认为价格会下跌，双方分歧很大，那成交量就会很高，反之成交量就很低。
成交量通常和股价趋势结合在一起看会更好：上涨趋势中，成交量迅速放大，价格随之不断上升，买卖双方的分歧越来越剧烈，越来越多的持有者在卖出股票，此时追涨需要有所戒备了；成交量会随趋势下跌而减少，买卖双方意见相同，未来就很有可能会继续下跌。
除此之外，股票成交量还有其他几种情况，出于文章的限制，我就不详细说明了，大家可以点击下方链接，输入你中意的股票，就能免费获得个股成交量分析报告：【免费】测一测你的股票当前估值位置？

应答时间：2021-09-08，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

2. 如何编程从免费股票软件中提取实时数据

自己写程序的话，一种方法是从已提供的信息源，例如webservice获取数据。还有种办法就是去连接提供即时信息的网页硬解析。

代码举例如下：

Created on Thu Jul 23 09:17:27 2015
@author: jet
"""
DAY_PRICE_COLS = ['date', 'open', 'high', 'close', 'low', 'volume',
'chg', '%chg', 'ma5', 'ma10', 'ma20',
'vma5', 'vma10', 'vma20', 'turnover']
DAY_PRICE_URL = '%sapi.finance.%s/%s/?code=%s&type=last'
INDEX_KEY = ['SH', 'SZ', 'HS300', 'SZ50', 'GEB', 'SMEB']
INDEX_LIST = {'SH': 'sh000001', 'SZ': 'sz399001', 'HS300': 'sz399300',
'SZ50': 'sh000016', 'GEB': 'sz399006', 'SMEB': 'sz399005'}
INDEX_DAY_PRICE_COLS= ['date', 'open', 'high', 'close', 'low', 'volume',
'chg', '%chg', 'ma5', 'ma10', 'ma20',
'vma5', 'vma10', 'vma20']
K_TYPE_KEY = ['D', 'W', 'M']
K_TYPE_MIN_KEY = ['5', '15', '30', '60']
K_TYPE = {'D': 'akdaily', 'W': 'akweekly', 'M': 'akmonthly'}
MIN_PRICE_URL = '%sapi.finance.%s/akmin?scode=%s&type=%s'
PAGE_TYPE = {'http': 'http://', 'ftp': 'ftp://'}
PAGE_DOMAIN = {'sina': 'sina.com.cn', 'ifeng': 'ifeng.com'}
URL_ERROR_MSG = '获取失败，请检查网络状态，或者API端口URL已经不匹配！'

get_hist_data.py
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Jul 23 09:15:40 2015
@author: jet
"""
import const as ct
import pandas as pd
import json
from urllib2 import urlopen,Request

def get_hist_data(code = None, start = None, end = None, ktype = 'D'):
"""
功能:
获取个股历史交易数据
--------
输入:
--------
code:string
股票代码 比如:601989
start:string
开始日期 格式:YYYY-MM-DD 为空时取到API所提供的最早日期数据
end:string
结束日期 格式:YYYY-MM-DD 为空时取到最近一个交易日数据
ktype:string(default=D, 函数内部自动统一为大写)
数据类型 D=日K线，W=周K线，M=月K线，5=5分钟，15=15分钟
30=30分钟，60=60分钟
输出:
--------
DataFrame
date 日期
open 开盘价
high 最高价
close 收盘价
low 最低价
chg 涨跌额
p_chg 涨跌幅
ma5 5日均价
ma10 10日均价
ma20 20日均价
vma5 5日均量
vma10 10日均量
vma20 20日均量
turnover换手率(指数无此项)
"""
code = code_to_APIcode(code.upper())
ktype = ktype.upper()

url = ''
url = get_url(ktype, code)
print(url)

js = json.loads(ping_API(url))
cols = []

if len(js['record'][0]) == 14:
cols = ct.INDEX_DAY_PRICE_COLS
else:
cols = ct.DAY_PRICE_COLS
df = pd.DataFrame(js['record'], columns=cols)

if ktype in ct.K_TYPE_KEY:
df = df.applymap(lambda x:x.replace(u',', u''))
for col in cols[1:]:
df[col]=df[col].astype(float)
if start is not None:
df = df [df.date >= start]
if end is not None:
df = df[df.date <= end]
df = df.set_index('date')
return df

def code_to_APIcode(code):
"""
功能：
验证输入的股票代码是否正确，若正确则返回API对应使用的股票代码
"""
print(code)
if code in ct.INDEX_KEY:
return ct.INDEX_LIST[code]
else:
if len(code) != 6:
raise IOError('code input error!')
else:
return 'sh%s'%code if code[:1] in ['5', '6'] else 'sz%s'%code

def get_url(ktype, code):
"""
功能：
验证输入的K线类型是否正确，若正确则返回url
"""
if ktype in ct.K_TYPE_KEY:
url = ct.DAY_PRICE_URL % (ct.PAGE_TYPE['http'], ct.PAGE_DOMAIN['ifeng'],
ct.K_TYPE[ktype], code)
return url
elif ktype in ct.K_TYPE_MIN_KEY:
url = ct.MIN_PRICE_URL % (ct.PAGE_TYPE['http'], ct.PAGE_DOMAIN['ifeng'],
code, ktype)
return url
else:
raise IOError('ktype input error!')

def ping_API(url):
"""
功能：
向API发送数据请求，若链接正常返回数据
"""
text = ''
try:
req = Request(url)
text = urlopen(req,timeout=10).read()
if len(text) < 15:
raise IOError('no data!')
except Exception as e:
print(e)
else:
return text

#测试入口
print(get_hist_data('601989','2015-07-11','2015-07-22'))

3. 如何利用r语言进行读取数据文件，并绘制散点图

首先，下载并安装好R软件。打开R软件，可以看到R软件主窗口。

2
为了方便编辑代码，一般不在主窗口直接输入程序。我们可以点击“文件——新建程序脚本”，出现R编辑器。我们将在此输入需要运行的命令。

3
使用因子格式输入数据。这里输入两组数据，以便后面说明详细使用方法。

4
输入命令plot(x)，表示绘制序列x的散点图。选中程序，右键，点击“运行当前行或选中代码”，运行程序。按F5键或者Ctrl+R键也可以实现。在图标显示框出现散点图了。

5
输入命令plot(x,y)，其中x表示自变量，y是因变量,生成y关于x的散点图。运行命令，即出现散点图。

6
再增加一组数据，用coplot函数绘制多变量的散点图。coplot(x~m|y)表示在不同的y值下，x关于m的散点图。

4. 股票软件如何导出财务数据信息

导出方法： K线图上,选 更多 ,选 指数成交明细 或者是 历史成交, 进入后,鼠标右键选择导出即可。
股票软件更准确的称谓应该是证券分析软件或证券决策系统，它的基股票软件本功能是信息的实时揭示（包括行情信息和资讯信息），所以早期的股票软件有时候会被叫做行情软件。股票软件的实质是通过对市场信息数据的统计，按照一定的分析模型来给出数（报表）、形（指标图形）、文（资讯链接），用户则依照一定的分析理论，来对这些结论进行解释，也有一些傻瓜式的易用软件会直接给出买卖的建议，这些易用软件大部分是用专业视角剖析整个股市的走势。

5. 股票软件从哪里读取数据

数据分为免费的和收费的
免费的只要卫星接收器就可以直接接受
或者通过卫星接收终端解码在转换为电脑信号等等

收费的这个肯定是加密的

来源交易所卫星发布

你自己可以考虑弄一下免费数据，不过这种数据要花钱买就行呢。
一般数据有相应的公司提供接口的，具体俺不懂

6. R软件中怎么导出数据

一般的文本格式导入，都可以用read.table命令把数据扔进R里面。Excel和Spss数据的话，可用相应软件将文件打开，观察数据结构后将其复制到剪贴板，然后一样可以用read.table('clipboard')扔到R里面。如果文件太大不好复制，那么差拦可以利用Excel和Spss的导出功能，将数据导出成文本格式。
还有一种情况就是，你的计算机上没有安装Excel或是Spss，这数据导入就要用到RODBC扩展包了。首先装载RODBC包。然后输入数据文件的绝对路径（要注意是用/而不是\）来定义连接，最后用数据抓取命令获取你需要的标签页数据内容(Sheet1)。
library(RODBC)
channel=odbcConnectExcel("d:/test.xls")
mydata=sqlFetch(channel,'Sheet1')这样简单的两个步骤搏拆就可以将Excel数据导入R的mydata变量中。如果是Excel2007格式数据则要换一个函数
channel=odbcConnectExcel2007('d:/test.xlsx')
mydata=sqlFetch(channel,'Sheet1')导入spss的sav格基庆枣式数据则要用到foreign扩展包，加载后直接用read.spss读取sav文件
library(foreign)
mydata=read.spss('d:/test.sav')上面的函数在很多情况下没能将sav文件中的附加信息导进来，例如数据的label，那么建议用Hmisc扩展包的spss.get函数，效果会更好一些。

7. R语言怎么把股票日收盘价转换成对数收益率

知道一系列收盘价向量X,length=1000,求对数收益率的R语言代码
acf(int[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int monthly

acf(int.l[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int monthly
log return')

Box.test(int[,2], lag = 5, type = "Ljung-Box")
Box.test(int[,2], lag = 10, type = "Ljung-Box")
Box.test(int.l[,2], lag = 5, type = "Ljung-Box")
Box.test(int.l[,2], lag = 10, type = "Ljung-Box")

运行结错误办

> int <- read.table("d-intc7208.txt", head=T)
错误于file(file, "rt") : 打链结
外: 警告信息：
In file(file, "rt") :
打文件'd-intc7208.txt': No such file or directory

+ acf(int.l[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int monthly
错误: 意外符号 in:
"
acf(int.l[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int"
> log return')
错误: 意外符号 in "log return"

8. 什么软件能下载股票的历史数据，怎么下

下载股票历史数据步骤如下：

1、登录股票软件，点击左上角系统，选择子菜单下面的盘后数据下载。

9. 怎么获取股票数据c++ api

基本都是自己封装CTP接口，程序端实现多账户、多策略的行情信号接收和委托提交/回报处理。也可以用 QuantBox/QuantBox_XAPI · GitHub 这样的封装的比较好、多接口统一API的项目直接整合到程序化平台的项目中使用。

通过程序接口用证券、期货账号登录后订阅品种的行情，证券、商品期货、股指期货、期权（全真模拟，9号就有实盘行情）都可以接收交易所的快照数据（例如商
品、股指都是500ms一个快照，数据结构也比较完整）。然后交易平台可以把行情数据广播给各个策略程序，程序根据量化策略的逻辑判断是否下单？挂单的方
式如何？挂单失败是否追单？如何追单？
策略程序判断要下单，则提交指令到程序化交易平台，平台把各个帐号各个品种中策略的逻辑持仓汇总为实际持仓，然后通过接口提交委托，并且处理委托回报。
行情数据一方面广播给策略程序，一方面自己存数据库，存下来的数据通过完整性检测后，可以自己合成低频率的数据，如
1分钟、30分钟、1小时、日度等等，这些数据会被用于策略回测，也可以用于市场微观结构的观察和研究，例如可以通过优化挂单方式来降低交易滑点。
Matlab可以做一些回测，实盘可能是比较不易用的。一般可以用C++, Java, C#来利用CTP程序化交易接口实现实盘平台，策略研究推荐用R做数据分析、统计、处理、可视化、策略分析、自动报告，用Rcpp（R调用C++）或者直接C++实现高性能回测，用单机并行或集群实现批量回测。

10. 股票的数据在哪里能找到

一般来说股票的数据可以在任何股票软件中找到，而且在网页上也可以找到股票的历史数据，从而对这支股票作出判断，进一步决定是否购买。

现如今随着时代的发展，股票投资已经成为常态化。许多年前只有少部分人进行股票投资，而且如果要进行投资都需要到交易所内，每天关注大盘走势，从而做出投资决定。现如今随着互联网的发展，各类投资平台纷纷出现。人们足不出户便可以在网络中进行股票投资。各种数据也更加明了，大家可以凭借自己的经验结合股票数据，从而做出最精准的投资决策。