pythonwind股票数据

Ⅰ 怎样用 Python 写一个股票自动交易的程序

• 方法一

  前期的数据抓取和分析可能python都写好了，所以差这交易指令接口最后一步。对于股票的散户，正规的法子是华宝，国信，兴业这样愿意给接口的券商，但貌似开户费很高才给这权利，而且只有lts，ctp这样的c++接口，没python版就需要你自己封装。

• 方法二

  是wind这样的软件也有直接的接口，支持部分券商，但也贵，几万一年是要的。

  
  

• 方法三

  鼠标键盘模拟法，很复杂的，就是模拟键盘鼠标去操作一些软件，比如券商版交易软件和大智慧之类的。

• 方法四

  就是找到这些软件的关于交易指令的底层代码并更改，不过T+1的规则下，预测准确率的重要性高于交易的及时性，花功夫做数据分析就好，交易就人工完成吧

Ⅱ 传统的金融工具包括哪些

传统的金融工具有：电子银行、电子资金转账、电子交易、电子金融服务
1、电子银行
电子银行系指在银行与客户间，通过网络连线或Internet传输金融资讯与交易。主要包括网上银行、电话银行等等，借助个人电脑、自动提款机等器具，提供服务，缩短银行与客户间的距离，并同时达到提高效率的目的。
2、电子资金转帐
经由终端机,语音工具，电脑等资讯设备或工具，通知或授权金融机构处理资金往来帐户的转移行为。
主要有线上电子交易给付系统、 信用卡式给付系统等方式。本质是电子现金和电子支票。
电子现金：为一种因应电子交易所需的线上给付系统，主要目的在于由电子付款模式取代消费者在购买过程中对现金的依赖，但仍保有现金应有的货币性质。
电子支票：购买者可就持有一定金额的支票型式进行交易,这些支票系透过电子方式传递，处理方式与传统支票有许多相似之处，帐号用户会取得一份电子文件，其内容包括付款者姓名、帐户号码、付款金融机构名称，接收支票者的姓名及支票的总金额等。
电子支付系统通常指电子信用卡支付系统、电子支票支付系统、网上电子现金产品(如数码现金、电子货币)等等。
3、电子交易
包括各种金融产品的交易越来越借助电子手段。股票交易、期货交易、外汇交易，都需要一个强大、严密的电子交易平台。
4、电子金融服务
包括各种金融机构为客户提供的电子手段服务，例如线上市场销售、线上或电话客户服务(如透过网上、电话申请信用卡)、客户遥距操作及结算(如电子信用证)、线上产品资讯服务(如线上查询存款利率)等等。基于电子网络系统的电子承兑汇票、电子信用证、电子抵押担保等等业务的开发与运营，提高了金融业务的效率与质量，改善对客户的服务，降低经营管理的成本，扩大银行的收益水平。

Ⅲ Wind资讯金融终端是免费的吗

Wind资讯金融终端不是免费的。Wind 资讯金融终端为用户提供无缝集成的行情报价、金融数据、财经信息、分析工具、组合管理等功能的综合性金融服务平台。

Wind资讯金融终端提供最齐全的中国金融市场数据与信息，内容覆盖股票、债券、基金、指数、权证、商品期货、外汇、宏观行业等多项品种，7×24×365不间断的为证券分析师、基金经理等专业金融人士提供最准确、最及时、最完整的金融资讯，是驰骋中国金融市场的必备工具。

(3)pythonwind股票数据扩展阅读：

Excel Add-in

强大Excel数据链接功能，方便用户建立各种灵活的分析模板。通过Wind函数在Excel中动态获取实时行情、投资品种的资料、财务数据、宏观行业数据等内容，支持通过VBA调用Wind函数进行模型编制，动态生成精美的Word报告。

Evaluator

Wind Evaluator是应用Excel插件开发的衍生产品。

主要功能是基于上市公司已披露的历史财务数据和用户对公司“经营效率”和“财务政策”的预期，自动完成目标公司未来若干年资产负债表(BS)、利润表(IS)和现金流量表(CS)的计算，并对预测报表做财务分析和合理性检验。

根据预测报表分别采用FCFF、FCFE、DDM、EVA、超额利润等估值方法计算企业价值。

EDB

超过20万个宏观和行业时间序列指标，整体把握中国宏观经济、行业经济、全球宏观经济的走向与变化。所有数据除即时生成图表之外，还可进行各种灵活的数据转换（如变频、计算均值等），可通过Excel数据链接与用户的工作自动集成。

TAQEXP

涵盖国内沪深交易所，三大期货交易所以及中金所等Level1以及Level2日内高频数据，可供下载日内分钟数据，盘口10档行情数据，逐笔成交数据，真实且准确展现交易所提供的原始行情以及交易数据。

数据提取字段自由选择，可支持TXT，CSV，DBF等格式的转换，支持断点续传，可布置多任务同时下载高频数据。

Ⅳ 常用的15个数据源网站，可以满足你95%的日常取数需求！赶紧收藏

前面介绍过实用的效率小工具，真的帮了我很多忙，这次给小伙伴们再种草一些数据源网站。

现在有很多免费的数据可以供使用分析，不过很少有人能找的到，或者没能力找，这就是所谓的信息差吧。其实数据获取分为两方面，一是“拿来的”数据，也就是现成的；二是“爬来的”数据，这种一般通过爬虫等手段去采集数据。

“拿来的”数据可以在各大官方平台或者社区去找，一般各行各业都会有自己的数据库。我常用的数据网站有以下这些：

网络指数： 网络搜索汇总的数据，能看到各种关键词的搜索热度趋势，优点数据量大，能反映真实的话题热度变化，适合做需求洞察、用户画像、舆情监测、市场分析。

网络指数规则，是以网民在网络的搜索量为数据基础，以关键词为统计对象，科学分析并计算出各个关键词在网络网页搜索中搜索频次的加权和。

微信指数： 微信生态的大数据，反映关键词热度，和网络指数类似。但微信指数数据来源微信各种内容渠道，包括搜一搜、视频号、公众号等，适合做微信生态人群画像、内容推广、舆情监控的研究。

Google Trends： 和网络指数类似的产品，基于google生态汇总的大数据。比网络数据来源更丰富也更广泛，包含了google、youtube等，毕竟是全球应用。缺点是对国内搜索分析的指导意义不大，还是网络指数更具指导意义。

微博指数： 微博内容提及量、阅读量、互动量加权得出的综合指数，优点比较有时效性，而且数据基数大，可以实时反映热度变化情况，适合实时捕捉当前 社会 热点事件、热点话题等，快速响应舆论走向等。

这种数据包含了网站、APP、自媒体账号等监测数据，大多是商业付费类

Alexa： 用于查询全球网站排名和流量的平台，可以看到PV、UV、排名、区域分布等信息。

新榜： 新媒体专属的数据平台，用于查看抖音、快手、公众号、小红书等平台KOL账号的数据。数据包括了粉丝、浏览、互动、声量等，一般用于广告投放监测、自媒体数据运营等。

猫眼数据： 影视相关数据。汇总了电影票房、网播热度、电视收视等数据，适合做票房预测、节目热度监测。

艾瑞指数： APP、Web、手机等排行榜数据，包括各大移动设备装机指数、APP热度指数、PC Web热度指数、网络广告指数等等，适合做广告营销投放等。

新浪 财经 数据中心：新浪 财经 大数据，汇总了股票、基金、期货、黄金、货币等各种 财经 数据，种类很齐全，应该有数据接口。

Wind：国内比较早的金融数据服务商，数据种类最齐全，而且有各种金融分析工具，也支持Python、R等量化分析。但Wind很贵，个人很难承担的起。

Tushare： 免费的金融数据库，支持Python接口，数据也非常齐全，包含了股票、基金、期权、债券、外汇、公司报表等各种 财经 数据。只要你会用Python，就可以调用里面的各种数据，非常便捷。

这种一般包含政府开放数据、统计数据，以及各种民生数据。

国家统计局： 最权威的国内宏观数据网站，包括人口、经济、农业等等。

上海公共数据开放平台： 上海市各行各业的免费数据，对公众开放下载，非常适合做城市规划分析。

其他城市官方数据：

这一类数据适合做机器学习、统计分析、算法研究等，是学术界、工业界用于数据驱动业务典型数据。

kaggle： 全球最大的数据科学比赛平台，也是google旗下的产品。kaggle拥有丰富的数据集和各种解决方案，适合对数据感兴趣的小伙伴去研究学习。

天池： 阿里云里面的数据比赛平台，也拥有很多比赛数据，质量相对较高。

Ⅳ （python）用大奖章个人版wind导出股票交易数据出现错误，数据无变化。

我的大奖章现在登录不上去了。你的可以登录不？

Ⅵ 怎样用Python写一个股票自动交易的程序

方法一前期的数据抓取和分析可能python都写好了庆察，所以差这交易指令接口最后一步。

对于股票的散户，正规的法子是华宝，国信，兴业这样愿意给接口的券商，但貌似开户费很高才给这权利，而且只有lts，ctp这样的c++接口，没python版就需要你自己封装。方法二是wind这样的软件也有直镇拦接的接口，支持部分券商，但也贵，几万一年是要的。方法三鼠标键盘模拟法，很复杂的，就是模拟键盘鼠标去操作一些软件，比如券商版交易软件和大智慧之类的。方法四就是找到这些软件的关于交易指令的底层代码并更改，不过T+1的规则下，预誉旅茄测准确率的重要性高于交易的及时性，花功夫做数据分析就好，交易就人工完成吧

---

Ⅶ 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=

Ⅷ 怎样用 Python 写一个股票自动交易的程序

• 方法一

  前期的数据抓取和分析可能python都写好了，所以差这交易指令接口最后一步。对于股票的散户，正规的法子是华宝，国信，兴业这样愿意给接口的券商，但貌似开户费很高才给这权利，而且只有lts，ctp这样的c++接口，没python版就需要你自己封装。

• 方法二

  是wind这样的软件也有直接的接口，支持部分券商，但也贵，几万一年是要的。

  
  

• 方法三

  鼠标键盘模拟法，很复杂的，就是模拟键盘鼠标去操作一些软件，比如券商版交易软件和大智慧之类的。

• 方法四

  就是找到这些软件的关于交易指令的底层代码并更改，不过T+1的规则下，预测准确率的重要性高于交易的及时性，花功夫做数据分析就好，交易就人工完成吧