Ⅰ 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
鍏充簬镶＄エ鎸囨暟鏁版嵁涓嬭浇
鍦ㄥ浗闄呰偂绁ㄦ暟鎹涓嬭浇鏂归溃锛孭ython鎻愪緵浜嗗氱嶅簱𨱒ュ府锷╁紑鍙戣呰幏鍙栭噾铻嶆暟鎹銆傚叾涓锛屽浗闄呰偂绁ㄦ寚鏁版暟鎹镄勮幏鍙栨槸杩欎簺搴撶殑涓涓閲嶈佸姛鑳姐傝繖浜涙暟鎹鍙浠ョ敤浜庡垎鏋愯偂绁ㄥ竞鍦鸿秼锷裤佸缓绔嬫姇璧勭瓥鐣ョ瓑銆
甯哥敤镄凯ython鍖
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
浣跨敤鏂瑰纺
杩欎簺搴撶殑浣跨敤阃氩父娑夊强鍒板畨瑁呯浉搴旂殑Python鍖咃纴铹跺悗阃氲繃绠鍗旷殑鍑芥暟璋幂敤灏卞彲浠ヤ笅杞藉埌镶＄エ鎸囨暟鏁版嵁銆傚叿浣撶殑浣跨敤鏂瑰纺闇瑕佹牴鎹搴撶殑鏂囨。鍜屾寚鍗楄繘琛岋纴阃氩父闇瑕佹彁渚涜偂绁ㄧ殑浠ｇ爜鎴栬呭竞鍦虹殑镙囱瘑绗︿綔涓哄弬鏁般傚悓镞讹纴杩橀渶瑕佹敞镒忔暟鎹镄勬椂鏁堟у拰鎺堟潈闂棰樸
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
Ⅱ 哪个网站可以下载股票多年的价格数据
在寻找免费股票历史数据的途径时，雅虎数据是一个常见选择，它提供了API接口，然而缺点是其数据未进行复权处理，这对研究工作有较大限制。此外，退市股票的数据在雅虎数据中可能缺失。
另一种选择是tushare，一个基于Python的开源项目，由北京的一位程序员Jimmy开发。tushare通过爬取新浪、腾讯、凤凰等财经网站的数据，提供其可获取的股票数据。它每天自动更新当天的数据，功能较为全面。然而，它提供的历史数据中不包含退市股票的信息，并且只涵盖最近几年的数据，无法满足更长时间跨度的需求。
对于希望获取全面、历史数据的用户，推荐使用预测者网。该平台通过从各种渠道收集、整理和清洗数据，然后以相对低廉的价格进行销售。根据个人经验，一份包含所有股票从1990年至今的历史数据，只需要十几块钱，而且数据量可达1个多GB。相较于自己整理数据可能花费的时间和精力，使用预测者网提供的数据无疑是性价比更高的选择。
Ⅲ 使用Python轻松获取股票&基金数据
随着股市繁荣，许多人通过股票和基金投资获利，但也有人因非专业而遭遇亏损。在投资中，价值投资被推崇，它强调买的是公司的本质，数据背后的逻辑是投资决策的关键。Python作为金融分析的强大工具，如Pandas库，为获取和分析数据提供了便利。
针对股票和基金数据的获取，有多种Python接口可供选择，如Tushare、AKshare、Baostock和wind等。以AKShare为例，它是一个开源的金融数据接口库，专门用于获取股票、基金、期货等金融产品的原始数据，支持数据采集、清洗和下载，适合金融数据科学家和爱好者使用。它的数据源于可信源，便于进一步分析。
要使用AKShare，首先通过pip快速安装，然后在Jupyter Notebook或Lab环境中导入库并调用接口获取数据。例如，获取A股公司列表、实时行情或历史行情数据，以及公募开放式基金数据，都需要通过相应的函数操作，但要注意数据的准确性，尤其是来源的限制和频率问题。
尽管AKShare提供了丰富的接口，但Tushare和Baostock的数据更规范，但可能在数据维度上略显不足。投资者应根据需求选择适合的金融数据接口，如AKShare、Tushare或Baostock，以获取最能满足分析需求的数据。
Ⅳ 使用 Python 获取股票历史资金流向数据（大单、超大单、主力流入等）
市场主导力量在股市中尤为重要，理解主力交易数据与股价变动之间的关系对于投资者至关重要。为了深入研究这一领域，本文将展示如何利用Python技术，通过爬虫手段获取A股市场的历史资金流向数据（包括大单、小单、超大单、主力流入等信息）。这些数据将被保存为表格文件，为后续的分析提供便利。
在开始之前，请确保您的计算机已安装Python 3环境。若尚未安装，可参考相应教程进行安装。此外，您需要安装两个库：pandas和requests。通过命令行（或终端工具）执行如下代码以安装：
输入命令并按Enter键执行，直至出现“successfully”提示。
以下代码展示了获取单只股票（股票代码：600519）的历史大单交易数据，并将其保存为CSV文件（文件名与股票代码相同）：
执行示例代码后，输出相关文字信息，生成的文件名在代码执行目录中，并展示文件截图。
接下来的示例代码演示了如何同时获取两只股票（代码分别为600519和300750）的历史大单交易数据，同样以各自股票代码命名CSV文件，并在代码运行目录生成文件。
总结，本文阐述了使用Python获取单只及多只股票的历史资金流向数据，并保存为CSV文件的方法。感谢您阅读本文，如果您对更多金融数据获取感兴趣，请关注我的金融数据获取专栏，以获取更多相关技巧。
Ⅳ python爬取股票数据——基础篇
在探索Python爬取股票数据的基础之旅中，你需要首先配置好开发环境。首先，确保你拥有一台电脑，并安装PyCharm社区版，可以从jetbrains.com/pycharm/download/获取。同时，安装Anaconda的最新版本，如果遇到网络问题，可能需要科学上网工具。访问地址为anaconda.com。
安装完成后，以Anaconda Prompt方式启动，并创建一个名为"gold"的Conda虚拟环境，指定Python版本为3.10。在命令行中输入相关指令并确认。
接着，激活虚拟环境并下载baostock和akshare的Python接口。在PyCharm中，可能会遇到错误，只需点击确定并设置项目解释器。从baostock和akshare官网获取API文档，开始编写代码以获取股票数据。
以baostock为例，复制示例代码并运行，你可以按需调整参数获取不同股票的分钟线数据。注意，baostock的数据采用涨跌幅复权法，与股票交易软件的计算结果可能不一致。akshare接口则提供了后复权数据，适合希望与交易软件一致的用户。
爬取的数据通常保存为.csv格式，便于进一步分析。至于复权价格的计算方法，将在后续内容中深入讲解。下期我们将探讨如何利用akshare接口循环爬取全市场股票数据。
如果你想了解更多关于股票投资的内容，可以关注我的个人微博@朱晓光指数投资，查看我分享的其他文章，如"新项目开启——打造专属于你的量化交易系统"、"聊聊凯利公式：量化投资中的仓位管理"等。
在学习股票数据爬取的过程中，持续关注，我们下期再见！
Ⅵ 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。
Ⅶ 【手把手教你】Python获取股票数据和可视化
数据获取是金融量化分析的基础，获取可靠、真实的数据对于分析至关重要。随着信息技术的发展，数据获取渠道日益丰富，Python网络爬虫在这一领域越来越受欢迎。然而，专业技能的局限性要求我们利用现有的开源库来简化数据获取过程。本文将通过实例演示如何使用tushare、baostock、pandas_datareader和yahool等财经数据API获取股票数据并进行可视化。在介绍API使用前，我们先了解获取数据的来源与驱动因素。图1显示了股票涨跌的驱动因素，图2列举了公司基本面信息的来源，图3展示了知名股票论坛，这些非结构化数据为后续分析提供了丰富资源。本文旨在为Python金融量化入门学习者提供引导，希望能激发更多学习兴趣。
图1 股票涨跌驱动因素
图2 公司基本面信息源
图3 知名股票论坛
首先介绍tushare库。新版本tushare pro提供了更稳定、高质量的数据，包括沪深股票行情、财务数据、市场参考等，以及国内外股指、基金、期货、期权、宏观经济、行业经济等财经数据，为量化爱好者节省了时间。新版本需注册获取token才能免费使用，注册网址在文档中。安装tushare库，命令为`pip install tushare`或更新至最新版本，命令为`pip install tushare --upgrade`。以股票行情数据为例，展示如何获取数据。
获取个股行情数据，可使用`pro.stock_basic()`函数，参数包括`is_hs`（是否沪深港通标的），`list_status`（上市状态），`exchange`（交易所）。获取日行情、周行情、月行情分别使用`pro.daily(ts_code= 或 trade_date=)`。
接着是baostock库。baostock提供了大量准确、完整的证券历史行情数据和上市公司财务数据，满足量化交易、数量金融、计量经济领域的需求。获取数据使用Python API，返回格式为pandas DataFrame，便于使用pandas、NumPy、Matplotlib等进行数据分析和可视化。访问链接：baostock.com/baostock/i...
最后是雅虎财经API。虽然原版本不再维护，但有开发者推出了修复版本，使用命令`pip install fix_yahoo_finance`即可安装。
总结，Python在金融量化领域的应用涉及多个方面，包括金融数据分析与挖掘、金融建模与量化投资等。本文通过具体实例展示了如何利用tushare、baostock、pandas_datareader和yahool等API获取股票数据并进行可视化，旨在为初学者提供入门指导，促进更深入的学习与探索。