python下载股票分钟数据

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阃氲繃瀵规湡璐ч愮玛鎴愪氦鏄庣粏镄勫垎鏋愶纴浜ゆ槗钥呭拰鎶曡祫钥呭彲浠ヨ幏鍙栦互涓嬫柟闱㈢殑淇℃伅锛

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链钖庯纴浼桦寲浜ゆ槗绛栫暐鍜岄庨橹绠＄悊銆傞氲繃瀵规湡璐ч愮玛鎴愪氦鏄庣粏镄勭爷绌讹纴鍙浠ュ彂鐜颁竴浜涘父瑙佺殑浜ゆ槗阌栾鍜岄庨橹锲犵礌锛屼粠钥屾敼杩涜嚜宸辩殑浜ゆ槗绛栫暐鍜岄庨橹绠＄悊鑳藉姏銆

2. 怎样用python提取不同股票csv里特定时间段的数据

用pandas库，
import pandas as pd

data = pd.read_csv('train.csv')
train_data = data.values[0:TRAIN_NUM,1:]
train_label = data.values[0:TRAIN_NUM,0]
study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1000035
机器学习正好讲了这个手写识别的例子！

3. tushare的接口怎么样使用

安装TuShare
方式1：pip install tushare
方式2：访问https://pypi.python.org/pypi/tushare/下载安装
方式3：将源代码下载到本地python setup.py install
升级TuShare
1、先查看本地与线上的版本版本号：
pip search tushare
2、升级TuShare：
pip install tushare --upgrade
确认安装成功
import tushare as ts
print ts.__version__
获取历史交易数据
import tushare as ts
df = ts.get_hist_data（‘600848’）
ts.get_hist_data（‘600848’，ktype='W‘） #获取周k线数据
ts.get_hist_data（'600848’，ktype='M‘） #获取月k线数据
ts.get_hist_data（'600848’，ktype='5‘） #获取5分钟k线数据
ts.get_hist_data（'600848’，ktype='15‘） #获取15分钟k线数据
ts.get_hist_data（'600848’，ktype='30‘） #获取30分钟k线数据
ts.get_hist_data（'600848’，ktype='60‘） #获取60分钟k线数据
ts.get_hist_data（'sh’）#获取上证指数k线数据，其它参数与个股一致，下同
ts.get_hist_data（‘sz’）#获取深圳成指k线数据 ts.get_hist_data（‘hs300’）#获取沪深300指数k线数据
ts.get_hist_data（‘sz50’）#获取上证50指数k线数据
ts.get_hist_data（‘zxb’）#获取中小板指数k线数据
ts.get_hist_data（‘cyb’）#获取创业板指数k线数据
Python财经数据接口包TuShare的使用
获取历史分笔数据
df = ts.get_tick_data（‘000756','2015-03-27’）
df.head（10）
Python财经数据接口包TuShare的使用
获取实时分笔数据
df = ts.get_realtime_quotes（‘000581’）
print df[['code','name','price','bid','ask','volume','amount','time']]
返回值说明：
0：name，股票名字
1：open，今日开盘价
2：pre_close，昨日收盘价
3：price，当前价格
4：high，今日最高价
5：low，今日最低价
6：bid，竞买价，即“买一”报价
7：ask，竞卖价，即“卖一”报价
8：volumn，成交量 maybe you need do volumn/100
9：amount，成交金额（元 CNY）
10：b1_v，委买一（笔数 bid volume）
11：b1_p，委买一（价格 bid price）
12：b2_v，“买二”
13：b2_p，“买二”
14：b3_v，“买三”
15：b3_p，“买三”
16：b4_v，“买四”
17：b4_p，“买四”
18：b5_v，“买五”
19：b5_p，“买五”
20：a1_v，委卖一（笔数 ask volume）
21：a1_p，委卖一（价格 ask price）
…
30：date，日期
31：time，时间

4. 怎么用python计算股票

作为一个python新手，在学习中遇到很多问题，要善于运用各种方法。今天，在学习中，碰到了如何通过收盘价计算股票的涨跌幅。
第一种：
读取数据并建立函数：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import spline
from pylab import *
import pandas as pd
from pandas import Series
a=pd.read_csv('d:///1.csv',sep=',')#文件位置

t=a['close']
def f(t):
s=[]
for i in range(1,len(t)):
if i==1:
continue
else:
s.append((t[i]-t[i-1])/t[i]*100)
print s
plot(s)

plt.show()
f(t)
第二种：
利用pandas里面的方法：
import pandas as pd

a=pd.read_csv('d:///1.csv')
rets = a['close'].pct_change() * 100
print rets

第三种：
close=a['close']
rets=close/close.shift(1)-1
print rets

总结：python是一种非常好的编程语言，一般而言，我们可以运用构建相关函数来实现自己的思想，但是，众所周知，python中里面的有很多科学计算包，里面有很多方法可以快速解决计算的需要，如上面提到的pandas中的pct_change()。因此在平时的使用中应当学会寻找更好的方法，提高运算速度。

5. 锲介檯镶＄エ鎸囨暟 涓嬭浇 python 鍖

Python涓鍙浠ヤ娇鐢ㄥ氱嶅寘𨱒ヤ笅杞藉浗闄呰偂绁ㄦ寚鏁版暟鎹锛屽俻andas_datareader銆乱finance绛夈

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1. pandas_datareader锛氲繖鏄涓涓鐢ㄤ簬璇诲彇钖勭嶉噾铻嶆暟鎹镄凯ython搴撱傞氲繃杩欎釜搴掳纴鍙浠ヨ交𨱒惧湴浠庡悇绉嶆潵婧愪笅杞借偂绁ㄦ寚鏁版暟鎹锛屽俌ahoo Finance绛夈傚畠鎻愪緵浜嗕竴涓缁熶竴镄勬帴鍙ｆ潵璁块梾澶氱嶆暟鎹婧愶纴浣垮缑鏁版嵁銮峰彇鍙桦缑鐩稿圭亩鍗曘

2. yfinance锛氲繖鏄涓涓涓扑负Yahoo Finance璁捐＄殑Python搴撱傚畠鍙浠ョ敤𨱒ヤ笅杞借偂绁ㄣ佹湡璐с佸栨眹鍜屽姞瀵呜揣甯佺瓑閲戣瀺浜у搧镄勬暟鎹锛屽寘𨰾锲介檯镶＄エ鎸囨暟銆傜敱浜庡畠鏄涓挞棬阍埚筜ahoo Finance璁捐＄殑锛屽洜姝ゅ湪镆愪簺𨱍呭喌涓嫔彲鑳芥洿阃傜敤浜庣壒瀹氱殑镶＄エ鍜屽竞鍦恒

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镐荤粨𨱒ヨ达纴濡傛灉闇瑕佷笅杞藉浗闄呰偂绁ㄦ寚鏁版暟鎹锛孭ython鎻愪緵浜嗗氱嶅簱𨱒ュ府锷╁疄鐜拌繖涓鐩镙囷纴寮鍙戣呭彲浠ユ牴鎹鍏蜂綋闇姹傚拰锅忓ソ阃夋嫨钖堥傜殑搴撱

6. 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。

7. 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

8. 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。