python爬取股票數據

1. 怎麼學python爬取財經信息

本程序使用Python 2.7.6編寫，擴展了Python自帶的HTMLParser，自動根據預設的股票代碼列表，從Yahoo Finance抓取列表中的數據日期、股票名稱、實時報價、當日變化率、當日最低價、當日最高價。

由於Yahoo Finance的股票頁面中的數值都有相應id。

例如納斯達克100指數ETF（QQQ）
其中實時報價的HTML標記為

[html]view plain

• <spanid="yfs_l84_qqq">87.49</span>

而標普500指數ETF（SPY）


其中實時報價的HTML標記為

[html]view plain

• <spanid="yfs_l84_spy">187.25</span>

因此本數據抓取程序根據相應的id字元串來查找數據。具體來說就是先繼承HTMLParser，然後在自定義的子類中重載handle_data(self, data)方法，查找包含相應id字元串（例如實時報價的id字元串為"yfs_l84_"+股票代碼）的HTML標記，並輸出這個HTML標記中的數據（例如qqq的<span id="yfs_l84_qqq">87.49</span>，其中的數據87.49就是實時報價。）

樣本輸出：

數據依次是

數據日期 股票代碼 股票名稱 實時報價 日變化率 日最低價 日最高價

[python]view plain

• 05/05/(IBB)233.281.85%225.34233.28

• 05/05/(SOCL)17.480.17%17.1217.53

• 05/05/(PNQI)62.610.35%61.4662.74

• 05/05/2014xsdSPDRS&PSemiconctorETF(XSD)67.150.12%66.2067.41

• 05/05/2014itaiSharesUSAerospace&Defense(ITA)110.341.15%108.62110.56

• 05/05/2014iaiiSharesUSBroker-Dealers(IAI)37.42-0.21%36.8637.42

• 05/05/(VBK)119.97-0.03%118.37120.09

• 05/05/2014qqqPowerSharesQQQ(QQQ)87.950.53%86.7687.97

• 05/05/2014ewiiSharesMSCIItalyCapped(EWI)17.86-0.56%17.6517.89

• 05/05/(DFE)62.33-0.11%61.9462.39

• 05/05/(PBD)13.030.00%12.9713.05

• 05/05/(EIRL)38.52-0.16%38.3938.60

2. 如何使用Python獲取股票分時成交數據

可以使用爬蟲來爬取數據，在寫個處理邏輯進行數據的整理。你可以詳細說明下你的需求，要爬取的網站等等。
希望我的回答對你有幫助

3. python用什麼方法或者庫可以拿到全部股票代碼

首先你需要知道哪個網站上有所有股票代碼，然後分析這個網站股票代碼的存放方式，再利用python寫一個爬蟲去爬取所有的股票代碼

4. 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。

5. 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。

6. 如何用python計算某支股票持有90天的收益率

首先你要先獲得這支股票90天的數據，可以存在一個arry中。
然後計算收益率 r = (arry[89]-arry[0])/arry[0]，如果要計算任意連續90天的話只要循環就可以了。
許多人更喜歡去做短線，因為短線刺激，無法承受長線持股待漲的煎熬，可是假如不會做短線，則可能會導致虧得更快。做T的秘籍大家一定很想知道，今天就給大家講講。
我准備了好處給大家，機構精選的牛股大盤點！希望大家不要錯過--速領！今日機構牛股名單新鮮出爐！
一、股票做T是什麼意思
現在市場上，A股的交易市場模式是T＋1，意思就是今天買的股票，只有明天才能賣出。
而股票做T，當天買入的股票在當天賣出，這就是股票進行T＋0的交易操作，投資人在可交易的一天通過股票的漲幅和跌停有了股票差價，在股票大幅下跌時趕緊買入，漲得差不多之後再將買入的部分賣出，就是用這種方法賺錢的。
假如說，在昨天我手裡還有1000股的xx股票，市價10元/股。今天一大早發現該股居然跌到了9.5元/股，然後趁機買入了1000股。結果到了下午時，這只股票的價格就突然間大幅上漲到一股10.5元，我就急忙地以10.5/股的價格售出1000股，然後獲取（10.5－9.5）×1000＝1000元的差價，這就是做T。
但是，不是每種股票做T都合適！正常來說，那些日內振幅空間較大的股票，它們是適合去做T的，比如說，每日能有5%的振幅空間。想知道某隻股票適不適合的，點開這里去看一下吧，專業的人員會為你估計挑選出最適合你的T股票！【免費】測一測你的股票到底好不好？

二、股票做T怎麼操作
怎麼才能夠把股票做到T？正常情況下分為兩種方式，分別為正T和倒T。
正T即先買後賣，投資手裡，手裡面賺有這款股票，在當天股票開盤的時候下跌到了最低點時，投資者買入1000股，等到股票變高的時候在高點，將這1000股徹底賣出，持有的總股票數還是跟以前一樣，T＋0的效果這樣就能夠達到了，又能夠享有中間賺取的差價。
而倒T即先賣後買。投資者通過嚴密計算得出，股票存在下降風險，因此在高位點先賣出手中的一部分股票，接著等股價回落後再去買進，總量仍舊有辦法保持不變，然而，收益是會產生的。
比方投資者，他佔有該股2000股，而10元/股是當天早上的市場價，覺得持有的股票在短時間內就會有所調整，，於是賣出手中的1500股，等股票跌到一股只需要9.5元時，這只股票差不多就已經能讓他們感到滿意了，再買入1500股，這就賺取了（10-9.5）×1500＝750元的差價。
這時有人就問了，那要如何知道買入的時候正好是低點，賣出的時候正好是高點？
其實有一款買賣點捕捉神器，它能夠判斷股票的變化趨勢，絕對能讓你每次都抓住重點，點開鏈接就能立刻領取到了：【智能AI助攻】一鍵獲取買賣機會

應答時間：2021-09-23，最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准，請點擊查看

7. 如何使用python抓取炒股軟體中資金數據

這個說來有點復雜，用fiddle監控軟體跟伺服器間的通訊，找到數據源地址，然後用excel或python抓這個源地址數據，可能還要加上反扒代碼，構造時間戳等等，你網上找python網抓視頻教程看看就知道了。

8. Python中怎麼用爬蟲爬

Python爬蟲可以爬取的東西有很多，Python爬蟲怎麼學？簡單的分析下：
如果你仔細觀察，就不難發現，懂爬蟲、學習爬蟲的人越來越多，一方面，互聯網可以獲取的數據越來越多，另一方面，像 Python這樣的編程語言提供越來越多的優秀工具，讓爬蟲變得簡單、容易上手。
利用爬蟲我們可以獲取大量的價值數據，從而獲得感性認識中不能得到的信息，比如：
知乎：爬取優質答案，為你篩選出各話題下最優質的內容。
淘寶、京東：抓取商品、評論及銷量數據，對各種商品及用戶的消費場景進行分析。
安居客、鏈家：抓取房產買賣及租售信息，分析房價變化趨勢、做不同區域的房價分析。
拉勾網、智聯：爬取各類職位信息，分析各行業人才需求情況及薪資水平。
雪球網：抓取雪球高回報用戶的行為，對股票市場進行分析和預測。
爬蟲是入門Python最好的方式，沒有之一。Python有很多應用的方向，比如後台開發、web開發、科學計算等等，但爬蟲對於初學者而言更友好，原理簡單，幾行代碼就能實現基本的爬蟲，學習的過程更加平滑，你能體會更大的成就感。
掌握基本的爬蟲後，你再去學習Python數據分析、web開發甚至機器學習，都會更得心應手。因為這個過程中，Python基本語法、庫的使用，以及如何查找文檔你都非常熟悉了。
對於小白來說，爬蟲可能是一件非常復雜、技術門檻很高的事情。比如有人認為學爬蟲必須精通 Python，然後哼哧哼哧系統學習 Python 的每個知識點，很久之後發現仍然爬不了數據；有的人則認為先要掌握網頁的知識，遂開始 HTMLCSS，結果入了前端的坑，瘁……
但掌握正確的方法，在短時間內做到能夠爬取主流網站的數據，其實非常容易實現，但建議你從一開始就要有一個具體的目標。
在目標的驅動下，你的學習才會更加精準和高效。那些所有你認為必須的前置知識，都是可以在完成目標的過程中學到的。這里給你一條平滑的、零基礎快速入門的學習路徑。
1.學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程
2.了解非結構化數據的存儲
3.學習scrapy，搭建工程化爬蟲
4.學習資料庫知識，應對大規模數據存儲與提取
5.掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施
6.分布式爬蟲，實現大規模並發採集，提升效率

9. Python 如何爬股票數據

現在都不用爬數據拉，很多量化平台能提供數據介面的服務。像比如基礎金融數據，包括滬深A股行情數據，上市公司財務數據，場內基金數據，指數數據，期貨數據以及宏觀經濟數據；或者Alpha特色因子，技術分析指標因子，股票tick數據以及網路因子數據這些數據都可以在JQData這種數據服務中找到的。
有的供應商還能提供level2的行情數據，不過這種比較貴，幾萬塊一年吧

10. 如何用python 爬蟲抓取金融數據

獲取數據是數據分析中必不可少的一部分，而網路爬蟲是是獲取數據的一個重要渠道之一。鑒於此，我拾起了Python這把利器，開啟了網路爬蟲之路。

本篇使用的版本為python3.5，意在抓取證券之星上當天所有A股數據。程序主要分為三個部分：網頁源碼的獲取、所需內容的提取、所得結果的整理。

一、網頁源碼的獲取

很多人喜歡用python爬蟲的原因之一就是它容易上手。只需以下幾行代碼既可抓取大部分網頁的源碼。

為了減少干擾，我先用正則表達式從整個頁面源碼中匹配出以上的主體部分，然後從主體部分中匹配出每隻股票的信息。代碼如下。

pattern=re.compile('<tbody[sS]*</tbody>')
body=re.findall(pattern,str(content)) #匹配<tbody和</tbody>之間的所有代碼pattern=re.compile('>(.*?)<')
stock_page=re.findall(pattern,body[0]) #匹配>和<之間的所有信息

其中compile方法為編譯匹配模式，findall方法用此匹配模式去匹配出所需信息，並以列表的方式返回。正則表達式的語法還挺多的，下面我只羅列所用到符號的含義。

語法 說明

. 匹配任意除換行符「 」外的字元

* 匹配前一個字元0次或無限次

？ 匹配前一個字元0次或一次

s 空白字元：[<空格> fv]

S 非空白字元：[^s]

[...] 字元集，對應的位置可以是字元集中任意字元

(...) 被括起來的表達式將作為分組，裡面一般為我們所需提取的內容

正則表達式的語法挺多的，也許有大牛隻要一句正則表達式就可提取我想提取的內容。在提取股票主體部分代碼時發現有人用xpath表達式提取顯得更簡潔一些，看來頁面解析也有很長的一段路要走。

三、所得結果的整理

通過非貪婪模式(.*?)匹配>和<之間的所有數據，會匹配出一些空白字元出來，所以我們採用如下代碼把空白字元移除。

stock_last=stock_total[:] #stock_total：匹配出的股票數據for data in stock_total: #stock_last：整理後的股票數據
if data=='':
stock_last.remove('')

最後，我們可以列印幾列數據看下效果，代碼如下

print('代碼',' ','簡稱',' ',' ','最新價',' ','漲跌幅',' ','漲跌額',' ','5分鍾漲幅')for i in range(0,len(stock_last),13): #網頁總共有13列數據
print(stock_last[i],' ',stock_last[i+1],' ',' ',stock_last[i+2],' ',' ',stock_last[i+3],' ',' ',stock_last[i+4],' ',' ',stock_last[i+5])