python獲取歷史股票數據介面
⑴ 如何選取過去每個月股票的市值 python
類似，可以修改一下
股票漲跌幅數據是量化投資學習的基本數據資料之一，下面以python代碼編程為工具，獲得所需要的歷史數據。主要步驟有：
（1） #按照市值從小到大的順序活得N支股票的代碼；
（2） #分別對這一百隻股票進行100支股票操作；
（3） #獲取從2016.05.01到2016.11.17的漲跌幅數據；
（4） #選取記錄大於40個的數據，去除次新股；
（5） #將文件名名為「股票代碼.csv」。
具體代碼如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Nov 17 23:04:33 2016
獲取股票的歷史漲跌幅，並分別存為csv格式
@author: yehxqq151376026
"""
import numpy as np
import pandas as pd
#按照市值從小到大的順序活得100支股票的代碼
df = get_fundamentals(
query(fundamentals.eod_derivative_indicator.market_cap)
.order_by(fundamentals.eod_derivative_indicator.market_cap.asc())
.limit(100),'2016-11-17', '1y'
)
#分別對這一百隻股票進行100支股票操作
#獲取從2016.05.01到2016.11.17的漲跌幅數據
#選取記錄大於40個的數據，去除次新股
#將文件名名為「股票代碼.csv」
for stock in range(100):
priceChangeRate = get_price_change_rate(df['market_cap'].columns[stock], '20160501', '20161117')
if priceChangeRate is None:
openDays = 0
else:
openDays = len(priceChangeRate)
if openDays > 40:
tempPrice = priceChangeRate[39:(openDays - 1)]
for rate in range(len(tempPrice)):
tempPrice[rate] = "%.3f" %tempPrice[rate]
fileName = ''
fileName = fileName.join(df['market_cap'].columns[i].split('.')) + '.csv'
fileName
tempPrice.to_csv(fileName)
⑵ 如何從tushare中調取十大股東數據
0. 簡介
TuShare是一個免費、開源的Python財經數據介麵包。主要實現對股票等金融數據從數據採集、清洗加工 到 數據存儲的過程，能夠為金融分析人員提供快速、整潔、和多樣的便於分析的數據，為他們在數據獲取方面極大地減輕工作量，使他們更加專注於策略和模型的研究與實現上。考慮到Python pandas包在金融量化分析中體現出的優勢，TuShare返回的絕大部分的數據格式都是pandas DataFrame類型。
1. 歷史行情
獲取個股歷史交易數據（包括均線數據），可以通過參數設置獲取日k線、周k線、月k線，以及5分鍾、15分鍾、30分鍾和60分鍾k線數據。本介面只能獲取近3年的日線數據，適合搭配均線數據進行選股和分析。
參數說明：
code：股票代碼，即6位數字代碼，或者指數代碼（sh=上證指數 sz=深圳成指 hs300=滬深300指數 sz50=上證50 zxb=中小板 cyb=創業板）
start：開始日期，格式YYYY-MM-DD
end：結束日期，格式YYYY-MM-DD
ktype：數據類型，D=日k線 W=周 M=月 5=5分鍾 15=15分鍾 30=30分鍾 60=60分鍾，默認為D
retry_count：當網路異常後重試次數，默認為3
pause:重試時停頓秒數，默認為0
返回值說明：
date：日期
open：開盤價
high：最高價
close：收盤價
low：最低價
volume：成交量
price_change：價格變動
p_change：漲跌幅
ma5：5日均價
ma10：10日均價
ma20:20日均價
v_ma5:5日均量
v_ma10:10日均量
v_ma20:20日均量
turnover:換手率[註：指數無此項]
(1) #獲取全部日k線數據（查看前11行）
⑶ 怎樣用python處理股票
用Python處理股票需要獲取股票數據，以國內股票數據為例，可以安裝Python的第三方庫：tushare；一個國內股票數據獲取包。可以在網路中搜索「Python tushare」來查詢相關資料，或者在tushare的官網上查詢說明文檔。
⑷ 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。
⑸ 如何用python 接入實時行情數據
有專門的實時行情API介面，例如微盛的實時行情API介面，通過類似這樣的介面就可以接入了。
⑹ 有A股的分時交易數據API介面嗎
獲取的方法主要用到了兩個python第三方模塊，一個jquote_api，用這個api來獲取全市場的A股代碼和一些簡單的數據，另外一個是easyquotation，這個api負責獲取實時的行情數據。具體的操作需要用到的源碼如下分析：
1、通過jquote_api拿到A股全市場的代碼；
2、通過easyquotation獲取一攬子股票的實時行情；
3、需要注意的是查詢股票數據介面是一次性推送過來的，必須要遍歷去提取你要的股票代碼的數據
⑺ 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。
⑻ python讀取財經數據
提取日期數據基本語法
from WindPy import w
w.start()
當出現.ErrorCode==-103說明沒連接上，要start一下
w.wsd(security, fields, startDate = None, endDate= None , options = None)
opion 可選（period, 日期類型， 貨幣類型，前後復權）
提取財務數據基本語法
w.wss(security, fields, options = None)
提取板塊日序列基本語法
w.wses(sectorCode, fields, startDate = None, endDate = None, options = None)
提取板塊日截面數據基本語法
w.wsee(sectorCode, fields, options=None)
提取宏觀數據基本語法
w.edb(codes, startDate =None, endDate =None, options=None)
1.日期序列基本語法
ts.get_hist_data(stock,start,end)
注意：1.stock不能是集合,只能單個股票 2.需要帶上.sz或.sh 3.沒有field，只能取出數據後再切除.
2.pro用法
pro.daily(code, start, end, fields)
tushare引用語句
弊端也很明顯，一方面不能stock集合輸入，一次只能調取一個股票對應數據，另一方面tushare雖是免費試用，但有許可權限制。
基本語法
wb.get_data_yahoo(code, start, end)
wb.DataReader(code, 'yahoo', start, end)
沒法添加fields, 雖能集合適用，但出來的索引挺奇怪的
推薦使用定義函數或用for循環批量獲取數據
總體感覺wind api最舒服，但需要賬號，mac也不能直接調用wind api。還是推薦tushare的pro用法。
小白學習中，請指教=v=
⑼ 怎樣遍歷任意股票歷史數據要求使用循環。
以python+tushare為例：
import tushare as ts
一、遍歷所有股票數據：
df=ts.get_stock_basics()
for i in range(len(df)):
df=ts.get_k_data(code=df.code[i], start='2015-12-15', end='2016-08-05')
（但此方法耗時較長，建議遍歷之後用pd.to_csv保存到本地，然後每日更新，以後在本地讀取數據速度會更快）
二、遍歷指定股票數據：
stock_list=['000001','000002','000003']
for i in range(len(df)):
df=ts.get_k_data(code=stock_list[i], start='2015-12-15', end='2016-08-05')