5行代码实现1秒以内获取一次所有股票实时分笔数据
Python获取股票历史数据并分析
如上有几个简单规律
1、当跌幅超过3%的股票占比超过10%时，意味股市的调整开始了。所以大家要小心
2、上证上涨时，涨幅超过3%的股票占比变化不明显，说明上涨起来慢，不让你发现。跌起来快不让你逃跑。
curs= conn.cursor()
sql="SELECT name num FROM sqlite_master WHERE type='table' AND name='stocks'"
curs.execute(sql)
isexists=curs.fetchall()
if len(isexists)>0:
curs.execute(sql)
dates=curs.fetchall()
if len(dates)>0:
return dict(dates)
else:
return {'1000':'2000-01-01'}
if __name__=='__main__':
yes_time = datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(days=-1)
要验证这种猜想需要大量的数据，基本需要每只股票的每天交易数据。下面就要想办法获取这些历史数据。
数据包含：股票编码、交易日、开盘价、最高价、收盘价、最低价、价格涨幅、涨幅、5日、10日、20日均线
5日、10日、20日平均成交量
一共获取3198只股票最近三年的成交数据，一共190万条数据。
python获取股票数据方法
python获取股票数据方法（原创版2篇）目录（篇1）1.获取股票数据的重要性2.Python 在获取股票数据中的应用3.使用 Python 获取股票数据的常用库和 API4.获取股票数据的具体步骤和示例代码5.总结和展望正文（篇1）1.获取股票数据的重要性在金融领域，尤其是股票投资中，获取及时、准确的数据至关重要。
股票市场的变化瞬息万变，投资者需要根据各种信息来分析市场趋势，以便做出明智的投资决策。
Python 作为一种广泛应用于金融领域的编程语言，可以有效地帮助投资者获取和处理股票数据。
2.Python 在获取股票数据中的应用Python 拥有丰富的库和 API，可以轻松地从各种来源获取股票数据。
例如，可以使用 pandas 库处理数据，使用 numpy 库进行数值计算，使用 matplotlib 库绘制图表等。
此外，Python 还支持多种获取股票数据的 API，如 Yahoo Finance、Alpha Vantage、IEX Cloud 等。
3.使用 Python 获取股票数据的常用库和 API（1）pandas 库：pandas 是一个强大的数据处理库，可以轻松地处理股票数据，如读取 CSV 文件、处理缺失值、进行数据合并等。
（2）numpy 库：numpy 是一个数值计算库，可以用于处理股票数据中的数值计算问题，如计算移动平均线、涨跌幅等。
（3）matplotlib 库：matplotlib 是一个绘图库，可以用于绘制股票数据的各种图表，如 K 线图、收盘价走势图等。
（4）Yahoo Finance：Yahoo Finance 是一个提供股票数据的网站，可以通过 Python 的 requests 库获取实时股票数据。
（5）Alpha Vantage：Alpha Vantage 是一个提供免费 API 的网站，可以获取实时和历史股票数据，如收盘价、成交量、市盈率等。
（6）IEX Cloud：IEX Cloud 是一个提供免费 API 的网站，可以获取实时股票数据，如买卖盘口、成交记录等。
用Python编写爬取股票信息的代码
⽤Python编写爬取股票信息的代码北京理⼯⼤学崇天⽼师编写的⼩课件,很不完善,放进来只是为了⽅便⾃⼰⽤⼿机查看1import requests2import re3import bs44import traceback56def getHTMLText(url, code = "utf-8"):7# 获得股票页⾯8try:9 r = requests.get(url)10 r.raise_for_status()11 r.encoding = code12# r.encoding = r.apparent_encoding13# 直接⽤"utf-8"编码节省时间14return r.text15except:16return""1718def getStockList(lst, stockURL):19# 获取股票列表20 html = getHTMLText(stockURL, "GB2312")21# 东⽅财富⽹⽤"GB2312"⽅式编码22 soup = bs4.BeautifulSoup(html, "html.parser")23 a = soup. find_all("a")24for i in a:25try:26 href = i.attrs["href"]27 lst.append(re.findall(r"[s][hz]\d{6}", href)[0])28except:29continue3031def getStockInfo(lst, stockURL, fpath):3233 count = 034# 增加进度条3536# 获取个股信息37for stock in lst:38 url = stockURL + stock + ".html"39 html = getHTMLText(url)40try:41if html == "":42# 判断页⾯是否为空43continue44 infoDict = { }45# 定义⼀个字典⽤来储存股票信息46 soup = bs4.BeautifulSoup(html, "html.parser")47 stockInfo = soup.find("div", attrs={"class":"stock-bets"})48# 获得股票信息标签4950 name = stockInfo.find_all(attrs={"class":"bets-name"})[0]51# 在标签中查找股票名称52 infoDict.update({"股票名称":name.text.split()[0]})53# 将股票名称增加到字典中5455 keyList = stockInfo.find_all("dt")56# "dt"标签是股票信息键的域57 valueList = stockInfo.find_all("dd")58# "dd"标签是股票信息值的域5960for i in range(len(keyList)):61# 还原键值对并存储到列表中62 key = keyList[i].text63 val = valueList[i].text64 infoDict[key] = val6566 with open(fpath, "a", encoding="utf-8") as f:67 f.write(str(infoDict) + "\n")6869 count += 170# 增加进度条71print("\r当前进度:{:.2f}%".format(count*100/len(lst)),end = "")7273except:74 count += 175# 增加进度条76print("\r当前进度：{:.2f}%".format(count * 100 / len(lst)), end="")7778# ⽤traceback获得异常信息79#traceback.print_exc()80continue81return""8283if__name__ == '__main__':84 stock_list_url = "/stocklist.html" 85# 获得个股链接86 stock_info_url = "https:///stock/"87# 获取股票信息的主题部分88 output_file = "C:\\Users\\W419L\\Desktop\\股票爬取.txt"89# ⽂件保存地址90 slist = []91# 存储股票信息92 getStockList(slist, stock_list_url)93 getStockInfo(slist, stock_info_url, output_file)。
python 股票 统计学
python股票统计学Python是一种强大的编程语言，可以用于处理和分析股票数据。
以下是一些使用Python进行股票统计学的示例：1.计算移动平均线移动平均线是一种常用的技术分析工具，可以用于平滑股票价格波动并识别趋势。
在Python中，可以使用pandas库的rolling函数来计算移动平均线。
例如，以下代码将计算5天移动平均线：```pythonimport pandas as pd#读取股票数据data=pd.read_csv('stock_data.csv')#计算5天移动平均线data['5_day_moving_average']= data['close'].rolling(window=5).mean()#输出结果print(data)```2.计算相对强弱指数（RSI）相对强弱指数是一种动量振荡器，可以用于衡量股票的超买和超卖情况。
在Python中，可以使用pandas库的ewma 函数来计算RSI。
例如，以下代码将计算14天RSI：```pythonimport pandas as pd#读取股票数据data=pd.read_csv('stock_data.csv')#计算14天RSIdata['RSI']=data['close'].ewm(span=14, adjust=False).mean()-data['close'].ewm(span=14, adjust=False).mean().shift(1)#输出结果print(data)```3.计算布林带指标布林带指标是一种技术分析工具，可以用于衡量股票价格波动范围和波动性。
在Python中，可以使用pandas库的rolling函数来计算布林带指标。
例如，以下代码将计算布林带指标：```pythonimport pandas as pdimport numpy as np#读取股票数据data=pd.read_csv('stock_data.csv')#计算布林带指标data['Bollinger_High']=data['close']+ (data['close'].rolling(window=20).std()*2)data['Bollinger_Low']=data['close']-(data['close'].rolling(window=20).std()*2)data['Bollinger_Band']=(data['Bollinger_High']+ data['Bollinger_Low'])/2#输出结果print(data)```。
python获取股票数据方法
python获取股票数据方法
1.使用 tushare
Tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包，它能够为用户提供便捷的获取股票数据的方法。
Tushare支持大量的股票数据，包括股票列表、股票细节数据、历史价格数据、技术行情数据等。
使用Tushare，只需要简单的函数调用即可获得数据，非常方便快捷。
使用tushare可以很容易获取各类股票数据，以下是一些核心函数的使用示例：
1.获取股票的基本信息：
ts.get_stock_basic
2.获取历史上只股票价格：
3.获取股票历史行情：
4.获取当日实时行情：
ts.get_today_all
使用tushare获取股票数据，需要先安装tushare模块，安装方法如下：
pip install tushare
安装完成后，就可以使用tushare模块来获取股票数据了。
2.使用 Wind Python
Wind Python是Wind财经研究院推出的python接口，用于获取全球财经数据信息，包括国内主板、中小板、创业板的历史价格、财务指标、市场交易数据等。
使用 Wind Python 可以方便的获取港股、美股和A股数据。
使用Wind Python获取股票数据，只需要简单的函数调用即可，以下是一些常用的核心函数的使用示例：
1.获取指定时间段只股票数据：
2.获取指定期间只股票的日收益。
【获取股票数据代码教程02】Python等五种主流语言的实例代码演示如何获取股票历史分时交易数据
近年来，股票量化分析逐渐受到广泛关注，而作为入门的首要步骤，获取股票数据显得尤为重要。
无论是实时交易数据、历史记录、财务数据还是基本面信息，这些数据都是我们进行量化分析不可或缺的基石。
我们的核心任务是从这些数据中提炼出有价值的信息，从而为我们的投资策略提供指导。
在数据探索的旅途中，我尝试了多种途径，包括自编网易股票页面爬虫、申万行业数据爬虫，以及同花顺问财的爬虫，甚至还尝试了聚宽的免费数据API。
然而，爬虫作为数据源常常显得不够稳定，给我们的量化分析带来不小的挑战。
在量化分析的世界里，实时且精确的数据接口是成功的关键。
经过多次实战检验，我已确认以下数据接口均表现出色且稳定可靠。
现在我用Python、JavaScript（Node.js）、Java、C#和Ruby五种主流语言的实例代码给大家演示一下如何获取历史分时交易数据数据：历史分时交易数据是区分分时级别的，我这里演示的都是60分钟级别的历史分时交易数据，其他级别可以参考下面的API文档自行修改参数就行了1、Pythonimport requestsurl = "http://api.mairui.club/hszbl/fsjy/000001/60m/b997d4403688d5e66a"response = requests.get(url)data = response.json()print(data)2、JavaScript (Node.js)const axios = require('axios');const url = "http://api.mairui.club/hszbl/fsjy/000001/60m/b997d4403688d5e66a";axios.get(url).then(response => {console.log(response.data);}).catch(error => {console.log(error);});3、Javaimport .URI;import .http.HttpClient;import .http.HttpRequest;import .http.HttpResponse;import java.io.IOException;public class BOLLin {public static void BOLLin(String[] args) {HttpClient client = HttpClient.newHttpClient();HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder().uri(URI.create("http://api.mairui.club/hszbl/fsjy/000001/60m/b997d4403688d5e 66a")).build();try {HttpResponse<String> response = client.send(request, HttpResponse.BodyHandlers.ofString());System.out.println(response.body());} catch (IOException | InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}}4、C#using System;using .Http;using System.Threading.Tasks;class Program{static async Task BOLLin(){using (HttpClient client = new HttpClient()){string url = "http://api.mairui.club/hszbl/fsjy/000001/60m/b997d4403688d5e66a";HttpResponseMessage response = await client.GetAsync(url);string responseBody = await response.Content.ReadAsStringAsync();Console.WriteLine(responseBody);}}}5、Rubyrequire 'net/http'require 'json'url = URI("http://api.mairui.club/hszbl/fsjy/000001/60m/b997d4403688d5e66a")http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)request = Net::HTTP::Get.new(url)response = http.request(request)data = JSON.parse(response.read_body)puts data返回的数据示例：[{"d":"2024-07-1910:30","o":"10.38","h":"10.42","l":"10.30","c":"10.31","v":"317556","e":"328446466.00","zf":"1. 15","hs":"0.16","zd":"-0.96","zde":"-0.10"},{"d":"2024-07-1911:30","o":"10.31","h":"10.36","l":"10.29","c":"10.33","v":"232160","e":"239604970.00","zf":"0. 68","hs":"0.12","zd":"0.19","zde":"0.02"},{"d":"2024-07-1914:00","o":"10.32","h":"10.38","l":"10.31","c":"10.35","v":"142296","e":"147269842.00","zf":"0. 68","hs":"0.07","zd":"0.19","zde":"0.02"},{"d":"2024-07-1915:00","o":"10.34","h":"10.39","l":"10.33","c":"10.37","v":"206711","e":"214401378.00","zf":"0. 58","hs":"0.11","zd":"0.19","zde":"0.02"},{"d":"2024-07-2210:30","o":"10.36","h":"10.38","l":"10.19","c":"10.19","v":"561137","e":"575785727.00","zf":"1. 83","hs":"0.29","zd":"-1.74","zde":"-0.18"},{"d":"2024-07-2211:30","o":"10.20","h":"10.26","l":"10.19","c":"10.23","v":"123996","e":"126765735.00","zf":"0. 69","hs":"0.06","zd":"0.39","zde":"0.04"},{"d":"2024-07-2214:00","o":"10.23","h":"10.23","l":"10.19","c":"10.20","v":"150890","e":"153967494.00","zf":"0. 39","hs":"0.08","zd":"-0.29","zde":"-0.03"},{"d":"2024-07-2215:00","o":"10.20","h":"10.26","l":"10.19","c":"10.23","v":"158457","e":"162144843.00","zf":"0. 69","hs":"0.08","zd":"0.29","zde":"0.03"},{"d":"2024-07-2310:30","o":"10.25","h":"10.32","l":"10.23","c":"10.30","v":"314676","e":"323496417.00","zf":"0. 88","hs":"0.16","zd":"0.68","zde":"0.07"}]历史分时交易API接口：http://api.mairui.club/hszbl/fsjy/股票代码(如000001)/分时级别/licence 证书接口说明：根据《股票列表》得到的股票代码以及分时级别获取分时交易数据，交易时间从远到近排序。
东方财富逐笔委托函数
东方财富逐笔委托函数介绍东方财富逐笔委托函数是一种用于投资交易的函数，该函数可以实时获取股票市场的逐笔委托数据。
通过使用该函数，投资者可以更加准确地了解股票市场的交易情况，做出更加明智的投资决策。
逐笔委托数据的意义逐笔委托数据是指股票市场中每一笔交易的具体委托情况，包括买卖方向、委托价格、委托数量等信息。
这些数据对于投资者来说非常重要，因为它们可以反映出市场的交易活跃度、买卖力量以及潜在的市场趋势。
东方财富逐笔委托函数的使用方法使用东方财富逐笔委托函数可以按照以下步骤进行：步骤一：导入相关库首先，需要导入相关的库，包括东方财富的API库和其他必要的辅助库。
可以使用如下代码进行导入：import efinance as efimport pandas as pd步骤二：获取逐笔委托数据接下来，可以使用东方财富的逐笔委托函数来获取数据。
可以使用如下代码获取某只股票的逐笔委托数据：symbol = '600519.SH' # 以贵州茅台为例df = ef.stock.get_quote_history(symbol, klt='lt')步骤三：数据处理与分析获取到逐笔委托数据后，可以对数据进行处理和分析，以便更好地理解市场情况。
可以使用如下代码对数据进行简单的处理和分析：df['time'] = pd.to_datetime(df['time']) # 转换时间格式df.set_index('time', inplace=True) # 将时间列设置为索引步骤四：数据可视化最后，可以使用数据可视化的方式将逐笔委托数据呈现出来，以便更加直观地观察市场情况。
可以使用如下代码进行简单的数据可视化：import matplotlib.pyplot as pltplt.figure(figsize=(10, 6))plt.plot(df['price'], label='Price')plt.xlabel('Time')plt.ylabel('Price')plt.title('Stock Price')plt.legend()plt.show()逐笔委托数据的分析与应用逐笔委托数据可以提供丰富的信息，投资者可以根据这些数据进行分析和应用。
Python获取股票历史、实时数据与更新到数据库
Python获取股票历史、实时数据与更新到数据库要做量化投资，数据是基础，正所谓“巧妇难为⽆⽶之炊”在免费数据⽅⾯，各⼤⽹站的财经板块其实已提供相应的api，如新浪、雅虎、搜狐。
可以通过urlopen相应格式的⽹址获取数据⽽TuShare正是这么⼀个免费、开源的python财经数据接⼝包，已将各类数据整理为dataframe类型供我们使⽤。
主要⽤到的函数：1.实时⾏情获取tushare.get_today_all()⼀次性获取当前交易所有股票的⾏情数据（如果是节假⽇，即为上⼀交易⽇，结果显⽰速度取决于⽹速）2.历史数据获取tushare.get_hist_data(code, start, end,ktype, retry_count,pause)参数说明：code：股票代码，即6位数字代码，或者指数代码（sh=上证指数 sz=深圳成指 hs300=沪深300指数 sz50=上证50 zxb=中⼩板 cyb=创业板）start：开始⽇期，格式YYYY-MM-DDend：结束⽇期，格式YYYY-MM-DDktype：数据类型，D=⽇k线 W=周 M=⽉ 5=5分钟 15=15分钟 30=30分钟 60=60分钟，默认为Dretry_count：当⽹络异常后重试次数，默认为3pause:重试时停顿秒数，默认为0⽽如果要进⾏完备详细的回测，每次在线获取数据⽆疑效率偏低，因此还需要⼊库下⾯是数据库设计部分表1：stocks股票表，第⼀列为股票代码，第⼆列为名称，如果get_today_all()中存在的股票stocks表中没有，则插⼊之。
表2：hdata_date⽇线表，由于分钟线只能获取⼀周内的数据，我们先对⽇线进⾏研究。
字段和get_hist_data返回值基本⼀致，多了stock_code列，并将record_date列本来是dataframe的indexstock_code,record_date, //主键open,high,close,low, //开盘，最⾼，收盘，最低volume, //成交量price_change,p_change, //价差，涨幅ma5,ma10,ma20 //k⽇收盘均价v_ma5,v_ma10,v_ma20, //(k⽇volume均值)turnover //换⼿率python⼯程⽬前有3个⽂件，main.py(主程序),Stocks.py(“股票们”类)以及Hdata.py(历史数据类)main.pyimport psycopg2 #使⽤的是PostgreSQL数据库import tushare as tsfrom Stocks import*from HData import*import datetimestocks=Stocks("postgres","123456")hdata=HData("postgres","123456")# stocks.db_stocks_create()#如果还没有表则需要创建#print(stocks.db_stocks_update())#根据todayall的情况更新stocks表#hdata.db_hdata_date_create()nowdate=datetime.datetime.now().date()codestock_local=stocks.get_codestock_local()hdata.db_connect()#由于每次连接数据库都要耗时0.0⼏秒，故获取历史数据时统⼀连接for i in range(0,len(codestock_local)):nowcode=codestock_local[i][0]#print(hdata.get_all_hdata_of_stock(nowcode))print(i,nowcode,codestock_local[i][1])maxdate=hdata.db_get_maxdate_of_stock(nowcode)print(maxdate, nowdate)if(maxdate):if(maxdate>=nowdate):#maxdate⼩的时候说明还有最新的数据没放进去continuehist_data=ts.get_hist_data(nowcode, str(maxdate+datetime.timedelta(1)),str(nowdate), 'D', 3, 0.001)hdata.insert_perstock_hdatadate(nowcode, hist_data)else:#说明从未获取过这只股票的历史数据hist_data = ts.get_hist_data(nowcode, None, str(nowdate), 'D', 3, 0.001)hdata.insert_perstock_hdatadate(nowcode, hist_data)hdata.db_disconnect()Stocks.pyimport tushare as tsimport psycopg2class Stocks(object):#这个类表⽰"股票们"的整体(不是单元)def get_today_all(self):self.todayall=ts.get_today_all()def get_codestock_local(self):#从本地获取所有股票代号和名称conn = psycopg2.connect(database="wzj_quant", user=er, password=self.password, host="127.0.0.1",port="5432")cur = conn.cursor()# 创建stocks表cur.execute('''select * from stocks;''')rows =cur.fetchall()mit()conn.close()return rowspassdef__init__(self,user,password):# self.aaa = aaaself.todayall=[]er=userself.password=passworddef db_perstock_insertsql(self,stock_code,cns_name):#返回的是插⼊语句sql_temp="insert into stocks values("sql_temp+="\'"+stock_code+"\'"+","+"\'"+cns_name+"\'"sql_temp +=");"return sql_temppassdef db_stocks_update(self):# 根据gettodayall的情况插⼊原表中没的。
python获取股票数据方法
python获取股票数据方法【实用版3篇】目录（篇1）1.获取股票数据的重要性2.Python 在获取股票数据中的应用3.使用 Python 获取股票数据的几种方法4.获取股票数据的注意事项5.总结正文（篇1）获取股票数据对于投资者来说是非常重要的。
股票数据可以帮助投资者了解股票的走势、分析市场情况，从而做出更明智的投资决策。
Python 作为一门广泛应用于数据分析和处理的编程语言，其在获取股票数据方面有着丰富的库和方法。
首先，我们来介绍一下 Python 中用于获取股票数据的几种常见方法。
方法一：使用 pandas 库pandas 库是 Python 中用于数据处理和分析的重要库，它提供了许多方便的函数来获取和处理股票数据。
使用 pandas 获取股票数据的步骤如下：1.首先，需要安装 pandas 库。
在命令行中输入以下命令即可：```pip install pandas```2.然后，通过以下代码来获取股票数据：```pythonimport pandas as pd# 获取股票数据stock_data = pd.read_csv("stock_data.csv")# 查看数据print(stock_data.head())```方法二：使用 pandas-datareader 库pandas-datareader 库是 pandas 的一个扩展库，用于方便地从互联网上下载和处理金融市场数据。
使用 pandas-datareader 获取股票数据的步骤如下：1.首先，需要安装 pandas-datareader 库。
在命令行中输入以下命令即可：```pip install pandas-datareader```2.然后，通过以下代码来获取股票数据：```pythonimport pandas_datareader.data as webimport datetime# 设置时间范围start = datetime.datetime(2020, 1, 1)end = datetime.datetime(2021, 1, 1)# 获取股票数据stock_data = web.DataReader("600000.SS", "yahoo", start, end) # 查看数据print(stock_data.head())```在使用 Python 获取股票数据时，还需要注意以下几点：1.数据源的选择：选择权威可靠的数据源，以确保获取到的数据准确无误。
js实现股票实时刷新数据案例
js 实现股票实时刷新数据案例近来学习炒股，免不了上班时间看盘，总不能光明正大的用电脑看行情，一直盯着手机影响也不好，容易引起“关注”。
所以就想自己做一个网页来达到看盘的目的，一个只显示几个关键数字的网页肯定不会引起怀疑。
有想法了，就开始实现吧。
准备工作：1、数据来源2、网页数据显示先帖出来源码，后面讲解1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 1<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" ""> <html xmlns=""><meta charset="utf-8" /><head><script type="text/javascript" src=""></script><script type="text/javascript">var stockCode="600804";$(document).ready(function(){getNewData();var tg=self.setInterval("getNewData()",2000);//N 毫秒刷新一次，1000毫秒＝1秒});//获取新数据function getNewData(){if(getQueryString('c')!=undefined){stockCode=getQueryString('c');4 15 16 17 18 19 2 0 2 1 2 2 2 3 2 4 2 5 2 6 2 7 2 8 2 9 3 0 3 1 3 2 3 3 3 4 3 5 3}var type=stockCode[0]==6?1:2; vardurl="/Stock_Combo.ASPX?mc="+type+ "_"+stockCode+"&dt=T&t="+Math.random();$.getScript(durl,function(data){//加载脚本并执行});}//刷新显示function refreshData(code,type,tip,data){var result="";result+=code;result+="<br/>";result+= data[1]+'\t'+data[2]+'\t'+data[3]+'\t'+data[4]+'\t '+data[5]+'\t'+percent+'%';result+='<div style="height:10px;width:100px;"></div>'result+=''+data[24]+'\t\t'+data[25];result+='<br/>'+data[22]+'\t\t'+data[23];result+='<br/>'+data[20]+'\t\t'+data[21];result+='<br/>'+data[18]+'\t\t'+data[19];result+='<br/>'+data[16]+'\t\t'+data[17];result+='<div style="height:1px;width:100px; border-top:dashed 1px #CCCCCC"></div>'result+=''+data[6] +'\t\t'+data[7];result+='<br/>'+data[8] +'\t\t'+data[9];result+='<br/>'+data[10]+'\t\t'+data[11];result+='<br/>'+data[12]+'\t\t'+data[13];result+='<br/>'+data[14]+'\t\t'+data[15];$("#result").html(result);}//getQueryString获取url参数function getQueryString(name) {var reg = new RegExp("(^|&)" + name + "=([^&]*)(&|$)", "i");var r = window.location.search.substr(1).match(reg);if (r != null) return unescape(r[2]); return null;}6 37 38 3944142434445464748495515253545556575</script></head><body><div id="result" style="color:#CCCCCC;"></div></body></html>859661626364数据来源如果不知道现有可用的数据源，就百度吧。
python股票常用代码
python股票常用代码在金融投资领域，使用Python编程语言来分析和处理股票数据已经成为一种常见的做法。
Python提供了许多强大的库和模块，使得开发人员能够轻松地获取、处理和分析股票数据。
本文将介绍一些Python 中常用的股票代码，帮助读者更好地利用Python进行股票分析。
一、股票数据获取要分析股票数据，首先需要获取相应的数据。
在Python中，常用的获取股票数据的库有Tushare和Yahoo Finance。
Tushare是一个开源的股票数据接口包，可以获取国内股票市场的实时和历史数据。
Yahoo Finance则是一个提供全球股票市场数据的网站，可以通过其API获取股票数据。
以下是使用Tushare库获取股票数据的示例代码：```pythonimport tushare as ts# 获取股票基本信息stock_info = ts.get_stock_basics()# 获取实时股票行情realtime_quotes = ts.get_realtime_quotes('600001')# 获取历史行情数据historical_data = ts.get_hist_data('600001', start='2020-01-01',end='2020-12-31')```以上代码分别演示了如何获取股票的基本信息、实时行情以及历史行情数据。
通过调用Tushare提供的函数，可以方便地获取到各种股票数据。
二、股票数据分析获取到股票数据后，我们可以利用Python进行各种股票数据的分析和计算。
以下是一些常用的股票数据分析代码示例：1. 计算移动平均线（Moving Average，简称MA）```python# 计算5日移动平均线historical_data['MA5'] =historical_data['close'].rolling(window=5).mean()# 计算10日移动平均线historical_data['MA10'] =historical_data['close'].rolling(window=10).mean()```通过调用pandas库提供的rolling函数，可以计算出指定天数的移动平均线。
python炒股代码
在Python中编写炒股代码通常涉及到获取股票数据、分析数据并基于策略进行交易决策。
以下是一个简单的示例，展示如何使用yfinance库获取股票历史数据，并计算简单移动平均线来进行技术分析：
python代码：
这段代码并没有实现真实的交易功能，而是展示了如何处理数据以及如何制定一个基础的技术分析策略。
要进行实际的自动化交易，你可能需要与支持API 接口的经纪商或交易所合作，通过API进行下单操作。
此外，Python还有很多用于金融数据分析和交易的库，如pandas, numpy, matplotlib用于数据处理和可视化，backtrader用于回测交易策略，zipline (Quantopian) 和pyfolio等。
务必注意：投资有风险，市场波动性大，任何交易策略都应当谨慎评估和测试，而且投资者应当充分了解并遵守相关法律法规。
matlab实现实时获取股票数据
matlab实现实时获取股票数据%stockget.m%该代码实现了从新浪提供的股票数据网站上实时抓取数据并且的功能%%抓取网页信息clcStockCode=300191;%股票代码if(StockCode==999999)symbol=strcat('sh000001');elseif(StockCode>=600000)symbol=strcat('sh',num2str(StockCode)); elsesymbol=strcat('sz',num2str(StockCode)); endurl2Read=['/doc/017454478.html,/list=',s ymbol];%新浪提供的股票数据地址，获取网页信息s=urlread(url2Read);result=textscan(s,'%s','delimiter', ',');result=result{1};%%Name=cell2mat(result(1));%名称Name=Name(22:end);date=result{31};OpenPrice=str2double(result{2});%今日开盘价；time=result{32};TPrice=str2double(result{4});%当前价格；HighPrice=str2double(result{5});%当前最高价格；LowPrice=str2double(result{6});%当前最低价格Vol=str2double(result{9})/100;%成交量disp(['股票名称：',Name,'股票代码：',symbol,'日期：',date]);disp(['开盘价：',result{2}]);disp(['当前时间：',time]);disp(['当前价格：',result{4}]);disp(['当前最高价格：',result{5},'当前最低价格：',result{6}]);disp(['成交量：',num2str(Vol)]);disp(['买1数量：',result{11},'买1价格：',result{12},'买2数量：',result{13},'买2价格：',result{14},'买3数量：',result{15},'买3价格：',result{16},'买4数量：',result{17},'买4价格：',result{18},'买5数量：',result{19},'买5价格：',result{20}]);disp(['卖1数量：',result{21},'卖1价格：',result{22},'卖2数量：',result{23},'卖2价格：',result{24},'卖3数量：',result{25},'卖3价格：',result{26},'卖4数量：',result{27},'卖4价格：',result{28},'卖5数量：',result{29},'卖5价格：',result{30}]);%处理时间信息time([3,6])=[];timehour=str2double(time(1:2));timeminute=str2double(time(3:4));timesecond=str2double(time(5:6));timereal=timehour+timeminute/60+timesec ond/3600;%xlswrite('gupiao.xls',[timereal,TPrice] ,'');%%%写入文件%写入文档中记录实时的股票数据datawrite=[num2str(timereal),'',num2str(TPrice),...'',num2str(Vol),'',result{11},' ',...result{12},'',result{13},'',result{14},...'',result{15},'',result{16},' ',result{17},...'',result{18},'',result{19},' ',result{20},...'',result{21},'',result{22},' ',result{23},...'',result{24},'',result{25},' ',result{26},...'',result{27},'',result{28},' ',result{29},'',result{30}]; filenote=['股票',date,'.txt'];fid=fopen(filenote,'at');%data_all_1=num2str(importdata(filenote)) ;%data_all_2=reshape(data_all_1,1,[]);%bull=strfind(data_all_2,datawrite);%if(bull==0)%fprintf(fid,'%s\n',datawrite); %endfprintf(fid,'%s\n',datawrite);%fprintf(fid,'%s\n',datawrite);%%%作图fclose(fid);data_all=importdata(filenote);timenow=data_all(:,1);pricenow=data_all(:,2);chengjiaoliang=data_all(:,3);buynum=data_all(:,[4,6,8,10,12]);buyprice=data_all(:,[5,7,9,11,13]);sellnum=data_all(:,[14,16,18,20,22]);sellprice=data_all(:,[15,17,19,21,23]);subplot(2,1,1);%做出时间价格曲线plot(timenow,pricenow)xlabel('时间');ylabel('价格');grid on;subplot(2,1,2);%做出时间成交量曲线plot(timenow,chengjiaoliang)xlabel('时间');ylabel('成交量');grid on;%set(gcf,'WindowButtonDownFcn','pt =get(gca,''CurrentPoint'');text(pt(1,1),pt(1,2),num2str(pt(1,1:2)))');%%figure(2);%subplot(2,2,1);%plot(timenow,buynum(:,1),'b',timenow,buynum(:,2),'r',timenow,buynum(:,3),'k',timenow,buynum(:,4),'y',timenow,buynum(:, 5),'g');%title('买1到买5量变化');%grid on;%legend('买1','买2','买3','买4','买2');%subplot(2,2,2);%plot(timenow,buyprice(:,1),'b',timenow, buyprice(:,2),'r',timenow,buyprice(:,3),'k',timenow,buyprice(:,4),'y',timenow,b uyprice(:,5),'g');%title('买1到买5价格变化');%grid on;%subplot(2,2,3);%plot(timenow,sellnum(:,1),'b',timenow,sellnum(:,2),'r',timenow,sellnum(:,3),'k',timenow,sellnum(:,4),'y',timenow,sell num(:,5),'g');%title('卖1到卖5量变化');%grid on;%subplot(2,2,4);%plot(timenow,sellprice(:,1),'b',timenow,sellprice(:,2),'r',timenow,sellprice(:,3),'k',timenow,sellprice(:,4),'y',timen ow,sellprice(:,5),'g');%title('卖1到卖5价格变化');%gridon; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% %为了能定时运行上述程序需要用到计时器，每5秒运行一次stockget.mx1=1;tt=timer('TimerFcn','stockget','Period',5,'ExecutionMode','fixedSpacing','TasksToExecute', 100000);start(tt);localtime=clock;。
如何编程从免费股票软件中提取实时数据？
如何编程从免费股票软件中提取实时数据？是从免费软件提取，如：通达信、大智慧、飞狐等软件中提取。
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': '', 'ifeng': ''}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 ctimport pandas as pdimport jsonfrom urllib2 import urlopen,Requestdef 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:601989start: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:--------DataFramedate 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_COLSelse:cols = ct.DAY_PRICE_COLSdf = 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 dfdef 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'%codedef 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 urlelif ktype in ct.K_TYPE_MIN_KEY:url = ct.MIN_PRICE_URL % (ct.PAGE_TYPE['http'], ct.PAGE_DOMAIN['ifeng'],code, ktype)return urlelse: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'))“ 金融点评网” 有大量关于此类的问题解答，您可以去查看！。
【Python量化投资系列】使用Python从Wind量化接口下载全部A股股票历史行情数据
【Python量化投资系列】使⽤Python从Wind量化接⼝下载全部A股股票历史⾏情数据个⼈做股票研究最难得的是数据源的获取，除了从各⼤财经⽹站爬取数据外，从各⼤财经数据供应商提供的相关接⼝爬取或者下载，效率更⾼，数据质量也更有保证。
Wind终端⼀直是国内投资领域机构投资者必备的⼯具，但是对⼩散来说每年动辄⼏万⾄⼏⼗万不等的费⽤往往令我们望⽽却步。
好不容易在⼤奖章⽹站找到了Wind量化接⼝个⼈版 API接⼝，虽说没有Wind终端完整的功能，但是从基础数据质量和接⼝易学程度讲，都要⽅便很多。
很早之前研究过，⼀直搁置了，这两天重新捡起来完善后，效率果然⽐从财经⽹站爬取数据效率⾼很多。
话不多说，分享下这两天研究的成果。
⾸先从⼤奖章⽹站下载wind量化接⼝个⼈版（免费，这点很难得），根据提⽰安装、注册，然后就可以快乐的玩耍了。
API 接⼝插件（⽆需安装Wind终端）及⽂档：下⾯上代码，已在代码中作了注释，供需要的朋友参考。
每周get⼀个⼩技能，⼀年后也必是收获满满啊，新年加油！Python代码：（后续持续完善，⽬标是搭建⼀个本地的量化投资数据库）# -*- coding:utf-8 -*-####################################################################################################################'''''程序：Wind股票数据下载功能：从Wind终端或者Wind资讯量化接⼝个⼈免费版中下载股票相关数据，保存⾄本地MySQL数据库，以进⼀步加⼯处理和分析创建时间：2016/01/15 V1.01 创建版本，Python2.7更新历史：2017/01/06 V1.02 从本地⽂件读取股票代码列表;升级到Python3.5版本2017/01/07 V1.03 封装为函数，便于调试和代码管理2017/01/08 V1.04 封装为类，为后续完善功能准备。
Python获取股票历史数据和收盘数据的代码实现
Python获取股票历史数据和收盘数据的代码实现#-*- coding: UTF-8 -*-'''Created on 2015年3月2日@author: Casey'''import timeimport threading'''上证编码：'600001' .. '602100'深圳编码：'000001' .. '001999'中小板：'002001' .. '002999'创业板：'300001' .. '300400''''import urllib2from datetime import datefrom db import *from setting import *class StockTencent(object):#数据库表__stockTables = {'cash':'stock_cash_tencent','quotation':'stock_quotation_tencent'} '''初始化'''def __init__(self):self.__logger = LoggerFactory.getLogger('StockTencent')self.__dbOperator = DBOperator()def main(self):self.__dbOperator.connDB()threading.Thread(target = self.getStockCash()).start()threading.Thread(target = self.getStockQuotation()).start() self.__dbOperator.closeDB()'''查找指定日期股票流量'''def __isStockExitsInDate(self, table, stock, date):sql = "select * from " + table + " where code = '%s' and date='%s'" % (stock, date)n = self.__dbOperator.execute(sql)if n >= 1:return True'''获取股票资金流明细'''def __getStockCashDetail(self, dataUrl):#读取数据tempData = self.__getDataFromUrl(dataUrl)if tempData == None:time.sleep(10)tempData = self.__getDataFromUrl(dataUrl)return False#解析资金流向数据stockCash = {}stockInfo = tempData.split('~')if len(stockInfo) < 13: returnif len(stockInfo) != 0 and stockInfo[0].find('pv_none') == -1: table = self.__stockTables['cash']code = stockInfo[0].split('=')[1][2:]date = stockInfo[13]if not self.__isStockExitsInDate(table, code, date):stockCash['code'] = stockInfo[0].split('=')[1][2:]stockCash['main_in_cash'] = stockInfo[1]stockCash['main_out_cash'] = stockInfo[2]stockCash['main_net_cash'] = stockInfo[3]stockCash['main_net_rate'] = stockInfo[4]stockCash['private_in_cash'] = stockInfo[5]stockCash['private_out_cash'] = stockInfo[6]stockCash['private_net_cash'] = stockInfo[7]stockCash['private_net_rate'] = stockInfo[8]stockCash['total_cash'] = stockInfo[9]stockCash['name'] = stockInfo[12].decode('utf8')stockCash['date'] = stockInfo[13]#插入数据库self.__dbOperator.insertIntoDB(table, stockCash)'''获取股票交易信息明细'''def getStockQuotationDetail(self, dataUrl):tempData = self.__getDataFromUrl(dataUrl)if tempData == None:time.sleep(10)tempData = self.__getDataFromUrl(dataUrl)return FalsestockQuotation = {}stockInfo = tempData.split('~')if len(stockInfo) < 45: returnif len(stockInfo) != 0 and stockInfo[0].find('pv_none') ==-1 and stockInfo[3].find('0.00') == -1:table = self.__stockTables['quotation']code = stockInfo[2]date = stockInfo[30]if not self.__isStockExitsInDate(table, code, date): stockQuotation['code'] = stockInfo[2] stockQuotation['name'] = stockInfo[1].decode('utf8') stockQuotation['price'] = stockInfo[3] stockQuotation['yesterday_close'] = stockInfo[4] stockQuotation['today_open'] = stockInfo[5] stockQuotation['volume'] = stockInfo[6] stockQuotation['outer_sell'] = stockInfo[7] stockQuotation['inner_buy'] = stockInfo[8] stockQuotation['buy_one'] = stockInfo[9] stockQuotation['buy_one_volume'] = stockInfo[10] stockQuotation['buy_two'] = stockInfo[11] stockQuotation['buy_two_volume'] = stockInfo[12] stockQuotation['buy_three'] = stockInfo[13] stockQuotation['buy_three_volume'] = stockInfo[14] stockQuotation['buy_four'] = stockInfo[15] stockQuotation['buy_four_volume'] = stockInfo[16] stockQuotation['buy_five'] = stockInfo[17] stockQuotation['buy_five_volume'] = stockInfo[18] stockQuotation['sell_one'] = stockInfo[19] stockQuotation['sell_one_volume'] = stockInfo[20] stockQuotation['sell_two'] = stockInfo[22] stockQuotation['sell_two_volume'] = stockInfo[22] stockQuotation['sell_three'] = stockInfo[23] stockQuotation['sell_three_volume'] = stockInfo[24] stockQuotation['sell_four'] = stockInfo[25] stockQuotation['sell_four_volume'] = stockInfo[26]stockQuotation['sell_five'] = stockInfo[27]stockQuotation['sell_five_volume'] = stockInfo[28]stockQuotation['datetime'] = stockInfo[30]stockQuotation['updown'] = stockInfo[31]stockQuotation['updown_rate'] = stockInfo[32]stockQuotation['heighest_price'] = stockInfo[33]stockQuotation['lowest_price'] = stockInfo[34]stockQuotation['volume_amout'] = stockInfo[35].split('/')[2]stockQuotation['turnover_rate'] = stockInfo[38]stockQuotation['pe_rate'] = stockInfo[39]stockQuotation['viberation_rate'] = stockInfo[42]stockQuotation['circulated_stock'] = stockInfo[43]stockQuotation['total_stock'] = stockInfo[44]stockQuotation['pb_rate'] = stockInfo[45]self.__dbOperator.insertIntoDB(table, stockQuotation)'''读取信息'''def __getDataFromUrl(self, dataUrl):r = urllib2.Request(dataUrl)try:stdout = urllib2.urlopen(r, data=None, timeout=3)except Exception,e:self.__logger.error(">>>>>> Exception: " +str(e))return NonestdoutInfo = stdout.read().decode(params.codingtype).encode('utf-8') tempData = stdoutInfo.replace('"', '')self.__logger.debug(tempData)return tempData'''获取股票现金流量'''def getStockCash(self):self.__logger.debug("开始:收集股票现金流信息")try:#沪市股票for code in range(600001, 602100):dataUrl = "/q=ff_sh%d" % codeself.__getStockCashDetail(dataUrl)#深市股票for code in range(1, 1999):dataUrl = "/q=ff_sz%06d" % codeself.__getStockCashDetail(dataUrl)#中小板股票for code in range(2001, 2999):dataUrl = "/q=ff_sz%06d" % codeself.__getStockCashDetail(dataUrl)#'300001' .. '300400'#创业板股票for code in range(300001, 300400):dataUrl = "/q=ff_sz%d" % codeself.__getStockCashDetail(dataUrl)except Exception as err:self.__logger.error(">>>>>> Exception: " +str(code) + " " + str(err))finally:Noneself.__logger.debug("结束：股票现金流收集")'''获取股票交易行情数据'''def getStockQuotation(self):self.__logger.debug("开始:收集股票交易行情数据")try:#沪市股票for code in range(600001, 602100):dataUrl = "/q=sh%d" % codeself.getStockQuotationDetail(dataUrl)#深市股票for code in range(1, 1999):dataUrl = "/q=sz%06d" % codeself.getStockQuotationDetail(dataUrl)#中小板股票for code in range(2001, 2999):dataUrl = "/q=sz%06d" % codeself.getStockQuotationDetail(dataUrl)#'300001' .. '300400'# 创业板股票for code in range(300001, 300400):dataUrl = "/q=sz%d" % codeself.getStockQuotationDetail(dataUrl)except Exception as err:self.__logger.error(">>>>>> Exception: " +str(code) + " " +str(err))finally:Noneself.__logger.debug("结束:收集股票交易行情数据")if __name__ == '__main__':StockTencent(). main()。
大智慧分笔成交函数
大智慧分笔成交函数大智慧是中国领先的金融信息服务提供商，其分笔成交函数是其金融软件中的一个重要功能。
该函数用于显示股票交易的分笔成交数据，帮助投资者更好地了解市场的交易情况。
1. 函数定义大智慧分笔成交函数是一种用于显示股票交易分笔成交数据的功能，具体定义如下：void FenbiChengjiao(string stockCode);2. 函数用途大智慧分笔成交函数的主要用途是帮助投资者实时了解股票交易的分笔成交情况，包括每一笔成交的价格、成交量、成交时间等信息。
通过该函数，投资者可以更好地把握市场的交易节奏，及时调整自己的投资策略。
3. 函数工作方式大智慧分笔成交函数的工作方式如下：1.输入股票代码：用户需要在调用函数时传入一个股票代码作为参数，用于指定要显示分笔成交数据的股票。
2.连接数据源：函数会首先连接大智慧的数据源，获取实时的分笔成交数据。
3.显示分笔成交数据：函数会将获取到的分笔成交数据以表格的形式显示在用户界面上。
每一行代表一笔成交，包括成交时间、成交价格、成交量等信息。
4.实时更新：函数会持续监听数据源的变化，当有新的分笔成交数据产生时，会自动更新显示的数据。
5.用户交互：用户可以通过交互操作来切换显示的股票、调整显示的时间范围等。
6.断开数据源：当用户退出或者切换到其他功能时，函数会断开与数据源的连接，释放资源。
4. 函数示例下面是一个示例代码，演示了如何使用大智慧分笔成交函数来显示股票交易的分笔成交数据：#include <iostream>#include <string>using namespace std;void FenbiChengjiao(string stockCode) {// 连接数据源// ...// 获取分笔成交数据// ...// 显示分笔成交数据// ...// 实时更新数据// ...// 用户交互// ...// 断开数据源// ...}int main() {string stockCode;cout << "请输入股票代码：";cin >> stockCode;FenbiChengjiao(stockCode);return 0;}在上述示例中，用户会被要求输入一个股票代码，然后调用FenbiChengjiao函数来显示该股票的分笔成交数据。
python使用用Wind接口获取全部A股历史交易数据
python使用用Wind接口获取全部A股历史交易数据果然是中文编码的问题。
搞定了，新鲜出炉一个小脚本。
谢谢各位大神的解答。
"""@Author: wenrongli@Date: 2014-11-18@Version: V1.0"""#!/user/python# -*- coding: gb2312 -*-import osimport sysimport getoptfrom WindPy import *from datetime import *class LoadHisInfo:def __init__(self):self.OutputDir=r'E:'self.StockCodeList=[]def StartWind(self):w.start()def LoadStockList(self):res=w.wset("SectorConstituent","date=;sector=全部A股") if res.ErrorCode != 0:print('Error['+str(res.ErrorCode)+'][load stockcode list fail]\n') sys.exit()for i in range(0,len(res.Data[0])):for k in range(0, len(res.Fields)):if (res.Fields[k]=='date'):date=res.Data[k ][i]if(res.Fields[k] == "wind_code"):code=res.Data[k][i]if(res.Fields[k] == "sec_name"):name=res.Data[k][i]self.StockCodeList.append(code)def LoadHisInfo(self):for code in self.StockCodeList:outputPath=self.OutputDir+code+r'.txt'data=w.wsd(code, "open,high,low,close", "19900101", "",showblank=0)if data.ErrorCode != 0:print('Error['+str(data.ErrorCode)+'][load history info fail]\n')sys.exit()fOutputObj=open(outputPath.encode('gbk'),'a')for i in range(0,len(data.Data[0])):date=str(data.Times[i])for k in range(0, len(data.Fields)):if (data.Fields[k]=="OPEN"):openPrice=data.Data[k ][i]if(data.Fields[k] == "LOW"):lowPrice=data.Data[k][i]if(data.Fields[k] == "HIGH"):highPrice=data.Data[k][i]if(data.Fields[k] == "CLOSE"):closePrice=data.Data[k][i]if (openPrice==0)or(lowPrice==0)or(highPrice==0)or(closePrice==0): continueresult=date[0:10]+","+str(openPrice)+","+str(highPrice)+"," +str(lowPrice)+","+str(closePrice)+"\n"fOutputObj.write(result)fOutputObj.close()def Run(self):self.StartWind()self.LoadStockList()self.LoadHisInfo()if __name__=='__main__':loadInfoObj=LoadHisInfo()if len(sys.argv) < 3 :print("python LoadWindInfo.py -o outPutDir")sys.exit()opts, args = getopt.getopt(sys.argv[1:], "o:")for op, value in opts:if op == "-o":loadInfoObj.OutputDir = valueelse:print("python LoadWindInfo.py -o outPutDir")sys.exit()loadInfoObj.Run()---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------本来想获取A股股票代码列表，通过文档例子，返回了错误码-103，没找到这个错误码的说明，w.wset("SectorConstituent",u"date=20130608;sector=全部A 股")，现在只能通过同花顺导出股票代码列表，然后通过配置文件的形式来拉数据，哪位大神知道怎么使用这个接口的还请赐教，不胜感激~~这里分享一个python获取A股历史交易数据的例子。
matlab 分笔数据
分笔数据指的是股票交易中每一笔成交的详细情况，包括成交时间、成交价格、成交数量等信息。
在 MATLAB 中，可以使用以下步骤读取和处理分笔数据：
1. 读取数据文件：将分笔数据文件以文本格式导入到 MATLAB 中。
2. 解析数据：将数据文件中的每一行分隔成各个字段，并存储为矩阵。
3. 数据处理：根据需要进行数据清洗、转换和计算分析等操作。
以下是一个示例代码，演示如何读取和处理分笔数据：
```matlab
读取数据文件
filename = '分笔数据.txt';
data = readtable(filename, 'Delimiter', '\t');
提取需要的列
time = data.Time;
price = data.Price;
volume = data.Volume;
计算涨跌幅
returns = diff(price) ./ price(1:end-1);
绘制涨跌幅曲线
plot(time(2:end), returns);
title('涨跌幅曲线');
xlabel('时间');
ylabel('涨跌幅');
```
需要注意的是，具体的数据处理操作取决于你的分析目的和数据特征，上述代码仅提供了一个简单的例子。
Python实现股票大单循环监控统计
Python实现股票大单监控统计每分钟从上到下是按时间的先后顺序排列的,0表示是时间最近的,这样看起来方便.当然也可以把图片横下来.以下为源代码#encoding:utf-8import tushare as tsimport timeimport matplotlib.pyplot as pltimport sysdefault_encoding = 'utf-8'if sys.getdefaultencoding() != default_encoding:reload(sys)sys.setdefaultencoding(default_encoding)def getBigVol(stockCode='000748',vols=400):today=time.strftime('%Y-%m-%d').decode('utf-8')dtype=[u'中性盘',u'买盘',u'卖盘']color=['b','r','g']df = ts.get_sina_dd(stockCode, date=today,vol=vols) #默认400手df=df.sort_values(by='time')df.index=range(df.shape[0])gp= df.groupby(['type'])sumt=gp.sum()plt.figure(figsize=(15,4));#plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] #用来正常显示中文标签plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号for i in xrange(3):plt.bar(df[df['type']==dtype[i]].index, df[df['type']==dtype[i]].volume,alpha=0.7,color=color[i]) plt.grid(True)plt.title(stockCode+u"大单设置为："+str(vols))#plt.xticks(range(df.shape[0]),range(df.shape[0]))plt.margins(0)plt.show()return df,sumt #if __name__ == '__main__':#detail,groupSum=getBigVol('000510',600)while True:getBigVol('000510',600) # 主要修改对应的股票编码，以及大单定义手数至少是400print time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S').decode('utf-8')time.sleep(60) #每分钟刷新一次。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
5行代码实现1秒以内获取一次所有股票实时分笔数据
最近工作太忙了，有一个星期没有更新文章了，本来这一期打算分享一些对龙虎榜数据的分析结果，现在还没有把数据的价值很好的发掘出来，留作下一期分享吧，争取挖掘出一些有实际投资参考的结论。
前两篇文章分别简单介绍了tushare这个财经数据接口包的使用，用起来简单顺手，一两行代码就可以获取到你想的要的数据，但是有在群里经常看到说获取数据经常挂，延迟很严重等等，其实那是因为使用者没有好好去领悟和了解工具。
前面两篇文章已经对tushare如何获取股票的历史数据和实时数据有过简单的介绍，没看过的朋友可以到微信公众号【数据之佳】点击往期文章就可以查看。
前两篇文章只是向大家介绍了tushare这个工具，相信有不少对量化投资感兴趣，却不知道如何获取数据的朋友已经尝试过使用它来获取数据，但遗憾的是，如果不注意使用的技巧，你获取数据的脚本即使不经常挂，得到的数据质量也不高，尤其是实时分笔数据，上一篇文章展示的代码，获取一次所有股票的实时数据整整花了20秒的时间，遇到这种情况，可能很多人会想，是不是网速的问题，或者是数据服务器限制访问的频次导致的？所以只能退而求其次，自我安慰：有总比没有好。
其实不然，我们使用tushare来获取数据，其数据也是通过爬虫从各个数据服务器爬下来的，在代码访问数据的过程中，每一次访问都需要经过验证，就好像你需要从仓库中取一万个零件，你每一次只取一个，而仓库管理员必须遵守规定，每一次取物品都需要验证你的身份，做记录等等一系列繁杂的手续，很可能你验证身份所花的时间比你取物品的时间还要多得多，然而如果你有一辆卡车，一次可以运走一千个零件，那么你每次验证身份，就可以取走一千件，这样身无用功所花的时间要少一千倍。
道理很简单，关键在于你会不会这样去想，向服务器获取数据也一样，每次访问服务器，都需要发送请求，验证等等，这些都是无用的时间开销，如果我们能一次性获取多条数据，就可以大大节省时间开销，恰好tushare获取实时数据的接口函数提供了这样的功能，一次性可以获取多只股票的数据，但不能太多，tushare网页文档说的是最好每次不要获取超过30只股票的数据，但经过我验证，每次最多可以获取880只股票的实时数据，现在深市沪市一共有3400多只股票，我们只需要获取4次就够了，下面提供一下源代码，核心代码的确只有5行，为了验证是否获取一次数据的时间间隔，我把获取数据之前，以及之后的时间都打印出来了。
import tushare as ts
import pandas as pd
import datetime
f=open('F:\get_stocks\get_data\stocks.txt')
time1=datetime.datetime.now()
stocks=[line.strip() for line in f.readlines()]
data1=ts.get_realtime_quotes(stocks[0:880])
data2=ts.get_realtime_quotes(stocks[880:1760])
data3=ts.get_realtime_quotes(stocks[1760:2640])
data4=ts.get_realtime_quotes(stocks[2640:-1])
time2=datetime.datetime.now()
print('开始时间：'+str(time1))
print('结束时间：'+str(time2))
print(data1)
print(data2)
print(data3)
print(data4)
开始时间：2017-12-04 21:42:27.184003
结束时间：2017-12-04 21:42:27.696398
可以看到，获取数据前后的时间差，只有0.5秒多一些，准确的说，这一次实验只用了0.5123秒，当然在这里只是抛砖引玉，帮助大家打开思路，在这里还得感谢tushare的开发者，让我们可以很方便低获取一些很有价值的金融数据。
虽然不是万能的，但是却能使我们把更多的时间花在自己的模型上面。
在这里数据就不贴了，感兴趣的朋友自己动手实验一下，本次实验的电脑配置很一般，网速也算不上很好，不用担心你的网速，这个速度你一样可以达到，甚至可以更快。
如果想要把这个思路用在自己的服务器上面，用来获取一整天的实时数据，建议读者使用调度工具，最简单的是linux下面的crontab，它只支持最小单位为分钟的调度，但稍加运用，也可以用来调度我们获取实时数据的程序。
好了今天就到这里，想要获得更多优质的文章或数据请关注微信公众号【数据之佳】，我们将不定期在上面分享数据分析、机器学习、量化分析的一些思路，模型和结果，下面是微信公众号的二维码，如果你想尝试上面的代码，但是没有现成的股票代码，关注微信公众号【数据之佳】，回复【python量化】就可以得到下载链接。