python股票歷史數據分析工具

1. 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。

2. 通達信 導出的股票txt歷史數據 python怎麼讀取

.TNC是通達信全功能軟體可以識別，平時用的通達信指標大部分都是.TNC格式。最近，我也是剛發現，又出來了一個.TNI格式，它也屬於通達信指標，但不屬於全功能軟體可識別的指標(你用的肯定是全功能軟體)，必須用通達信加強版才能打開。也就是說，你要想打開.TNI指標必須用通達信加強版才可以。

3. 用Python 進行股票分析 有什麼好的入門書籍或者課程嗎

個人覺得這問題問的不太對，說句不好的話，你是來搞編程的還是做股票的。

當然，如果題主只是用來搜集資料，看數據的話那還是可以操作一波的，至於python要怎麼入門，個人下面會推薦一些入門級的書籍，通過這些書籍，相信樓主今後會有一個清晰的了解（我們以一個完全不會編程的的新手來看待）。

《Learn Python The Hard Way》，也就是我們所說的笨辦法學python，這絕對是新手入門的第一選擇，裡面話題簡練，是一本以練習為導向的教材。有淺入深，而且易懂。

其它的像什麼，《Python源碼剖析》，《集體智慧編程》，《Python核心編程（第二版）》等題主都可以適當的選擇參讀下，相信都會對題主有所幫助。

最後，還是要重復上面的話題，炒股不是工程學科，它有太多的變數，對於現在的智能編程來說，它還沒有辦法及時的反映那些變數，所以，只能當做一種參考，千萬不可過渡依賴。

結語：pyhton相對來說是一種比較高端的學科，需要有很強的邏輯能力。所以入門是非常困難的，如果真的要學習，是需要很大的毅力去堅持下去的，而且不短時間就能入門了，要有所心理准備。

4. 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。

5. 求個能模擬歷史股票數據交易的軟體

專職做模擬炒股的只有炒股達人app，自定義/隨機訓練最高有1000根K線，直接從股票市場搬運了3000多支股票的全部歷史K線。有雙人PK、做多做空、自定義訓練、期貨訓練和闖關賽，都是跟人家PK的。，期貨訓練有15分線/30分線/60分線、多/空3倍。還有起始金額100萬的免費訓練，看你能積累多少金額那種，每月1號重置。

6. 數據分析工具有哪些 python

IPython


IPython 是一個在多種編程語言之間進行交互計算的命令行 shell，最開始是用 python 開發的，提供增強的內省，富媒體，擴展的 shell
語法，tab 補全，豐富的歷史等功能。IPython 提供了如下特性：

更強的交互 shell(基於 Qt 的終端)

一個基於瀏覽器的記事本，支持代碼，純文本，數學公式，內置圖表和其他富媒體

支持交互數據可視化和圖形界面工具

靈活，可嵌入解釋器載入到任意一個自有工程里

簡單易用，用於並行計算的高性能工具

由數據分析總監，Galvanize 專家 Nir Kaldero 提供。



GraphLab Greate 是一個 Python 庫，由 C++ 引擎支持，可以快速構建大型高性能數據產品。

這有一些關於 GraphLab Greate 的特點：

可以在您的計算機上以交互的速度分析以 T 為計量單位的數據量。

在單一平台上可以分析表格數據、曲線、文字、圖像。

最新的機器學習演算法包括深度學習，進化樹和 factorization machines 理論。

可以用 Hadoop Yarn 或者 EC2 聚類在你的筆記本或者分布系統上運行同樣的代碼。

藉助於靈活的 API 函數專注於任務或者機器學習。

在雲上用預測服務便捷地配置數據產品。

為探索和產品監測創建可視化的數據。

由 Galvanize 數據科學家 Benjamin Skrainka 提供。

Pandas

pandas 是一個開源的軟體，它具有 BSD 的開源許可，為 Python
編程語言提供高性能，易用數據結構和數據分析工具。在數據改動和數據預處理方面，Python 早已名聲顯赫，但是在數據分析與建模方面，Python
是個短板。Pands 軟體就填補了這個空白，能讓你用 Python 方便地進行你所有數據的處理，而不用轉而選擇更主流的專業語言，例如 R 語言。

整合了勁爆的 IPyton 工具包和其他的庫，它在 Python 中進行數據分析的開發環境在處理性能，速度，和兼容方面都性能卓越。Pands
不會執行重要的建模函數超出線性回歸和面板回歸;對於這些，參考 statsmodel 統計建模工具和 scikit-learn 庫。為了把 Python
打造成頂級的統計建模分析環境，我們需要進一步努力，但是我們已經奮斗在這條路上了。

由 Galvanize 專家，數據科學家 Nir Kaldero 提供。

PuLP

線性編程是一種優化，其中一個對象函數被最大程度地限制了。PuLP 是一個用 Python
編寫的線性編程模型。它能產生線性文件，能調用高度優化的求解器，GLPK，COIN CLP/CBC，CPLEX，和GUROBI，來求解這些線性問題。

由 Galvanize 數據科學家 Isaac Laughlin 提供

Matplotlib



matplotlib 是基於 Python 的
2D(數據)繪圖庫，它產生(輸出)出版級質量的圖表，用於各種列印紙質的原件格式和跨平台的互動式環境。matplotlib 既可以用在 python 腳本，
python 和 ipython 的 shell 界面 (ala MATLAB? 或 Mathematica?)，web 應用伺服器，和6類 GUI
工具箱。

matplotlib 嘗試使容易事情變得更容易，使困難事情變為可能。你只需要少量幾行代碼，就可以生成圖表，直方圖，能量光譜(power
spectra)，柱狀圖，errorcharts，散點圖(scatterplots)等，。

為簡化數據繪圖，pyplot 提供一個類 MATLAB 的介面界面，尤其是它與 IPython
共同使用時。對於高級用戶，你可以完全定製包括線型，字體屬性，坐標屬性等，藉助面向對象介面界面，或項 MATLAB 用戶提供類似(MATLAB)的界面。

Galvanize 公司的首席科學官 Mike Tamir 供稿。

Scikit-Learn



Scikit-Learn 是一個簡單有效地數據挖掘和數據分析工具(庫)。關於最值得一提的是，它人人可用，重復用於多種語境。它基於
NumPy，SciPy 和 mathplotlib 等構建。Scikit 採用開源的 BSD 授權協議，同時也可用於商業。Scikit-Learn
具備如下特性：

分類(Classification) – 識別鑒定一個對象屬於哪一類別

回歸(Regression) – 預測對象關聯的連續值屬性

聚類(Clustering) – 類似對象自動分組集合

降維(Dimensionality Rection) – 減少需要考慮的隨機變數數量

模型選擇(Model Selection) –比較、驗證和選擇參數和模型

預處理(Preprocessing) – 特徵提取和規范化

Galvanize 公司數據科學講師，Isaac Laughlin提供

Spark



Spark 由一個驅動程序構成，它運行用戶的 main 函數並在聚類上執行多個並行操作。Spark
最吸引人的地方在於它提供的彈性分布數據集(RDD)，那是一個按照聚類的節點進行分區的元素的集合，它可以在並行計算中使用。RDDs 可以從一個 Hadoop
文件系統中的文件(或者其他的 Hadoop 支持的文件系統的文件)來創建，或者是驅動程序中其他的已經存在的標量數據集合，把它進行變換。用戶也許想要 Spark
在內存中永久保存 RDD，來通過並行操作有效地對 RDD 進行復用。最終，RDDs 無法從節點中自動復原。

Spark 中第二個吸引人的地方在並行操作中變數的共享。默認情況下，當 Spark
在並行情況下運行一個函數作為一組不同節點上的任務時，它把每一個函數中用到的變數拷貝一份送到每一任務。有時，一個變數需要被許多任務和驅動程序共享。Spark
支持兩種方式的共享變數：廣播變數，它可以用來在所有的節點上緩存數據。另一種方式是累加器，這是一種只能用作執行加法的變數，例如在計數器中和加法運算中。

7. 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。

8. 股票歷史行情統計分析，有沒有這樣的軟體

同花順可以

2010版本有階段統計功能
需要先下載歷史數據

免費的，放心用吧

9. 哪種股票軟體有歷史數據的計算功能或統計功能

大部分股票軟體都有歷史數據。不做收盤有些數據第二天就沒有了。關鍵是要自己每天做收盤，或下載數據到本地，才能調用。大智慧365、同花順都可以。