python一只股票一段时间的数据

㈠ 如何用python 爬虫抓取金融数据

获取数据是数据分析中必不可少的一部分，而网络爬虫是是获取数据的一个重要渠道之一。鉴于此，我拾起了Python这把利器，开启了网络爬虫之路。

本篇使用的版本为python3.5，意在抓取证券之星上当天所有A股数据。程序主要分为三个部分：网页源码的获取、所需内容的提取、所得结果的整理。

一、网页源码的获取

很多人喜欢用python爬虫的原因之一就是它容易上手。只需以下几行代码既可抓取大部分网页的源码。

为了减少干扰，我先用正则表达式从整个页面源码中匹配出以上的主体部分，然后从主体部分中匹配出每只股票的信息。代码如下。

pattern=re.compile('<tbody[sS]*</tbody>')
body=re.findall(pattern,str(content)) #匹配<tbody和</tbody>之间的所有代码pattern=re.compile('>(.*?)<')
stock_page=re.findall(pattern,body[0]) #匹配>和<之间的所有信息

其中compile方法为编译匹配模式，findall方法用此匹配模式去匹配出所需信息，并以列表的方式返回。正则表达式的语法还挺多的，下面我只罗列所用到符号的含义。

语法 说明

. 匹配任意除换行符“ ”外的字符

* 匹配前一个字符0次或无限次

？ 匹配前一个字符0次或一次

s 空白字符：[<空格> fv]

S 非空白字符：[^s]

[...] 字符集，对应的位置可以是字符集中任意字符

(...) 被括起来的表达式将作为分组，里面一般为我们所需提取的内容

正则表达式的语法挺多的，也许有大牛只要一句正则表达式就可提取我想提取的内容。在提取股票主体部分代码时发现有人用xpath表达式提取显得更简洁一些，看来页面解析也有很长的一段路要走。

三、所得结果的整理

通过非贪婪模式(.*?)匹配>和<之间的所有数据，会匹配出一些空白字符出来，所以我们采用如下代码把空白字符移除。

stock_last=stock_total[:] #stock_total：匹配出的股票数据for data in stock_total: #stock_last：整理后的股票数据
if data=='':
stock_last.remove('')

最后，我们可以打印几列数据看下效果，代码如下

print('代码',' ','简称',' ',' ','最新价',' ','涨跌幅',' ','涨跌额',' ','5分钟涨幅')for i in range(0,len(stock_last),13): #网页总共有13列数据
print(stock_last[i],' ',stock_last[i+1],' ',' ',stock_last[i+2],' ',' ',stock_last[i+3],' ',' ',stock_last[i+4],' ',' ',stock_last[i+5])

㈡ 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

㈢ 如何用python计算某支股票持有90天的收益率

首先你要先获得这支股票90天的数据，可以存在一个arry中。
然后计算收益率 r = (arry[89]-arry[0])/arry[0]，如果要计算任意连续90天的话只要循环就可以了。
许多人更喜欢去做短线，因为短线刺激，无法承受长线持股待涨的煎熬，可是假如不会做短线，则可能会导致亏得更快。做T的秘籍大家一定很想知道，今天就给大家讲讲。
我准备了好处给大家，机构精选的牛股大盘点！希望大家不要错过--速领！今日机构牛股名单新鲜出炉！
一、股票做T是什么意思
现在市场上，A股的交易市场模式是T＋1，意思就是今天买的股票，只有明天才能卖出。
而股票做T，当天买入的股票在当天卖出，这就是股票进行T＋0的交易操作，投资人在可交易的一天通过股票的涨幅和跌停有了股票差价，在股票大幅下跌时赶紧买入，涨得差不多之后再将买入的部分卖出，就是用这种方法赚钱的。
假如说，在昨天我手里还有1000股的xx股票，市价10元/股。今天一大早发现该股居然跌到了9.5元/股，然后趁机买入了1000股。结果到了下午时，这只股票的价格就突然间大幅上涨到一股10.5元，我就急忙地以10.5/股的价格售出1000股，然后获取（10.5－9.5）×1000＝1000元的差价，这就是做T。
但是，不是每种股票做T都合适！正常来说，那些日内振幅空间较大的股票，它们是适合去做T的，比如说，每日能有5%的振幅空间。想知道某只股票适不适合的，点开这里去看一下吧，专业的人员会为你估计挑选出最适合你的T股票！【免费】测一测你的股票到底好不好？

二、股票做T怎么操作
怎么才能够把股票做到T？正常情况下分为两种方式，分别为正T和倒T。
正T即先买后卖，投资手里，手里面赚有这款股票，在当天股票开盘的时候下跌到了最低点时，投资者买入1000股，等到股票变高的时候在高点，将这1000股彻底卖出，持有的总股票数还是跟以前一样，T＋0的效果这样就能够达到了，又能够享有中间赚取的差价。
而倒T即先卖后买。投资者通过严密计算得出，股票存在下降风险，因此在高位点先卖出手中的一部分股票，接着等股价回落后再去买进，总量仍旧有办法保持不变，然而，收益是会产生的。
比方投资者，他占有该股2000股，而10元/股是当天早上的市场价，觉得持有的股票在短时间内就会有所调整，，于是卖出手中的1500股，等股票跌到一股只需要9.5元时，这只股票差不多就已经能让他们感到满意了，再买入1500股，这就赚取了（10-9.5）×1500＝750元的差价。
这时有人就问了，那要如何知道买入的时候正好是低点，卖出的时候正好是高点？
其实有一款买卖点捕捉神器，它能够判断股票的变化趋势，绝对能让你每次都抓住重点，点开链接就能立刻领取到了：【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

㈣ 如何用python代码判断一段范围内股票最高点

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python+聚宽 统计A股市场个股在某时间段的最高价、最低价及其时间 原创
2019-10-12 09:20:50

开拖拉机的大宝

码龄4年

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使用工具pycharm + 聚宽数据源，统计A股市场个股在某时间段的最高价、最低价及其时间，并打印excel表格输出

from jqdatasdk import *
import pandas as pd
import logging
import sys
logger = logging.getLogger("logger")
logger.setLevel(logging.INFO)

# 聚宽数据账户名和密码设置
auth('username','password')

#获取A股列表，包括代号，名称，上市退市时间等。
security = get_all_securities(types=[], date=None)
pd2 = get_all_securities(['stock'])


# 获取股票代号
stocks = list(get_all_securities(['stock']).index)

# 获取股票名称
stocknames = pd2['display_name']

start_date = 񟭏-01-01'
end_date = 񟭒-12-31'
def get_stocks_high_low(start_date,end_date):
# 新建表，表头列
# 为："idx","stockcode","stockname","maxvalue","maxtime","lowvalue","lowtime"
result = pd.DataFrame(columns=["idx", "stockcode", "stockname", "maxvalue", "maxtime", "lowvalue", "lowtime"])
for i in range(0,stocks.__len__()-1):
pd01 = get_price(stocks[i], start_date, end_date, frequency='daily',
fields=None, skip_paused=False,fq='pre', count=None)
result=result.append(pd.DataFrame({'idx':[i],'stockcode':[stocks[i]],'stockname':
[stocknames[i]],'maxvalue':[pd01['high'].max()],'maxtime':
[pd01['high'].idxmax()],'lowvalue': [pd01['low'].min()], 'lowtime':
[pd01['low'].idxmin()]}),ignore_index=True)

result.to_csv("stock_max_min.csv",encoding = 'utf-8', index = True)
logger.warning("执行完毕！

㈤ python的QSTK中，里面股票的历史数据是包含在包里面么，还是通过网络获取

在 Python的QSTK中，是通过 s_datapath 变量，定义相应股票数据所在的文件夹。一般可以通过 QSDATA 这个环境变量来设置对应的数据文件夹。

具体的股票数据来源，例如沪深、港股等市场，你可以使用免费的WDZ程序输出相应日线、5分钟数据到 s_datapath 变量所指定的文件夹中。然后可使用 Python的QSTK中，qstkutil.DataAccess进行数据访问。

㈥ 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)

㈦ 问一个Python分析股票价格的问题......

你先把价格按日期排序之后变成一个list的话，比如：
price=[70,74, 73, 72, 71,75]
你可以这么办：
operations=[]
isLong=False
for i in range(len(price)-1):
if(not isLong):
if(price[i]<price[i+1]):
print "Go long on day " + str(i)
operations.append(-1);
isLong=True;
else:
operations.append(0);
else:
if(price[i]>price[i+1]):
print "Go short on day " + str(i)
operations.append(1);
isLong=False;
else:
operations.append(0);
if(isLong):
print "Go short on day " + str(len(price)-1)
operations.append(1)
else:
operations.append(0)
ProfitPerShare=0
for i in range(len(price)):
ProfitPerShare+=price[i]*operations[i]
print "Summary profit per share: "+str(ProfitPerShare)

这里面就是说，如果你是空仓，那么如果明天比今天高就买，否则明天买就比今天买更划算；如果你不空仓，那么如果明天比今天价低你就要清仓，否则明天卖就会更划算。然后用一个叫operations的list来记录你每天的操作，-1表示买，0表示没有，1表示卖，所以最后可以计算每股获得的收入price[i]*operations[i]的总和。

㈧ 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=

㈨ 怎样遍历任意股票历史数据要求使用循环。

下载个大智慧就可以了啊