㈠ 如何用python 取所有股票一段時間歷史數據
各種股票軟體,例如通達信、同花順、大智慧,都可以實時查看股票價格和走勢,做一些簡單的選股和定量分析,但是如果你想做更復雜的分析,例如回歸分析、關聯分析等就有點捉襟見肘,所以最好能夠獲取股票歷史及實時數據並存儲到資料庫,然後再通過其他工具,例如SPSS、SAS、EXCEL或者其他高級編程語言連接資料庫獲取股票數據進行定量分析,這樣就能實現更多目的了。
㈡ 如何用python抓取股票數據
很多伺服器通過瀏覽器發給它的報頭來確認是否是人類用戶,所以我們可以通過模仿瀏覽器的行為構造請求報頭給伺服器發送請求。伺服器會識別其中的一些參數來識別你是否是人類用戶,很多網站都會識別User-Agent這個參數,所以請求頭最好帶上。
有一些警覺性比較高的網站可能還會通過其他參數識別,比如通過Accept-Language來辨別你是否是人類用戶,一些有防盜鏈功能的網站還得帶上referer這個參數等等。
㈢ 如何使用python抓取炒股軟體中資金數據
這個說來有點復雜,用fiddle監控軟體跟伺服器間的通訊,找到數據源地址,然後用excel或python抓這個源地址數據,可能還要加上反扒代碼,構造時間戳等等,你網上找python網抓視頻教程看看就知道了。
㈣ 有沒有會用Python編寫一個簡單的建模股票價格的小程序能夠對股票數據進行簡單預測即可!求助!
雖然懂python 但是不懂股票,
採用random()可以么,哈哈
㈤ 如何用python計算kdj指標
import numpy as np
def KDJ(date,N=9,M1=3,M2=3):
datelen=len(date)
array=np.array(date)
kdjarr=[]
for i in range(datelen):
if i-N<0:
b=0
else:
b=i-N+1
rsvarr=array[b:i+1,0:5]
rsv=(float(rsvarr[-1,-1])-float(min(rsvarr[:,3])))/(float(max(rsvarr[:,2]))-float(min(rsvarr[:,3])))*100
if i==0:
k=rsv
d=rsv
else:
k=1/float(M1)*rsv+(float(M1)-1)/M1*float(kdjarr[-1][2])
d=1/float(M2)*k+(float(M2)-1)/M2*float(kdjarr[-1][3])
j=3*k-2*d
kdjarr.append(list((rsvarr[-1,0],rsv,k,d,j)))
return kdjarr
㈥ 已知股票數據,如何用Python繪制k線日對應數據
我沒遇到過 只是自己寫過
有點經驗
先確定時間片
然後再把tick插入就行了
㈦ Python 如何爬股票數據
現在都不用爬數據拉,很多量化平台能提供數據介面的服務。像比如基礎金融數據,包括滬深A股行情數據,上市公司財務數據,場內基金數據,指數數據,期貨數據以及宏觀經濟數據;或者Alpha特色因子,技術分析指標因子,股票tick數據以及網路因子數據這些數據都可以在JQData這種數據服務中找到的。
有的供應商還能提供level2的行情數據,不過這種比較貴,幾萬塊一年吧
㈧ 如何用python獲取股票數據
在Python的QSTK中,是通過s_datapath變數,定義相應股票數據所在的文件夾。一般可以通過QSDATA這個環境變數來設置對應的數據文件夾。具體的股票數據來源,例如滬深、港股等市場,你可以使用免費的WDZ程序輸出相應日線、5分鍾數據到s_datapath變數所指定的文件夾中。然後可使用Python的QSTK中,qstkutil.DataAccess進行數據訪問。
㈨ python怎麼分析所有股票
在 Python的QSTK中,是通過 s_datapath 變數,定義相應股票數據所在的文件夾。一般可以通過 QSDATA 這個環境變數來設置對應的數據文件夾。
具體的股票數據來源,例如滬深、港股等市場,你可以使用免費的WDZ程序輸出相應日線、5分鍾數據到 s_datapath 變數所指定的文件夾中。然後可使用 Python的QSTK中,qstkutil.DataAccess進行數據訪問。
㈩ 用Python 進行股票分析 有什麼好的入門書籍或者課程嗎
個人覺得這問題問的不太對,說句不好的話,你是來搞編程的還是做股票的。
當然,如果題主只是用來搜集資料,看數據的話那還是可以操作一波的,至於python要怎麼入門,個人下面會推薦一些入門級的書籍,通過這些書籍,相信樓主今後會有一個清晰的了解(我們以一個完全不會編程的的新手來看待)。
《Learn Python The Hard Way》,也就是我們所說的笨辦法學python,這絕對是新手入門的第一選擇,裡面話題簡練,是一本以練習為導向的教材。有淺入深,而且易懂。
其它的像什麼,《Python源碼剖析》,《集體智慧編程》,《Python核心編程(第二版)》等題主都可以適當的選擇參讀下,相信都會對題主有所幫助。
最後,還是要重復上面的話題,炒股不是工程學科,它有太多的變數,對於現在的智能編程來說,它還沒有辦法及時的反映那些變數,所以,只能當做一種參考,千萬不可過渡依賴。
結語:pyhton相對來說是一種比較高端的學科,需要有很強的邏輯能力。所以入門是非常困難的,如果真的要學習,是需要很大的毅力去堅持下去的,而且不短時間就能入門了,要有所心理准備。