DFCT股票交易代码
㈠ 混合型\股票型基金有什么办法可以实时查看涨跌走势 和指数型基金一样。
下文我主要是以股票代码举例，换成基金代码也是可以的，实时关注！
Ref===>tushare
系统：Ubuntu 15.04 Python:2.7 环境包：Anaconda,仅供娱乐...
最近在学习Python语言，刚好也想学学炒股，因此学习了一些基础知识后，打算做一些股票相关的demo练手，第一个要解决的问题当然是数据采集。
翻遍了网络，看了一些朋友的代码片段，知道了向API请求数据的格式大概是这样的：http://api.finance.ifeng.com/akdaily/?code=sh601989&type=last其中的akdaily表示日k线，sh601989则是股票代码，向端口发出请求后会返回股票的所有历史数据。因为不会以关键词高亮的模式写代码，请自带IDE观看，原代码如下：
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 = '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 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:
获取个股历史交易数据
--------
输入:
--------
code:string
股票代码 比如:601989
start: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:
--------
DataFrame
date 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_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：
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'%code
def 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 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'))
㈡ 最新最全的股票K线组合图形讲解
最新最全的股票K线组合图形讲解在这里:(视频)
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
保证你三天都看不完。
㈢ 股票K线图中的倒绿柱是指什么
1.K线是一条柱状的线条，由影线和实体组成。中间的矩形称为实体，影线在实体上方的细线叫上影线，下方的部分叫下影线。实体分阳线（也就是你所说的红柱）和阴线（你所说的绿柱）。
2.倒绿柱和正红柱都各指什么？
K线是由开盘价、收盘价、最高价、最低价组成的。实体部分就是指的开盘价和收盘价，影线指的是最高价和最低价。如果开盘价低于收盘价，实体部分就是红色。相反，实体部分为绿色。
3.绿柱为什么是倒立的？
绿柱倒立是因为有下影线，而无上影线，亦即最高价和收盘价是一样的。
针对你的问题，暂作如上回答，希望能对你有所帮助。
关于K线的更多知识，可参考网络“K线图”（http://ke..com/view/155864.htm）
㈣ 如何编程从免费股票软件中提取实时数据
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': 'sina.com.cn', 'ifeng': 'ifeng.com'}
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 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:
获取个股历史交易数据
--------
输入:
--------
code:string
股票代码 比如:601989
start: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:
--------
DataFrame
date 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_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：
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'%code
def 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 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'))
㈤ 标准普尔500指数包括哪500种股票
标准普尔500指数成分股包括：
序号 代码 公司名称
1 A 安捷伦
2 AA 美铝
3 AAPL 苹果
4 ABC 美源伯根
5 ABT 雅培制药
6 ACE ACE保险
7 ACN 埃森哲
8 ADBE 奥多比系统
9 ADI 模拟器件
10 ADM ADM公司
11 ADP 自动数据处理
12 ADSK 欧特克
13 AEE 阿莫林
14 AEP 美国电力
15 AES 爱伊斯电力
16 AET 安泰保险
17 AFL 家庭人寿保险
18 AGN 爱力根
19 AIG 美国国际集团
20 AIV 公寓投资与管理
21 AIZ assurant
22 AKAM akamai
23 AKS AK钢铁
24 ALL 全州保险
25 ALTR altera
26 AMAT 应用材料
27 AMD 先进微器件
28 AMGN 安进
29 AMP ameriprise
30 AMT american tower
31 AMZN 亚马逊
32 AN autonation
33 ANF abercrombie & fitch
34 ANR 阿尔法自然资源
35 AON 怡安
36 APA 阿帕奇石油
37 APC 阿纳达科石油
38 APD 空气化工
39 APH 安费诺电子
40 APOL 阿波罗
41 ARG airgas
42 ATI 冶联科技
43 AVB avalonbay
44 AVP 雅芳
45 AVY 艾利丹尼森
46 AXP 美国运通
47 AZO autozone
48 BA 波音
49 BAC 美国银行
50 BAX 百特国际
51 BBBY bed bath & beyond
52 BBT BB&T
53 BBY 百思买
54 BCR CR bard
55 BDX 碧迪
56 BEN 富兰克林资源
57 BF_B 布朗福曼
58 BHI 贝克休斯
59 BIG big lots拆价零售
60 BIIB 生物基因
61 BK 纽约梅隆银行
62 BLK 贝莱德
63 BLL 波尔
64 BMC BMC软件
65 BMS 碧美斯
66 BMY 百时美施贵宝
67 BRCM broadcom
68 BRK_B 伯克希尔哈撒韦-B
69 BSX 波士顿科学
70 BTU 博地能源
71 BXP 波士顿地产
72 C 花旗集团
73 CA 冠群国际
74 CAG 康尼格拉食品
75 CAH cardinal health
76 CAM cameron international
77 CAT 卡特彼勒
78 CB 丘博集团
79 CBG 世邦魏理壮
80 CBS 哥伦比亚广播
81 CCE 可口可乐企业
82 CCL 嘉年华游轮-co
83 CEP 联合能源
84 CELG celgene
85 CEPH cephalon（停牌）
86 CERN cerner公司
87 CF CF工业控股
88 CFN carefusion
89 CHK 切萨匹克能源
90 CHRW 罗宾逊全球物流
91 CI 信诺
92 CINF 辛辛那提金融
93 CL 高露洁-棕榄
94 CLF cliffs 自然资源
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 中点能源
103 CNX consol能源
104 COF 第一资本金融
105 COG cabot oil & gas
106 COH coach
107 COL 罗克韦尔柯林斯
108 COP 康菲石油
109 COST 好市多
110 COV covidien plc
111 CPB 金宝汤
112 CPWR 康博软件
113 CRM salesforce
114 CSC 电脑系统咨询
115 CSCO 思科
116 CSX CSX运输
117 CTAS cintas
118 CTL 世纪电信
119 CTSH 高知特科技
120 CTXS 思杰系统
121 CVC 有线电视系统
122 CVH coventry health care
123 CVS CVS caremark药品零售
124 CVX 雪佛龙
125 D 道明尼资源
126 DD 杜邦
127 DE 迪尔
128 DELL 戴尔
129 DF 迪安食品
130 DFS 发现金融服务
131 DGX 奎斯特诊断
132 DHI D.R.horton
133 DHR 丹纳赫
134 DIS 华特迪斯尼
135 DISCA 探索传播-A
136 DNB 邓百氏公司
137 DNR denbury resources
138 DO diamond offshore drilling
139 DOV dover
140 DOW 陶氏化学
141 DPS dr pepper snapple group
142 DRI 达登饭店
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 艺康化工
151 ED 联合爱迪生
152 EFX equifax
153 EIX 爱迪生国际
154 EL 雅诗兰黛
155 EMC EMC公司
156 EMN 伊士曼化工
157 EMR 艾默生电气
158 EOG EOG资源
159 EP 埃尔帕索能源（停牌）
160 EQR 公寓物业权益信托
161 EQT EQT corp
162 EA 电子艺界
163 ESRX 快捷药方
164 ETFC E trade金融
165 ETN 伊顿公司
166 ETR 安特吉公司
167 EW 爱德华生命科学
168 EXC 爱克斯龙电力
169 EXPD expeditors international of was
170 EXPE expedia
171 F 福特汽车
172 FAST fastenal
173 FCX 自由港迈克墨伦铜金矿
174 FDO 家庭美元商店
175 FDX 联邦快递
176 FE 第一能源
177 FFIV F5网络
178 FHN 第一地平线银行
179 FII 联合投资
180 FIS 富达国民信息服务
181 FISV fiserv公司
182 FITB 五三银行
183 FLIR FLIR systems
184 FLR 福陆
185 FLS 福斯公司
186 FMC FMC公司
187 FO 富俊品牌（停牌）
188 FRX 森林实验室
189 FSLR 第一太阳能
190 FTI fmc technologies
191 FTR 前线传媒
192 GAS nicor
193 GCI 甘尼特
194 GD 通用动力
195 GE 通用电气
196 GILD 吉利德科学
197 GIS 通用磨坊
198 GLW 康宁
199 GME gamestop
200 GNW genworth金融
201 GOOG 谷歌
202 GPC 纯牌零件
203 GPS 盖普
204 GDP 古德里奇
205 GS 高盛
206 GT 固特异轮胎
207 GWW W.W.格兰杰
208 HAL 哈利伯顿公司
209 HAR 哈曼国际工业
210 HAS 孩之宝
211 HBAN 亨廷顿财报
212 HCBK 哈德逊城市银行
213 HCN 医疗保健房产信托
214 HCP HCP 房产信托
215 HD 家得宝
216 HES 赫斯石油
217 HIG 哈特福德金融服务
218 HNZ 亨氏
219 HOG 哈雷戴维森
220 HON 霍尼韦尔国际
221 HOT 喜达屋酒店
222 HP 赫尔默里奇&佩恩
223 HPQ 惠普公司
224 HRB H&R布洛克
225 HRL 荷美尔
226 HRS 哈里斯
227 HSP hospira
228 HST host酒店及假村
229 HSY 好时公司
230 HUM 哈门那
231 IBM IBM公司
232 ICE 洲际交易所
233 IFF 国际香料香精
234 IGT 国际游戏科技
235 INTC 英特尔
236 INTU 直觉软件
237 IP 国际纸业
238 IPG 埃培智
239 IR 英格索兰
240 IRM 铁山
241 ISRG intuitive surgical
242 ITT ITT科技
243 ITW 伊利诺伊工具
244 IVZ 景顺
245 JBL 捷普电子
246 JCI 江森自控
247 JCP J.C.潘尼
248 JDSU 捷迪讯光电
249 JEC 雅各布斯工程
250 JNJ 强生
251 JNPR 瞻博网络
252 JNS 骏利资产管理
253 JOY 久益环球
254 JPM 摩根大通
255 JWN 诺德斯特龙
256 K 家乐氏
257 KEY keycorp
258 KFT 卡夫食品
259 KIM kimco房产信托
260 KLAC 科天半导体
261 KMB 金佰利
262 KMX carmax inc
263 KO 可口可乐
264 KR 克罗格
265 KSS 柯尔百货
266 L 洛斯保险
267 LEG 礼恩派集团
268 LEN 莱纳房产
269 LH 美国实验室
270 LIFE 生命科技
271 LLL L-3通信控股
272 LLTC 林立尔特
273 LLY 礼来
274 LM 美盛集团
275 LMT 洛克希德马丁
276 LNC 林肯国民
277 LO 罗瑞拉德烟草
278 LOW 劳氏
279 LSI LSI电子
280 LTD 有限品牌服饰
281 LUK 莱卡迪亚
282 LUV 西南航空
283 LXK 利盟国际
284 M 梅西百货
285 MA 万事达卡
286 MAR 万豪国际
287 MAS 马斯柯
288 MAT 美泰
289 MCD 麦当劳
290 MCHP 微芯科技
291 MCK 麦克森
292 MCO 穆迪
293 MDT 美敦力
294 MET 大都会保险
295 MHP 麦格劳希尔
296 MHS 美可保健 （停牌）
297 MJN 美赞臣
298 MKC 味好美
299 MMC marsh & mclennan
300 MMI 摩托罗拉移动
其余详见：网络：http://ke..com/link?url=-22PZHgHzJZZ02wV4CfB-