股票歷史數據爬取
① python爬取股票數據——基礎篇
在探索Python爬取股票數據的基礎之旅中，你需要首先配置好開發環境。首先，確保你擁有一台電腦，並安裝PyCharm社區版，可以從jetbrains.com/pycharm/download/獲取。同時，安裝Anaconda的最新版本，如果遇到網路問題，可能需要科學上網工具。訪問地址為anaconda.com。
安裝完成後，以Anaconda Prompt方式啟動，並創建一個名為"gold"的Conda虛擬環境，指定Python版本為3.10。在命令行中輸入相關指令並確認。
接著，激活虛擬環境並下載baostock和akshare的Python介面。在PyCharm中，可能會遇到錯誤，只需點擊確定並設置項目解釋器。從baostock和akshare官網獲取API文檔，開始編寫代碼以獲取股票數據。
以baostock為例，復制示例代碼並運行，你可以按需調整參數獲取不同股票的分鍾線數據。注意，baostock的數據採用漲跌幅復權法，與股票交易軟體的計算結果可能不一致。akshare介面則提供了後復權數據，適合希望與交易軟體一致的用戶。
爬取的數據通常保存為.csv格式，便於進一步分析。至於復權價格的計算方法，將在後續內容中深入講解。下期我們將探討如何利用akshare介面循環爬取全市場股票數據。
如果你想了解更多關於股票投資的內容，可以關注我的個人微博@朱曉光指數投資，查看我分享的其他文章，如"新項目開啟——打造專屬於你的量化交易系統"、"聊聊凱利公式：量化投資中的倉位管理"等。
在學習股票數據爬取的過程中，持續關注，我們下期再見！
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③ 使用Yahoo! Finance獲取港股歷史數據及簡單事件分析法運用
前言
我為前老闆進行港股數據研究，涉及獲取實時歷史數據與事件分析法應用。使用Yahoo! Finance獲取數據，依賴港交所與香港銀行公會獲取基礎信息。主要工具為Python（Jupyter Notebook與Spyder），輔用Stata。
獲取港股數據
使用yfinance包下載Yahoo! Finance歷史數據。需先安裝yfinance包，可在cmd或Anaconda Prompt快速安裝。
獲取港股股票名單與預處理
通過港交所官方網站獲取港股股票名單與代碼，注意轉換格式以匹配Yahoo! Finance的格式。在Stata中進行簡單處理並篩選。
下載數據
設定時間范圍，循環所有股票代碼，合並數據以獲取港股市場與恆生指數歷史數據。使用pd.DataFrame.concat方法合並數據。
獲取H股與紅籌股名單
識別China-affiliated股票，通過港交所網站或爬蟲獲取H股與紅籌股名單，分別儲存。
獲取無風險利率
參考Lam and Tam (2011 JBF)，選取一個月的HIBOR作為無風險利率。直接從香港銀行公會官網爬取數據。
時間分析法
完成所需數據收集後，進行近期事件的簡單時間分析。針對港股市場與China-affiliated股票進行單獨分析。
④ 股票數據爬蟲進階：免費、開源的股票爬蟲Python庫，實測真香
在探索股票數據爬蟲的世界中，選擇合適的Python庫是至關重要的一步。本文將介紹一個強大的免費、開源庫——Easyquotation，它集成了多個股票數據源，包括新浪財經、集思錄、騰訊財經等，幫助投資者獲取實時和歷史數據。
首先，要利用Easyquotation，你需要確保安裝了兩個庫：Requests和Easyquotation。Requests是爬蟲的基礎，用於發送HTTP請求，而Easyquotation則提供了對多個數據源的統一介面。安裝方式靈活，可以通過pip一鍵安裝，或者從GitHub下載源代碼進行安裝。
Easyquotation的核心功能是通過其API靈活地選擇數據源。例如，通過新浪財經獲取實時市場股票數據、從集思錄獲取債息相關的投資品種數據，以及從騰訊財經獲取A股日內行情和港股數據。每個數據源都支持特定的API方法，如獲取實時數據、歷史數據等，使得數據獲取和分析變得高效便捷。
本文通過示例詳細展示了如何使用Easyquotation進行數據爬取。以新浪財經為例，可以輕松獲取全市場股票實時數據，包括交易所上市ETF的實時Ticker數據、個股實時Ticker數據，以及交易所指數的實時數據。在集思錄的數據爬蟲中，可以獲取分級A、分級B、QDII以及ETF的數據，並轉換為DataFrame格式方便分析。騰訊財經的爬蟲功能尤其強大，不僅提供A股的日內分時數據、港股的日線數據，還支持獲取港股的實時行情數據。
在實際應用中，這些數據可以用於量化交易策略的開發、市場趨勢分析、投資組合優化等。通過Easyquotation，用戶可以更加高效地整合和利用來自不同數據源的股票數據，為投資決策提供有力支持。