⑴ 如何获取实时的股票数据
获取实时股票数据的途径多种多样，许多网站和平台提供一分钟、五分钟或日内时间范围的实时股票图表功能，这些服务往往免费。然而，免费数据可能不涵盖所有价格变动，特别是日间交易的股票或交易所交易基金（ETF）中的变动。若需官方价格数据，可能需付费获取。
以下是研究美股常用的免费平台：
（1）TradingView
TradingView提供实时股票图表、市场数据以及广泛的经济数据列表，支持多市场图表并允许自定义分析。它也是一个社交网站，用户可以分享图表和想法，关注其他交易者并进行讨论。用户还可以创建监视列表和警报，了解热门股票，并通过与经纪人联系直接从TradingView图表进行交易。TradingView支持绘制各类图表，包括指数、股票、债券、期货、外汇、加密货币、差价合约（CFD）等。高级选件需付费，提供全球股票和期货市场的附加功能以及官方实时数据。
（2）StockCharts
StockCharts的免费功能强大，支持使用40多种技术指标绘制条形图、折线图或烛台图。升级订阅可以进一步获得实时数据。对于美国用户，免费帐户、基本帐户、额外帐户和专业帐户提供带有BATS实时数据的免费数据计划，但所有其他市场均延迟。获取更多实时数据需选择针对特定证券交易所的计划，月费为$9.95。
（3）Yahoo! Finance
Yahoo! Finance提供纽约证券交易所（NYSE）上市股票和纳斯达克最后一笔交易的实时报价，以及实时新闻。其免费交互式图表功能强大，支持100多种技术指标，并允许用户创建无限的股票清单，提供每日交易建议。用户还可以链接到经纪账户，实现根据图表策略实施交易。高级服务包括增强的图表功能、第三方投资研究、实时聊天支持和较少的广告，月费$34.99或年费$349.99。
（4）Google Finance
通过Google搜索股票非常便捷，Google财经提供实时股票图表，免费且简单易用。用户可追踪特定股票、本地市场和世界市场，并将内容添加到监视列表中。尽管缺少技术指标，但可以更改日期范围查看一段时间内的表现。
综上所述，上述平台是研究美股时常用的免费选择。通过这些平台，用户可以轻松获取实时股票数据并进行深入分析。
⑵ 如何使用 Yahoo Finance stock API 获取股票数据
1、通过API获取实时数据
请求地址
http://finance.yahoo.com/d/quotes.csv?s=<股票名称>&f=<数据列选项>
参数
s _ 表示股票名称，多个股票之间使用英文加号分隔，如”XOM+BBDb.TO+JNJ+MSFT”，罗列了四个公司的股票：XOM, BBDb.TO, JNJ, MSFT。
f _ 表示返回数据列，如”snd1l1yr”。更详细的参见雅虎股票 API f 参数对照表。
2、通过API获取历史数据
请求地址
http://ichart.yahoo.com/table.csv?s=<string>&a=<int>&b=<int>&c=<int>&d=<int>&e=<int>&f=<int>&g=d&ignore=.csv
参数
s _ 股票名称
a _ 起始时间，月
b _ 起始时间，日
c _ 起始时间，年
d _ 结束时间，月
e _ 结束时间，日
f _ 结束时间，年
g _ 时间周期。Example: g=w, 表示周期是’周’。d->’日’(day), w->’周’(week)，m>’月’(mouth)，v->’dividends only’一定注意月份参数，其值比真实数据-1。如需要9月数据，则写为08。
3、通过API获取深沪股票数据
雅虎的API是国际性的，支持查询国内沪深股市的数据，但代码稍微变动一下，如浦发银行的代号是：600000.SS。规则是：上海市场末尾加.ss，深圳市场末尾加.sz。
⑶ 如何获取股票的历史交易数据
获取股票的历史交易数据的方法主要有以下几种：
使用专业的金融数据服务提供商：
利用证券交易所的数据服务：
使用金融数据网站：
利用交易软件：
在获取股票历史交易数据时，需要注意以下几点：
⑷ 如何利用Python轻松获取股票信息
利用Python轻松获取股票信息的方法主要包括以下几点：
使用专门的金融数据处理库：
调用实时行情或历史价格数据API：
利用技术分析库：
构建自定义算法进行预测：
利用回溯测试平台：
总结：利用Python获取股票信息具有高效、便捷和灵活的优点。通过专门的金融数据处理库、实时行情API、技术分析库、自定义算法以及回溯测试平台等工具，投资者可以轻松获取所需信息并进行深入分析，从而做出更明智的投资决策。
⑸ 【手把手教你】Python获取股票数据和可视化
数据获取是金融量化分析的基础，获取可靠、真实的数据对于分析至关重要。随着信息技术的发展，数据获取渠道日益丰富，Python网络爬虫在这一领域越来越受欢迎。然而，专业技能的局限性要求我们利用现有的开源库来简化数据获取过程。本文将通过实例演示如何使用tushare、baostock、pandas_datareader和yahool等财经数据API获取股票数据并进行可视化。在介绍API使用前，我们先了解获取数据的来源与驱动因素。图1显示了股票涨跌的驱动因素，图2列举了公司基本面信息的来源，图3展示了知名股票论坛，这些非结构化数据为后续分析提供了丰富资源。本文旨在为Python金融量化入门学习者提供引导，希望能激发更多学习兴趣。
图1 股票涨跌驱动因素
图2 公司基本面信息源
图3 知名股票论坛
首先介绍tushare库。新版本tushare pro提供了更稳定、高质量的数据，包括沪深股票行情、财务数据、市场参考等，以及国内外股指、基金、期货、期权、宏观经济、行业经济等财经数据，为量化爱好者节省了时间。新版本需注册获取token才能免费使用，注册网址在文档中。安装tushare库，命令为`pip install tushare`或更新至最新版本，命令为`pip install tushare --upgrade`。以股票行情数据为例，展示如何获取数据。
获取个股行情数据，可使用`pro.stock_basic()`函数，参数包括`is_hs`（是否沪深港通标的），`list_status`（上市状态），`exchange`（交易所）。获取日行情、周行情、月行情分别使用`pro.daily(ts_code= 或 trade_date=)`。
接着是baostock库。baostock提供了大量准确、完整的证券历史行情数据和上市公司财务数据，满足量化交易、数量金融、计量经济领域的需求。获取数据使用Python API，返回格式为pandas DataFrame，便于使用pandas、NumPy、Matplotlib等进行数据分析和可视化。访问链接：baostock.com/baostock/i...
最后是雅虎财经API。虽然原版本不再维护，但有开发者推出了修复版本，使用命令`pip install fix_yahoo_finance`即可安装。
总结，Python在金融量化领域的应用涉及多个方面，包括金融数据分析与挖掘、金融建模与量化投资等。本文通过具体实例展示了如何利用tushare、baostock、pandas_datareader和yahool等API获取股票数据并进行可视化，旨在为初学者提供入门指导，促进更深入的学习与探索。
⑹ 使用Yahoo! Finance获取港股历史数据及简单事件分析法运用
前言
我为前老板进行港股数据研究，涉及获取实时历史数据与事件分析法应用。使用Yahoo! Finance获取数据，依赖港交所与香港银行公会获取基础信息。主要工具为Python（Jupyter Notebook与Spyder），辅用Stata。
获取港股数据
使用yfinance包下载Yahoo! Finance历史数据。需先安装yfinance包，可在cmd或Anaconda Prompt快速安装。
获取港股股票名单与预处理
通过港交所官方网站获取港股股票名单与代码，注意转换格式以匹配Yahoo! Finance的格式。在Stata中进行简单处理并筛选。
下载数据
设定时间范围，循环所有股票代码，合并数据以获取港股市场与恒生指数历史数据。使用pd.DataFrame.concat方法合并数据。
获取H股与红筹股名单
识别China-affiliated股票，通过港交所网站或爬虫获取H股与红筹股名单，分别储存。
获取无风险利率
参考Lam and Tam (2011 JBF)，选取一个月的HIBOR作为无风险利率。直接从香港银行公会官网爬取数据。
时间分析法
完成所需数据收集后，进行近期事件的简单时间分析。针对港股市场与China-affiliated股票进行单独分析。