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  • python下载股票数据

    千次阅读 2019-04-25 15:15:51
    通过tushare包获取所有股票数据。 1.安装tushare: pip install tushare --upgrade 2.注册账号获取免费的TOKEN。 注册网址:https://tushare.pro/register?reg=260008 获取TOKEN凭证:...

    通过tushare包获取所有股票的数据。

    1.安装tushare:

     pip install tushare --upgrade

    2.注册账号获取免费的TOKEN。

    注册网址:https://tushare.pro/register?reg=425471

    获取TOKEN凭证:https://tushare.pro/document/1?doc_id=39

    获取日数据代码如下: 

    import tushare as ts
    import os
    
    ts.set_token('TOKEN凭证')
    pro = ts.pro_api()
    
    data = pro.stock_basic(list_status='L')
    code_list=data['ts_code'].values
    print('code_list',code_list)
    for now_code in code_list:
        file_name='./data/%s.csv'%(now_code)
        if os.path.isfile(file_name):
            continue
        df = ts.pro_bar(ts_code=now_code, adj='qfq')
        df.to_csv(file_name)
        print('已导出%s'%(now_code))

    日线行情接口,调用方法如下:

    df = pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='20180701', end_date='20180718')

    https://tushare.pro/document/2?doc_id=27

     

    详细接口说明请看官网文档,官网网址:https://tushare.pro/

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  • 股票数据下载工具利用开放接口下载各种股票数据编程语言界面介绍部分源码设计匹配器设置匹配模式设置补全模式 利用开放接口下载各种股票数据 经常需要数据时,难以寻找,或者收集困难,利用开放数据接口,实现股票...

    利用开放接口下载各种股票数据

    经常需要数据时,难以寻找,或者收集困难,利用开放数据接口,实现股票数据快速收集与下载,可以下载股票、财务、基础数据等,股票金融工具。

    编程语言

    强大组合:Python + PySide2
    PySide2已经很强大了,完全可以比拟PyQT5,更别说LGPL协议

    界面介绍

    支持模糊匹配,能够快速增加需要的股票,也就是说输入“0”能匹配所有股票!在这里插入图图片描述
    多项参数选择,方便定制,源码调整方便,下载迅速!在这里插入图片描述

    难点与源码

    基础组件就不用说了,说几个难点和关键点

    设计

    最重要的就是设计,简单的分为UI设计和逻辑设计,UI借助工具Qt Designer实现,逻辑设计就要动脑筋了

    匹配器

    self.completerlist=('  '+self.AstockL['symbol']+'     '+self.AstockL['name']).values.tolist()
    self.AstockLts_show_dict=dict(zip(self.AstockL['ts_code'].values.tolist(),self.completerlist))
    print(self.AstockLts_show_dict,len(self.AstockLts_show_dict))
    self.completer_stockfilter = QCompleter(self.completerlist)
    self.completer_stockfilter.setFilterMode(Qt.MatchContains)
    self.completer_stockfilter.setCompletionMode(QCompleter.PopupCompletion)
    self.lineEdit_stockfilter.setCompleter(self.completer_stockfilter)
    

    异常处理

    异常处理不好会导致软件卡死,因此要对各种意外情况进行异常处理,保持软件的正常运行

    def __query(self,api_name='pro_bar',**kwargs):#获取数据
        for _ in range(2):
            try:
                self.result=[]
                pd = self.pro.query(api_name=api_name,**kwargs)
                self.querycount = self.querycount + 1
                time.sleep(1)
                self.querystatus=True
            except:
                time.sleep(2)
                if getBeijinTime()==-1:
                    self.statusBar.showMessage('  网络异常!')
                self.querystatus=False
            else:
                self.result = df
                return df
    

    大概先就这样

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  • 如何用python下载股票交易数据

    千次阅读 2019-04-29 13:20:56
    前段时间玩Python时无意看到了获取股票交易数据的tushare模块,由于自己对股票交易挺有兴趣,加上现在又在做数据挖掘工作,故想先将股票数据下载到数据库中,以便日后分析: 昨天试了下单线程下载股票数据,但...

    转 如何利用python下载股票交易数据

    前段时间玩Python时无意看到了获取股票交易数据的tushare模块,由于自己对股票交易挺有兴趣,加上现在又在做数据挖掘工作,故想先将股票数据下载到数据库中,以便日后分析:

    昨天试了下单线程下载股票数据,但由于获取数据量较大,所需时间特别长,这次用多线程实试试

    本次采用了10个线程,下载速度快了许多,查看了下流量,基本可以达到3M/S,是单线程的6倍左右。

    来源:博客园                作者:雁渡的寒潭

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    相关阅读推荐:

    一、基础数据

    目前掘金支持上交所, 深交所的股票, 中金所, 上期所, 大商所, 郑商所的期货, 交易标的查询.

    可使用 get_instrumentinfos 查询交易标的的基本信息, 基本信息包含 代码, 名称, 上市日期, 退市日期.

    可使用 get_instruments 查询最新交易标的信息,有基本数据及最新日频数据

    可使用 get_history_instruments 查询交易标的历史信息, 包含交易标的日频数据

    二、股票数据

    1.实时行情数据https://www.myquant.cn/docs/data/86

    2.历史行情数据https://www.myquant.cn/docs/data/99

    3.分红派息https://www.myquant.cn/docs/data/87

    三、期货数据

    1.实时行情数据https://www.myquant.cn/docs/data/88

    2.历史行情数据https://www.myquant.cn/docs/data/100

    3.连续合约数据https://www.myquant.cn/docs/data/89

    四、财务数据

    1.股票交易衍表https://www.myquant.cn/docs/data/90

    2.资产负债表https://www.myquant.cn/docs/data/91

    3.现金流量表https://www.myquant.cn/docs/data/92

    4.利润表https://www.myquant.cn/docs/data/93

    5.主要财务指标https://www.myquant.cn/docs/data/94

    6.衍生财务指标https://www.myquant.cn/docs/data/95

    五、指数数据

    指数数据https://www.myquant.cn/docs/data/81

    六、行业概念数据

    证监会二级行业https://www.myquant.cn/docs/data/96

    七、交易日数据

    目前支持查询6个市场从 2005-01-01 以来的交易日历.

    可使用 get_trading_dates 函数 查询指定时间段内的交易日

    可使用 get_previous_trading_date 函数 查询指指定日期的上一交易日

    可使用 get_next_trading_date 函数 查询指定时日期的下一交易日

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    《算法导论 第三版英文版》_高清中文版

    《深度学习入门:基于Python的理论与实现》_高清中文版

    《深入浅出数据分析》_高清中文版

    《Python编程:从入门到实践》_高清中文版

    《Python科学计算》_高清中文版

    《深度学习入门:基于Python的理论与实现》_高清中文版

    《深入浅出数据分析》_高清中文版

    《Python编程:从入门到实践》_高清中文版


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  • python爬取股票数据

    千次阅读 2017-12-14 11:30:14
    今天主要给大家介绍的是使用python爬取网易财经模块股票的历史数据.先来介绍一下环境: 1、版本:python2.7 2、使用beautisoup模块 以仙珺制药(股票代码:002332)为例,首先打开获取历史股票行情的网页,网页地址为:...

    今天主要给大家介绍的是使用python爬取网易财经模块股票的历史数据.先来介绍一下环境:

    原始文档:http://mp.weixin.qq.com/s/18H_MYCKT3MMXM13WQCOqQ

    1、版本:python2.7

    2、使用beautisoup模块

    以仙珺制药(股票代码:002332)为例,首先打开获取历史股票行情的网页,网页地址为:http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_002332.html?year=2017&season=1本文主要获取从上市时间到目前为止所有的行情数据.网页截图为如下:


    网页源码如下:下面就是使用python爬取数据信息

    爬取数据为分为一下几个步骤:

    1、构造url地址
    2、下载html网页,主要是用urllib2库
    def down_load(url,try_times=2):
    	req = urllib2.Request(url)
    	try:
    		response = urllib2.urlopen(req)
    		html = response.read()
    		return html
    	except urllib2.URLError as e:
    		print 'down error',e.reason
    		html = None
    		if try_times > 0 :
    			if hasattr(e, 'code') and 500 <= e.code < 600:
    				return download(url,try_times-1)

    3、解析网页,保存文件,解析网页主要是用beautifulsoup.具体如下:

    soup_pakge = BeautifulSoup(html)
    	#解析html先解析表头
    	#print(HEADERS)
    	soup_head=soup_pakge.findAll('table','table_bg001 border_box limit_sale')

    爬取的数据结果如下:

    获取源码请关注公众号(CPPguy),发送:股票.就会接收到下载代码的链接和密码.

    原始文档:http://mp.weixin.qq.com/s/18H_MYCKT3MMXM13WQCOqQ

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  • python获取股票数据

    千次阅读 2019-04-14 18:15:14
    参考 获取股票交易数据的Tushare的使用方法 代码 使用Python来获取国内股票数据的方法:TuShare
  • python 获取股票数据

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    python中的pandas_datareader包中可以查询雅虎的股票数据接口。 pip install pandas_datareaderfrom pandas_datareader import data from pandas import ExcelWriter price = data.get_data_yahoo('600624.ss','...
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