python获取股票净流入资金

① 某只股票资金净流入和净流出是怎么计算出来的

上涨就是净流入，不然是不会涨的。

下跌就是净流出，不然是不会跌的。

现在通常讲的资金净流入或净流出，与实际情况不同，主要指大单。实际上大单可以化为小单操作。因此净流入或流出。

一般情况下主力资金流向与指数涨跌幅走势非常相近，但在以下两种情况下，资金流向指标具有明显的指导意义：

1、当天的主力资金净流入与指数涨跌相反。比如该板块或个股全天总体来看指数是下跌的，但主力资金净流入为正，一般说明主力在打压洗盘，借势吸筹，拉升在即，可跟庄做多。

2、当天的主力资金流向与指数涨跌幅在幅度上存在较大背离。比如全天指数涨幅较高，但实际资金净流入量很小，一般说明主力在明拉暗出，要小心为妙。

(1)python获取股票净流入资金扩展阅读：

方法分类：

1、与前一分钟相比是指数是上涨的，那么这一分钟的成交额计作资金流入，反之亦然，如果指数与前一分钟相比没有发生变化，那么就不计入。每分钟计算一次，每天加总统计一次，流入资金与流出资金的差额就是该股票当天的资金净流入。

这种计算方法的意义在于：指数处于上升状态时产生的成交额是推动指数上涨的力量，这部分成交额被定义为资金流入；指数下跌时的成交额是推动指数下跌的力量，这部分成交额被定义为资金流出；两者的差额即推动指数上升的净力，该股票当天的资金净流入就计算出来了。

2、买盘和卖盘也与资金流入计算有关，上升只计算买盘计算为资金流入，下跌只计算卖盘计算为资金流出。再计算全天资金流入流出差。

② 怎么看股票资金流入流出

一、股票看资金流入和流出最简单的方法就是用外盘手数减去内盘手数，再乘以当天的成交均价就得出当天的资金净流量，如果外盘大于内盘就是资金流入，反之就是资金流出。
二、即使股价上涨期间发生的交易流入，即使股价下跌期间发生的交易流出，统计方法也有很多种：
1.如果一个指数与前一分钟相比有所发展上升，那么我们这一分钟的成交被算作企业资金流入，反之亦然。如果索引与前一分钟没有变化，则不计数。每分钟计算一次，每天计算一次。流入和流出之间的差额是在买票当天资金净流入股票的数额。这种通过计算方法的意义主要在于：指数不断上涨时产生的成交是指数价格上涨的动力，成交这部分可以定义为资金；流入指数下跌时，成交量就会是指数下跌的动力，成交量这部分定义为资金投资流出；两者的区别是推高指数的净力量，计算该股出票当天资金净流入。
2.买卖也与资金流入量的计算有关。上涨只把买入算作资金流入，而下跌只把卖出算作资金流出。然后算了一下全天资金流入的差。
个股也是如此。正常情况下，如果股价在一段时间内上涨，那么在这段短时间内的交易金额被认为是流入。相反，如果股价下跌，则被认为是流出。最后统计工作一天的总净流量，也就是总流入减去总流出得出的数值。
【拓展资料】
股票当天涨停后还有流出的原因
一、主力诱多：主力诱多的原因是为了出货，当股价在上涨一段时间之后，价格处于高位，主力拉涨停就有利于出货。
二、主力诱空：当股价处于相对低位的时候，如果浮动筹码过多，为了提高控盘程度，这个时候拉个涨停板，吸收筹码，之后再经过一段时间的小跌或是横盘后再度拉升。
三、主力之间出现分歧：股价在上涨一段时间后，最先进去的庄家想出来，后进入的庄家则还想拉升，就会导致虽然股价是涨停，但资金则会可能显示净流出。
股票上涨资金却流出的原因：
资金的流入流出对股价会产生一定的影响，一般来说，资金流入股价上涨，资金流出股价下跌，但是也会存在一些特殊的情况，使资金流出股价却上涨。
比如，主力进行洗盘操作，通常主力资金洗盘时，主要目的是为了打压股票价格，使股票的价格出现下跌，造成主力资金出货的假象。这时大部分中小投资者会因为股票价格下跌，成本价高的投资者就会抛售手中的股票仓位筹码。然后主力资金就会吸取中小投资者抛售的仓位筹码，当主力资金吸取筹码完毕再进行抬升股价。
除此之外，个股虽然资金出现净流出的情况，但是个股处于市场热点，受到一些游资的炒作，会导致个股在短时间内出现上涨的情况。

③ 请问如何在软件里看个股的资金流入和流出

股票资金流入是股市常用术语，在股市交易中，股价上涨阶段买入股票的资金一般被记为股票资金流入。
具体方法：
1. 与前一分钟相比是指数是上涨的，那么这一分钟的成交额计作资金流入，反之亦然，如果指数与前一分钟相比没有发生变化，那么就不计入。每分钟计算一次，每天加总统计一次，流入资金与流出资金的差额就是该股票当天的资金净流入。这种计算方法的意义在于：指数处于上升状态时产生的成交额是推动指数上涨的力量，这部分成交额被定义为资金流入；指数下跌时的成交额是推动指数下跌的力量，这部分成交额被定义为资金流出；两者的差额即推动指数上升的净力，该股票当天的资金净流入就计算出来了。
2.买盘和卖盘也与资金流入计算有关，上升只计算买盘计算为资金流入，下跌只计算卖盘计算为资金流出。再计算全天资金流入流出差。
对个股来说，也是这样。一般情况下，将一段时间内(假设0.几秒钟)股价上升就将这短时间内的成交量当成流入；反之股价下跌，就当成流出。然后统计一个一天的总净流量就是总流入减去总流出了。
其实，买入卖出资金是一模一样的，不过是某一分钟买入的比较主动，使股价比上一分钟上涨了，这一分钟的成交额计作资金净流入；反之，某一分钟卖出的比较主动，使股价比上一分钟下跌了，这一分钟的成交额计作资金净流出。我们要关注的是主力在买入与卖出这段时间的长短与资金量。如果时间长且资金量庞大，就应及时跟进。如果进入时间短那表示主力并没有关注这只股票，应持币观望。

④ 如何用python抓取股票数据

在 Python的QSTK中，是通过 s_datapath 变量，定义相应股票数据所在的文件夹。一般可以通过 QSDATA 这个环境变量来设置对应的数据文件夹。
具体的股票数据来源，例如沪深、港股等市场，你可以使用免费的WDZ程序输出相应日线、5分钟数据到 s_datapath 变量所指定的文件夹中。然后可使用 Python的QSTK中，qstkutil.DataAccess进行数据访问。

⑤ python的量化代码怎么用到股市中

2010 ~ 2017 沪深A股各行业量化分析

在开始各行业的量化分析之前，我们需要先弄清楚两个问题：

• 第一，A股市场上都有哪些行业；

• 第二，各行业自2010年以来的营收、净利润增速表现如何？

第一个问题
很好回答，我们使用JQData提供的获取行业成分股的方法，输入get_instries(name='sw_l1')
得到申万一级行业分类结果如下：它们分别是：【农林牧渔、采掘、化工、钢铁、有色金属、电子、家用电器、食品饮料、纺织服装、轻工制造、医药生物、公用事业、交通运输、房地产、商业贸易、休闲服务、综合、建筑材料、建筑装饰、电器设备、国防军工、计算机、传媒、通信、银行、非银金融、汽车、机械设备】共计28个行业。

第二个问题
要知道各行业自2010年以来的营收、净利润增速表现，我们首先需要知道各行业在各个年度都有哪些成分股，然后加总该行业在该年度各成分股的总营收和净利润，就能得到整个行业在该年度的总营收和总利润了。这部分数据JQData也为我们提供了方便的接口：通过调用get_instry_stocks(instry_code=‘行业编码’, date=‘统计日期’)，获取申万一级行业指定日期下的行业成分股列表，然后再调用查询财务的数据接口：get_fundamentals(query_object=‘query_object’, statDate=year)来获取各个成分股在对应年度的总营收和净利润，最后通过加总得到整个行业的总营收和总利润。这里为了避免非经常性损益的影响，我们对净利润指标最终选取的扣除非经常性损益的净利润数据。

我们已经获取到想要的行业数据了。接下来，我们需要进一步分析，这些行业都有什么样的增长特征。

我们发现，在28个申万一级行业中，有18个行业自2010年以来在总营收方面保持了持续稳定的增长。它们分别是：【农林牧渔，电子，食品饮料，纺织服装，轻工制造，医药生物，公用事业，交通运输，房地产，休闲服务，建筑装饰，电气设备，国防军工，计算机，传媒，通信，银行，汽车】；其他行业在该时间范围内出现了不同程度的负增长。

那么，自2010年以来净利润保持持续增长的行业又会是哪些呢？结果是只有5个行业保持了基业长青，他们分别是医药生物，建筑装饰，电气设备，银行和汽车。（注：由于申万行业在2014年发生过一次大的调整，建筑装饰，电气设备，银行和汽车实际从2014年才开始统计。）

从上面的分析结果可以看到，真正能够保持持续稳定增长的行业并不多，如果以扣非净利润为标准，那么只有医药生物，建筑装饰，电气设备，银行和汽车这五个行业可以称之为优质行业，实际投资中，就可以只从这几个行业中去投资。这样做的目的是，一方面，能够从行业大格局层面避免行业下行的风险，绕开一个可能出现负增长的的行业，从而降低投资的风险；另一方面，也大大缩短了我们的投资范围，让投资者能够专注于从真正好的行业去挑选公司进行投资。

「2010-2017」投资于优质行业龙头的收益表现

选好行业之后，下面进入选公司环节。我们知道，即便是一个好的行业也仍然存在表现不好的公司，那么什么是好的公司呢，本文试图从营业收入规模和利润规模和来考察以上五个基业长青的行业，从它们中去筛选公司作为投资标的。

3.1按营业收入规模构建的行业龙头投资组合

首先，我们按照营业收入规模，筛选出以上5个行业【医药生物，建筑装饰，电气设备，银行和汽车】从2010年至今的行业龙头如下表所示：

结论

通过以上行业分析和投资组合的历史回测可以看到：

• 先选行业，再选公司，即使是从2015年股灾期间开始投资，至2018年5月1号，仍然能够获得相对理想的收益，可以说，红杉资本的赛道投资法则对于一般投资者还是比较靠谱的。

• 在构建行业龙头投资组合时，净利润指标显著优于营业收入指标，获得的投资收益能够更大的跑赢全市场收益率

• 市场是不断波动的，如果一个投资者从股灾期间开始投资，那么即使他买入了上述优质行业的龙头组合，在近3年也只能获得12%左右的累计收益；而如果从2016年5月3日开始投资，那么至2018年5月2日，2年时间就能获得超过50%以上的收益了。所以，在投资过程中选择时机也非常重要。

出自：JoinQuant 聚宽数据 JQData

⑥ python如何获得股票实时交易数据

使用easyquotation这个库。(不用重复造轮子了)
github地址是：
https://github.com/shidenggui/easyquotation

⑦ 如何使用python抓取炒股软件中资金数据

这个说来有点复杂，用fiddle监控软件跟服务器间的通讯，找到数据源地址，然后用excel或python抓这个源地址数据，可能还要加上反扒代码，构造时间戳等等，你网上找python网抓视频教程看看就知道了。

⑧ 如何用python炒股

你就是想找个软件或者券商的接口去上传交易指令，你前期的数据抓取和分析可能python都写好了，所以差这交易指令接口最后一步。对于股票的散户，正规的法子是华宝，国信，兴业这样愿意给接口的券商，但貌似开户费很高才给这权利，而且只有lts，ctp这样的c++接口，没python版就需要你自己封装。还有的法是wind这样的软件也有直接的接口，支持部分券商，但也贵，几万一年是要的，第三种就是走野路子，鼠标键盘模拟法，很复杂的，就是模拟键盘鼠标去操作一些软件，比如券商版交易软件和大智慧之类的。还有一种更野的方法，就是找到这些软件的关于交易指令的底层代码并更改，我网络看到的，不知道是不是真的可行。。散户就这样，没资金就得靠技术，不过我觉得T+1的规则下，预测准确率的重要性高于交易的及时性，花功夫做数据分析就好，交易就人工完成吧

⑨ 怎样用 Python 写一个股票自动交易的程序

股票自动交易助手提供了一个 Python 自动下单接口，参考代码

#股票自动交易助手Python自动下单使用例子
#把此脚本和StockOrderApi.pyOrder.dll放到你自己编写的脚本同一目录

fromStockOrderApiimport*

#买入测试
#Buy(u"600000",100,0,1,0)

#卖出测试,是持仓股才会有动作
#Sell(u"000100",100,0,1,0)

#账户信息
print("股票自动交易接口测试")
print("账户信息")
print("--------------------------------")

arrAccountInfo=["总资产","可用资金","持仓总市值","总盈利金额","持仓数量"];
foriinrange(0,len(arrAccountInfo)):
value=GetAccountInfo(u"",i,0)
print("%s%f"%(arrAccountInfo[i],value))

print("--------------------------------")
print("")

print("股票持仓")
print("--------------------------------")
#取出所有的持仓股票代码,结果以','隔开的
allStockCode=GetAllPositionCode(0)
allStockCodeArray=allStockCode.split(',')
foriinrange(0,len(allStockCodeArray)):
vol=GetPosInfo(allStockCodeArray[i],0,0)
changeP=GetPosInfo(allStockCodeArray[i],4,0)
print("%s%d%.2f%%"%(allStockCodeArray[i],vol,changeP))

print("--------------------------------")