爬取股票行情數據

❶ java 如何實現 獲取實時股票數據

一般有三種方式：

1. 網頁爬蟲。採用爬蟲去爬取目標網頁的股票數據，去GitHub或技術論壇（如CSDN、51CTO）上找一下別人寫的爬蟲集成到項目中。

2. 請求第三方API。會有專門的公司（例如網路API市場）提供股票數據，你只需要去購買他們的服務，使用他們提供的SDK，仿照demo開發實現即可。如下圖所示：

❷ 哪個網站可以下載股票多年的價格數據

在尋找免費股票歷史數據的途徑時，雅虎數據是一個常見選擇，它提供了API介面，然而缺點是其數據未進行復權處理，這對研究工作有較大限制。此外，退市股票的數據在雅虎數據中可能缺失。

另一種選擇是tushare，一個基於Python的開源項目，由北京的一位程序員Jimmy開發。tushare通過爬取新浪、騰訊、鳳凰等財經網站的數據，提供其可獲取的股票數據。它每天自動更新當天的數據，功能較為全面。然而，它提供的歷史數據中不包含退市股票的信息，並且只涵蓋最近幾年的數據，無法滿足更長時間跨度的需求。

對於希望獲取全面、歷史數據的用戶，推薦使用預測者網。該平台通過從各種渠道收集、整理和清洗數據，然後以相對低廉的價格進行銷售。根據個人經驗，一份包含所有股票從1990年至今的歷史數據，只需要十幾塊錢，而且數據量可達1個多GB。相較於自己整理數據可能花費的時間和精力，使用預測者網提供的數據無疑是性價比更高的選擇。

❸ 利用Tushare獲取股票數據（全面詳細，照著敲就可以）

利用Tushare獲取股票數據的全面指南

Tushare是一個專為金融分析人員設計的免費Python財經數據介麵包，它簡化了從數據採集到存儲的過程，以pandas DataFrame格式提供高效的數據。通過Python的pandas、NumPy和Matplotlib，分析人員可以方便地進行數據處理和可視化，同時支持Excel和關系型資料庫的分析。Tushare覆蓋了股票、基金、期貨、數字貨幣等廣泛的數據內容，以及基本面數據，如公司財務和基金經理信息，且支持多語言的SDK和RESTful介面，適應不同用戶的需求。數據存儲選項包括Oracle、MySQL、MongoDB、HDF5和CSV，確保了數據獲取的性能和便利性。

安裝Tushare依賴環境只需執行pip install tushare，查看版本信息時，導入並列印tushare的__version__屬性即可。以下是使用Tushare獲取股票數據的步驟：

1. 導入所需庫，如pandas、matplotlib和tushare。


2. 設置數據格式和日期，使用qfq前復權方式獲取股票數據。例如，通過定義get_data函數獲取指定股票在特定日期范圍內的數據。


3. 使用acquire_code函數下載股票數據，並保存為CSV文件。用戶需要輸入股票代碼、開始和結束日期。


4. 運行acquire_code函數，輸入股票代碼，如600893.SH。


5. 數據下載完成後，文件將保存在指定文件夾中，通過查看文件夾來獲取爬取的數據。

❹ 請教python量化交易時用到的股票每天逐筆交易數據如何爬取

首先，打開期貨交易軟體，登錄自己的交易賬戶。選擇相應的期貨合約，進入交易界面。

其次，找到「成交記錄」或「逐筆成交」等相關功能按鈕。在一些交易軟體中，這個按鈕可能位於交易界面的底部或側邊欄。

然後，點擊「成交記錄」或「逐筆成交」按鈕，進入成交記錄頁面。在這個頁面上，你可以看到最近的成交記錄列表。

接下來，找到「導出」或「導出成交明細」等按鈕。這個按鈕通常位於成交記錄頁面的上方或下方。

然後，點擊「導出」或「導出成交明細」按鈕，選擇導出文件的格式和保存路徑。一般來說，我們可以選擇導出為Excel或CSV格式的文件，這樣可以方便後續的數據處理和分析。

最後，點擊「確認」或「導出」按鈕，等待軟體完成導出過程。導出的速度取決於成交記錄的數量和電腦性能等因素。

一旦導出完成，你就可以在選擇的保存路徑中找到導出的文件。通過打開這個文件，你就可以查看和分析期貨逐筆成交明細了。

導出的期貨逐筆成交明細文件通常包括以下信息：交易日期、交易時間、成交價格、成交數量、買賣方向等。這些信息可以幫助你追蹤每一筆成交的情況，分析市場的買賣力量和交易行為。

通過對期貨逐筆成交明細的分析，交易者和投資者可以獲取以下方面的信息：

首先，了解市場的成交情況。通過查看成交價格和成交數量，可以判斷市場的價格走勢和交易活躍度。

其次，分析市場的買賣力量。通過統計買入和賣出的數量和比例，可以了解市場的多空雙方力量對比，判斷市場的走勢和趨勢。

再次，研究交易者的行為和策略。通過分析成交記錄，可以了解交易者的買賣行為和策略，發現一些潛在的交易機會。

最後，優化交易策略和風險管理。通過對期貨逐筆成交明細的研究，可以發現一些常見的交易錯誤和風險因素，從而改進自己的交易策略和風險管理能力。

❺ 股票數據爬蟲進階：免費、開源的股票爬蟲Python庫，實測真香

在探索股票數據爬蟲的世界中，選擇合適的Python庫是至關重要的一步。本文將介紹一個強大的免費、開源庫——Easyquotation，它集成了多個股票數據源，包括新浪財經、集思錄、騰訊財經等，幫助投資者獲取實時和歷史數據。

首先，要利用Easyquotation，你需要確保安裝了兩個庫：Requests和Easyquotation。Requests是爬蟲的基礎，用於發送HTTP請求，而Easyquotation則提供了對多個數據源的統一介面。安裝方式靈活，可以通過pip一鍵安裝，或者從GitHub下載源代碼進行安裝。

Easyquotation的核心功能是通過其API靈活地選擇數據源。例如，通過新浪財經獲取實時市場股票數據、從集思錄獲取債息相關的投資品種數據，以及從騰訊財經獲取A股日內行情和港股數據。每個數據源都支持特定的API方法，如獲取實時數據、歷史數據等，使得數據獲取和分析變得高效便捷。

本文通過示例詳細展示了如何使用Easyquotation進行數據爬取。以新浪財經為例，可以輕松獲取全市場股票實時數據，包括交易所上市ETF的實時Ticker數據、個股實時Ticker數據，以及交易所指數的實時數據。在集思錄的數據爬蟲中，可以獲取分級A、分級B、QDII以及ETF的數據，並轉換為DataFrame格式方便分析。騰訊財經的爬蟲功能尤其強大，不僅提供A股的日內分時數據、港股的日線數據，還支持獲取港股的實時行情數據。

在實際應用中，這些數據可以用於量化交易策略的開發、市場趨勢分析、投資組合優化等。通過Easyquotation，用戶可以更加高效地整合和利用來自不同數據源的股票數據，為投資決策提供有力支持。