爬取股票行情数据

❶ java 如何实现 获取实时股票数据

一般有三种方式：

1. 网页爬虫。采用爬虫去爬取目标网页的股票数据，去GitHub或技术论坛（如CSDN、51CTO）上找一下别人写的爬虫集成到项目中。

2. 请求第三方API。会有专门的公司（例如网络API市场）提供股票数据，你只需要去购买他们的服务，使用他们提供的SDK，仿照demo开发实现即可。如下图所示：

❷ 哪个网站可以下载股票多年的价格数据

在寻找免费股票历史数据的途径时，雅虎数据是一个常见选择，它提供了API接口，然而缺点是其数据未进行复权处理，这对研究工作有较大限制。此外，退市股票的数据在雅虎数据中可能缺失。

另一种选择是tushare，一个基于Python的开源项目，由北京的一位程序员Jimmy开发。tushare通过爬取新浪、腾讯、凤凰等财经网站的数据，提供其可获取的股票数据。它每天自动更新当天的数据，功能较为全面。然而，它提供的历史数据中不包含退市股票的信息，并且只涵盖最近几年的数据，无法满足更长时间跨度的需求。

对于希望获取全面、历史数据的用户，推荐使用预测者网。该平台通过从各种渠道收集、整理和清洗数据，然后以相对低廉的价格进行销售。根据个人经验，一份包含所有股票从1990年至今的历史数据，只需要十几块钱，而且数据量可达1个多GB。相较于自己整理数据可能花费的时间和精力，使用预测者网提供的数据无疑是性价比更高的选择。

❸ 利用Tushare获取股票数据（全面详细，照着敲就可以）

利用Tushare获取股票数据的全面指南

Tushare是一个专为金融分析人员设计的免费Python财经数据接口包，它简化了从数据采集到存储的过程，以pandas DataFrame格式提供高效的数据。通过Python的pandas、NumPy和Matplotlib，分析人员可以方便地进行数据处理和可视化，同时支持Excel和关系型数据库的分析。Tushare覆盖了股票、基金、期货、数字货币等广泛的数据内容，以及基本面数据，如公司财务和基金经理信息，且支持多语言的SDK和RESTful接口，适应不同用户的需求。数据存储选项包括Oracle、MySQL、MongoDB、HDF5和CSV，确保了数据获取的性能和便利性。

安装Tushare依赖环境只需执行pip install tushare，查看版本信息时，导入并打印tushare的__version__属性即可。以下是使用Tushare获取股票数据的步骤：

1. 导入所需库，如pandas、matplotlib和tushare。


2. 设置数据格式和日期，使用qfq前复权方式获取股票数据。例如，通过定义get_data函数获取指定股票在特定日期范围内的数据。


3. 使用acquire_code函数下载股票数据，并保存为CSV文件。用户需要输入股票代码、开始和结束日期。


4. 运行acquire_code函数，输入股票代码，如600893.SH。


5. 数据下载完成后，文件将保存在指定文件夹中，通过查看文件夹来获取爬取的数据。

❹ 请教python量化交易时用到的股票每天逐笔交易数据如何爬取

首先，打开期货交易软件，登录自己的交易账户。选择相应的期货合约，进入交易界面。

其次，找到“成交记录”或“逐笔成交”等相关功能按钮。在一些交易软件中，这个按钮可能位于交易界面的底部或侧边栏。

然后，点击“成交记录”或“逐笔成交”按钮，进入成交记录页面。在这个页面上，你可以看到最近的成交记录列表。

接下来，找到“导出”或“导出成交明细”等按钮。这个按钮通常位于成交记录页面的上方或下方。

然后，点击“导出”或“导出成交明细”按钮，选择导出文件的格式和保存路径。一般来说，我们可以选择导出为Excel或CSV格式的文件，这样可以方便后续的数据处理和分析。

最后，点击“确认”或“导出”按钮，等待软件完成导出过程。导出的速度取决于成交记录的数量和电脑性能等因素。

一旦导出完成，你就可以在选择的保存路径中找到导出的文件。通过打开这个文件，你就可以查看和分析期货逐笔成交明细了。

导出的期货逐笔成交明细文件通常包括以下信息：交易日期、交易时间、成交价格、成交数量、买卖方向等。这些信息可以帮助你追踪每一笔成交的情况，分析市场的买卖力量和交易行为。

通过对期货逐笔成交明细的分析，交易者和投资者可以获取以下方面的信息：

首先，了解市场的成交情况。通过查看成交价格和成交数量，可以判断市场的价格走势和交易活跃度。

其次，分析市场的买卖力量。通过统计买入和卖出的数量和比例，可以了解市场的多空双方力量对比，判断市场的走势和趋势。

再次，研究交易者的行为和策略。通过分析成交记录，可以了解交易者的买卖行为和策略，发现一些潜在的交易机会。

最后，优化交易策略和风险管理。通过对期货逐笔成交明细的研究，可以发现一些常见的交易错误和风险因素，从而改进自己的交易策略和风险管理能力。

❺ 股票数据爬虫进阶：免费、开源的股票爬虫Python库，实测真香

在探索股票数据爬虫的世界中，选择合适的Python库是至关重要的一步。本文将介绍一个强大的免费、开源库——Easyquotation，它集成了多个股票数据源，包括新浪财经、集思录、腾讯财经等，帮助投资者获取实时和历史数据。

首先，要利用Easyquotation，你需要确保安装了两个库：Requests和Easyquotation。Requests是爬虫的基础，用于发送HTTP请求，而Easyquotation则提供了对多个数据源的统一接口。安装方式灵活，可以通过pip一键安装，或者从GitHub下载源代码进行安装。

Easyquotation的核心功能是通过其API灵活地选择数据源。例如，通过新浪财经获取实时市场股票数据、从集思录获取债息相关的投资品种数据，以及从腾讯财经获取A股日内行情和港股数据。每个数据源都支持特定的API方法，如获取实时数据、历史数据等，使得数据获取和分析变得高效便捷。

本文通过示例详细展示了如何使用Easyquotation进行数据爬取。以新浪财经为例，可以轻松获取全市场股票实时数据，包括交易所上市ETF的实时Ticker数据、个股实时Ticker数据，以及交易所指数的实时数据。在集思录的数据爬虫中，可以获取分级A、分级B、QDII以及ETF的数据，并转换为DataFrame格式方便分析。腾讯财经的爬虫功能尤其强大，不仅提供A股的日内分时数据、港股的日线数据，还支持获取港股的实时行情数据。

在实际应用中，这些数据可以用于量化交易策略的开发、市场趋势分析、投资组合优化等。通过Easyquotation，用户可以更加高效地整合和利用来自不同数据源的股票数据，为投资决策提供有力支持。