股票数据库模板

Ⅰ 怎么做实时的股票数据库

如果主站提供有相关的接口的话,可以调主站的接口.如果主站不提供相关接口.那就不不断抓取.获取最新的信息了.

Ⅱ 镶＄エ鏁版嵁搴

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Ⅲ 量化投研基础设施：股票日频数据库的搭建

搭建本地股票日频数据库，为量化投研提供坚实基础

背景与需求

本文旨在手搓一个股票日频数据库，以满足量化投资书籍编写与本地数据接口实现的需求。使用tushare作为数据源，提供稳定可靠的数据，同时，通过代码实现数据库搭建，便于后续章节的深入探讨与因子计算。

准备工作

选用tushare作为数据来源，安装库并获取token。考虑数据储存方式，推荐使用交易日为单位的文件夹结构，结合feather文件提高读取速度，确保高效数据接口的实现。复权数据处理也纳入考量，为量化分析提供完整数据集。

数据库搭建与优化

采用交易日为更新单位，简化数据库维护流程。选择feather文件格式，利用pandas的高效性能，实现数据的快速读写。在数据接口设计上，支持按股票代码、日期、复权方式与字段查询，确保研究需求的灵活满足。复权操作确保数据的准确性和分析的可靠性。

Python实现与功能

代码实现包括数据提取、数据接口设计与数据更新功能。数据提取部分遍历交易日，合并股票日度行情与复权因子，保存至feather文件。数据接口提供按参数查询所需数据的能力，数据更新功能确保数据库的及时更新，满足研究与分析需求。

测试与应用

通过示例展示了如何调用接口获取特定股票的后复权数据与全市场数据，验证了数据接口的灵活性与高效性。量化研究应聚焦于核心问题，而非基础设施层面的细节，确保在这些基础上深入研究，实现真正意义上的价值。

Ⅳ 股票数据库

资金在线-个股资金流向与大单分析系统，查看主力持仓分布情况，分为散户、中户、大户、法人、机构的持仓以及多日的持仓趋势图，每天第一时间更新，完全免费，同时可查看所有A股最近数天的大小资金分布情况，图形化显示，每天实时更新，观察大资金异动，跟随主力操作，查看大小资金的进出情况和数天累计进出情况，查询各大板块资金进出，寻找当前的热点，和主力周旋，所有信息完全免费，这击这里进入:http://www.mystock.name/?

中国股票一级市场研究数据库,可能只有深沪二市交易所的数据库才会有的，外人是看不到的，怎么进都不知道更不要说是登陆数据库所需的正确密码了。

Ⅳ 如何搭建自己的股票高频数据库（Python）

二话不说，先上结果。本文阐述了以下几个方面：

下图是编写好的数据接口提取数据的示例。该数据接口支持多标的、多品种（股票、指数一起提取）、多字段、多时间提取。并且支持不复权、后复权、等比前复权提取（前复权不太实用就没有做）。而且速度巨快，没有数据量的限制。如果你也觉得很香，请接着往下看，本文将手把手教你搭建这样的数据库。

数据库搭建需要用到一些第三方库，在各位动手之前请安装：

本文的方法不涉及到常用的数据库（不涉及MySQL、MongoDB），思路非常简单，请各位放心食用。主要是使用pyarrow来加强代码性能。虽然不涉及到常用数据库，但这是我目前能想到的最有效的方法。

正所谓“巧妇难为无米之炊”，想搭建高频数据库，就需要一个数据源获取高频数据。在此，我推荐聚宽作为我们的数据源。 聚宽账号的申请请点这里。新人用户有每日100万条数据，DataFrame的一行算一条，请各位务必珍惜自己的数据量。（不过我是正式用户了，每天两个亿，就不太在意这一点哈哈。）

非会员的100万条数据量能干啥？我们来简单计算以下：每个交易日有240条数据（4个小时，240条分钟k线），假设一年有250个交易日，每只股票每年需要占用60000条数据。也即一日的数据量能够提取一只股票16年（100/6=16.66667）左右的股票分钟数据。相当于数据库的搭建过程还是相当艰难的，每天耗尽数据量只能下载好一只股票的数据。（白嫖是这样的啦，如果有条件可以联系聚宽客服，购买正式账号）

我们这里假设我们的数据库记录2015年至今的股票分钟数据。（当然我自己的数据库记录的是2005年1月1日的全A股分钟数据）这里，我们以贵州茅台（股票代码 600519.XSHG）为例，演示数据的提取与保存。先看看数据如何从接口提取出来（这里需要用到各位申请的聚宽账号）：

来看看代码运行的结果。

数据提取后，自然需要把数据保存起来。pandas.DataFrame有很多方便的方法可以将数据保存下来。为做对比，这里将数据保存为csv格式和ftr格式。

相对应的，我们可以用这样的代码将保存好的数据读取进来。虽然pandas有read_feather函数，可以直接将ftr文件读取进来，但这个速度比直接调用pyarrow的更慢一些。考虑到代码性能，这里直接从pyarrow调用read_feather函数。

虽然两种格式都能将数据完整地保存下来，但读取速度上，ftr文件占据着绝对的优势。因此，我们考虑到数据库的性能以及数据库所占空间，我们选择使用ftr格式储存数据。feather正如他的名称，像羽毛一样轻，它所占的空间会比csv更小。这是一种不占空间，读取速度又快的文件格式，太香了！

在前文中我提到了行情数据的提取、保存方法，并强调了一定要提取不复权的数据。这是为了与复权因子结合，还原各种形式的复权数据。至于复权的详细定义，请参看 网络。

随便打开一个股票看盘软件，大致会有3种复权方式，即前复权、不复权、后复权。按照我自己的想法，可以这么理解：

在这样的情况下，如果记录价格数据，记录前复权的数据是最没有意义的，因为隔一段时间，历史的价格就全变了。如果只做收益率相关研究的话，记录后复权数据是可以的。然而，我们这里要搭建数据库，所以采取“记录不复权数据”加上“复权因子”还原的方法。

我们着手提取复权因子。在提取之前，不妨再理顺一下思路：

思路理顺了，我们来看看后复权因子的提取方法：

有了复权因子，如何计算复权价格？请接着看第3节——数据接口编写。

提取了行情数据和复权因子数据，应当找个地方把它们存放起来。我分了两个文件夹来保存我的数据。

在你搜集了足够多只股票的分钟数据后，就能够来到这一步，编写一个数据接口方便调用数据。

数据接口的编写重难点在于股票价格复权的计算。这里同样以贵州茅台（股票代码 600519.XSHG）为例来演示如何进行复权的计算。复权的核心在于下面这个公式：

[公式]

先来看看我们如何提取贵州茅台在一段时间（这里为2015-01-01至2021-09-08）内的后复权分钟数据。（这里千万不能将交易量和交易额一起拿去复权了。只有价格数据需要复权。（我不太确定交易量要不要，要的话我就改一改嘿嘿））

看看代码运行的效果。

那么，等比前复权该如何实现呢？其实很简单，只需要在框定了复权因子的时间后，让复权因子全序列除以最后一个复权因子，即得到前复权因子。将这个前复权因子乘上不复权的价格，即可得到等比前复权的价格数据。

以下是数据接口的全部代码，里面有挺多细节（但挺简单的），我就不再赘述了。

要更新数据库的数据，则是将数据库中的所有数据文件逐个读取进来，取最后一天作为start_date，然后取今天作为end_date。将新数据合并到原有的DataFrame中并保存就完成了数据的更新。数据更新比较耗时，也需要一定的数据量。不过，不论如何，我们来看看数据更新的代码。

在编写完这些代码后，我把这些代码整合成了一个python文件【high_freq_db.py】放在了site-package中，方便以后数据的调用和更新。

亲爱的读者，感谢你读到这里。本文讲述了我搭建我的股票高频数据库的方法。毕竟我的专业是金融而非计算机，难免会有不足的地方，恳请大家在评论区指出。（华工封校了，我也快疯了，所以一天写了两篇东西。。。。）

另外，这个数据库完全搭建起来之后会非常大（行情数据占80GB左右，包含指数和个股ftr文件），维护起来也比较费时费力，就不对外公布了（我也不知道怎么公布【手动捂脸】）。如确有需要，可以和我私信。

再次感谢大家的阅读！

——————————————————

2022年5月27日更新：

有不少小伙伴想要这个数据，目前我已经整理好上传至网络网盘啦。数据和完整代码私聊获取。

获取数据请只用于学习，勿直接用于投资决策！

Ⅵ 如何利用一些 finance 数据库 api 批量获取股票信息

1、通过API获取实时数据
请求地址
http://finance.yahoo.com/d/quotes.csv?s=<股票名称>&f=<数据列选项>
参数
s –表示股票名称，多个股票之间使用英文加号分隔，如”XOM+BBDb.TO+JNJ+MSFT”，罗列了四个公司的股票：XOM,BBDb.TO, JNJ, MSFT。
f – 表示返回数据列，如”snd1l1yr”。更详细的参见雅虎股票 API f参数对照表。
2、通过API获取历史数据
请求地址
http://ichart.yahoo.com/table.csv?s=<string>&a=<int>&b=<int>&c=<int>&d=<int>&e=<int>&f=<int>&g=d&ignore=.csv
参数
s – 股票名称
a – 起始时间，月
b – 起始时间，日
c – 起始时间，年
d – 结束时间，月
e – 结束时间，日
f – 结束时间，年
g – 时间周期。Example: g=w, 表示周期是’周’。d->’日’(day),w->’周’(week)，m->’月’(mouth)，v->’dividendsonly’
一定注意月份参数，其值比真实数据-1。如需要9月数据，则写为08。
3、通过API获取深沪股票数据
雅虎的API是国际性的，支持查询国内沪深股市的数据，但代码稍微变动一下，如浦发银行的代号是：600000.SS。规则是：上海市场末尾加.ss，深圳市场末尾加.sz。
最近股市甚火，受聘开发一股票网站，股票的数据从哪里来成了一个大问题，股票软件一般都是加密处理的，还有一些webservices也是要帐号 的，免费的方法只有一种了，抓别人网站的数据。好在经我研究，发现yahoo提供国内和国外股市每天的交易数据资料，这可谓一大幸事啊。
http://table.finance.yahoo.com/table.csv?s=ibm&d=6&e=22&f=2006&g=d&a=11&b=16&c=1991&ignore=.csv
上面的链接可以抓取IBM股票从1991年11月16日起到2006年6月22的数据。把ibm改成sohu，就可以抓到sohu的股票数据了。
http://table.finance.yahoo.com/table.csv?s=sohu&d=6&e=22&f=2008&g=d&a=11&b=16&c=2008&ignore=.csv
上面链接可以抓搜狐股票的数据。
那么中国股市的数据有没有呢？答案是肯定的，不过要按照下面的参数做些调整，下面提供全球证券交易所的资料。
上证股票是股票代码后面加上.ss，深证股票是股票代码后面加上.sz
例如：000001 = 000001.sz
深市数据链接：http://table.finance.yahoo.com/table.csv?s=000001.sz
上市数据链接：http://table.finance.yahoo.com/table.csv?s=600000.ss
上证综指代码：000001.ss，深证成指代码：399001.SZ，沪深300代码：000300.ss
下面就是世界股票交易所的网址和缩写，要查找哪个股票交易所的数据，就按照上面的格式以此类推。
上海交易所=cn.finance.yahoo.com,.SS,Chinese,sl1d1t1c1ohgv
深圳交易所=cn.finance.yahoo.com,.SZ,Chinese,sl1d1t1c1ohgv
美国交易所=finance.yahoo.com,,United States,sl1d1t1c1ohgv
加拿大=ca.finance.yahoo.com,.TO,Toronto,sl1d1t1c1ohgv
新西兰=au.finance.yahoo.com,.NZ,sl1d1t1c1ohgv
新加坡=sg.finance.yahoo.com,.SI,Singapore,sl1d1t1c1ohgv
香港=hk.finance.yahoo.com,.HK,Hong Kong,sl1d1t1c1ohgv
台湾=tw.finance.yahoo.com,.TW,Taiwan,sl1d1t1c1ohgv
印度=in.finance.yahoo.com,.BO,Bombay,sl1d1t1c1ohgv
伦敦=uk.finance.yahoo.com,.L,London,sl1d1t1c1ohgv
澳洲=au.finance.yahoo.com,.AX,Sydney,sl1d1t1c1ohgv
巴西=br.finance.yahoo.com,.SA,Sao Paulo,sl1d1t1c1ohgv
瑞典=se.finance.yahoo.com,.ST,Stockholm,sl1d1t1c1ohgv

Ⅶ 如何下载股票历史成交数据到Excel或txt

以华中智能股票软件为例：（以Think pad X13 锐龙版笔记本电脑，Windows 10 操作为例）首先切换到要下载数据的股票K线形态，按“F1”进入“日线某某股票历史成交”，点击鼠标右键->数据导出->导出所有数据->在“请选择导出的类型”中选择excel或txt
补充资料：
如何获取所有股票历史数据：
如果要对股市进行分析，首先就要获取所有股票的历史数据，只有通过股票的历史数据，我们才能分析出股市的规律。
（以Think pad X13 锐龙版笔记本电脑，Windows 10 操作为例）
一、工具/原料
1、EXCEL2007或者以上版本，不能使用WPS
2、电脑1g内存1核处理器及以上配置
3、拥有较强逻辑分析能力以及少量智慧及以上的大脑一颗
方法/步骤：
第一步，获取股票代码，复制其中一部分到第一个工作表A4到A127，然后通过程序把每一个代码写入到不同的工作表A2位置，并对该工作表以该股票代码命名。程序如下：
Sub 工作表命名()
For i = 4 To 127
Sheets(i).Range("a2") = "'" & Sheets(1).Range("a" & i)
Next i
For i = 4 To Sheets.Count
Sheets(i).Name = Sheets(i).Range("a2").Value
Next
End Sub
第二步，获取股票历史数据。代码如下：
Private Function GetSource(sURL As String) As String
Dim oXHTTP As Object
Set oXHTTP = CreateObject("MSXML2.XMLHTTP")
oXHTTP.Open "GET"， sURL， False
oXHTTP.Send
GetSource = oXHTTP.responsetext
Set oXHTTP = Nothing
End Function
Sub 历史数据()
Dim objXML As Object
Dim txtContent As String
Dim i As Integer
Dim strCode As String
Dim gp As String
Dim kaishihang
Dim arr， arr1， arr2， arr3， arr4， arr5， arr6， arr7， arr8， arr9， arr10， arr11
On Error Resume Next
EndRow = Range("a65536").End(xlUp).Row
startRow = 4
If startRow <= EndRow Then
Range(Cells(startRow， 1)， Cells(EndRow， 11)).Value = ""
Else
Exit Sub
End If
Set objXML = CreateObject("Microsoft.XMLHTTP")
gp = [A2]
For h = 1 To 4
For m = 1 To 4
kaishihang = [A65535].End(xlUp).Row
nian = Replace(Str(Year(Now) + 1 - h)， " "， "")
ji = Replace(Str(4 + 1 - m)， " "， "")
With objXML
.Open "GET"， "http://quotes.money.163.com/trade/lsjyj_" + gp + ".html?year=" + nian + "&season=" + ji + ""， False
.Send
If objXML.Status = 200 Then
txtContent = .responsetext
arr = Split(txtContent， "'>")
For i = 1 To UBound(arr)
arr1 = Split(arr(i)， " Cells(i + kaishihang， 1) = Right(Left(arr1(0)， 10)， 10)
arr2 = Split(arr1(1)， Chr(60))
Cells(i + kaishihang， 2) = Mid(arr2(0)， InStr(arr2(0)， ">") + 1)
arr3 = Split(arr1(2)， Chr(60))
Cells(i + kaishihang， 3) = Mid(arr3(0)， InStr(arr3(0)， ">") + 1)
arr4 = Split(arr1(3)， Chr(60))
Cells(i + kaishihang， 4) = Mid(arr4(0)， InStr(arr4(0)， ">") + 1)
arr5 = Split(arr1(4)， Chr(60))
Cells(i + kaishihang， 5) = Mid(arr5(0)， InStr(arr5(0)， ">") + 1)
arr6 = Split(arr1(5)， Chr(60))
Cells(i + kaishihang， 6) = Mid(arr6(0)， InStr(arr6(0)， ">") + 1)
arr7 = Split(arr1(6)， Chr(60))
Cells(i + kaishihang， 7) = Mid(arr7(0)， InStr(arr7(0)， ">") + 1)
arr8 = Split(arr1(7)， Chr(60))
Cells(i + kaishihang， 8) = Mid(arr8(0)， InStr(arr8(0)， ">") + 1)
arr9 = Split(arr1(8)， Chr(60))
Cells(i + kaishihang， 9) = Mid(arr9(0)， InStr(arr9(0)， ">") + 1)
arr10 = Split(arr1(9)， Chr(60))
Cells(i + kaishihang， 10) = Mid(arr10(0)， InStr(arr10(0)， ">") + 1)
arr11 = Split(arr1(10)， Chr(60))
Cells(i + kaishihang， 11) = Mid(arr11(0)， InStr(arr11(0)， ">") + 1)
Next i
End If
End With
Next m
Next h
Set objXML = Nothing
End Sub
第三步，获取上证历史数据，并获取所有股票的历史数据。程序如下：
Sub 所有股票历史数据获取()
Application.ScreenUpdating = False
Dim s As String， gp As String， nian As String， ji As String， s1 As String
Dim arr， arr1， arr2， arr3， arr4， arr5， arr6， arr7， arr8， arr9
Dim i， h As Long
Dim kaishihang
Dim LastRow As Long， r As Long
On Error Resume Next
EndRow = Sheet2.Range("a65536").End(xlUp).Row
startRow = 4
If startRow <= EndRow Then
Sheet2.Range(Sheet2.Cells(startRow， 1)， Sheet2.Cells(EndRow， 9)).Value = ""
Else
Exit Sub
End If
For h = 1 To 5
For m = 1 To 4
kaishihang = Sheet2.[A65535].End(xlUp).Row
nian = Replace(Str(Year(Now) + 1 - h)， " "， "")
ji = Replace(Str(4 + 1 - m)， " "， "")
s1 = "http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_shu_000001.html?year=" + nian + "&season=" + ji + ""
s = GetSource(s1)
arr = Split(s， "'>")
For i = 1 To UBound(arr)
arr1 = Split(arr(i)， " Sheet2.Cells(i + kaishihang， 1) = Right(Left(arr1(0)， 4)， 4) & "-" & Right(Left(arr1(0)， 6)， 2) & "-" & Right(Left(arr1(0)， 10)， 2)
arr2 = Split(arr1(1)， Chr(60))
Sheet2.Cells(i + kaishihang， 2) = Mid(arr2(0)， InStr(arr2(0)， ">") + 1)
arr3 = Split(arr1(2)， Chr(60))
Sheet2.Cells(i + kaishihang， 3) = Mid(arr3(0)， InStr(arr3(0)， ">") + 1)
arr4 = Split(arr1(3)， Chr(60))
Sheet2.Cells(i + kaishihang， 4) = Mid(arr4(0)， InStr(arr4(0)， ">") + 1)
arr5 = Split(arr1(4)， Chr(60))
Sheet2.Cells(i + kaishihang， 5) = Mid(arr5(0)， InStr(arr5(0)， ">") + 1)
arr6 = Split(arr1(5)， Chr(60))
Sheet2.Cells(i + kaishihang， 6) = Mid(arr6(0)， InStr(arr6(0)， ">") + 1)
arr7 = Split(arr1(6)， Chr(60))
Sheet2.Cells(i + kaishihang， 7) = Mid(arr7(0)， InStr(arr7(0)， ">") + 1)
arr8 = Split(arr1(7)， Chr(60))
Sheet2.Cells(i + kaishihang， 8) = Mid(arr8(0)， InStr(arr8(0)， ">") + 1)
arr9 = Split(arr1(8)， Chr(60))
Sheet2.Cells(i + kaishihang， 9) = Mid(arr9(0)， InStr(arr9(0)， ">") + 1)
Next i
Next m
Next h
Application.ScreenUpdating = True
n = Worksheets.Count
For i = 4 To n
Worksheets(i).Activate
历史数据
Next
End Sub
第四步，保存工作簿，并对该工作簿命名为1，然后复制该工作簿27份，把所有股票代码写入每一个工作簿第一个工作表的A3到A127列。然后根据第一步对工作簿内的工作表命名，并在每一个工作表A2单元格内写入股票代码。
第五步，把这些工作簿存放到炒股文件夹下的数据库文件下。然后在炒股文件夹下新建一个工作簿，命名为“一键更新表格”，写入如下代码：
Sub 所有股票历史数据更新()
Dim wb As Workbook
For i = 1 To 27
Set wb = Workbooks.Open(ThisWorkbook.Path & "数据库" & i & "".xlsb"")
Application.Run ""'"" & wb.Path & """" & i & "".xlsb'!所有股票历史数据获取""
wb.Save
wb.Close
Next i
End sub
当启动这一段代码以后，程序会自动一个一个的打开对应的工作簿然后获取里面所有股票的历史数据，存放在对应的工作表当中。
第六步，对相应的程序添加按钮，这样，我们在启动对应程序时，只需要点一下对应的按钮就可以实现了。这样，我们通过多个工作簿就实现了获取所有股票历史数据的方法。而后面，我们只需要通过获取对应股票每一天的历史数据，我们就能够在任意一天很快速的能够拥有所有股票的历史数据了。
注意事项
1、在后续需要对这些数据进行分析，里面会加入很多计算，所以启动所有历史数据更新时，我们应该要关闭自动更新。
2、因为历史数据很大，所以这里只获取四年的数据，想要获取更多数据，可以更改程序里面 “For h = 1 To 5”的那个5即可。
3、历史数据的获取需要较长的时间，要提前做好准备。
4、如果你想要弄清楚用EXCEL建立炒股系统的整套方法，请看后续内容。"