如何用python获取股票数据

1. 如何用python获取股票数据

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。

2. 如何使用 Yahoo Finance stock API 获取股票数据？

1、通过API获取实时数据
请求地址
http://finance.yahoo.com/d/quotes.csv?s=&f=
参数
s – 表示股票名称，多个股票之间使用英文加号分隔，如”XOM+BBDb.TO+JNJ+MSFT”，罗列了四个公司的股票：XOM, BBDb.TO, JNJ, MSFT。
f – 表示返回数据列，如”snd1l1yr”。更详细的参见雅虎股票 API f 参数对照表 。
2、通过API获取历史数据
请求地址
http://ichart.yahoo.com/table.csv?s=&a=&b=&c=&d=&e=&f=&g=d&ignore=.csv
参数
s – 股票名称
a – 起始时间，月
b – 起始时间，日
c – 起始时间，年
d – 结束时间，月
e – 结束时间，日
f – 结束时间，年
g – 时间周期。Example: g=w, 表示周期是’周’。d->’日’(day), w->’周’(week)，m>’月’(mouth)，v->’dividends only’一定注意月份参数，其值比真实数据-1。如需要9月数据，则写为08。
3、通过API获取深沪股票数据
雅虎的API是国际性的，支持查询国内沪深股市的数据，但代码稍微变动一下，如浦发银行的代号是：600000.SS。规则是：上海市场末尾加.ss，深圳市场末尾加.sz。
股票数据的获取目前有如下两种方法可以获取:
1. http/javascript接口取数据。2. web-service接口。
3.http/javascript接口取数据。
4.1Sina股票数据接口。
以大秦铁路（股票代码：601006）为例，如果要获取它的最新行情，只需访问新浪的股票数据。接口：

3. 如何用python 取所有股票一段时间历史数据

各种股票软件，例如通达信、同花顺、大智慧，都可以实时查看股票价格和走势，做一些简单的选股和定量分析，但是如果你想做更复杂的分析，例如回归分析、关联分析等就有点捉襟见肘，所以最好能够获取股票历史及实时数据并存储到数据库，然后再通过其他工具，例如SPSS、SAS、EXCEL或者其他高级编程语言连接数据库获取股票数据进行定量分析，这样就能实现更多目的了。

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 如何爬股票数据

现在都不用爬数据拉，很多量化平台能提供数据接口的服务。像比如基础金融数据，包括沪深A股行情数据，上市公司财务数据，场内基金数据，指数数据，期货数据以及宏观经济数据；或者Alpha特色因子，技术分析指标因子，股票tick数据以及百度因子数据这些数据都可以在JQData这种数据服务中找到的。
有的供应商还能提供level2的行情数据，不过这种比较贵，几万块一年吧

6. 哪本书介绍python获取雅虎股票数据

应该没有书专门介绍  如何获取雅虎股票数据吧？
你是想了解爬虫方面的吧？
基本模块：urllib/urllib2/requests  用于发出URL请求，获取相应雅虎数据；
beautifulsoup或者lxml 用于解析上面获取到的html内容；
如果要小题大做的话，你也可以了解一下爬虫框架：scrpy

7. 怎样用python处理股票

用Python处理股票需要获取股票数据，以国内股票数据为例，可以安装Python的第三方库：tushare；一个国内股票数据获取包。可以在百度中搜索“Python tushare”来查询相关资料，或者在tushare的官网上查询说明文档。

8. 怎么用python计算股票

作为一个python新手，在学习中遇到很多问题，要善于运用各种方法。今天，在学习中，碰到了如何通过收盘价计算股票的涨跌幅。
第一种：
读取数据并建立函数：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import spline
from pylab import *
import pandas as pd
from pandas import Series
a=pd.read_csv('d:///1.csv',sep=',')#文件位置

t=a['close']
def f(t):
s=[]
for i in range(1,len(t)):
if i==1:
continue
else:
s.append((t[i]-t[i-1])/t[i]*100)
print s
plot(s)


plt.show()
f(t)
第二种：
利用pandas里面的方法：
import pandas as pd

a=pd.read_csv('d:///1.csv')
rets = a['close'].pct_change() * 100
print rets

第三种：
close=a['close']
rets=close/close.shift(1)-1
print rets


总结：python是一种非常好的编程语言，一般而言，我们可以运用构建相关函数来实现自己的思想，但是，众所周知，python中里面的有很多科学计算包，里面有很多方法可以快速解决计算的需要，如上面提到的pandas中的pct_change()。因此在平时的使用中应当学会寻找更好的方法，提高运算速度。