㈠ Python 如何爬股票数据
现在都不用爬数据拉,很多量化平台能提供数据接口的服务。像比如基础金融数据,包括沪深A股行情数据,上市公司财务数据,场内基金数据,指数数据,期货数据以及宏观经济数据;或者Alpha特色因子,技术分析指标因子,股票tick数据以及网络因子数据这些数据都可以在JQData这种数据服务中找到的。
有的供应商还能提供level2的行情数据,不过这种比较贵,几万块一年吧
㈡ 如何选取过去每个月股票的市值 python
类似,可以修改一下
股票涨跌幅数据是量化投资学习的基本数据资料之一,下面以python代码编程为工具,获得所需要的历史数据。主要步骤有:
(1) #按照市值从小到大的顺序活得N支股票的代码;
(2) #分别对这一百只股票进行100支股票操作;
(3) #获取从2016.05.01到2016.11.17的涨跌幅数据;
(4) #选取记录大于40个的数据,去除次新股;
(5) #将文件名名为“股票代码.csv”。
具体代码如下:
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Nov 17 23:04:33 2016
获取股票的历史涨跌幅,并分别存为csv格式
@author: yehxqq151376026
"""
import numpy as np
import pandas as pd
#按照市值从小到大的顺序活得100支股票的代码
df = get_fundamentals(
query(fundamentals.eod_derivative_indicator.market_cap)
.order_by(fundamentals.eod_derivative_indicator.market_cap.asc())
.limit(100),'2016-11-17', '1y'
)
#分别对这一百只股票进行100支股票操作
#获取从2016.05.01到2016.11.17的涨跌幅数据
#选取记录大于40个的数据,去除次新股
#将文件名名为“股票代码.csv”
for stock in range(100):
priceChangeRate = get_price_change_rate(df['market_cap'].columns[stock], '20160501', '20161117')
if priceChangeRate is None:
openDays = 0
else:
openDays = len(priceChangeRate)
if openDays > 40:
tempPrice = priceChangeRate[39:(openDays - 1)]
for rate in range(len(tempPrice)):
tempPrice[rate] = "%.3f" %tempPrice[rate]
fileName = ''
fileName = fileName.join(df['market_cap'].columns[i].split('.')) + '.csv'
fileName
tempPrice.to_csv(fileName)
㈢ 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。
㈣ python能找到股票数据吗
可以用python的相关模块进行股票的基础数据分析,制作曲线等.
㈤ python用什么方法或者库可以拿到全部股票代码
首先你需要知道哪个网站上有所有股票代码,然后分析这个网站股票代码的存放方式,再利用python写一个爬虫去爬取所有的股票代码
㈥ Python如何获取股票数据
可以尝试爬虫,但要遵守网站规则
㈦ 哪本书介绍python获取雅虎股票数据
应该没有书专门介绍 如何获取雅虎股票数据吧?
你是想了解爬虫方面的吧?
基本模块:urllib/urllib2/requests 用于发出URL请求,获取相应雅虎数据;
beautifulsoup或者lxml 用于解析上面获取到的html内容;
如果要小题大做的话,你也可以了解一下爬虫框架:scrpy
㈧ 如何用python 取所有股票一段时间历史数据
各种股票软件,例如通达信、同花顺、大智慧,都可以实时查看股票价格和走势,做一些简单的选股和定量分析,但是如果你想做更复杂的分析,例如回归分析、关联分析等就有点捉襟见肘,所以最好能够获取股票历史及实时数据并存储到数据库,然后再通过其他工具,例如SPSS、SAS、EXCEL或者其他高级编程语言连接数据库获取股票数据进行定量分析,这样就能实现更多目的了。
㈨ 怎样用python处理股票
用Python处理股票需要获取股票数据,以国内股票数据为例,可以安装Python的第三方库:tushare;一个国内股票数据获取包。可以在网络中搜索“Python tushare”来查询相关资料,或者在tushare的官网上查询说明文档。