㈠ Advanced Get 2009.07.26怎么用
软件特性 Advanced Get 股票数据转换通 能够帮助你将现有的中国市场的证券数据转换成Advanced GET软件能够识别的格式,这样您就可以利用Advanced GET软件强大的分析功能,对中国证券市场进行分析了。 Advanced Get 股票数据转换通的关键特性: * 易用美观的用户界面(图形操作界面,仅用鼠标就能完成全部操作) * 操作简洁方便(只需3步,就能完成数据转换的工作) * 转换速度快 * 拥有智能转换引擎(能自动检测已转换数据,只更新最新数据) Advanced Get 股票数据转换通支持的数据来源: * 大智慧2(新一代) Advanced Get 股票数据转换通支持的转换方式: * 完全覆盖更新 * 智能增量更新 * 指定日期更新
㈡ 如何编程从免费股票软件中提取实时数据
自己写程序的话,一种方法是从已提供的信息源,例如webservice获取数据。还有种办法就是去连接提供即时信息的网页硬解析。
代码举例如下:
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 = '获取失败,请检查网络状态,或者API端口URL已经不匹配!'
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:
获取个股历史交易数据
--------
输入:
--------
code:string
股票代码 比如:601989
start:string
开始日期 格式:YYYY-MM-DD 为空时取到API所提供的最早日期数据
end:string
结束日期 格式:YYYY-MM-DD 为空时取到最近一个交易日数据
ktype:string(default=D, 函数内部自动统一为大写)
数据类型 D=日K线,W=周K线,M=月K线,5=5分钟,15=15分钟
30=30分钟,60=60分钟
输出:
--------
DataFrame
date 日期
open 开盘价
high 最高价
close 收盘价
low 最低价
chg 涨跌额
p_chg 涨跌幅
ma5 5日均价
ma10 10日均价
ma20 20日均价
vma5 5日均量
vma10 10日均量
vma20 20日均量
turnover换手率(指数无此项)
"""
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:
验证输入的股票代码是否正确,若正确则返回API对应使用的股票代码
"""
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:
验证输入的K线类型是否正确,若正确则返回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发送数据请求,若链接正常返回数据
"""
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
#测试入口
print(get_hist_data('601989','2015-07-11','2015-07-22'))
㈢ 如何获取实时的股票数据
要跟供应商协商得到他的接口才能得到实时股票行情数据;
股票实时行情,可以通过两个方法来进行查看:
第一种,在网络搜索页面直接输入股票代码,如:000717,网络输入后,即可在搜索结果中看到,其中分时,就是该股票在当天的实时走向。
第二种,通过炒股软件,如东财,同花顺等,在开启后,直接输入,股票代码,如600854,点击回车。进入的第一个页面就是该股票在当天的实时行情。
同时在股票软件的分时成交界面,可以查看到每一分钟的成交价和手数。股票行情趋势判断必要时也需要结合分时成交界面的数据来进行判断。
查看其它股票的行情也是一样的道理,直接键入该股票的代码就可以查看到该股票当天或某个时间段内的行情。当然,精准的行情走势、趋势,是需要结合多种指标来共同进行分析的。
㈣ 如何用爬虫抓取股市数据并生成分析报表
1. 关于数据采集
股票数据是一种标准化的结构数据,是可以通过API接口访问的(不过一般要通过渠道,开放的API有一定的局限性)。也可以通过爬虫软件进行采集,但是爬虫软件采集数据不能保证实时性,根据数据量和采集周期,可能要延迟几十秒到几分钟不等。我们总结了一套专业的爬虫技术解决方案(Ruby + Sidekiq)。能够很快实现这个采集,也可以后台可视化调度任务。
2. 关于展现
网络股票数据的展现,网页端直接通过HTML5技术就已经足够,如果对界面要求高一点,可以采用集成前端框架,如Bootstrap;如果针对移动端开发, 可以使用Ionic框架。
3. 关于触发事件
如果是采用Ruby on Rails的开发框架的话,倒是很方便了,有如sidekiq, whenever这样子的Gem直接实现任务管理和事件触发。
㈤ Advanced GET 怎么把数据转成TXT的啊
1、数据--输出股票数据--输出advanced GET数据;
2、记住自己在这里选择的文本文件存储路径,选择输出为:ASCII普通文本格式.TXT。输出文本。
3、在advanced GET中,点击文件--数据路径--增加,在出来的格式下拉框中选择ASCII后确定,点击属性修改GET生成的默认数据路径设置,
4、点击EXT,选择在fxjdata中设置的文本文件存储路径;在EXT后面的框内填写TXT;数据格式栏目中各小栏的排列应为date open high low close volume skip......(在各小栏上点击右键选择相应的选项).日期格式为yyyymmdd,期货、股票、指数打上钩。一路确定。
5、 在advanced GET中,点击文件--新的图表--重新检查,fxjdata转换的股票代码会全部出现。选中你需要的载入,图表来了。
注意:敲代码可调出需要的图表,但不要忘记在代码前加一个“S”。
㈥ 如何转换股票数据格式,以MetaStock
metastock支持txt格式导入。免费的wdz程序可输出metastock支持的txt格式,你可用wdz程序输出,然后导入到MetaStock中。
㈦ 股票交易行情数据如何转换为Excel格式
1、首先,新建一个工作表,选中任意一个空单元格。选择【数据】-【自网站】。
㈧ 怎么将股票中的数据导出到excel
1、首先在电脑桌面上打开股票软件。
㈨ 如何下载股票历史成交数据到Excel或txt
以华中智能股票软件为例:(以Think pad X13 锐龙版笔记本电脑,Windows 10 操作为例)首先切换到要下载数据的股票K线形态,按“F1”进入“日线某某股票历史成交”,点击鼠标右键->数据导出->导出所有数据->在“请选择导出的类型”中选择excel或txt
补充资料:
如何获取所有股票历史数据:
如果要对股市进行分析,首先就要获取所有股票的历史数据,只有通过股票的历史数据,我们才能分析出股市的规律。
(以Think pad X13 锐龙版笔记本电脑,Windows 10 操作为例)
一、工具/原料
1、EXCEL2007或者以上版本,不能使用WPS
2、电脑1g内存1核处理器及以上配置
3、拥有较强逻辑分析能力以及少量智慧及以上的大脑一颗
方法/步骤:
第一步,获取股票代码,复制其中一部分到第一个工作表A4到A127,然后通过程序把每一个代码写入到不同的工作表A2位置,并对该工作表以该股票代码命名。程序如下:
Sub 工作表命名()
For i = 4 To 127
Sheets(i).Range("a2") = "'" & Sheets(1).Range("a" & i)
Next i
For i = 4 To Sheets.Count
Sheets(i).Name = Sheets(i).Range("a2").Value
Next
End Sub
第二步,获取股票历史数据。代码如下:
Private Function GetSource(sURL As String) As String
Dim oXHTTP As Object
Set oXHTTP = CreateObject("MSXML2.XMLHTTP")
oXHTTP.Open "GET", sURL, False
oXHTTP.Send
GetSource = oXHTTP.responsetext
Set oXHTTP = Nothing
End Function
Sub 历史数据()
Dim objXML As Object
Dim txtContent As String
Dim i As Integer
Dim strCode As String
Dim gp As String
Dim kaishihang
Dim arr, arr1, arr2, arr3, arr4, arr5, arr6, arr7, arr8, arr9, arr10, arr11
On Error Resume Next
EndRow = Range("a65536").End(xlUp).Row
startRow = 4
If startRow <= EndRow Then
Range(Cells(startRow, 1), Cells(EndRow, 11)).Value = ""
Else
Exit Sub
End If
Set objXML = CreateObject("Microsoft.XMLHTTP")
gp = [A2]
For h = 1 To 4
For m = 1 To 4
kaishihang = [A65535].End(xlUp).Row
nian = Replace(Str(Year(Now) + 1 - h), " ", "")
ji = Replace(Str(4 + 1 - m), " ", "")
With objXML
.Open "GET", "http://quotes.money.163.com/trade/lsjyj_" + gp + ".html?year=" + nian + "&season=" + ji + "", False
.Send
If objXML.Status = 200 Then
txtContent = .responsetext
arr = Split(txtContent, "'>