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抓股票软件数据

发布时间: 2022-10-06 12:43:55

㈠ 怎么抓取股票数据

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
以上方法只能提供历史数据,实时数据不能抓取,此方法由ArthurXF提供

㈡ 股票数据在哪里能找到

炒股朋友应该对数据感到焦虑,无论是市场数据、交易数据、各类报告数据都是一个头疼的问题,首先,股票数据的量一般都比较大。以一只股票为例,一个月通常会有20天左右的市场和交易数据,如果上市5年或10年,数据量是非常大的。还有分析评级报告、公司的各种公告等,数据五花八门。就这一点而言,一个分析师要获得这些数据是相当困难的。其次,虽然一般经纪、服务机构都会有这些数据,但是由于数据量大而不提供下载,虽然可以看到但不能下载,分析起来,更多的人访问没有门。当然,对于公司或机构的se数据非常简单,因为他们有专门的人员来获取,所以这些数据通常是收费的。

例如我集中在当前的股票市场上哪些股票的估值真的很低的股票和输入以下的选股标准,从3676只股票中选择了60只,在低估值的股票列表中我一般呆不到三个月就会上升离开,在一批新股票进来,股票池中的个股越多,当前的股市估值就越低,这种方法一度只产生了少数个股。可以筛选图表中的所有指标和数据,并自己理解为什么要这样做。

㈢ 炒股软件的实时数据是怎么获取的

如果你只是需要进行实时选股,则可以采用通达信、大智慧、同花顺等看盘软件。通达信、大智慧等软件中有一个“鹰眼盯盘”的功能(各家叫法不同,但意思一样的),结合自己在这些软件中编写的自编公式、指标,可实现实时的的股票监控。

如果你需要的是实时获取股票数据,则有专门的股票实时行情API接口,例如微盛的股票实时API接口,通过这样的接口,编程即可取得实时的股票数据。

㈣ 如何通过软件抓取新浪财经里单只股票数据

如果你是准备抓历史数据,那还不如直接使用免费的wdz程序,沪深1990年至今的全部日线历史;2000年至今十几年的5分钟数据都可以直接输出,而且可转化为各种格式。根本不用去新浪中抓取。

㈤ C#如何获得股票软件上的个股行情数据

所有的股市数据都是免费对接的, 接口如果对应的是违法的,那么会附有法律责任,所有一般都不会给私下对接,目前卡的非常的严 !

㈥ 如何使用python抓取炒股软件中资金数据

这个说来有点复杂,用fiddle监控软件跟服务器间的通讯,找到数据源地址,然后用excel或python抓这个源地址数据,可能还要加上反扒代码,构造时间戳等等,你网上找python网抓视频教程看看就知道了。

㈦ 怎么在股市期间实时抓取rsi数据

怎么样在股市期间,实时抓出rsi数据?
请看下面的分享

i问财财经搜索是同花顺旗下的服务之一,主要针对上市公司的公告、研报、即时新闻等提供搜索及参考资料。
相对于其他股票软件来说,一个强大之处在于用自然语言就可以按你指定的条件进行筛选。而大部分现有的行情软件支持的都不是很好,写起来就费尽心思,还不一定能行。

然而i问财有一个缺陷在于它只能获取一天的股票相关信息。如果,我们希望实现抓取一段时间的股票历史信息,就要通过网页批量抓取。

事实上,我们可以通过制作一个爬虫软件来自己定义时间日期和搜索的关键词,并且批量下载一定日期范围的数据。

我们以抓取每天的收盘价大于均线上股票数目为例子,用r来实现抓取:

因此,我们在r中可以通过制作一个时间段的伪链接来向服务器不断发送搜索请求,从而实现一段日期数据的批量抓取

url=paste("股票 - i问财财经搜索",as.character(as.Date(i, origin = "1970-01-01")) ,input2)

然后,我们查看其中一天的网页源代码,可以找到对应股票数据的xml源码。

㈧ 如何获取实时的股票数据

要跟供应商协商得到他的接口才能得到实时股票行情数据;
股票实时行情,可以通过两个方法来进行查看:
第一种,在网络搜索页面直接输入股票代码,如:000717,网络输入后,即可在搜索结果中看到,其中分时,就是该股票在当天的实时走向。

第二种,通过炒股软件,如东财,同花顺等,在开启后,直接输入,股票代码,如600854,点击回车。进入的第一个页面就是该股票在当天的实时行情。

同时在股票软件的分时成交界面,可以查看到每一分钟的成交价和手数。股票行情趋势判断必要时也需要结合分时成交界面的数据来进行判断。

查看其它股票的行情也是一样的道理,直接键入该股票的代码就可以查看到该股票当天或某个时间段内的行情。当然,精准的行情走势、趋势,是需要结合多种指标来共同进行分析的。

㈨ 如何下载或者导出股票行情软件的技术指标数值如KDJ,MACD等

通达信可以
只要你将需要的指标显示在K线图上,无论主图还是副图,然后点击34,导出数据,EXCEL、TXT都可以。

㈩ 如何编程从免费股票软件中提取实时数据

自己写程序的话,一种方法是从已提供的信息源,例如webservice获取数据。还有种办法就是去连接提供即时信息的网页硬解析。

代码举例如下:

Created on Thu Jul 23 09:17:27 2015
@author: jet
"""
DAY_PRICE_COLS = ['date', 'open', 'high', 'close', 'low', 'volume',
'chg', '%chg', 'ma5', 'ma10', 'ma20',
'vma5', 'vma10', 'vma20', 'turnover']
DAY_PRICE_URL = '%sapi.finance.%s/%s/?code=%s&type=last'
INDEX_KEY = ['SH', 'SZ', 'HS300', 'SZ50', 'GEB', 'SMEB']
INDEX_LIST = {'SH': 'sh000001', 'SZ': 'sz399001', 'HS300': 'sz399300',
'SZ50': 'sh000016', 'GEB': 'sz399006', 'SMEB': 'sz399005'}
INDEX_DAY_PRICE_COLS= ['date', 'open', 'high', 'close', 'low', 'volume',
'chg', '%chg', 'ma5', 'ma10', 'ma20',
'vma5', 'vma10', 'vma20']
K_TYPE_KEY = ['D', 'W', 'M']
K_TYPE_MIN_KEY = ['5', '15', '30', '60']
K_TYPE = {'D': 'akdaily', 'W': 'akweekly', 'M': 'akmonthly'}
MIN_PRICE_URL = '%sapi.finance.%s/akmin?scode=%s&type=%s'
PAGE_TYPE = {'http': 'http://', 'ftp': 'ftp://'}
PAGE_DOMAIN = {'sina': 'sina.com.cn', 'ifeng': 'ifeng.com'}
URL_ERROR_MSG = '获取失败,请检查网络状态,或者API端口URL已经不匹配!'

get_hist_data.py
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Jul 23 09:15:40 2015
@author: jet
"""
import const as ct
import pandas as pd
import json
from urllib2 import urlopen,Request

def get_hist_data(code = None, start = None, end = None, ktype = 'D'):
"""
功能:
获取个股历史交易数据
--------
输入:
--------
code:string
股票代码 比如:601989
start:string
开始日期 格式:YYYY-MM-DD 为空时取到API所提供的最早日期数据
end:string
结束日期 格式:YYYY-MM-DD 为空时取到最近一个交易日数据
ktype:string(default=D, 函数内部自动统一为大写)
数据类型 D=日K线,W=周K线,M=月K线,5=5分钟,15=15分钟
30=30分钟,60=60分钟
输出:
--------
DataFrame
date 日期
open 开盘价
high 最高价
close 收盘价
low 最低价
chg 涨跌额
p_chg 涨跌幅
ma5 5日均价
ma10 10日均价
ma20 20日均价
vma5 5日均量
vma10 10日均量
vma20 20日均量
turnover换手率(指数无此项)
"""
code = code_to_APIcode(code.upper())
ktype = ktype.upper()

url = ''
url = get_url(ktype, code)
print(url)

js = json.loads(ping_API(url))
cols = []

if len(js['record'][0]) == 14:
cols = ct.INDEX_DAY_PRICE_COLS
else:
cols = ct.DAY_PRICE_COLS
df = pd.DataFrame(js['record'], columns=cols)

if ktype in ct.K_TYPE_KEY:
df = df.applymap(lambda x:x.replace(u',', u''))
for col in cols[1:]:
df[col]=df[col].astype(float)
if start is not None:
df = df [df.date >= start]
if end is not None:
df = df[df.date <= end]
df = df.set_index('date')
return df

def code_to_APIcode(code):
"""
功能:
验证输入的股票代码是否正确,若正确则返回API对应使用的股票代码
"""
print(code)
if code in ct.INDEX_KEY:
return ct.INDEX_LIST[code]
else:
if len(code) != 6:
raise IOError('code input error!')
else:
return 'sh%s'%code if code[:1] in ['5', '6'] else 'sz%s'%code

def get_url(ktype, code):
"""
功能:
验证输入的K线类型是否正确,若正确则返回url
"""
if ktype in ct.K_TYPE_KEY:
url = ct.DAY_PRICE_URL % (ct.PAGE_TYPE['http'], ct.PAGE_DOMAIN['ifeng'],
ct.K_TYPE[ktype], code)
return url
elif ktype in ct.K_TYPE_MIN_KEY:
url = ct.MIN_PRICE_URL % (ct.PAGE_TYPE['http'], ct.PAGE_DOMAIN['ifeng'],
code, ktype)
return url
else:
raise IOError('ktype input error!')

def ping_API(url):
"""
功能:
向API发送数据请求,若链接正常返回数据
"""
text = ''
try:
req = Request(url)
text = urlopen(req,timeout=10).read()
if len(text) < 15:
raise IOError('no data!')
except Exception as e:
print(e)
else:
return text

#测试入口
print(get_hist_data('601989','2015-07-11','2015-07-22'))

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