python自动抓取股票资金流入

❶ 怎样用 Python 写一个股票自动交易的程序

• 方法一

  前期的数据抓取和分析可能python都写好了，所以差这交易指令接口最后一步。对于股票的散户，正规的法子是华宝，国信，兴业这样愿意给接口的券商，但貌似开户费很高才给这权利，而且只有lts，ctp这样的c++接口，没python版就需要你自己封装。

• 方法二

  是wind这样的软件也有直接的接口，支持部分券商，但也贵，几万一年是要的。

  
  

• 方法三

  鼠标键盘模拟法，很复杂的，就是模拟键盘鼠标去操作一些软件，比如券商版交易软件和大智慧之类的。

• 方法四

  就是找到这些软件的关于交易指令的底层代码并更改，不过T+1的规则下，预测准确率的重要性高于交易的及时性，花功夫做数据分析就好，交易就人工完成吧

❷ python获取一只股票的行情，为什么出现这么多问题

首先，你要确定下你的库文件是否安装正常，测试方法，就是在交互模式下测试。
其次，不要用别名，在试试。
希望能帮到你。。。。

❸ 如何用python 爬虫抓取金融数据

获取数据是数据分析中必不可少的一部分，而网络爬虫是是获取数据的一个重要渠道之一。鉴于此，我拾起了Python这把利器，开启了网络爬虫之路。

本篇使用的版本为python3.5，意在抓取证券之星上当天所有A股数据。程序主要分为三个部分：网页源码的获取、所需内容的提取、所得结果的整理。

一、网页源码的获取

很多人喜欢用python爬虫的原因之一就是它容易上手。只需以下几行代码既可抓取大部分网页的源码。

为了减少干扰，我先用正则表达式从整个页面源码中匹配出以上的主体部分，然后从主体部分中匹配出每只股票的信息。代码如下。

pattern=re.compile('<tbody[sS]*</tbody>')
body=re.findall(pattern,str(content)) #匹配<tbody和</tbody>之间的所有代码pattern=re.compile('>(.*?)<')
stock_page=re.findall(pattern,body[0]) #匹配>和<之间的所有信息

其中compile方法为编译匹配模式，findall方法用此匹配模式去匹配出所需信息，并以列表的方式返回。正则表达式的语法还挺多的，下面我只罗列所用到符号的含义。

语法 说明

. 匹配任意除换行符“ ”外的字符

* 匹配前一个字符0次或无限次

？ 匹配前一个字符0次或一次

s 空白字符：[<空格> fv]

S 非空白字符：[^s]

[...] 字符集，对应的位置可以是字符集中任意字符

(...) 被括起来的表达式将作为分组，里面一般为我们所需提取的内容

正则表达式的语法挺多的，也许有大牛只要一句正则表达式就可提取我想提取的内容。在提取股票主体部分代码时发现有人用xpath表达式提取显得更简洁一些，看来页面解析也有很长的一段路要走。

三、所得结果的整理

通过非贪婪模式(.*?)匹配>和<之间的所有数据，会匹配出一些空白字符出来，所以我们采用如下代码把空白字符移除。

stock_last=stock_total[:] #stock_total：匹配出的股票数据for data in stock_total: #stock_last：整理后的股票数据
if data=='':
stock_last.remove('')

最后，我们可以打印几列数据看下效果，代码如下

print('代码',' ','简称',' ',' ','最新价',' ','涨跌幅',' ','涨跌额',' ','5分钟涨幅')for i in range(0,len(stock_last),13): #网页总共有13列数据
print(stock_last[i],' ',stock_last[i+1],' ',' ',stock_last[i+2],' ',' ',stock_last[i+3],' ',' ',stock_last[i+4],' ',' ',stock_last[i+5])

❹ 如何用python抓取股票数据

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。

❺ 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。

❻ 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

❼ 怎样用 Python 写一个股票自动交易的程序

概率炒股法：
下面方法买涨不买跌，同时避免被套，缺点，手续费比较高，但完全可以吃完整个牛市，熊市不会被套。
用python获取股票价格，如tushare，如果发现股票当天涨幅在大盘之上（2点30到2点50判断），买入持有一天，下跌当天就别买，你可以用概率论方法，根据资金同时持有5支，10支或20支，这样不怕停盘影响，理论上可以跑赢大盘。好处：避免人为冲动，缺点手续费高
还有一种是操作etf，如大盘50etf,etf300,中小板etf,创业板etf，当天2.30分判断那个etf上涨就买入那支，买入涨幅最大的，不上涨什么都不买，持有一天，第二天上午判断一下，如果下跌超过2%卖掉。好处：不会踩地雷，缺点：涨随大盘,我比较推荐这个方法，外围的风险比较小。
具体的python程序我有，比上面复杂，有止赢止损位，资金管理，监视管理，我用在实盘当中，自动化下单也已解决。
我觉得程序的成败不在一日之功，在于长期稳定赚钱，如运行十年，过多的数据分析也无意义，因为预测未来永远是一个概率问题，不是百分之百确定的，如果你的程序能在长时间多次数上战胜市场，你的程序就能趋向大数定理。
否则一时的回撤会让你停止程序自动执行，而无法趋向大数定理中的稳定概率。
如果有一个程序能百分之99确定，那么基本上肯定是分析了内幕交易数据，和徐x一样，每次重仓一支股，这种手法应该是得到了内幕，也就不需要什么程序来交易了。
巴菲特的交易模式实质上也是内幕交易的一种，因为他靠的是外在分析，实地考查，估计这是寻找内幕的手段，现在做大了，这种效果就不灵了，收益也下降了，美国经济也下滑了，所以巴菲特的未来是必定是暗淡的，因为内幕交易的池子有限，资金量大了不好操作。
想想如果巴菲特生在苏联，印度，日本等等其他国家，他可能在街头要饭，美国二战后经济环境加倾向内幕造就了他，而不是炒股技术有多神。所以巴菲特不屑于程序化交易。
巴菲特及不少美国式的股神实际上是幸存者偏差造成的，你想想苏联的股神在那里？为什么一个都没有？（“沉默的数据”、“死人不会说话”）
我觉得未来真正能成股神必定是程序，不是人，因为一个好的程序策略可以用一辈子，实现长期稳定增长，当然前提是社会经济环境稳定，不会出现类似苏联的动乱，也不会出现日本式的恶性通胀（对货币m2有点担心）。

太多的股票让股民每天沉浸在选股的游戏中，选股造就了券商的行情软件，实际上很多数据都是没有用的，所有的关键是按操作方法永远执行下去才能趋向稳定概率，否则今天换一种明天换一种方法，今天按kdj，明天按macd，后天按boll，大后天按ddx，大大后天按自编指标，多条件选股，最后钱都交手续费或止损不及时被套牢了。这时券商收佣金的目的也就达到了，每年券商收的佣金比股市分红要高。不管行情如何，只要多请几个股评员，总有方向说对的，玩个概率游戏让大家频繁交易，券商的收入只会增不会降。所以千万别信股评，玩的是概率游戏，如同预测硬币的正反，请十个股评师必定有个能预测三次正确的神股评。你信这个神股评，后面可能是三次都不准，呵呵。所以券商和行情软件总会在收盘或午休时弹出各种消息或评价，说实在的这种东西没有一分钱的价值。可能早就写好了上涨的说法是模块a，下跌的说法是模板b，平市的说法是模板c,只是填上当天数据即可，都是八股文，都是马后炮，一样的事件上午说成是上涨理由，下午说成是下跌理由。
程序的策略经过测试后的关键在于稳定执行，长期稳定执行，长期长期稳定稳定执行执行，重要的事说三遍。

人性无法战胜的弱点是执行力，小学生都懂的天天向上，每日进步，世间有几人能做到？而稳定几十年执行更是难上加难，如同背英语单词一样，理论上一天背一百个，一百天就可以一万词，但十年，二十年过去了，你可能还是三千词以下。

用程序的目的就是百分之百执行到位，没有折扣，真正战胜人性的弱点，和t+1没有关系。

另外通过一定方法降低手续费也可以使你的资金活得更久，如把上面的日模型改为周或月模型。

❽ 如何用Python写一个抓取天天基金网上每个基金经

用python写抓取天天基金的方法有很多呀~
但是，不清楚你具体要抓取什么内容。
写了一个最简单的例子：3行代码就可以抓一个包含所有开放基金数据的表格
代码如下：

importpandas
data=pandas.read_html('http://fund.eastmoney.com/fund.html#os_0;isall_1;ft_|;pt_1')
data[2].to_csv('天天基金.csv')

运行结果：

这应该是最简单神奇的代码了吧。前提是要安装好pandas哦，灵感来自yqxmf.top

❾ 如何利用python抓取美股数据

一 准备环境

1 安装tushare模块包。

pip install tushare

二 注册tushare账号，获取token（目前tushare pro版本必须有token值才能正常访问）

访问https://tushare.pro/register?reg=380388 tushare官网进行注册，然后记录token值备用。

三 开始python编程

Python代码：

import tushare as ts

#设置token

token='你自己的token'

pro = ts.pro_api(token)

#获取002242.SZ日行数据

pa=pro.daily(ts_code='002242.SZ', start_date='20200701',end_date='20200716')

# 打印获取数据

print(pa)

运行程序，可见如下打印，002242.SZ最近两周的数据都在这里了。

❿ 如何使用python抓取炒股软件中资金数据

这个说来有点复杂，用fiddle监控软件跟服务器间的通讯，找到数据源地址，然后用excel或python抓这个源地址数据，可能还要加上反扒代码，构造时间戳等等，你网上找python网抓视频教程看看就知道了。