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獲取股票數據可視化

發布時間:2022-05-21 06:46:46

Ⅰ 淺談BI實時圖表實現數據可視化的原理

淺談BI實時圖表實現數據可視化的原理
不久前,在商業智能實時圖表解決方案的選擇中,我們簡單講了下實時分析的工作流程。今天我們就來詳細討論一下這個話題。
如果你已經使用過實時dashboard,或者正打算建立一個,那麼,這篇文章可以幫助你理解實時dashboard背後的故事以及實時數據如何展現在你的dashboard中,從而實現數據可視化。
除去端到端之間極短的時間,數據實時可視化主要有四大步驟。這里我們用一張圖來展示。


1、捕獲數據流
實時數據流使用 scrapers、collectors、agents、listeners捕獲,並且存儲在資料庫中。資料庫通常是NoSQL資料庫,例如, Cassandra、MongoDB, 或者有時候是你只是Hadoop Hive。關系資料庫不適合這種高展現的分析。NoSQL資料庫的崛起也增強了實時數據分析向他靠攏的趨勢。
2、數據流處理
數據流可以通過許多方式處理,比如,分裂、合並、計算以及與外部數據源結合。這些工作由一個容錯分布式資料庫系統,比如, Storm、Hadoop,這些都是比較常用的大數據處理框架。但是他們卻不是實時數據分析的理想選擇。因為他們依賴MapRece面向批量的處理。不過Hadoop 2.0允許使用其他計算演算法代替MapRece,這樣使得Hadoop在實時分析系統中運用又進了一步。處理之後,數據就可以很可視化組件讀取了。
3、數據可視化組件讀取處理過的數據
處理過的數據以結構化的格式(比如JSON或者XML)存儲在NoSQL資料庫中,被可視化組件讀取。在大多數情況下,這會是一個嵌入到一個內部BI系統的圖表庫,或者成為像Tableau這種更加廣泛的可視化平台的一部分。處理過的數據在JSON/XML文件中的刷新頻率,稱為更新時間間隔。
4、可視化組件更新實時DASHBOARD
可視化組件從結構數據文件(JSON/XML),在圖表界面繪制一個圖表、儀表或者其他可視化行為。處理過的數據在客戶端展現的頻率叫做刷新間隔時間。在一些應用程序中,比如帶有圖表渲染功能的股票交易應用程序,會預先設置基於數據流的觸發功能。
會不會覺得很復雜呢?只不過這些過程會在幾秒鍾內,甚至更短時間內完成。這些操作因為不斷進步的資料庫及實時功能變成現實,特別是NoSQL資料庫。再由諸如Storm這種專用於實時進程處理的工具輔助,可以讓其性能效果更上一層能。現在的可視化數據已經支持需求場景,在當今的大數據應用程序中建立了一個實時分析生態圈。

Ⅱ 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])

Ⅲ 如何用爬蟲抓取股市數據並生成分析報表

1. 關於數據採集
股票數據是一種標准化的結構數據,是可以通過API介面訪問的(不過一般要通過渠道,開放的API有一定的局限性)。也可以通過爬蟲軟體進行採集,但是爬蟲軟體採集數據不能保證實時性,根據數據量和採集周期,可能要延遲幾十秒到幾分鍾不等。我們總結了一套專業的爬蟲技術解決方案(Ruby + Sidekiq)。能夠很快實現這個採集,也可以後台可視化調度任務。

2. 關於展現
網路股票數據的展現,網頁端直接通過HTML5技術就已經足夠,如果對界面要求高一點,可以採用集成前端框架,如Bootstrap;如果針對移動端開發, 可以使用Ionic框架。

3. 關於觸發事件
如果是採用Ruby on Rails的開發框架的話,倒是很方便了,有如sidekiq, whenever這樣子的Gem直接實現任務管理和事件觸發。

Ⅳ 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

Ⅳ 有哪些值得推薦的數據可視化工具

奧 威 推 出的跨平台大數據可視化工具(OurwayBI)

OurwayBI採用Node.js。Node.js是一個Javascript運行環境(runtime),它實際上是對Google V8引擎進行了封裝。V8引擎執行Javascript的速度非常快,利用基於時間序列的內存計算技術,減少與資料庫的交互,可大大提升效率。操作指引更易上手:OurwayBI為了讓用戶不進行任何培訓即可掌握常用操作,設置了操作指引,智能引導用戶逐步掌握基本操作及各項技巧。整個產品的UI進行了大量細節優化,以增加使用者的美觀要求與使用體驗等。

Ⅵ 數據可視化是什麼啊怎麼做

何為數據可視化?
這里主要是指工作場景中的數據可視化(海報類、信息圖不在范圍內)。
數據可視化就是承接數據分析之後的數據展示,包括圖表設計、動效組合,形成二維圖表,三維視圖、聯動鑽取,搭配成大屏……
數據可視化的功能主要體現在兩個方面:一是數據展示;二是業務分析。數據展示很好理解,就是將已知的數據或數據分析結果通過可視化圖表的方式進行展示,形成報表、看板、dashboard、甚至配合現在流行的大屏展示技術,數據展示的方式也越來越為人所接受和歡迎。業務分析就是在看到圖表、dashboard、大屏之後,將所分析的度量和數據有效地轉化為有商業價值的見解,使其能夠為基於事實所做的決策提供支持。
數據可視化的工具
對於數據可視化,有諸多工具,如:
1、圖表類插件:ECharts、Highcharts、D3js等功能都十分強大。
2、數據報表類:Excel、金蝶、FineReport等,對於日常的報表製作,易學實用。
3、可視化BI類:比如cognos、tableau等,更直接地針對業務分析。
以上,前兩者是純粹的可視化圖標,後兩者涵蓋從數據採集、分析、管理、挖掘、可視化在內的一系列復雜數據處理。
如何實現可靠的數據可視化?
數據可視化最終還要回歸到「閱讀者」,通過傳遞有指向性的數據,找出問題所在,制定正確決策。所以數據的價值不在於被看到,而在於看到之後所引起的思考和行動。
這里,企業內數據還不同於普通的應用數據,它們大多不是通過演算法程序直接產生價值應用於用戶,而是通過合理的展示和分析,再經應用者或管理者思考和判斷,最後採取行動,從而發揮價值。
1、誰是可視化的受益者
無論你在做一份傳統的報表,匯報的PPT還是其他,首先需要搞清楚這是給誰看的,他需要了解哪些事項,關注那些指標,在決策過程中會如何利用你展示的信息和數據,一句話概括就是搞清楚數據分析工作的目標,這一張報表是用來做什麼的。後續的數據分析工作和分析報告里所要呈現的全部內容,之後都是要緊緊圍繞著這個目標主題而服務的。
2、梳理指標體系
數據可視化是要講繁雜的各條數據,梳理成指標,圍繞每個業務財務、銷售、供應鏈、生產等形成指標體系,最後通過可視化的方式展現,比如回款率、收益效率….
可以說,數據分析工作是否成功,大體就在指標的梳理。這個工作需要數據中心的人員或者BI組的人員深入業務一線去調研需求,拉來數據,建好數倉….
【指標體系分享】
如何針對業務場景做數據分析-零售業管理指標
數據化管理的指標體系大全(一),店鋪與銷售
數據化管理的指標體系大全(二),商品、電商、戰略決策
分析生產和庫存,靠這一套指標就夠了!
將數據可視化與業務方案結合起來

Ⅶ 九方智投是幹嘛的

九方智投是實戰派股票學習平台,基於大數據、AI計算、金融科技三大體系,構建智能金融投資系統,通過投教類課程以及學習軟體的產品,為不同需求及使用場景的股民提供股票學習和服務。
功能優勢:
1、AI診股:
AI診股是一款對上市公司股票數據進行可視化,量化分析的產品。結合人工智慧、大數據以及雲計算處理,分別對股票輿情、技術、資金以及業績這四大模塊進行深度挖掘,多維度解析市場,洞悉個股走勢動態,並用簡單易懂的數據和圖表呈現出來。
2、智能選股:
九方智投為投資者提供不同類型的選股功能,滿足不同的投資偏好,不同的選股方式背後都有同樣的AI智能分析系統。
資金面;依靠智能分析系統,全面分析盤口成交明細,精準掃描主力資金大幅流入的個股,跟蹤主力資金動向尋找投資機會。
技術面:利用技術指標,結合量價關系,挖掘技術上具備上漲潛力的個股投資機會。
成本面:憑借AI智能分析系統,挖掘低價籌碼集中個股,追蹤主力成本,挖掘潛伏投資機會。
價值面:依託多維度財務分析模型,從市場價值、盈利模型、運營穩健、成長、現金流及市場規模六個維度,對個股進行綜合分析,挖掘價值投資機會。
3、AI旺財:
AI旺財是一款基於證券的智慧問答產品,支持語音輸入、識別。基於每天的股票市場數據和九方智投的用戶行為數據,搭建大數據軟體。運用知識圖譜技術,將所有證券市場數據、所有用戶數據可視化。構建、挖掘、分析、顯示知識(即數據)和它們之間的相互聯系。將單一數據用知識圖譜進相連的同時,智能挖掘新的聯系與機會。
4、股市電台:
九方智投擁有股市電台專欄,大咖入駐講解股市。都可以在股市電台度過。積少成多,學習成長。
5、股票行情
九方智投基於交易所基礎行情,從多角度對行情數據進行深加工,得到不同層次的衍生行情,幫助投資者從更多維度上了解最新行情變動,及時調整投資策略。
6、資訊:
九方智投有一個兼具廣度與深度的資訊軟體。內容涵蓋A股、美股、港股等,內容形式有要聞、欄目、熱點、7×24等,滿足投資者的不同場景需求。基於國內A股市場,九方智投也不斷打磨內容的深度,「選股早知道」、「熱點直擊」、「題材挖掘」、「公告解讀」、「每日復盤」等欄目,為投資者提供盤前、盤中、盤後全周期的內容。

Ⅷ 一堆數據要做數據分析,想要達到數據可視化的效果,在數據可視化這一塊哪個數據分析軟體比較強

1、Highcharts(適用於移動端與PC端完美交互)
Highstock 是用純 JavaScript 編寫的股票圖表控制項,可以開發股票走勢或大數據量的時間軸圖表。它包含多個高級導航組件:預設置數據時間范圍,日期選擇器、滾動條、平移、縮放功能。
同時包含直線圖、曲線圖、區域圖、柱狀圖、餅狀圖、散狀點圖、儀表圖、氣泡圖、瀑布流圖等多達 20 種圖表,其中很多圖表可以集成在同一個圖形中形成混合圖。

2、LightningChart(適用於專業領域)
快速、先進的2D和3D圖表,支持WPF和WinForms平台。

LightningChart圖形控制項徹底發揮了GPU加速和性能優化的最大效應,能夠實時呈現超過10億數據點的龐大數據。廣泛應用於科研、工程、醫療、航空、貿易、金融、能源和許多其他領域的實時測量和分析應用等等。
專門為需要超高速數據採集與呈現實時數據的專業高速軟體而特別設計。圖形採用創新的CPU負載節省技術與高效利用內存資源,為應用程序提供了無與倫比的性能:
實時監測中無閃爍或延遲現象
高解析度數據集
強交互性
有效利用技術資源
運用較舊的電腦硬體也可以保持強大功能

Ⅸ 怎樣用EXCEL分析股票

EXCEL全自動分析股市軟體https://item.taobao.com/item.htm?id=532889729619

Ⅹ 怎麼獲取股票數據c++ api

基本都是自己封裝CTP介面,程序端實現多賬戶、多策略的行情信號接收和委託提交/回報處理。也可以用 QuantBox/QuantBox_XAPI · GitHub 這樣的封裝的比較好、多介面統一API的項目直接整合到程序化平台的項目中使用。

通過程序介面用證券、期貨賬號登錄後訂閱品種的行情,證券、商品期貨、股指期貨、期權(全真模擬,9號就有實盤行情)都可以接收交易所的快照數據(例如商
品、股指都是500ms一個快照,數據結構也比較完整)。然後交易平台可以把行情數據廣播給各個策略程序,程序根據量化策略的邏輯判斷是否下單?掛單的方
式如何?掛單失敗是否追單?如何追單?
策略程序判斷要下單,則提交指令到程序化交易平台,平台把各個帳號各個品種中策略的邏輯持倉匯總為實際持倉,然後通過介面提交委託,並且處理委託回報。
行情數據一方面廣播給策略程序,一方面自己存資料庫,存下來的數據通過完整性檢測後,可以自己合成低頻率的數據,如
1分鍾、30分鍾、1小時、日度等等,這些數據會被用於策略回測,也可以用於市場微觀結構的觀察和研究,例如可以通過優化掛單方式來降低交易滑點。
Matlab可以做一些回測,實盤可能是比較不易用的。一般可以用C++, Java, C#來利用CTP程序化交易介面實現實盤平台,策略研究推薦用R做數據分析、統計、處理、可視化、策略分析、自動報告,用Rcpp(R調用C++)或者直接C++實現高性能回測,用單機並行或集群實現批量回測。

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