㈠ 再見爬蟲！一行Python代碼獲取A股26年歷史數據，實時數據，ETF基金，可轉債！
本文將介紹一款名為akshare的金融股票資料庫，其強大的功能僅需一行Python代碼即可獲取股票歷史數據。對於編程新手，此方法極為簡單易用，無需復雜的爬蟲操作。只需使用pip3 install akshare安裝庫，建議使用python3.9版本以上和pandas2.1.0以獲得最佳體驗。安裝方法為pip install akshare -i mirrors.aliyun.com/pypi。
使用akshare獲取股票歷史數據極為簡單，只需兩行代碼即可完成。例如，獲取五糧液股票數據，從1998年到2024年2月8日，共6121個交易日。操作只需幾秒鍾。數據覆蓋歷史行情價格，一般包含原始、復權兩種類型。復權分為前復權和後復權，前復權保持當前價格不變，將歷史價格進行調整以保持股價連續性，適合看盤和疊加技術指標。後復權保持歷史價格不變，調整當前價格以反映投資者的真實收益情況，適合量化投資研究。
除了獲取個股數據，akshare還提供交易所總覽數據，包括上交所和深交所信息。同時，可輕松獲取ETF基金、LOF基金、封閉式基金數據。獲取ETF基金數據時，如需要酒ETF 60分鍾的K線數據，調用特定函數即可。封閉式基金數據也同理。
akshare還支持獲取A股分鍾級K線數據，通過獲取茅台的分鍾級別數據，用戶可以合成任意周期數據，如10分鍾、20分鍾等，便於量化研究。此外，akshare提供實時股票數據，包含漲跌幅計算，對量化研究極為有用。
總結而言，akshare是一個功能強大的金融股票資料庫，僅需一行Python代碼即可獲取股票歷史數據。無論是初學者還是專業人士，都能輕松上手，提供包括歷史行情、交易所總覽、基金數據、分鍾級K線數據、實時行情數據在內的豐富功能。
㈡ Python 實現股票數據的實時抓取
編寫Python腳本實時抓取股票數據，滿足個人對實時漲跌信息的需求，無需依賴現有股票軟體。
首先，獲取滬深兩市所有上市股票數據。利用Scrapy框架，實現數據爬取並保存至TTJJ.json文件，工程清單包括新建Scrapy工程、設置user-agent文件以防止被伺服器封鎖。
爬蟲核心代碼在TTJJr中，整合找到的UserAgentMiddle代碼，改進登陸方式。同時，items模塊定義數據保存格式，pipeline實現數據處理，保存至json文件，配置細節見settings.py。
獲取實時交易數據，通過訪問新浪股票介面hq.sinajs.cn/list=（輸入股票代碼）獲取更新信息，僅在開盤至收盤期間有效，其他時間顯示為前一日收盤價。簡化邏輯，篩選出漲幅最高的10隻股票，代碼如下。
運行結果展示獲取的數據，包含股票代碼與當前漲幅，顯示每行均為漲幅最高的10隻股票。使用結果如圖所示，反映了實時抓取的股票實時數據信息。
通過以上步驟，實現Python腳本自動抓取股票實時數據，滿足個人需求，記錄了一段利用編程技術獲取實時股市信息的經歷。
㈢ 如何編程從免費股票軟體中提取實時數據
自己寫程序的話，一種方法是從已提供的信息源，例如webservice獲取數據。還有種辦法就是去連接提供即時信息的網頁硬解析。
代碼舉例如下：
Created on Thu Jul 23 09:17:27 2015
@author: jet
"""
DAY_PRICE_COLS = ['date', 'open', 'high', 'close', 'low', 'volume',
'chg', '%chg', 'ma5', 'ma10', 'ma20',
'vma5', 'vma10', 'vma20', 'turnover']
DAY_PRICE_URL = '%sapi.finance.%s/%s/?code=%s&type=last'
INDEX_KEY = ['SH', 'SZ', 'HS300', 'SZ50', 'GEB', 'SMEB']
INDEX_LIST = {'SH': 'sh000001', 'SZ': 'sz399001', 'HS300': 'sz399300',
'SZ50': 'sh000016', 'GEB': 'sz399006', 'SMEB': 'sz399005'}
INDEX_DAY_PRICE_COLS= ['date', 'open', 'high', 'close', 'low', 'volume',
'chg', '%chg', 'ma5', 'ma10', 'ma20',
'vma5', 'vma10', 'vma20']
K_TYPE_KEY = ['D', 'W', 'M']
K_TYPE_MIN_KEY = ['5', '15', '30', '60']
K_TYPE = {'D': 'akdaily', 'W': 'akweekly', 'M': 'akmonthly'}
MIN_PRICE_URL = '%sapi.finance.%s/akmin?scode=%s&type=%s'
PAGE_TYPE = {'http': 'http://', 'ftp': 'ftp://'}
PAGE_DOMAIN = {'sina': 'sina.com.cn', 'ifeng': 'ifeng.com'}
URL_ERROR_MSG = '獲取失敗，請檢查網路狀態，或者API埠URL已經不匹配！'
get_hist_data.py
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Jul 23 09:15:40 2015
@author: jet
"""
import const as ct
import pandas as pd
import json
from urllib2 import urlopen,Request
def get_hist_data(code = None, start = None, end = None, ktype = 'D'):
"""
功能:
獲取個股歷史交易數據
--------
輸入:
--------
code:string
股票代碼 比如:601989
start:string
開始日期 格式:YYYY-MM-DD 為空時取到API所提供的最早日期數據
end:string
結束日期 格式:YYYY-MM-DD 為空時取到最近一個交易日數據
ktype:string(default=D, 函數內部自動統一為大寫)
數據類型 D=日K線，W=周K線，M=月K線，5=5分鍾，15=15分鍾
30=30分鍾，60=60分鍾
輸出:
--------
DataFrame
date 日期
open 開盤價
high 最高價
close 收盤價
low 最低價
chg 漲跌額
p_chg 漲跌幅
ma5 5日均價
ma10 10日均價
ma20 20日均價
vma5 5日均量
vma10 10日均量
vma20 20日均量
turnover換手率(指數無此項)
"""
code = code_to_APIcode(code.upper())
ktype = ktype.upper()
url = ''
url = get_url(ktype, code)
print(url)
js = json.loads(ping_API(url))
cols = []
if len(js['record'][0]) == 14:
cols = ct.INDEX_DAY_PRICE_COLS
else:
cols = ct.DAY_PRICE_COLS
df = pd.DataFrame(js['record'], columns=cols)
if ktype in ct.K_TYPE_KEY:
df = df.applymap(lambda x:x.replace(u',', u''))
for col in cols[1:]:
df[col]=df[col].astype(float)
if start is not None:
df = df [df.date >= start]
if end is not None:
df = df[df.date <= end]
df = df.set_index('date')
return df
def code_to_APIcode(code):
"""
功能：
驗證輸入的股票代碼是否正確，若正確則返回API對應使用的股票代碼
"""
print(code)
if code in ct.INDEX_KEY:
return ct.INDEX_LIST[code]
else:
if len(code) != 6:
raise IOError('code input error!')
else:
return 'sh%s'%code if code[:1] in ['5', '6'] else 'sz%s'%code
def get_url(ktype, code):
"""
功能：
驗證輸入的K線類型是否正確，若正確則返回url
"""
if ktype in ct.K_TYPE_KEY:
url = ct.DAY_PRICE_URL % (ct.PAGE_TYPE['http'], ct.PAGE_DOMAIN['ifeng'],
ct.K_TYPE[ktype], code)
return url
elif ktype in ct.K_TYPE_MIN_KEY:
url = ct.MIN_PRICE_URL % (ct.PAGE_TYPE['http'], ct.PAGE_DOMAIN['ifeng'],
code, ktype)
return url
else:
raise IOError('ktype input error!')
def ping_API(url):
"""
功能：
向API發送數據請求，若鏈接正常返回數據
"""
text = ''
try:
req = Request(url)
text = urlopen(req,timeout=10).read()
if len(text) < 15:
raise IOError('no data!')
except Exception as e:
print(e)
else:
return text
#測試入口
print(get_hist_data('601989','2015-07-11','2015-07-22'))
㈣ 炒股編程 什麼語句
炒股編程常用語句包括數據獲取、數據分析、交易決策等相關的語句。
詳細解釋：
1. 數據獲取語句： 在編程進行炒股時，首先需要獲取相關的股票數據。這些語句通常用於從網路或資料庫中提取股票信息，如實時股價、歷史數據等。例如，使用Python的requests庫來從某個股票數據介面獲取數據。
2. 數據分析語句： 獲取數據後，需要對其進行處理和分析以輔助交易決策。這些語句涉及數據的清洗、計算和統計分析等。比如，使用Python的pandas庫來處理和分析股票數據，計算技術指標、繪制圖表等。
3. 交易決策語句： 基於數據分析的結果，編寫交易策略。這些語句根據預設的規則和條件，自動執行買賣操作。例如，當股價達到某個價格時自動買入或賣出。這些語句通常需要結合股票交易平台或經紀商的API來實現自動化交易。
4. 風險管理語句： 在炒股編程中，風險管理也是非常重要的一部分。這些語句用於設置止損、止盈等風險控制措施，以防止過度交易或損失過大。例如，當股價跌到某個水平時自動賣出，以限制損失。
炒股編程涉及的語句多種多樣，需要根據具體的編程語言和交易平台來確定。上述內容主要介紹了在炒股編程中常見的一些語句和它們的作用。對於想要進入這一領域的人來說，掌握相關的編程語言和庫是非常重要的，同時還需要對股票市場有一定的了解和經驗。
㈤ 易語言怎麼讀取實時股票數據
易語言讀取實時股票數據方法如下：
1、獲取API介面：可以到證券交易所神此纖、財經網站或第三方數據服務商申請獲取股扒搏票行情數據的API介面。
2、使用網路編程函數進行數據訪問：使用易語言的網路編程相關函數，如HttpGet、Wininet_OpenURL等，訪問API介面獲取實時股票行情數據。
3、解析數據：獲取到的數據可能是JSON或XML格式的數據，需要使用相關函數對數據進行解析，取出需要的數據。
4、顯示數據：將解析得到的數據顯示在界面上，以便用戶游仿查看。