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  • 还有吧友在问怎么获取股票历史数据...这个获取股票历史数据Excel的工具再说一次哦!!! 亲测可以获取A股、港股、美股所有个股股票历史数据,获取的股票历史数据是Excel文件,方便导入和分析。 另外还有A股4000+个股...

    还有吧友在问怎么获取股票历史数据…这个获取股票历史数据Excel的工具再说一次哦!!!
    亲测可以获取A股、港股、美股所有个股股票历史数据,获取的股票历史数据是Excel文件,方便导入和分析。
    另外还有A股4000+个股历史数据Excel打包的文件,也是免费的。
    怎么获取股票历史数据?获取股票历史数据Excel

    只要两步就能下载(查询只需要一步:输入股票代码,点查询按钮即可):

    1. 填股票代码、邮箱
    2. 收到数据Excel(可以多个股票放在一个Excel文件,也可以分开放在多个文件
      复制【数据即服务】搜公主号即可1、2两步批量下载,0¥,不用转发分享。
      放在公主号下载也实属无奈,【不然很容易被恶意下载】,数据下载是很方便的,在公主号里进行1、2两个步骤就可以了,就能收到数据。
      【提供企业级股票历史行情数据库、每天行情数据更新服务,个人用户获取股票历史行情数据一直免费】
      怎么获取股票历史数据?获取股票历史数据Excel

    在线下载很容易被无限恶意下载,非常影响正常用户的下载,【正常用户根本挤不过恶意下载的】。所以后来为了屏蔽掉这些恶意下载数据的,就设置了通过公主号下载的方式。很简单,没有套路限制的,不放在公主号正常人根本抢不过那些机器的。

    就是因为在线下载容易被攻击、恶意下载,所以最后选择了放在公主号,这样的话要攻击也是先攻击公主号,应该还没有谁有这么大的本事,所以这种方法【一是M费(0¥),二是能长久】,还是希望大家能理解

    现在做在线下载的,基本上都是套路要钱的,不信你找一圈还得回来
    怎么获取股票历史数据?获取股票历史数据Excel

    # 导入tushare包,没有的话用pip install tushare 安装
    import tushare as ts 
    
    pro = ts.pro_api()
    
    # ts_code是股票代码,start_date是股票数据的开始时间,比如你想要2000年到2019年的数据,start_date就是20000101,end_date是20190101具体看自己需要哪个时间段的数据
    df = pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='20180701', end_date='20180718') 
    
    df
    
    获取到的股票数据结果:
     ts_code trade_date  open  high   low  close  pre_close  change    pct_chg  vol        amount
    0  000001.SZ   20180718  8.75  8.85  8.69   8.70       8.72   -0.02       -0.23   525152.77   460697.377
    1  000001.SZ   20180717  8.74  8.75  8.66   8.72       8.73   -0.01       -0.11   375356.33   326396.994
    2  000001.SZ   20180716  8.85  8.90  8.69   8.73       8.88   -0.15       -1.69   689845.58   603427.713
    3  000001.SZ   20180713  8.92  8.94  8.82   8.88       8.88    0.00        0.00   603378.21   535401.175
    4  000001.SZ   20180712  8.60  8.97  8.58   8.88       8.64    0.24        2.78  1140492.31  1008658.828
    5  000001.SZ   20180711  8.76  8.83  8.68   8.78       8.98   -0.20       -2.23   851296.70   744765.824
    6  000001.SZ   20180710  9.02  9.02  8.89   8.98       9.03   -0.05       -0.55   896862.02   803038.965
    7  000001.SZ   20180709  8.69  9.03  8.68   9.03       8.66    0.37        4.27  1409954.60  1255007.609
    8  000001.SZ   20180706  8.61  8.78  8.45   8.66       8.60    0.06        0.70   988282.69   852071.526
    9  000001.SZ   20180705  8.62  8.73  8.55   8.60       8.61   -0.01       -0.12   835768.77   722169.579
    
    
    
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  • 股票数据下载-下载股票历史数据

    千次阅读 2019-12-26 14:29:20
    今天介绍最简单的股票数据下载方法,在线可以批量下载,目前A股、港股、美股所有个股的股票历史数据都能下载到。 还有大包好的A股4000+个股数据文件,包含了A股市场所有个股的股票数据。

    今天介绍最简单的股票数据下载方法,在线可以批量下载,目前A股、港股、美股所有个股的股票历史数据都能下载到,主要是免费…
    股票数据下载-下载股票历史数据

    股票数据下载-下载股票历史数据
    下载只要两步:

    1. 填股票代码、邮箱
    2. 收到数据Excel(可以多个股票放在一个Excel文件,也可以分开放在多个文件

    查询只需要一步:
    1.输入股票代码,点查询按钮即可

    放在公主号下载也实属无奈,希望大家谅解【不然很容易被恶意下载】,下载是很方便的,在公主号里进行1、2两个步骤就可以了,一般5分钟就能收到数据。

    复制【数据即服务】搜公主号即可1、2两步批量下载,0$,不用转发分享。在公主号发送【全部免费股票数据】即可获得A股4000+个股数据打包好的文件,包含了A股市场所有个股的股票数据。

    依然是m费的,只是放在公主号可以避免被攻击,下载方法也是1、2两步很简单,没有任何限制了。
    股票数据下载-下载股票历史数据
    也是为了能长久提供给大家下载,不然老是被攻击真顶不住,而且正常用户根本挤不过恶意下载的。

    在线下载很容易被无限恶意下载,非常影响正常用户的下载,【正常用户根本挤不过恶意下载的】。所以后来为了屏蔽掉这些恶意下载,就设置了通过公主号提交、邮件发送的方式。

    就是因为在线下载容易被攻击、恶意下载,所以最后选择了放在公主号,这样的话要攻击也是先攻击微信,应该还没有谁有这么大的本事,所以这种方法一是M费(0¥),二是能长久,还希望大家能理解

    现在做在线下载的,基本上都是套路要钱的,不信你找一圈还得回来…
    众所周知股票历史行情数据是做量化分析的第一步,如何下载股票历史数据也成了入门第一坎,不过不要怕,有现成的批量在线下载工具,只要你懂一点Python,不会也不要急,一切都非常简单。
    股票数据下载-下载股票历史数据
    在此我们假设已经安装好了 Python 3.6 或以上的环境。

    首先我们需要安装一个别人已经封装好的数据库,tushare,经常做股票数据这块的应该非常熟悉,不熟悉也没关系,一步一步来。

    pip install tushare 在命令行执行,等待安装完成就行了。如果报错了就多执行几次。

    我们以000002这个股票为例,获取000002自上市以来的股票行情数据。

    pro = ts.pro_api()
    
    df = pro.daily(ts_code='000002.SZ', start_date='19910129', end_date='20191226') # start_date是股票的上市日期,end_date是结束的日期。这两个日期的意思是你想获取数据的时间段。如果你想获取一年的数据就写成:start_date='20181226', end_date='20191226'
    
    print(df)
    
    输入数据(示例):
     ts_code trade_date  open  high   low  close  pre_close  change    pct_chg  vol        amount
    0  000002.SZ   20180718  8.75  8.85  8.69   8.70       8.72   -0.02       -0.23   525152.77   460697.377
    1  000002.SZ   20180717  8.74  8.75  8.66   8.72       8.73   -0.01       -0.11   375356.33   326396.994
    2  000002.SZ   20180716  8.85  8.90  8.69   8.73       8.88   -0.15       -1.69   689845.58   603427.713
    3  000002.SZ   20180713  8.92  8.94  8.82   8.88       8.88    0.00        0.00   603378.21   535401.175
    4  000002.SZ   20180712  8.60  8.97  8.58   8.88       8.64    0.24        2.78  1140492.31  1008658.828
    5  000002.SZ   20180711  8.76  8.83  8.68   8.78       8.98   -0.20       -2.23   851296.70   744765.824
    6  000002.SZ   20180710  9.02  9.02  8.89   8.98       9.03   -0.05       -0.55   896862.02   803038.965
    7  000002.SZ   20180709  8.69  9.03  8.68   9.03       8.66    0.37        4.27  1409954.60  1255007.609
    8  000002.SZ   20180706  8.61  8.78  8.45   8.66       8.60    0.06        0.70   988282.69   852071.526
    9  000002.SZ   20180705  8.62  8.73  8.55   8.60       8.61   -0.01       -0.12   835768.77   722169.579
    

    这样000002这个股票的历史数据就获取到了。想要保存到数据库或者Excel表格就随意啦~

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    下载股票历史数据

    展开全文
  • 根据相关政策规定,国内比特币交易将于2017年9月底关闭,但这几年里,比特币交易的历史行情数据,可能对日后用于研究经济、金融以及量化交易策略等都有重大的价值...利用 Python 获取 okcoin.cn 比特币历史数据 利用 Py

    根据相关政策规定,国内比特币交易将于2017年9月底关闭,但这几年里,比特币交易的历史行情数据,可能对日后用于研究经济、金融以及量化交易策略等都有重大的价值,因此,这篇文章主要讲述如何通过 Python 从交易平台提供的 API 中获取数据并保存成 CSV 文件供日后利用。

    本文主要内容如下:

    • 比特币、莱特币历史行情数据
    • 利用 Python 获取 okcoin.cn 比特币历史数据
    • 利用 Python 获取 huobi.com 比特币历史数据

    比特币、莱特币历史行情数据

    比特币和莱特币及其他几种数字货币的历史行情数据已经获取并保存为csv格式,需要用到数据的可以从 GitHub 上直接下载使用,数据获取的源码同样已经在 GitHub 上提供,想了解数据来源的可以阅读源码。 备注: 以下数据来源于网络,获取源码已公开,不对数据的准确性作任何保证,请根据实际情况使用。

    编号 标的 交易所 数据下载地址
    1 btc_cny okcoin daily_price_btc_cny.csv
    2 ltc_cny okcoin daily_price_ltc_cny.csv
    3 eth_cny okcoin daily_price_eth_cny.csv
    4 etc_cny okcoin daily_price_etc_cny.csv
    5 bcc_cny okcoin daily_price_bcc_cny.csv
    6 btc_cny huobi daily_price_btc_cny.csv
    7 ltc_cny huobi daily_price_ltc_cny.csv

    利用 Python 从 okcoin.cn 获取比特币历史数据

    我们可以参考 okcoin 提供的 API手册,获取历史行情数据。
    获取历史数据主要有两个步骤:

    • 连接 API 获取数据
    • 使用 pandas 处理数据,并保存为 csv 文件
      以下为从 okcoin.cn 获取数据的详细代码:
    import http.client
    import json
    import pandas as pd
    
    REQUEST_URL = 'www.okcoin.cn'
    KLINE_TT_COLS = ['date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume']
    
    
    def http_get(url, resource, params=''):
        conn = http.client.HTTPSConnection(url, timeout=10)
        conn.request("GET", resource + '?' + params)
        response = conn.getresponse()
        data = response.read().decode('utf-8')
        return json.loads(data)
    
    
    def ticker(symbol='', data_type='1day', since=''):
        ticker_resource = "/api/v1/kline.do"
        params = ''
        if symbol:
            params = 'symbol=%(symbol)s&type=%(type)s' % {'symbol': symbol, 'type': data_type}
        if since:
            params += '&since=%(since)s' % {'since': since}
        k_data = http_get(REQUEST_URL, ticker_resource, params)
        if len(k_data) == 0:
            raise ValueError('Can not obtain the data.')
        else:
            df = pd.DataFrame(k_data, columns=KLINE_TT_COLS)
            df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], unit='ms')
        return df
    
    
    if __name__ == '__main__':
        # okcoin.cn bitcoin - cny since 2013-6-11 ~ now, daily price history
        daily_price_btc_cny = ticker('btc_cny')
        daily_price_btc_cny.to_csv('./data/okcoin/daily_price_btc_cny.csv')
        # okcoin.cn litecoin - cny since 2013-9-11 ~ now daily price history
        daily_price_ltc_cny = ticker('ltc_cny')
        daily_price_ltc_cny.to_csv('./data/okcoin/daily_price_ltc_cny.csv')
        # okcoin.cn eth - cny since 2017-5-31 ~ now daily price history
        daily_price_eth_cny = ticker('eth_cny')
        daily_price_ltc_cny.to_csv('./data/okcoin/daily_price_eth_cny.csv')
        # okcoin.cn etc - cny since 2017-7-16 ~ now daily price history
        daily_price_etc_cny = ticker('etc_cny')
        daily_price_etc_cny.to_csv('./data/okcoin/daily_price_etc_cny.csv')
        # okcoin.cn bcc - cny since 2017-7-16 ~ now daily price history
        daily_price_bcc_cny = ticker('etc_cny')
        daily_price_bcc_cny.to_csv('./data/okcoin/daily_price_bcc_cny.csv')
        # okcoin.cn bitcoin - cny since 2013-6-11 ~ now, hour price history
        hour_price_btc_cny = ticker(symbol='btc_cny', data_type='1hour')
        hour_price_btc_cny.to_csv('./data/okcoin/hour_price_btc_cny.csv')
        # okcoin.cn litecoin - cny since 2013-6-11 ~ now, hour price history
        hour_price_ltc_cny = ticker(symbol='ltc_cny', data_type='1hour')
        hour_price_ltc_cny.to_csv('./data/okcoin/hour_price_ltc_cny.csv')
    

    利用 Python 从 huobi.com 获取比特币历史数据

    与从 okcoin.cn 获取历史数据类似,参考 huobi.com 提供的 API 手册,详细代码如下:

    import http.client
    import json
    import pandas as pd
    
    REQUEST_URL = 'api.huobi.com'
    KLINE_TT_COLS = ['date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume']
    
    
    def http_get(url, resource, params=''):
        conn = http.client.HTTPSConnection(url, timeout=10)
        conn.request("GET", resource + '?' + params)
        response = conn.getresponse()
        data = response.read().decode('utf-8')
        return json.loads(data)
    
    
    def ticker(symbol=''):
        ticker_resource = "/staticmarket/%(symbol)s_kline_100_json.js" % {'symbol': symbol}
        params = ''
        if symbol:
            params = 'length=2000'
        k_data = http_get(REQUEST_URL, ticker_resource, params)
        if len(k_data) == 0:
            raise ValueError('Can not obtain the data.')
        else:
            df = pd.DataFrame(k_data, columns=KLINE_TT_COLS)
            df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format="%Y%m%d%H%M%S%f")
        return df
    
    if __name__ == '__main__':
        # huobi.com bitcoin - cny since 2013-9-1 ~ now, daily price history
        daily_price_btc_cny = ticker('btc')
        daily_price_btc_cny.to_csv('./data/huobi/daily_price_btc_cny.csv')
        # huobi.com litecoin - cny since 2014-3-9 ~ now daily price history
        daily_price_ltc_cny = ticker('ltc')
        daily_price_ltc_cny.to_csv('./data/huobi/daily_price_ltc_cny.csv')
    

    参考资料

    Okcoin API
    Huobi API
    GitHub

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    Bloomberg python API 获取历史数据 https://www.bloomberg.com/professional/support/api-library/ 把这个路径加入到环境变量的Path中。 然后安装下面的包 python -m pip install –index-url=...
  • Zabbix系统中的历史数据和趋势数据

    千次阅读 2018-08-18 16:21:00
    或许读者还记得,我们在介绍如何创建一个监控项目时,我们介绍过在“配置项目”表单页面上有两个表单项“保留历史数据(天)”和“保留趋势数据(天)”,并且当时我们给出提示,建议为减轻数据库的压力,在配置监控项目...
  • 共享一个可以把股票数据导出Excel的方法,是一个在线下载股票历史数据,目前可以下载A股、港股、美股所有个股的历史数据,数据是Excel的方便分析查看、做表,最主要是免费。。。 只要两步就能下载: 填股票代码、...
  • python实现股票历史数据可视化分析

    千次阅读 2021-02-08 20:13:45
    1.1 股票历史数据csv文件读取 1.2 关键数据——在csv文件中选择性提取“列” 1.3 数据类型转换 1.4 数据按列提取并累加性存入列表 2 pyecharts实现数据可视化 2.1 导入库 2.2 初始化画布 2.3 根据需要传入...
  • 数字货币历史数据-免费

    千次阅读 2019-07-16 15:42:04
    CryptoData一个免费的数字货币不同交易所历史数据,免费的
  • 拿这一天的数据与历史数据做对比,对比方法为:根据历史数据求出该字段 预期最大值和最小值,如果该字段数据这天低于最小值则预警 历史数据取值范围:天表(近2周),周表(近一个月),月表(近4个月) 根据一组...
  • (获得武汉疫情历史数据)紧急上线 最近看了很多人都在询问武汉疫情的历史数据,很难获得,估计也只有一些新闻客户端有这东西。方法还是有的,唯一注意的就是可能获得的数据不全面,只能获得到全球各个国家的数据。 ...
  • 用爬虫获取新冠疫情历史数据

    千次阅读 2020-07-03 17:21:23
    之前开源的新冠疫情历史数据见github仓库,有好多人问我这些数据是怎么获取的,因为最近一个月一直在忙创新实训的事情,所以也一直没有时间把博客写出来,下面我来讲一下我是如何获取到这些数据的。 数据是使用...
  • vue用到echarts时,根据select多选下拉框进行echarts折线图渲染。发现折现只能增加不能减少,后来根据...将notMerge设置为true就可以echarts画布删除历史数据重新渲染数据 notMerge是可选项,是否不跟之前设置的op...
  • 参考地址 ... 主要解决盘中开启策略时的行情获取问题 ...如果是补充历史数据自己回测使用可以参考下面这篇文章 数据服务:使用聚宽jqdatasdk获取分钟数据按vnpy的Bar格式导入至mongodb中,提供本地数据库数据校验功...
  • IK分词器新增词库使历史数据生效

    千次阅读 2021-01-06 17:52:22
    但是在IK新增热词后,不会去更新历史数据,只有后续新增的数据才生效。 那么问题来了? 如何对历史数据进行更新呢? 解决方案 官方提供根据查询更新update_by_query POST test_index/_update_by_query?conflicts=...

空空如也

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