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2. 国内有哪些优秀的股票数据分析网站
1. 问财：该网站是一个股票投资工具，提供智能筛选和数据导出功能，帮助投资者发现具有特定条件的股票。它的搜索引擎般的筛选工具确保了信息的全面性，使用户能够在海量的数据中找到有价值的信息。
2. 巨潮资讯网、全景网、沪深交易所官网：这些网站是中国证监会指定的官方信息披露平台，提供上市公司的最新公告和信息，确保投资者能够获取权威的市场动态。
3. 深交所互动易、上海e互动：这些投资者关系平台允许投资者与上市公司进行交流，直接获取一手内部信息，虽然反馈速度可能有所不同，但为投资者提供了直接互动的机会。
4. 国家数据：由国家统计局提供，这个网站是一个数据宝库，拥有全面的行业数据，支持投资者进行深度分析。
5. 证监会首次公开发行信息披露：对于关注新股动态的投资者来说，这个网站是获取新股发行信息的重要资源。
6. 两融余额网站：该网站追踪融资融券的实时数据，帮助投资者了解市场资金的状况和趋势。
7. 中登结算数据：通过该网站，投资者能够洞察账户的活跃度和市场的情绪。
8. 中证指数有限公司：提供实时的指数信息和行业市盈率，帮助投资者把握市场的估值水平。
9. 集思录：是查询分级基金的专业网站，为投资者提供详细的分级基金信息。
10. 果仁网、理杏仁：果仁网提供量化工具以验证交易策略，而理杏仁整合了上市公司的公告、财务数据和动态分析，是一个全面的信息库。
11. 进门财经、路演中app：这些应用程序提供分析师的观点和公司的动态，使投资者能够深入了解市场的预期。
12. WIND资讯：提供付费服务，包含大量的深度分析报告，为投资者提供专业的市场研究。
这些网站构成了投资者在股票数据分析方面的知识地图，涵盖了从基础数据到高级策略的各个方面，助力投资者做出明智的投资决策。
3. 如何用爬虫抓取股市数据并生成分析报表
1. 关于数据采集
股票数据是一种标准化的结构数据，是可以通过API接口访问的（不过一般要通过渠道，开放的API有一定的局限性）。也可以通过爬虫软件进行采集，但是爬虫软件采集数据不能保证实时性，根据数据量和采集周期，可能要延迟几十秒到几分钟不等。我们总结了一套专业的爬虫技术解决方案(Ruby + Sidekiq)。能够很快实现这个采集，也可以后台可视化调度任务。
2. 关于展现
网络股票数据的展现，网页端直接通过HTML5技术就已经足够，如果对界面要求高一点，可以采用集成前端框架，如Bootstrap；如果针对移动端开发， 可以使用Ionic框架。
3. 关于触发事件
如果是采用Ruby on Rails的开发框架的话，倒是很方便了，有如sidekiq, whenever这样子的Gem直接实现任务管理和事件触发。
4. Python 实现股票数据的实时抓取
编写Python脚本实时抓取股票数据，满足个人对实时涨跌信息的需求，无需依赖现有股票软件。
首先，获取沪深两市所有上市股票数据。利用Scrapy框架，实现数据爬取并保存至TTJJ.json文件，工程清单包括新建Scrapy工程、设置user-agent文件以防止被服务器封锁。
爬虫核心代码在TTJJr中，整合找到的UserAgentMiddle代码，改进登陆方式。同时，items模块定义数据保存格式，pipeline实现数据处理，保存至json文件，配置细节见settings.py。
获取实时交易数据，通过访问新浪股票接口hq.sinajs.cn/list=（输入股票代码）获取更新信息，仅在开盘至收盘期间有效，其他时间显示为前一日收盘价。简化逻辑，筛选出涨幅最高的10只股票，代码如下。
运行结果展示获取的数据，包含股票代码与当前涨幅，显示每行均为涨幅最高的10只股票。使用结果如图所示，反映了实时抓取的股票实时数据信息。
通过以上步骤，实现Python脚本自动抓取股票实时数据，满足个人需求，记录了一段利用编程技术获取实时股市信息的经历。
5. 如何获取股票交易数据
你指的交易数据是什么，如果是自己的交易数据的话，你使用的券商是会提供每次交易的交割单的，在交易软件上也能看到你每笔交易的委托和成交明细。
如果是市场上所有人的交易数据的话，这个是拿不到的。能拿到交易数据的都是各大券商，交易所和上市公司，但是上市公司是只能拿到自己公司的股票交易数据。
6. 如何获取股票的历史数据,包括每只股票的涨跌额,涨跌幅等常
获取股票历史数据是一项关键任务，涉及到计算涨跌额和涨跌幅等指标。通常有几种方法可以实现这一目标。首先，使用QMT API的函数get_market_data_ex()可以获取市场数据。
调用方法为：ContextInfo.get_market_data_ex(fields=[], stock_code=[], period='follow', start_time='', end_time='', count=-1, dividend_type='follow', fill_data=True, subscribe=True)。
在获取数据后，为了得到涨跌额和涨跌幅，需要进行计算：涨跌额=收盘价-开盘价；涨跌幅=（涨跌额/开盘价）*100%；也可以选择取tick数据，包含最新价。
另一种方法是使用PTrade的get_price()函数：get_price(security, start_date=None, end_date=None, frequency='1d', fields=None, fq=None, count=None)。获取的股票基础数据同样需要计算涨跌额和涨跌幅。
在数据获取后，用户可根据需要灵活整理和清洗数据。如果使用Python自行搭建系统，将更为复杂，然而借助量化交易软件，通过几行代码便能完成数据获取与计算。