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用python獲取一隻股票的數據

發布時間:2024-05-27 08:43:43

⑴ 怎樣用python提取不同股票csv里特定時間段的數據

用pandas庫,
import pandas as pd

data = pd.read_csv('train.csv')
train_data = data.values[0:TRAIN_NUM,1:]
train_label = data.values[0:TRAIN_NUM,0]
study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1000035
機器學習正好講了這個手寫識別的例子!

⑵ 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

⑶ 如何獲取股票的凈利潤,每股收益,主營營業收入

股票中除了K線中開高低收價格信息外,還有一些其他指標反應股票市場,比如凈利潤、每股收益、主營營業收入。
凈利潤是指企業當期利潤總額減去所得稅後的金額,即企業的稅後利潤。通俗點說就是真正賺到手的錢。
每股收益即每股盈利(EPS),又稱每股稅後利潤、每股盈餘,指稅後利潤與股本總數的比率。是普通股股東每持有一股所能享有的企業凈利潤或需承擔的企業凈虧損。每股收益通常被用來反映企業的經營成果,衡量普通股的獲利水平及投資風險,是投資者等信息使用者據以評價企業盈利能力、預測企業成長潛力、進而做出相關經濟決策的重要的財務指標之一。
主營營業收入指企業從事本行業生產經營活動所取得的營業收入。

如何使用Python查出某隻股票的這些信息呢?答案是使用Python的baostock介面,示例代碼如下:
import baostock as bsimport pandas as pd# 登陸系統lg = bs.login()# 顯示登陸返回信息print('login respond error_code:'+lg.error_code)print('login respond error_msg:'+lg.error_msg)# 查詢季頻估值指標盈利能力profit_list = []rs_profit = bs.query_profit_data(code="sh.600000", year=2017, quarter=2)while (rs_profit.error_code == '0') & rs_profit.next():profit_list.append(rs_profit.get_row_data())result_profit = pd.DataFrame(profit_list, columns=rs_profit.fields)# 列印輸出print(result_profit)# 結果集輸出到csv文件result_profit.to_csv("D:\\profit_data.csv", encoding="gbk", index=False)# 登出系統bs.logout()

返回數據如下,可以看出,有很多有用參數,非常方便。

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 璇鋒暀python閲忓寲浜ゆ槗鏃剁敤鍒扮殑鑲$エ姣忓ぉ閫愮瑪浜ゆ槗鏁版嵁濡備綍鐖鍙栵紵

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鍏舵★紝鎵懼埌鈥滄垚浜よ板綍鈥濇垨鈥滈愮瑪鎴愪氦鈥濈瓑鐩稿叧鍔熻兘鎸夐挳銆傚湪涓浜涗氦鏄撹蔣浠朵腑錛岃繖涓鎸夐挳鍙鑳戒綅浜庝氦鏄撶晫闈㈢殑搴曢儴鎴栦晶杈規爮銆

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瀵煎嚭鐨勬湡璐ч愮瑪鎴愪氦鏄庣粏鏂囦歡閫氬父鍖呮嫭浠ヤ笅淇℃伅錛氫氦鏄撴棩鏈熴佷氦鏄撴椂闂淬佹垚浜や環鏍箋佹垚浜ゆ暟閲忋佷拱鍗栨柟鍚戠瓑銆傝繖浜涗俊鎮鍙浠ュ府鍔╀綘榪借釜姣忎竴絎旀垚浜ょ殑鎯呭喌錛屽垎鏋愬競鍦虹殑涔板崠鍔涢噺鍜屼氦鏄撹屼負銆

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鍐嶆★紝鐮旂┒浜ゆ槗鑰呯殑琛屼負鍜岀瓥鐣ャ傞氳繃鍒嗘瀽鎴愪氦璁板綍錛屽彲浠ヤ簡瑙d氦鏄撹呯殑涔板崠琛屼負鍜岀瓥鐣ワ紝鍙戠幇涓浜涙綔鍦ㄧ殑浜ゆ槗鏈轟細銆

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⑹ 怎樣遍歷任意股票歷史數據要求使用循環。

下載個大智慧就可以了啊

⑺ 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。

⑻ 怎麼用python計算股票

作為一個python新手,在學習中遇到很多問題,要善於運用各種方法。今天,在學習中,碰到了如何通過收盤價計算股票的漲跌幅。
第一種:
讀取數據並建立函數:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import spline
from pylab import *
import pandas as pd
from pandas import Series
a=pd.read_csv('d:///1.csv',sep=',')#文件位置

t=a['close']
def f(t):
s=[]
for i in range(1,len(t)):
if i==1:
continue
else:
s.append((t[i]-t[i-1])/t[i]*100)
print s
plot(s)

plt.show()
f(t)
第二種:
利用pandas裡面的方法:
import pandas as pd

a=pd.read_csv('d:///1.csv')
rets = a['close'].pct_change() * 100
print rets

第三種:
close=a['close']
rets=close/close.shift(1)-1
print rets

總結:python是一種非常好的編程語言,一般而言,我們可以運用構建相關函數來實現自己的思想,但是,眾所周知,python中裡面的有很多科學計算包,裡面有很多方法可以快速解決計算的需要,如上面提到的pandas中的pct_change()。因此在平時的使用中應當學會尋找更好的方法,提高運算速度。

⑼ 如何利用python抓取美股數據

一 准備環境

1 安裝tushare模塊包。

pip install tushare

二 注冊tushare賬號,獲取token(目前tushare pro版本必須有token值才能正常訪問)

訪問https://tushare.pro/register?reg=380388 tushare官網進行注冊,然後記錄token值備用。

三 開始python編程

Python代碼:

import tushare as ts

#設置token

token='你自己的token'

pro = ts.pro_api(token)

#獲取002242.SZ日行數據

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

# 列印獲取數據

print(pa)

運行程序,可見如下列印,002242.SZ最近兩周的數據都在這里了。

⑽ 如何用python代碼判斷一段范圍內股票最高點

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python+聚寬 統計A股市場個股在某時間段的最高價、最低價及其時間 原創
2019-10-12 09:20:50

開拖拉機的大寶

碼齡4年

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使用工具pycharm + 聚寬數據源,統計A股市場個股在某時間段的最高價、最低價及其時間,並列印excel表格輸出

from jqdatasdk import *
import pandas as pd
import logging
import sys
logger = logging.getLogger("logger")
logger.setLevel(logging.INFO)

# 聚寬數據賬戶名和密碼設置
auth('username','password')

#獲取A股列表,包括代號,名稱,上市退市時間等。
security = get_all_securities(types=[], date=None)
pd2 = get_all_securities(['stock'])

# 獲取股票代號
stocks = list(get_all_securities(['stock']).index)

# 獲取股票名稱
stocknames = pd2['display_name']

start_date = '2015-01-01'
end_date = '2018-12-31'
def get_stocks_high_low(start_date,end_date):
# 新建表,表頭列
# 為:"idx","stockcode","stockname","maxvalue","maxtime","lowvalue","lowtime"
result = pd.DataFrame(columns=["idx", "stockcode", "stockname", "maxvalue", "maxtime", "lowvalue", "lowtime"])
for i in range(0,stocks.__len__()-1):
pd01 = get_price(stocks[i], start_date, end_date, frequency='daily',
fields=None, skip_paused=False,fq='pre', count=None)
result=result.append(pd.DataFrame({'idx':[i],'stockcode':[stocks[i]],'stockname':
[stocknames[i]],'maxvalue':[pd01['high'].max()],'maxtime':
[pd01['high'].idxmax()],'lowvalue': [pd01['low'].min()], 'lowtime':
[pd01['low'].idxmin()]}),ignore_index=True)

result.to_csv("stock_max_min.csv",encoding = 'utf-8', index = True)
logger.warning("執行完畢!

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