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python快速比较股票历史数据

发布时间: 2021-12-04 22:14:53

⑴ python的QSTK中,里面股票的历史数据是包含在包里面么,还是通过网络获取

在 Python的QSTK中,是通过 s_datapath 变量,定义相应股票数据所在的文件夹。一般可以通过 QSDATA 这个环境变量来设置对应的数据文件夹。

具体的股票数据来源,例如沪深、港股等市场,你可以使用免费的WDZ程序输出相应日线、5分钟数据到 s_datapath 变量所指定的文件夹中。然后可使用 Python的QSTK中,qstkutil.DataAccess进行数据访问。

⑵ 如何快速取得股票交易历史数据

示例:

最近二十天左右的每5分钟数据

网页链接

(参数:股票编号、分钟间隔(5、15、30、60)、均值(5、10、15、20、25)、查询个数点(最大值242))

返回数据格式:日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量

⑶ 如何快速查询历史股票交易记录

登录股票软件,在交易界面找到“查询”,或者“搜索”选项。

虽然股票交易软件可能不一样,不过类似功能肯定大同小异。

搜索选项或者查询选项,一般都是用一个放大镜图标表示。

在查询这一目录下面寻找到交割单选项,或者资金流水选项,

这些都能查询出你的历史交易数据。

如图:

点击起始日期,

在日历上点击箭头所指的红色圆圈中的小箭头,

可以选择日期。

⑷ Python如何获取股票数据

可以尝试爬虫,但要遵守网站规则

⑸ Python 如何爬股票数据

现在都不用爬数据拉,很多量化平台能提供数据接口的服务。像比如基础金融数据,包括沪深A股行情数据,上市公司财务数据,场内基金数据,指数数据,期货数据以及宏观经济数据;或者Alpha特色因子,技术分析指标因子,股票tick数据以及网络因子数据这些数据都可以在JQData这种数据服务中找到的。
有的供应商还能提供level2的行情数据,不过这种比较贵,几万块一年吧

⑹ 如何用python获取股票数据

在Python的QSTK中,是通过s_datapath变量,定义相应股票数据所在的文件夹。一般可以通过QSDATA这个环境变量来设置对应的数据文件夹。具体的股票数据来源,例如沪深、港股等市场,你可以使用免费的WDZ程序输出相应日线、5分钟数据到s_datapath变量所指定的文件夹中。然后可使用Python的QSTK中,qstkutil.DataAccess进行数据访问。

⑺ python如何获得股票实时交易数据

使用easyquotation这个库。(不用重复造轮子了)
github地址是:
https://github.com/shidenggui/easyquotation

⑻ 如何用python 取所有股票一段时间历史数据

各种股票软件,例如通达信、同花顺、大智慧,都可以实时查看股票价格和走势,做一些简单的选股和定量分析,但是如果你想做更复杂的分析,例如回归分析、关联分析等就有点捉襟见肘,所以最好能够获取股票历史及实时数据并存储到数据库,然后再通过其他工具,例如SPSS、SAS、EXCEL或者其他高级编程语言连接数据库获取股票数据进行定量分析,这样就能实现更多目的了。

⑼ 如何选取过去每个月股票的市值 python

类似,可以修改一下
股票涨跌幅数据是量化投资学习的基本数据资料之一,下面以python代码编程为工具,获得所需要的历史数据。主要步骤有:
(1) #按照市值从小到大的顺序活得N支股票的代码;
(2) #分别对这一百只股票进行100支股票操作;
(3) #获取从2016.05.01到2016.11.17的涨跌幅数据;
(4) #选取记录大于40个的数据,去除次新股;
(5) #将文件名名为“股票代码.csv”。
具体代码如下:
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Nov 17 23:04:33 2016
获取股票的历史涨跌幅,并分别存为csv格式
@author: yehxqq151376026
"""

import numpy as np
import pandas as pd

#按照市值从小到大的顺序活得100支股票的代码
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'
)

#分别对这一百只股票进行100支股票操作
#获取从2016.05.01到2016.11.17的涨跌幅数据
#选取记录大于40个的数据,去除次新股
#将文件名名为“股票代码.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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