python快速比較股票歷史數據
⑴ python的QSTK中，裡面股票的歷史數據是包含在包裡面么，還是通過網路獲取
在 Python的QSTK中，是通過 s_datapath 變數，定義相應股票數據所在的文件夾。一般可以通過 QSDATA 這個環境變數來設置對應的數據文件夾。
具體的股票數據來源，例如滬深、港股等市場，你可以使用免費的WDZ程序輸出相應日線、5分鍾數據到 s_datapath 變數所指定的文件夾中。然後可使用 Python的QSTK中，qstkutil.DataAccess進行數據訪問。
⑵ 如何快速取得股票交易歷史數據
示例：
最近二十天左右的每5分鍾數據
網頁鏈接
（參數：股票編號、分鍾間隔（5、15、30、60）、均值（5、10、15、20、25）、查詢個數點（最大值242））
返回數據格式：日期、開盤價、最高價、最低價、收盤價、成交量
⑶ 如何快速查詢歷史股票交易記錄
登錄股票軟體，在交易界面找到「查詢」，或者「搜索」選項。
雖然股票交易軟體可能不一樣，不過類似功能肯定大同小異。
搜索選項或者查詢選項，一般都是用一個放大鏡圖標表示。
在查詢這一目錄下面尋找到交割單選項，或者資金流水選項，
這些都能查詢出你的歷史交易數據。
如圖：
點擊起始日期，
在日歷上點擊箭頭所指的紅色圓圈中的小箭頭，
可以選擇日期。
⑷ Python如何獲取股票數據
可以嘗試爬蟲，但要遵守網站規則
⑸ Python 如何爬股票數據
現在都不用爬數據拉，很多量化平台能提供數據介面的服務。像比如基礎金融數據，包括滬深A股行情數據，上市公司財務數據，場內基金數據，指數數據，期貨數據以及宏觀經濟數據；或者Alpha特色因子，技術分析指標因子，股票tick數據以及網路因子數據這些數據都可以在JQData這種數據服務中找到的。
有的供應商還能提供level2的行情數據，不過這種比較貴，幾萬塊一年吧
⑹ 如何用python獲取股票數據
在Python的QSTK中，是通過s_datapath變數，定義相應股票數據所在的文件夾。一般可以通過QSDATA這個環境變數來設置對應的數據文件夾。具體的股票數據來源，例如滬深、港股等市場，你可以使用免費的WDZ程序輸出相應日線、5分鍾數據到s_datapath變數所指定的文件夾中。然後可使用Python的QSTK中，qstkutil.DataAccess進行數據訪問。
⑺ python如何獲得股票實時交易數據
使用easyquotation這個庫。(不用重復造輪子了)
github地址是：
https://github.com/shidenggui/easyquotation
⑻ 如何用python 取所有股票一段時間歷史數據
各種股票軟體，例如通達信、同花順、大智慧，都可以實時查看股票價格和走勢，做一些簡單的選股和定量分析，但是如果你想做更復雜的分析，例如回歸分析、關聯分析等就有點捉襟見肘，所以最好能夠獲取股票歷史及實時數據並存儲到資料庫，然後再通過其他工具，例如SPSS、SAS、EXCEL或者其他高級編程語言連接資料庫獲取股票數據進行定量分析，這樣就能實現更多目的了。
⑼ 如何選取過去每個月股票的市值 python
類似，可以修改一下
股票漲跌幅數據是量化投資學習的基本數據資料之一，下面以python代碼編程為工具，獲得所需要的歷史數據。主要步驟有：
（1） #按照市值從小到大的順序活得N支股票的代碼；
（2） #分別對這一百隻股票進行100支股票操作；
（3） #獲取從2016.05.01到2016.11.17的漲跌幅數據；
（4） #選取記錄大於40個的數據，去除次新股；
（5） #將文件名名為「股票代碼.csv」。
具體代碼如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Nov 17 23:04:33 2016
獲取股票的歷史漲跌幅，並分別存為csv格式
@author: yehxqq151376026
"""
import numpy as np
import pandas as pd
#按照市值從小到大的順序活得100支股票的代碼
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'
)
#分別對這一百隻股票進行100支股票操作
#獲取從2016.05.01到2016.11.17的漲跌幅數據
#選取記錄大於40個的數據，去除次新股
#將文件名名為「股票代碼.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)