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python快速比較股票歷史數據

發布時間: 2021-12-04 22:14:53

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)

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