股票軟體提取資料庫
『壹』 股票軟體從哪裡讀取數據
來源是上交所和深交所
他們每天交易時負責發布實時行情信息 不過只限於股票價格和成交量這兩個基本數據信息
行情信息先發送到到證券公司的計算機主機和股票軟體公司的主機上，再
由那些行情站點傳輸到你的電腦里，通過股票軟體程序和一定的計算，就編製成了你看到的漲跌幅榜、股價K線圖、均線、技術指標和F10資料等數據。
『貳』 如何提取股票軟體中的實時數據
盤後數據下載！選擇即時數據。不過有些軟體只提供分鍾數據，而不提供分時數據
『叄』 股票軟體通達信 數據提取問題
樓上的朋友都沒看懂LZ想問什麼。
很遺憾啊~~~這個軟體沒有您說的這個功能。
如果有可能的話，您可能需要一點一點的把數據寫在EXCEL里……
或者您用Alt+Print Screen鍵把那個窗口截下來。然後再粘貼到微軟自帶的畫圖軟體：畫圖中，這樣也可以保存下來。
希望能幫到LZ~~~~~~~~~~~
『肆』 炒股軟體的實時數據是怎麼獲取的
如果你只是需要進行實時選股，則可以採用通達信、大智慧、同花順等看盤軟體。通達信、大智慧等軟體中有一個「鷹眼盯盤」的功能（各家叫法不同，但意思一樣的），結合自己在這些軟體中編寫的自編公式、指標，可實現實時的的股票監控。
如果你需要的是實時獲取股票數據，則有專門的股票實時行情API介面，例如微盛的股票實時API介面，通過這樣的介面，編程即可取得實時的股票數據。
『伍』 如何把股票軟體的數據導入到資料庫然後自行統計分析
先從菜單欄里找到數據導出（保存），導出為EXCEL,然後打開統計軟體或資料庫，再找到文件（數據）導入，把EXCEL導入。
一般都是這個方法，不同的軟體有一定差異。
『陸』 如何獲取股票數據與歷史數據以資料庫方式存儲的
股票歷史數據查詢有個很不錯的網頁工具可以推薦，地址是http://tool.cnfunny.cn/#/打開就可以直接使用，還可以大批量下載，方便省事！
『柒』 哪些股票行情軟體可以用函數實時提取每分鍾的數據(成交額/最高價/最低價/收盤價等)
同花順和大智慧，介面開放最多的是新浪，金融機構一般用萬得調數據。
可以關注我，有問題再聯系。
『捌』 請問有哪個股票軟體可以提取指定股票的所有價格數據
大智慧經典版5.6上有 很好用，可以試試
『玖』 如何編程從免費股票軟體中提取實時數據
自己寫程序的話，一種方法是從已提供的信息源，例如webservice獲取數據。還有種辦法就是去連接提供即時信息的網頁硬解析。
代碼舉例如下：
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 = '獲取失敗，請檢查網路狀態，或者API埠URL已經不匹配！'
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:
獲取個股歷史交易數據
--------
輸入:
--------
code:string
股票代碼 比如:601989
start:string
開始日期 格式:YYYY-MM-DD 為空時取到API所提供的最早日期數據
end:string
結束日期 格式:YYYY-MM-DD 為空時取到最近一個交易日數據
ktype:string(default=D, 函數內部自動統一為大寫)
數據類型 D=日K線，W=周K線，M=月K線，5=5分鍾，15=15分鍾
30=30分鍾，60=60分鍾
輸出:
--------
DataFrame
date 日期
open 開盤價
high 最高價
close 收盤價
low 最低價
chg 漲跌額
p_chg 漲跌幅
ma5 5日均價
ma10 10日均價
ma20 20日均價
vma5 5日均量
vma10 10日均量
vma20 20日均量
turnover換手率(指數無此項)
"""
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：
驗證輸入的股票代碼是否正確，若正確則返回API對應使用的股票代碼
"""
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：
驗證輸入的K線類型是否正確，若正確則返回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發送數據請求，若鏈接正常返回數據
"""
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
#測試入口
print(get_hist_data('601989','2015-07-11','2015-07-22'))