爬取股票成交信息

Ⅰ 爬取股票信息是网络爬虫的应用场景吗

网络爬虫可以用来爬取股票信息，因为股票信息可以在互联网上搜索并获取，网络爬虫可以自动收集这些信息。网络爬虫是一种自动地抓取互联网信息的程序，能够按照指定的规则自动地抓取网站上的信息，是一种常见的数据抓取技术。

Ⅱ 如何爬取新浪财经的多级数据

爬取新浪财经的多级数据可以按照以下步骤。
1、导入依赖的模块，需要导入的程序接口有request、pyquery和Pandas。
2、选择爬取数据，选取的数据为新浪财经的网页，进入微博-新浪财经的网页，点击鼠标右键，出现如图所示的对话框，点击检查。
3、点击Toggledevive键，将网页由PC显示，转换成手机显示模式以便于爬取网页内容，多数网站在PC端都建立了防爬措施。
4、进入网页的手机端后，点击Network。
5、从选择的网页中选取需要的内容进行爬取并输出。

Ⅲ 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。"

Ⅳ 怎样查找股票过去的成交明细

登录股票软件，在交易界面找到“查询”，或者“搜索”选项。

虽然股票交易软件可能不一样，不过类似功能肯定大同小异。

搜索选项或者查询选项，一般都是用一个放大镜图标表示。

在查询这一目录下面寻找到交割单选项，或者资金流水选项，

这些都能查询出历史交易数据。

如图：

Ⅳ java 如何实现 获取实时股票数据

一般有三种方式：

1. 网页爬虫。采用爬虫去爬取目标网页的股票数据，去GitHub或技术论坛（如CSDN、51CTO）上找一下别人写的爬虫集成到项目中。

2. 请求第三方API。会有专门的公司（例如网络API市场）提供股票数据，你只需要去购买他们的服务，使用他们提供的SDK，仿照demo开发实现即可。如下图所示：

Ⅵ 如何用爬虫抓取股市数据并生成分析报表

推荐个很好用的软件，我也是一直在用的，就是前嗅的ForeSpider软件，
我是一直用过很多的采集软件，最后选择的前嗅的软件，ForeSpider这款软件是可视化的操作。简单配置几步就可以采集。如果网站比较复杂，这个软件自带爬虫脚本语言，通过写几行脚本，就可以采集所有的公开数据。
软件还自带免费的数据库，数据采集直接存入数据库，也可以导出成excel文件。
如果自己不想配置，前嗅可以配置采集模板，我的模板就是从前嗅购买的。
另外他们公司不光是软件好用，还有自己的数据分析系统，直接采集完数据后入库，ForeSpider内部集成了数据挖掘的功能，可以快速进行聚类分类、统计分析等，采集结果入库后就可以形成分析报表。
最主要的是他采集速度非常快，我之前用八爪鱼的软件，开服务器采，用了一个月采了100万条，后来我用ForeSpider。笔记本采的，一天就好几百万条。
这些都是我一直用前嗅的经验心得，你不妨试试。
建议你可以下载一个免费版试一试，免费版不限制功能，没有到期时间。

Ⅶ 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。

Ⅷ 怎么学python爬取财经信息

本程序使用Python 2.7.6编写，扩展了Python自带的HTMLParser，自动根据预设的股票代码列表，从Yahoo Finance抓取列表中的数据日期、股票名称、实时报价、当日变化率、当日最低价、当日最高价。

由于Yahoo Finance的股票页面中的数值都有相应id。

例如纳斯达克100指数ETF（QQQ）
其中实时报价的HTML标记为

[html]view plain

• <spanid="yfs_l84_qqq">87.49</span>

而标普500指数ETF（SPY）


其中实时报价的HTML标记为

[html]view plain

• <spanid="yfs_l84_spy">187.25</span>

因此本数据抓取程序根据相应的id字符串来查找数据。具体来说就是先继承HTMLParser，然后在自定义的子类中重载handle_data(self, data)方法，查找包含相应id字符串（例如实时报价的id字符串为"yfs_l84_"+股票代码）的HTML标记，并输出这个HTML标记中的数据（例如qqq的<span id="yfs_l84_qqq">87.49</span>，其中的数据87.49就是实时报价。）

样本输出：

数据依次是

数据日期 股票代码 股票名称 实时报价 日变化率 日最低价 日最高价

[python]view plain

• 05/05/(IBB)233.281.85%225.34233.28

• 05/05/(SOCL)17.480.17%17.1217.53

• 05/05/(PNQI)62.610.35%61.4662.74

• 05/05/2014xsdSPDRS&PSemiconctorETF(XSD)67.150.12%66.2067.41

• 05/05/2014itaiSharesUSAerospace&Defense(ITA)110.341.15%108.62110.56

• 05/05/2014iaiiSharesUSBroker-Dealers(IAI)37.42-0.21%36.8637.42

• 05/05/(VBK)119.97-0.03%118.37120.09

• 05/05/2014qqqPowerSharesQQQ(QQQ)87.950.53%86.7687.97

• 05/05/2014ewiiSharesMSCIItalyCapped(EWI)17.86-0.56%17.6517.89

• 05/05/(DFE)62.33-0.11%61.9462.39

• 05/05/(PBD)13.030.00%12.9713.05

• 05/05/(EIRL)38.52-0.16%38.3938.60

Ⅸ 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

Ⅹ 股票的分时成交明细和历史成交明细怎么看有什么技巧

一、第一步:打开Choice金融终端，在右下角键盘精灵输入股票代码(以601968为例)，进入该股票分时界面。第二步:点击左侧“分时成交”，进入成交明细界面，在右上角点击“导出”，即可导出分时成交明细。第三步：点击左侧“分价表”，进入分价成交明细界面，在右上角单击“导出”，也可导出该股票的分价成交明细表。注意事项：成交明细中的最低频率是3秒一次的成交记录；分价表根据内外盘成交量进行统计的。
浏览器 电脑端：macbookpro mos14打开google版本 92.0.4515.131
二、从成交明细分析主力异动分析
1、逐笔成交一般显示的数据格式为在几分几秒以多少价格分几笔成交了多少手。在这里我们要注意的是成交手数有时候是带小数点的，这是因为股票买进的股数最少是100股，委托的股数也应是100的整数倍，卖出却没有限制，因此成交的手数会有小数点。另外一点就是如果在成交价格和手数前面没有显示，则一半是默认的1笔。
2、分时成交一般显示的数据格式为在几分几秒以多少价格成交了多少手。这里需要注意的是成交手数永远是整数，不会出现小数点数字。其中现手累计数就是总手数。总手数也叫做成交量。有些软件在现量后面标注蓝色S和红色B，前者代表卖，后者代表买。目前市面上出现了LEVEL-2行情数据，比较具有代表性的是大智慧，在那里是叫分时成交，实际上就是我们在普通分析软件上F1看到的“分笔成交明细”，但是他和LEVEL-2行情数据提供的逐笔成交明细是不一样的。
3、一个孤独的数字是缺乏意义的，但是一些连续的数字则是充满想象的。一般来说，成交笔数越少，金额越大，表示成交比较强势，反之是弱势。尤其是成交笔数比较大而集中的时候，表示有大资金活跃迹象，该股出现价格异动的概率就大，应该引起投资者的注意。而如果半天也没人买或者都是一些小单子在交易，则至少短期不大可能成为好股。
4、交易数据三维元素----数量、价格和笔数。不陌生的是前面两个，笔数就是交易批次。在数量一定的前提下，笔数少说明交易力度强，反之就弱。笔数的变动与数量方向一致，交易为常态，反之就是非常态。
5、分时图的基础知识。分时图是指大盘和个股的动态实时(即时)分时走势图，其在实战研判中的地位极其重要，是即时把握多空力量转化即市场变化直接根本，在这里先给大家介绍一下概念性的基础常识。
三、红色的是主动买盘，意思是有人用钱主动去买上面挂的卖单，而不是在底下挂买单等着别人抛给自己。 绿色的刚好相反，就是有人主动把股票抛售给下面承接的买盘，而不是挂在上面被动地等待别人来买。白色的成交是指该笔成交的双方恰巧一个是主动买盘，另一个是主动卖盘.在“空中”相遇被撮合成交。
拓展资料
大盘指数即时分时走势图：1) 白色曲线：表示大盘加权指数，即证交所每日公布媒体常说的大盘实际指数。2) 黄色曲线：大盘不含加权的指标，即不考虑股票盘子的大小，而将所有股票对指数影响看作相同而计算出来的大盘指数。参考白黄二曲线的相互位置可知：A)当大盘指数上涨时，黄线在白线之上，表示流通盘较小的股票涨幅较大；反之，黄线在白线之下，说明盘小的股票涨幅落后大盘股。B)当大盘指数下跌时，黄线在白线之上，表示流通盘较小的股票跌幅小于盘大的股票；反之，盘小的股票跌幅大于盘大的股票。3) 红绿柱线：在红白两条曲线附近有红绿柱状线，是反映大盘即时所有股票的买盘与卖盘在数量上的比率。红柱线的增长减短表示上涨买盘力量的增减；绿柱线的增长缩短表示下跌卖盘力度的强弱。4) 黄色柱线：在红白曲线图下方，用来表示每一分钟的成交量，单位是手(每手等于100股)。5) 委买委卖手数：代表即时所有股票买入委托下三档和卖出上三档手数相加的总和。6) 委比数值：是委买委卖手数之差与之和的比值。当委比数值为正值大的时候，表示买方力量较强股指上涨的机率大；当委比数值为负值的时候，表示卖方的力量较强股指下跌的机率大。