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python爬取股票k線數據

發布時間:2023-03-25 01:27:17

1. 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!

2. 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。

3. 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。

4. Python 爬取同花順行業板塊日K線數據

最近一直想研究一下行業k線,找了很久,在同花順找到了獲取的url
比如,881129 通信設備板塊
http://d.10jqka.com.cn/v4/line/bk_881129/01/last.js 獲取日k線數據 但是需要cookie不然只能訪問一次
(利用Google瀏覽器的 右擊頁面 檢查--Network 可以看到頁面請求的url)

5. 如何用python做k線形態識別

K線形態識別是比較難的一個點,難在思路上,代碼都是其次。分享一下我的思路吧,通過api獲取了行情信息之後(一般都是pandas.DataFrame格式,基本上都包含ohlc和volume),那麼假如我需要識別十字星,那麼用df['open']==df['close']把其布爾值賦值給a, 然後df['high']>df['open']>df['low']賦值給b。然後
for i in range(len(df)):
df['outcome']=np.where(a+b==1, 1, 0)
df[df['outcome']==1]

這樣就能把所有的十字星給選出來了。

6. 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

7. 新浪股票實時行情如何實現的

能爬到,也有相關的庫tushare
k線圖也是根據數據來畫圖的

8. 已知股票數據,如何用Python繪制k線日對應數據

我沒遇到過 只是自己寫過
有點經驗
先確定時間片
然後再把tick插入就行了

9. 如何用python 爬蟲抓取金融數據

獲取數據是數據分析中必不可少的一部分,而網路爬蟲是是獲取數據的一個重要渠道之一。鑒於此,我拾起了Python這把利器,開啟了網路爬蟲之路。

本篇使用的版本為python3.5,意在抓取證券之星上當天所有A股數據。程序主要分為三個部分:網頁源碼的獲取、所需內容的提取、所得結果的整理。

一、網頁源碼的獲取

很多人喜歡用python爬蟲的原因之一就是它容易上手。只需以下幾行代碼既可抓取大部分網頁的源碼。

為了減少干擾,我先用正則表達式從整個頁面源碼中匹配出以上的主體部分,然後從主體部分中匹配出每隻股票的信息。代碼如下。

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

其中compile方法為編譯匹配模式,findall方法用此匹配模式去匹配出所需信息,並以列表的方式返回。正則表達式的語法還挺多的,下面我只羅列所用到符號的含義。

語法 說明

. 匹配任意除換行符「 」外的字元

* 匹配前一個字元0次或無限次

? 匹配前一個字元0次或一次

s 空白字元:[<空格> fv]

S 非空白字元:[^s]

[...] 字元集,對應的位置可以是字元集中任意字元

(...) 被括起來的表達式將作為分組,裡面一般為我們所需提取的內容

正則表達式的語法挺多的,也許有大牛隻要一句正則表達式就可提取我想提取的內容。在提取股票主體部分代碼時發現有人用xpath表達式提取顯得更簡潔一些,看來頁面解析也有很長的一段路要走。

三、所得結果的整理

通過非貪婪模式(.*?)匹配>和<之間的所有數據,會匹配出一些空白字元出來,所以我們採用如下代碼把空白字元移除。

stock_last=stock_total[:] #stock_total:匹配出的股票數據for data in stock_total: #stock_last:整理後的股票數據
if data=='':
stock_last.remove('')

最後,我們可以列印幾列數據看下效果,代碼如下

print('代碼',' ','簡稱',' ',' ','最新價',' ','漲跌幅',' ','漲跌額',' ','5分鍾漲幅')for i in range(0,len(stock_last),13): #網頁總共有13列數據
print(stock_last[i],' ',stock_last[i+1],' ',' ',stock_last[i+2],' ',' ',stock_last[i+3],' ',' ',stock_last[i+4],' ',' ',stock_last[i+5])

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