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python量化交易如何獲取股票資料庫

發布時間:2023-02-01 23:23:32

⑴ 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

⑵ Python量化教程:不得不學的K線圖「代碼復制可用」

不管是對量化分析師還是普通的投資者來說,K線圖(蠟燭圖)都是一種很經典、很重要的工具。在K線圖中,它會繪制每天的最高價、最低價、開盤價和收盤價,這對於我們理解股票的趨勢以及每天的多空對比很有幫助。

一般來說,我們會從各大券商平台獲取K線圖,但是這種情況下獲得的K線圖往往不能靈活調整,也不能適應復雜多變的生產需求。因此我們有必要學習一下如何使用Python繪制K線圖。

需要說明的是,這里mpl_finance是原來的matplotlib.finance,但是現在獨立出來了(而且好像沒什麼人維護更新了),我們將會使用它提供的方法來繪制K線圖;tushare是用來在線獲取股票數據的庫;matplotlib.ticker中有個FuncFormatter()方法可以幫助我們調整坐標軸;matplotlib.pylab.date2num可以幫助我們將日期數據進行必要的轉化。

我們以上證綜指18年9月份以來的行情為例。

我們先使用mpl_finance繪制一下,看看是否一切正常。

可以看到,所有的節假日包括周末,在這里都會顯示為空白,這對於我們圖形的連續性非常不友好,因此我們要解決掉他們。

可以看到,空白問題完美解決,這里我們解釋一下。由於matplotlib會將日期數據理解為 連續數據 ,而連續數據之間的間距是有意義的,所以非交易日即使沒有數據,在坐標軸上還是會體現出來。連續多少個非交易日,在坐標軸上就對應了多少個小格子,但這些小格子上方並沒有相應的蠟燭圖。

明白了它的原理,我們就可以對症下葯了。我們可以給橫坐標(日期)傳入連續的、固定間距的數據,先保證K線圖的繪制是連續的;然後生成一個保存有正確日期數據的列表,接下來,我們根據坐標軸上的數據去取對應的正確的日期,並替換為坐標軸上的標簽即可。

上邊format_date函數就是這個作用。由於前邊我們給dates列生成了從0開始的序列連續數據,因此我們可以直接把它當作索引,從真正的日期列表裡去取對應的數據。在這里我們要使用matplotlib.ticker.FuncFormattter()方法,它允許我們指定一個格式化坐標軸標簽的函數,在這個函數里,我們需要接受坐標軸的值以及位置,並返回自定義的標簽。

你學會了嗎?

當然,一個完整的K線圖到這里並沒有結束,後邊我們會考慮加入均線、成交量等元素,感興趣的同學歡迎關注哦!

⑶ 如何用python在掘金量化抓取數據

TuShare財經數據介面 – 可以直接抓取新浪財經、鳳凰財經的網站數據,包括行情、基本面、經濟數據等等。
完全免費,簡潔易用,API設計得非常友好,提取的數據格式是Pandas的DataFrame。同時可以獲取非高頻實時數據(取決於網站更新速度,同事經驗大約是15秒),一個極好的非高頻股票策略數據解決方案。

⑷ 如何使用Python獲取股票分時成交數據

可以使用爬蟲來爬取數據,在寫個處理邏輯進行數據的整理。你可以詳細說明下你的需求,要爬取的網站等等。
希望我的回答對你有幫助

⑸ python的量化代碼怎麼用到股市中

2010 ~ 2017 滬深A股各行業量化分析

在開始各行業的量化分析之前,我們需要先弄清楚兩個問題:

「2010-2017」投資於優質行業龍頭的收益表現

選好行業之後,下面進入選公司環節。我們知道,即便是一個好的行業也仍然存在表現不好的公司,那麼什麼是好的公司呢,本文試圖從營業收入規模和利潤規模和來考察以上五個基業長青的行業,從它們中去篩選公司作為投資標的。

3.1按營業收入規模構建的行業龍頭投資組合

首先,我們按照營業收入規模,篩選出以上5個行業【醫葯生物,建築裝飾,電氣設備,銀行和汽車】從2010年至今的行業龍頭如下表所示:

結論

通過以上行業分析和投資組合的歷史回測可以看到:

出自:JoinQuant 聚寬數據 JQData

⑹ 如何使用python抓取炒股軟體中資金數據

這個說來有點復雜,用fiddle監控軟體跟伺服器間的通訊,找到數據源地址,然後用excel或python抓這個源地址數據,可能還要加上反扒代碼,構造時間戳等等,你網上找python網抓視頻教程看看就知道了。

⑺ 怎麼學習python量化交易

下面教你八步寫個量化交易策略——單股票均線策略

1 確定策略內容與框架

若昨日收盤價高出過去20日平均價今天開盤買入股票
若昨日收盤價低於過去20日平均價今天開盤賣出股票

只操作一隻股票,很簡單對吧,但怎麼用代碼說給計算機聽呢?

想想人是怎麼操作的,應該包括這樣兩個部分

既然是單股票策略,事先決定好交易哪一個股票。

每天看看昨日收盤價是否高出過去20日平均價,是的話開盤就買入,不是開盤就賣出。每天都這么做,循環下去。

對應代碼也是這兩個部分

definitialize(context):
用來寫最開始要做什麼的地方
defhandle_data(context,data):
用來寫每天循環要做什麼的地方

2 初始化

我們要寫設置要交易的股票的代碼,比如 兔寶寶(002043)

definitialize(context):
g.security='002043.XSHE'#存入兔寶寶的股票代碼

3 獲取收盤價與均價

首先,獲取昨日股票的收盤價

#用法:變數=data[股票代碼].close
last_price=data[g.security].close#取得最近日收盤價,命名為last_price

然後,獲取近二十日股票收盤價的平均價

#用法:變數=data[股票代碼].mavg(天數,『close』)
#獲取近二十日股票收盤價的平均價,命名為average_price
average_price=data[g.security].mavg(20,'close')

4 判斷是否買賣

數據都獲取完,該做買賣判斷了

#如果昨日收盤價高出二十日平均價,則買入,否則賣出
iflast_price>average_price:
買入
eliflast_price<average_price:
賣出

問題來了,現在該寫買賣下單了,但是拿多少錢去買我們還沒有告訴計算機,所以每天還要獲取賬戶里現金量。

#用法:變數=context.portfolio.cash
cash=context.portfolio.cash#取得當前的現金量,命名為cash

5 買入賣出

#用法:order_value(要買入股票股票的股票代碼,要多少錢去買)
order_value(g.security,cash)#用當前所有資金買入股票
#用法:order_target(要買賣股票的股票代碼,目標持倉金額)
order_target(g.security,0)#將股票倉位調整到0,即全賣出

6 策略代碼寫完,進行回測

把買入賣出的代碼寫好,策略就寫完了,如下

definitialize(context):#初始化
g.security='002043.XSHE'#股票名:兔寶寶
defhandle_data(context,data):#每日循環
last_price=data[g.security].close#取得最近日收盤價
#取得過去二十天的平均價格
average_price=data[g.security].mavg(20,'close')
cash=context.portfolio.cash#取得當前的現金
#如果昨日收盤價高出二十日平均價,則買入,否則賣出。
iflast_price>average_price:
order_value(g.security,cash)#用當前所有資金買入股票
eliflast_price<average_price:
order_target(g.security,0)#將股票倉位調整到0,即全賣出

現在,在策略回測界面右上部,設置回測時間從20140101到20160601,設置初始資金100000,設置回測頻率,然後點擊運行回測。

7 建立模擬交易,使策略和行情實時連接自動運行

策略寫好,回測完成,點擊回測結果界面(如上圖)右上部紅色模擬交易按鈕,新建模擬交易如下圖。 寫好交易名稱,設置初始資金,數據頻率,此處是每天,設置好後點提交。

8 開啟微信通知,接收交易信號

點擊聚寬導航欄我的交易,可以看到創建的模擬交易,如下圖。 點擊右邊的微信通知開關,將OFF調到ON,按照指示掃描二維碼,綁定微信,就能微信接收交易信號了。

⑻ python用什麼方法或者庫可以拿到全部股票代碼

首先你需要知道哪個網站上有所有股票代碼,然後分析這個網站股票代碼的存放方式,再利用python寫一個爬蟲去爬取所有的股票代碼

⑼ 怎樣用python處理股票

用Python處理股票需要獲取股票數據,以國內股票數據為例,可以安裝Python的第三方庫:tushare;一個國內股票數據獲取包。可以在網路中搜索「Python tushare」來查詢相關資料,或者在tushare的官網上查詢說明文檔。

⑽ 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。

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