python爬蟲與股票指標

A. 使用 Python 獲取股票歷史資金流向數據（大單、超大單、主力流入等）

市場主導力量在股市中尤為重要，理解主力交易數據與股價變動之間的關系對於投資者至關重要。為了深入研究這一領域，本文將展示如何利用Python技術，通過爬蟲手段獲取A股市場的歷史資金流向數據（包括大單、小單、超大單、主力流入等信息）。這些數據將被保存為表格文件，為後續的分析提供便利。

在開始之前，請確保您的計算機已安裝Python 3環境。若尚未安裝，可參考相應教程進行安裝。此外，您需要安裝兩個庫：pandas和requests。通過命令行（或終端工具）執行如下代碼以安裝：

輸入命令並按Enter鍵執行，直至出現「successfully」提示。

以下代碼展示了獲取單只股票（股票代碼：600519）的歷史大單交易數據，並將其保存為CSV文件（文件名與股票代碼相同）：

執行示例代碼後，輸出相關文字信息，生成的文件名在代碼執行目錄中，並展示文件截圖。

接下來的示例代碼演示了如何同時獲取兩只股票（代碼分別為600519和300750）的歷史大單交易數據，同樣以各自股票代碼命名CSV文件，並在代碼運行目錄生成文件。

總結，本文闡述了使用Python獲取單只及多隻股票的歷史資金流向數據，並保存為CSV文件的方法。感謝您閱讀本文，如果您對更多金融數據獲取感興趣，請關注我的金融數據獲取專欄，以獲取更多相關技巧。

B. [銀華富有基金]python同花順股票及時數據!求教python量化買賣時用到的股票天天逐筆買賣數據若何爬取

在Python量化交易中，爬取股票每天的逐筆交易數據，可以通過以下步驟實現：

1. 選擇數據來源：

   • 同花順API：同花順提供了API介面，可以獲取實時和歷史股票數據。但需要注意的是，這些API可能需要付費，並且有一定的使用限制。
   • 網頁爬蟲：如果對API的使用有限制或成本考慮，可以通過網頁爬蟲技術從同花順的網頁上抓取數據。但這種方法可能涉及法律問題（如違反網站的使用條款），並且數據格式和位置可能隨時發生變化。

2. 使用API獲取數據：

   • 注冊與認證：在同花順官網或相關平台注冊賬號，並申請API許可權。
   • 調用API：根據同花順提供的API文檔，編寫Python代碼調用相應的介面，獲取逐筆交易數據。
   • 數據解析：API返回的數據通常是JSON或XML格式，需要使用相應的庫（如json或xml.etree.ElementTree）進行解析。

3. 使用網頁爬蟲獲取數據：

   • 分析網頁結構：使用瀏覽器的開發者工具（如Chrome的DevTools）分析同花順網頁上逐筆交易數據的HTML結構。
   • 編寫爬蟲代碼：使用Python的requests庫發送HTTP請求，獲取網頁內容；使用BeautifulSoup或lxml等庫解析HTML，提取所需數據。
   • 處理反爬蟲機制：同花順等網站可能有反爬蟲機制，如驗證碼驗證、IP地址封鎖等。需要採取相應措施（如使用代理IP、增加請求間隔等）來規避這些機制。

4. 數據保存與處理：

   • 保存數據：將抓取到的數據保存到本地文件（如CSV、Excel等）或資料庫中，以便後續分析和處理。
   • 數據清洗：對抓取到的數據進行清洗和整理，去除無效或重復數據。
   • 數據分析：使用Python的數據分析庫（如pandas、numpy等）對清洗後的數據進行統計分析、可視化等操作。

注意事項：

• 合法合規：在抓取數據時，務必遵守相關法律法規和網站的使用條款。
• 數據質量：網頁爬蟲獲取的數據可能不如API穩定可靠，需要定期檢查和驗證數據的准確性。
• 性能優化：對於大規模的數據抓取任務，需要考慮如何提高爬蟲的效率和穩定性。

C. 「000822山東海化」python 爬蟲 爬什麼數據

使用Python爬蟲針對「000822山東海化」可以爬取以下數據：

1. 股票基本信息：

   • 股票代碼：如「000822」。
   • 股票名稱：如「山東海化」。
   • 上市交易所：如深圳證券交易所。
   • 行業分類：如化工行業。

2. 實時行情數據：

   • 最新價格：當前的股票價格。
   • 漲跌幅：股票價格的變動百分比。
   • 成交量：某一時間段內的股票交易數量。
   • 成交額：某一時間段內的股票交易金額。

3. 歷史行情數據：

   • 歷史價格：過去一段時間內的股票價格數據。
   • 歷史成交量：過去一段時間內的股票成交量數據。
   • 開盤價、收盤價、最高價、最低價等每日關鍵數據。

4. 公司財務數據：

   • 年報、季報等定期財務報告中的關鍵數據，如營業收入、凈利潤、資產負債率等。
   • 財務指標：如市盈率、市凈率、ROE（凈資產收益率）等。

5. 新聞公告數據：

   • 公司發布的最新公告、新聞、重大事項等信息。

Python爬蟲實現的基本步驟：

• 確定目標網站：首先確定要爬取數據的網站，如證券交易所的官方網站、財經新聞網站等。
• 發送請求：使用Python的requests庫或其他HTTP客戶端庫向目標網站發送請求，獲取網頁內容。
• 解析網頁：使用BeautifulSoup、lxml或pyquery等庫解析網頁內容，提取所需數據。
• 存儲數據：將提取的數據存儲到本地文件、資料庫或雲存儲中，以便後續分析使用。

請注意，爬取網站數據時應遵守相關法律法規和網站的robots.txt協議，避免對目標網站造成不必要的負擔或法律風險。

D. 股票數據爬蟲進階：免費、開源的股票爬蟲Python庫，實測真香

在探索股票數據爬蟲的世界中，選擇合適的Python庫是至關重要的一步。本文將介紹一個強大的免費、開源庫——Easyquotation，它集成了多個股票數據源，包括新浪財經、集思錄、騰訊財經等，幫助投資者獲取實時和歷史數據。

首先，要利用Easyquotation，你需要確保安裝了兩個庫：Requests和Easyquotation。Requests是爬蟲的基礎，用於發送HTTP請求，而Easyquotation則提供了對多個數據源的統一介面。安裝方式靈活，可以通過pip一鍵安裝，或者從GitHub下載源代碼進行安裝。

Easyquotation的核心功能是通過其API靈活地選擇數據源。例如，通過新浪財經獲取實時市場股票數據、從集思錄獲取債息相關的投資品種數據，以及從騰訊財經獲取A股日內行情和港股數據。每個數據源都支持特定的API方法，如獲取實時數據、歷史數據等，使得數據獲取和分析變得高效便捷。

本文通過示例詳細展示了如何使用Easyquotation進行數據爬取。以新浪財經為例，可以輕松獲取全市場股票實時數據，包括交易所上市ETF的實時Ticker數據、個股實時Ticker數據，以及交易所指數的實時數據。在集思錄的數據爬蟲中，可以獲取分級A、分級B、QDII以及ETF的數據，並轉換為DataFrame格式方便分析。騰訊財經的爬蟲功能尤其強大，不僅提供A股的日內分時數據、港股的日線數據，還支持獲取港股的實時行情數據。

在實際應用中，這些數據可以用於量化交易策略的開發、市場趨勢分析、投資組合優化等。通過Easyquotation，用戶可以更加高效地整合和利用來自不同數據源的股票數據，為投資決策提供有力支持。

E. 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。

F. 【手把手教你】Python獲取股票數據和可視化

數據獲取是金融量化分析的基礎，獲取可靠、真實的數據對於分析至關重要。隨著信息技術的發展，數據獲取渠道日益豐富，Python網路爬蟲在這一領域越來越受歡迎。然而，專業技能的局限性要求我們利用現有的開源庫來簡化數據獲取過程。本文將通過實例演示如何使用tushare、baostock、pandas_datareader和yahool等財經數據API獲取股票數據並進行可視化。在介紹API使用前，我們先了解獲取數據的來源與驅動因素。圖1顯示了股票漲跌的驅動因素，圖2列舉了公司基本面信息的來源，圖3展示了知名股票論壇，這些非結構化數據為後續分析提供了豐富資源。本文旨在為Python金融量化入門學習者提供引導，希望能激發更多學習興趣。

圖1 股票漲跌驅動因素

圖2 公司基本面信息源

圖3 知名股票論壇

首先介紹tushare庫。新版本tushare pro提供了更穩定、高質量的數據，包括滬深股票行情、財務數據、市場參考等，以及國內外股指、基金、期貨、期權、宏觀經濟、行業經濟等財經數據，為量化愛好者節省了時間。新版本需注冊獲取token才能免費使用，注冊網址在文檔中。安裝tushare庫，命令為`pip install tushare`或更新至最新版本，命令為`pip install tushare --upgrade`。以股票行情數據為例，展示如何獲取數據。

獲取個股行情數據，可使用`pro.stock_basic()`函數，參數包括`is_hs`（是否滬深港通標的），`list_status`（上市狀態），`exchange`（交易所）。獲取日行情、周行情、月行情分別使用`pro.daily(ts_code= 或 trade_date=)`。

接著是baostock庫。baostock提供了大量准確、完整的證券歷史行情數據和上市公司財務數據，滿足量化交易、數量金融、計量經濟領域的需求。獲取數據使用Python API，返回格式為pandas DataFrame，便於使用pandas、NumPy、Matplotlib等進行數據分析和可視化。訪問鏈接：baostock.com/baostock/i...

最後是雅虎財經API。雖然原版本不再維護，但有開發者推出了修復版本，使用命令`pip install fix_yahoo_finance`即可安裝。

總結，Python在金融量化領域的應用涉及多個方面，包括金融數據分析與挖掘、金融建模與量化投資等。本文通過具體實例展示了如何利用tushare、baostock、pandas_datareader和yahool等API獲取股票數據並進行可視化，旨在為初學者提供入門指導，促進更深入的學習與探索。

G. 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。

H. 使用 Python 獲取股票歷史資金流向數據（大單、超大單、主力流入等）

要使用Python獲取股票歷史資金流向數據，可以按照以下步驟進行：

1. 安裝必要的Python庫：
   • 確保已安裝Python 3環境。
   • 安裝pandas和requests庫，用於數據處理和HTTP請求。可以通過命令行執行以下代碼安裝：bashpip install pandas requests2. 編寫爬蟲代碼： 根據目標網站的API或網頁結構，編寫Python爬蟲代碼以獲取所需數據。 示例代碼中展示了如何獲取單只及多隻股票的歷史大單交易數據。3. 保存數據為CSV文件： 使用pandas庫將獲取到的數據保存為CSV文件，便於後續分析和處理。 文件名通常以股票代碼命名，便於識別和區分。4. 執行代碼並檢查輸出： 運行編寫的Python代碼，檢查輸出信息以確保數據獲取成功。 在代碼執行目錄中查找生成的CSV文件，並驗證文件內容是否正確。注意事項： 爬蟲技術獲取數據需遵守目標網站的robots.txt協議和相關法律法規。 對於商業用途的數據獲取，需考慮數據版權和授權問題。 爬蟲代碼可能因目標網站結構變化而失效，需定期維護和更新。通過以上步驟，您可以使用Python成功獲取股票歷史資金流向數據，並進行後續的分析和處理。