DFCT股票交易代碼
㈠ 混合型\股票型基金有什麼辦法可以實時查看漲跌走勢 和指數型基金一樣。
下文我主要是以股票代碼舉例，換成基金代碼也是可以的，實時關注！
Ref===>tushare
系統：Ubuntu 15.04 Python:2.7 環境包：Anaconda,僅供娛樂...
最近在學習Python語言，剛好也想學學炒股，因此學習了一些基礎知識後，打算做一些股票相關的demo練手，第一個要解決的問題當然是數據採集。
翻遍了網路，看了一些朋友的代碼片段，知道了向API請求數據的格式大概是這樣的：http://api.finance.ifeng.com/akdaily/?code=sh601989&type=last其中的akdaily表示日k線，sh601989則是股票代碼，向埠發出請求後會返回股票的所有歷史數據。因為不會以關鍵詞高亮的模式寫代碼，請自帶IDE觀看，原代碼如下：
const.py
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
功能：
放置常量，列表
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': 'sina.com.cn', 'ifeng': 'ifeng.com'}
URL_ERROR_MSG = '獲取失敗，請檢查網路狀態，或者API埠URL已經不匹配！'
get_hist_data.py
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Jul 23 09:15:40 2015
@author: jet
"""
import const as ct
import pandas as pd
import json
from urllib2 import urlopen,Request
def get_hist_data(code = None, start = None, end = None, ktype = 'D'):
"""
功能:
獲取個股歷史交易數據
--------
輸入:
--------
code:string
股票代碼 比如:601989
start:string
開始日期 格式:YYYY-MM-DD 為空時取到API所提供的最早日期數據
end:string
結束日期 格式:YYYY-MM-DD 為空時取到最近一個交易日數據
ktype:string(default=D, 函數內部自動統一為大寫)
數據類型 D=日K線，W=周K線，M=月K線，5=5分鍾，15=15分鍾
30=30分鍾，60=60分鍾
輸出:
--------
DataFrame
date 日期
open 開盤價
high 最高價
close 收盤價
low 最低價
chg 漲跌額
p_chg 漲跌幅
ma5 5日均價
ma10 10日均價
ma20 20日均價
vma5 5日均量
vma10 10日均量
vma20 20日均量
turnover換手率(指數無此項)
"""
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_COLS
else:
cols = ct.DAY_PRICE_COLS
df = 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 df
def code_to_APIcode(code):
"""
功能：
驗證輸入的股票代碼是否正確，若正確則返回API對應使用的股票代碼
"""
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'%code
def get_url(ktype, code):
"""
功能：
驗證輸入的K線類型是否正確，若正確則返回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 url
elif ktype in ct.K_TYPE_MIN_KEY:
url = ct.MIN_PRICE_URL % (ct.PAGE_TYPE['http'], ct.PAGE_DOMAIN['ifeng'],
code, ktype)
return url
else:
raise IOError('ktype input error!')
def ping_API(url):
"""
功能：
向API發送數據請求，若鏈接正常返回數據
"""
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
#測試入口
print(get_hist_data('601989','2015-07-11','2015-07-22'))
㈡ 最新最全的股票K線組合圖形講解
最新最全的股票K線組合圖形講解在這里:(視頻)
http://video..com/v?ct=301989888&rn=20&pn=0&db=0&s=19&rsp=2&word=k%CF%DF%D7%E9%BA%CF%D0%CE%CC%AC&fbl=1024
保證你三天都看不完。
㈢ 股票K線圖中的倒綠柱是指什麼
1.K線是一條柱狀的線條，由影線和實體組成。中間的矩形稱為實體，影線在實體上方的細線叫上影線，下方的部分叫下影線。實體分陽線（也就是你所說的紅柱）和陰線（你所說的綠柱）。
2.倒綠柱和正紅柱都各指什麼？
K線是由開盤價、收盤價、最高價、最低價組成的。實體部分就是指的開盤價和收盤價，影線指的是最高價和最低價。如果開盤價低於收盤價，實體部分就是紅色。相反，實體部分為綠色。
3.綠柱為什麼是倒立的？
綠柱倒立是因為有下影線，而無上影線，亦即最高價和收盤價是一樣的。
針對你的問題，暫作如上回答，希望能對你有所幫助。
關於K線的更多知識，可參考網路「K線圖」（http://ke..com/view/155864.htm）
㈣ 如何編程從免費股票軟體中提取實時數據
自己寫程序的話，一種方法是從已提供的信息源，例如webservice獲取數據。還有種辦法就是去連接提供即時信息的網頁硬解析。
代碼舉例如下：
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': 'sina.com.cn', 'ifeng': 'ifeng.com'}
URL_ERROR_MSG = '獲取失敗，請檢查網路狀態，或者API埠URL已經不匹配！'
get_hist_data.py
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Jul 23 09:15:40 2015
@author: jet
"""
import const as ct
import pandas as pd
import json
from urllib2 import urlopen,Request
def get_hist_data(code = None, start = None, end = None, ktype = 'D'):
"""
功能:
獲取個股歷史交易數據
--------
輸入:
--------
code:string
股票代碼 比如:601989
start:string
開始日期 格式:YYYY-MM-DD 為空時取到API所提供的最早日期數據
end:string
結束日期 格式:YYYY-MM-DD 為空時取到最近一個交易日數據
ktype:string(default=D, 函數內部自動統一為大寫)
數據類型 D=日K線，W=周K線，M=月K線，5=5分鍾，15=15分鍾
30=30分鍾，60=60分鍾
輸出:
--------
DataFrame
date 日期
open 開盤價
high 最高價
close 收盤價
low 最低價
chg 漲跌額
p_chg 漲跌幅
ma5 5日均價
ma10 10日均價
ma20 20日均價
vma5 5日均量
vma10 10日均量
vma20 20日均量
turnover換手率(指數無此項)
"""
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_COLS
else:
cols = ct.DAY_PRICE_COLS
df = 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 df
def code_to_APIcode(code):
"""
功能：
驗證輸入的股票代碼是否正確，若正確則返回API對應使用的股票代碼
"""
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'%code
def get_url(ktype, code):
"""
功能：
驗證輸入的K線類型是否正確，若正確則返回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 url
elif ktype in ct.K_TYPE_MIN_KEY:
url = ct.MIN_PRICE_URL % (ct.PAGE_TYPE['http'], ct.PAGE_DOMAIN['ifeng'],
code, ktype)
return url
else:
raise IOError('ktype input error!')
def ping_API(url):
"""
功能：
向API發送數據請求，若鏈接正常返回數據
"""
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
#測試入口
print(get_hist_data('601989','2015-07-11','2015-07-22'))
㈤ 標准普爾500指數包括哪500種股票
標准普爾500指數成分股包括：
序號 代碼 公司名稱
1 A 安捷倫
2 AA 美鋁
3 AAPL 蘋果
4 ABC 美源伯根
5 ABT 雅培制葯
6 ACE ACE保險
7 ACN 埃森哲
8 ADBE 奧多比系統
9 ADI 模擬器件
10 ADM ADM公司
11 ADP 自動數據處理
12 ADSK 歐特克
13 AEE 阿莫林
14 AEP 美國電力
15 AES 愛伊斯電力
16 AET 安泰保險
17 AFL 家庭人壽保險
18 AGN 愛力根
19 AIG 美國國際集團
20 AIV 公寓投資與管理
21 AIZ assurant
22 AKAM akamai
23 AKS AK鋼鐵
24 ALL 全州保險
25 ALTR altera
26 AMAT 應用材料
27 AMD 先進微器件
28 AMGN 安進
29 AMP ameriprise
30 AMT american tower
31 AMZN 亞馬遜
32 AN autonation
33 ANF abercrombie & fitch
34 ANR 阿爾法自然資源
35 AON 怡安
36 APA 阿帕奇石油
37 APC 阿納達科石油
38 APD 空氣化工
39 APH 安費諾電子
40 APOL 阿波羅
41 ARG airgas
42 ATI 冶聯科技
43 AVB avalonbay
44 AVP 雅芳
45 AVY 艾利丹尼森
46 AXP 美國運通
47 AZO autozone
48 BA 波音
49 BAC 美國銀行
50 BAX 百特國際
51 BBBY bed bath & beyond
52 BBT BB&T
53 BBY 百思買
54 BCR CR bard
55 BDX 碧迪
56 BEN 富蘭克林資源
57 BF_B 布朗福曼
58 BHI 貝克休斯
59 BIG big lots拆價零售
60 BIIB 生物基因
61 BK 紐約梅隆銀行
62 BLK 貝萊德
63 BLL 波爾
64 BMC BMC軟體
65 BMS 碧美斯
66 BMY 百時美施貴寶
67 BRCM broadcom
68 BRK_B 伯克希爾哈撒韋-B
69 BSX 波士頓科學
70 BTU 博地能源
71 BXP 波士頓地產
72 C 花旗集團
73 CA 冠群國際
74 CAG 康尼格拉食品
75 CAH cardinal health
76 CAM cameron international
77 CAT 卡特彼勒
78 CB 丘博集團
79 CBG 世邦魏理壯
80 CBS 哥倫比亞廣播
81 CCE 可口可樂企業
82 CCL 嘉年華游輪-co
83 CEP 聯合能源
84 CELG celgene
85 CEPH cephalon（停牌）
86 CERN cerner公司
87 CF CF工業控股
88 CFN carefusion
89 CHK 切薩匹克能源
90 CHRW 羅賓遜全球物流
91 CI 信諾
92 CINF 辛辛那提金融
93 CL 高露潔-棕欖
94 CLF cliffs 自然資源
95 CLX clorox
96 CMA comerica
97 CMCSA 康卡斯特
98 CME 芝加哥交易所
99 CMG chipotle Mexican grill
100 CMI 康明斯
101 CMS CMS能源
102 CNP 中點能源
103 CNX consol能源
104 COF 第一資本金融
105 COG cabot oil & gas
106 COH coach
107 COL 羅克韋爾柯林斯
108 COP 康菲石油
109 COST 好市多
110 COV covidien plc
111 CPB 金寶湯
112 CPWR 康博軟體
113 CRM salesforce
114 CSC 電腦系統咨詢
115 CSCO 思科
116 CSX CSX運輸
117 CTAS cintas
118 CTL 世紀電信
119 CTSH 高知特科技
120 CTXS 思傑系統
121 CVC 有線電視系統
122 CVH coventry health care
123 CVS CVS caremark葯品零售
124 CVX 雪佛龍
125 D 道明尼資源
126 DD 杜邦
127 DE 迪爾
128 DELL 戴爾
129 DF 迪安食品
130 DFS 發現金融服務
131 DGX 奎斯特診斷
132 DHI D.R.horton
133 DHR 丹納赫
134 DIS 華特迪斯尼
135 DISCA 探索傳播-A
136 DNB 鄧百氏公司
137 DNR denbury resources
138 DO diamond offshore drilling
139 DOV dover
140 DOW 陶氏化學
141 DPS dr pepper snapple group
142 DRI 達登飯店
143 DTE DTE能源
144 DTV directv
145 DUK 杜克能源
146 DV devry
147 DVA davita
148 DVN 戴文能源
149 EBAY EBAY
150 ECL 藝康化工
151 ED 聯合愛迪生
152 EFX equifax
153 EIX 愛迪生國際
154 EL 雅詩蘭黛
155 EMC EMC公司
156 EMN 伊士曼化工
157 EMR 艾默生電氣
158 EOG EOG資源
159 EP 埃爾帕索能源（停牌）
160 EQR 公寓物業權益信託
161 EQT EQT corp
162 EA 電子藝界
163 ESRX 快捷葯方
164 ETFC E trade金融
165 ETN 伊頓公司
166 ETR 安特吉公司
167 EW 愛德華生命科學
168 EXC 愛克斯龍電力
169 EXPD expeditors international of was
170 EXPE expedia
171 F 福特汽車
172 FAST fastenal
173 FCX 自由港邁克墨倫銅金礦
174 FDO 家庭美元商店
175 FDX 聯邦快遞
176 FE 第一能源
177 FFIV F5網路
178 FHN 第一地平線銀行
179 FII 聯合投資
180 FIS 富達國民信息服務
181 FISV fiserv公司
182 FITB 五三銀行
183 FLIR FLIR systems
184 FLR 福陸
185 FLS 福斯公司
186 FMC FMC公司
187 FO 富俊品牌（停牌）
188 FRX 森林實驗室
189 FSLR 第一太陽能
190 FTI fmc technologies
191 FTR 前線傳媒
192 GAS nicor
193 GCI 甘尼特
194 GD 通用動力
195 GE 通用電氣
196 GILD 吉利德科學
197 GIS 通用磨坊
198 GLW 康寧
199 GME gamestop
200 GNW genworth金融
201 GOOG 谷歌
202 GPC 純牌零件
203 GPS 蓋普
204 GDP 古德里奇
205 GS 高盛
206 GT 固特異輪胎
207 GWW W.W.格蘭傑
208 HAL 哈利伯頓公司
209 HAR 哈曼國際工業
210 HAS 孩之寶
211 HBAN 亨廷頓財報
212 HCBK 哈德遜城市銀行
213 HCN 醫療保健房產信託
214 HCP HCP 房產信託
215 HD 家得寶
216 HES 赫斯石油
217 HIG 哈特福德金融服務
218 HNZ 亨氏
219 HOG 哈雷戴維森
220 HON 霍尼韋爾國際
221 HOT 喜達屋酒店
222 HP 赫爾默里奇&佩恩
223 HPQ 惠普公司
224 HRB H&R布洛克
225 HRL 荷美爾
226 HRS 哈里斯
227 HSP hospira
228 HST host酒店及假村
229 HSY 好時公司
230 HUM 哈門那
231 IBM IBM公司
232 ICE 洲際交易所
233 IFF 國際香料香精
234 IGT 國際游戲科技
235 INTC 英特爾
236 INTU 直覺軟體
237 IP 國際紙業
238 IPG 埃培智
239 IR 英格索蘭
240 IRM 鐵山
241 ISRG intuitive surgical
242 ITT ITT科技
243 ITW 伊利諾伊工具
244 IVZ 景順
245 JBL 捷普電子
246 JCI 江森自控
247 JCP J.C.潘尼
248 JDSU 捷迪訊光電
249 JEC 雅各布斯工程
250 JNJ 強生
251 JNPR 瞻博網路
252 JNS 駿利資產管理
253 JOY 久益環球
254 JPM 摩根大通
255 JWN 諾德斯特龍
256 K 家樂氏
257 KEY keycorp
258 KFT 卡夫食品
259 KIM kimco房產信託
260 KLAC 科天半導體
261 KMB 金佰利
262 KMX carmax inc
263 KO 可口可樂
264 KR 克羅格
265 KSS 柯爾百貨
266 L 洛斯保險
267 LEG 禮恩派集團
268 LEN 萊納房產
269 LH 美國實驗室
270 LIFE 生命科技
271 LLL L-3通信控股
272 LLTC 林立爾特
273 LLY 禮來
274 LM 美盛集團
275 LMT 洛克希德馬丁
276 LNC 林肯國民
277 LO 羅瑞拉德煙草
278 LOW 勞氏
279 LSI LSI電子
280 LTD 有限品牌服飾
281 LUK 萊卡迪亞
282 LUV 西南航空
283 LXK 利盟國際
284 M 梅西百貨
285 MA 萬事達卡
286 MAR 萬豪國際
287 MAS 馬斯柯
288 MAT 美泰
289 MCD 麥當勞
290 MCHP 微芯科技
291 MCK 麥克森
292 MCO 穆迪
293 MDT 美敦力
294 MET 大都會保險
295 MHP 麥格勞希爾
296 MHS 美可保健 （停牌）
297 MJN 美贊臣
298 MKC 味好美
299 MMC marsh & mclennan
300 MMI 摩托羅拉移動
其餘詳見：網路：http://ke..com/link?url=-22PZHgHzJZZ02wV4CfB-