美股指数下载网址

最新推荐文章于 2025-10-20 13:01:33 发布
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博客提供了美股相关的下载网址，涉及道琼斯、纳斯达克、标普，具体网址为http://sin.sinajs.cn/rn=1547653534676&list=gb_$dji,gb_ixic,gb_$inx 。

道琼斯 纳斯达克 标普

http://hq.sinajs.cn/rn=1547653534676&list=gb_$dji,gb_ixic,gb_$inx

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python美国股票数据api_5分钟学会用Python获取美股股票数据
weixin_39607937的博客
11-21 1285
在以前几篇对股票数据做分析和预测的文章后，很多读者对如何获取股票数据很有兴趣。下面就介绍下美股的历史数据获取api来回馈读者。美股的历史数据获取api众所周知，Yahoo财经废掉了他们的历史数据api，导致许多依赖它的程序也遭遇了危机。但不用怕！新的股票历史数据引擎来了。yfinance提供可靠线程和Pythonic方式从Yahoo!下载历史市场数据来提供金融数据。Yahoo财经废掉了他们的历史数...
[量化交易65] 下载美国三大指数道琼斯指数、纳斯达克指数、标普500指数
weixin_33595571的博客
10-26 1317
【代码】[量化交易65] 下载美国三大指数道琼斯指数、纳斯达克指数、标普500指数。
【面板数据】纳斯达克综合指数及100指数数据集（2000-2025年）
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T0620514的博客
10-20 2628
本数据集覆盖自2000年至今的完整时间序列，包含了工作日时间的指数数据，完整记录了不同时期的指数数据，如互联网泡沫的生成机制与破灭过程、全球金融危机的风险传导路径、其后长达十余年的低利率环境推动的科技股结构性牛市，以及疫情期间市场的极端波动与政策干预全景。通过将100指数与综合指数进行多维度、高频次的对比分析，能够系统性地剥离并量化市场中的 “龙头溢价” 、“风险偏好扩散效应”与“风格轮动规律” ，从而为理解科技股的核心驱动机制、优化资产配置框架和制定前瞻性投资策略，提供坚实、深邃的经验证据。
美股历年股票数据实时查询.xlsx
09-27
美股历年股票数据实时查询.xlsx
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今天想将老美的故事历史数据扒下来，找了很多，新浪的、雪球的、百度的什么都有，要么用Python，要么只有实时数据，最后找到了一个叫《英为财情》的行情网站上找到了可能 打开英为财情网站cn.investing.com，随便搜索一个公司，以福特为例搜索F 弹出了福特的实时行情，看到价格下方有一个历史行情，点开 我们就看到了想要的部分：F的近一个月的行情数据，每天的最高价、最低价、开始价、收市价、...
使用 Python 和 Matplotlib下载美股数据
weixin_39559994的博客
11-24 1748
Python股票蜡烛图
获取美股分笔Tick分时日历史数据csv
07-30
数据类型美股ETF指数期货期权含期权链 时间跨度2000年1月2024年5月持续更新 颗粒度 逐笔成交含L2订单簿 存储量8TB 分钟级15153060分钟 800GB 日周月维度 完整OHLCV指标 存储方式百度云加密压缩包可API对接 清洗...
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东方财富沪深A股，港股和美股所有个股当日数据查询.py
05-27
1.该代码可以用来查询沪深A股，港股，美股股市所有个股当日数据并生成相应的Excel文件： 2.具体数据如下： 1.代码,2.名称,3.最新价,4.涨跌幅,5.涨跌额,6.成交量,7.成交额,8.振幅,9.换手率,10.市盈率, 11.量比,12....
美股投资从入门到财务自由.pdf
02-15
美股市场中，有多种指数型基金可供选择，比如追踪大型股的标普500指数基金和关注科技股表现的纳斯达克100指数基金。长期投资这些基金，平均年化收益率可以达到10%到15%，甚至更高，这显著高于许多其他市场的平均水平...
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京东美股股价与纳斯达克指数所有历史数据-2022-11-1
04-14
京东美股股价与纳斯达克指数所有历史数据——2022-11-1收盘价，开盘价，收益 率，最高价，最低价等等。。等都有，适合做事件研究法 京东美股股价与纳斯达克指数所 有历史数据——2022-11-1京东美股股价与纳斯达克...
nasdaq_finance：使用Python和LXML编写的Nasdaq.com Web Scraper提取基于公司代码的可用摘要报价
02-04
纳斯达克金融刮板 该脚本将抓取Nasdaq.com，以基于公司的股票代号来提取股市数据。 如果您想了解更多有关此刮板的信息，可以通过以下链接进行检查 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本，以进行开发和测试。 领域 纳斯达克刮板可以提取以下字段 最佳出价/询问 一年目标 分享量 50天平均每日成交量 上一个收盘价 52周高/低 市值 市盈率9.向前市盈率（1y） 每股收益（EPS） 年度股息 除息日 股利支付日 当前收益率 贝塔 开盘价 开馆日期 收盘价 截止日期 先决条件 对于使用Python 3的网络抓取教程，我们将需要一些软件包来下载和解析HTML。 以下是包装
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2402_89053792的博客
02-19 661
使用股票 API 和指数 API 获取历史指数走势，对股票交易意义重大。它能帮助投资者把握市场趋势，辅助进行技术分析以预测股价走势，评估投资组合风险，研究行业轮动规律，进而制定合理的长期投资策略，让投资者在股票交易中做出更明智的决策，实现资产增值。
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span76的专栏
05-11 5450
系统网址是: http://pnpstock.sinaapp.com/ 系统结构如下 Crawl 股票数据是从网页上直接抓取过来的 经过调研： "http://hq.sinajs.cn/rn=6aqcc&list=xxxxxx,yyyyyy" 获得的数据还是比较好 parse的 比如用 http://hq.sinajs.cn/rn=6aqcc&list=sh600839,
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cainiao_python的博客
05-24 8369
yfinance 是一个使用 Yahoo! 获取数据的 Python 第三方模块。它支持获取最细到1分钟级的历史数据及股票基本面数据，是免费获得美股分钟级及以上粒度数据的不二之选。1.准备请选择以下任一种方式输入命令安装依赖：1. Windows 环境 打开 Cmd (开始-运行-CMD)。2. MacOS 环境 打开 Terminal (command+空格输入Term...
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09-04 1715
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kaggle股价预测数据集怎么下载
09-05
<think> 嗯，用户这次明确询问如何下载Kaggle的股价预测数据集，看来是准备动手实践了。从引用[1][2]看，用户之前应该研究过股价预测的模型（LSTM、XGBoost等），现在需要数据来实操。用户可能是个量化交易初学者，正按“数据获取→预处理→建模”的流程推进。 注意到用户提到“股价预测数据集”而非普通股票数据，Kaggle上这类比赛相关数据集集中在Competitions板块。需要特别提醒三点：一是比赛数据集通常在比赛结束后才开放下载（引用[1]提到的IBM数据就是比赛案例）；二是非比赛数据集可能分散在Datasets板块；三是直接搜索时最好用英文关键词如"stock price prediction"。 用户上次接触过IBM股价数据（引用[2]的代码示例），这次可以重点推荐包含多只股票的数据集，比如"US Stock Market Data (2014-2018)"或"Daily Stock Price History of S&P 500 Companies"。不过用户身份未验证时下载会遇到API报错，得强调账户验证步骤。 下载方式上，网页点击下载适合小文件，但股价预测数据集常包含多年高频数据（CSV可能超过1GB），用kaggle API更稳妥。需要警告用户：直接!kaggle datasets download可能因未接受比赛规则失败——比如引用[1]的高频股价比赛数据集就必须先点击"Join Competition"同意条款。 </think> 以下是下载Kaggle股价预测数据集的详细步骤（结合平台最新操作逻辑）： ### 一、准备工作 1. **注册Kaggle账户** - 访问 [Kaggle官网](https://www.kaggle.com/) 完成注册 - 验证邮箱并完善个人资料 2. **安装Kaggle API工具** ```bash pip install kaggle # Python环境需3.7+ ``` 3. **获取API凭证** - 登录Kaggle → 点击头像 → "Settings" → "API" → 点击"Create New Token" - 将下载的 `kaggle.json` 文件保存到： - Linux/macOS: `~/.kaggle/` - Windows: `C:\Users\<用户名>\.kaggle\` ### 二、查找数据集（以股价预测为例） 1. **通过搜索定位** - 官网搜索框输入关键词： `stock price prediction` `high-frequency stock data` `LSTM stock dataset` - 筛选条件： ```markdown * File types: CSV/Parquet * Size: 100MB+ (高频数据通常较大) * Tags: Finance, Time Series ``` 2. **推荐常用数据集** 可直接复制数据集名称使用API下载： | 数据集名称 | 描述 | 数据量 | |------------|------|--------| | `jpazvdm/tesla-stock-data-2010-2023` | 特斯拉13年股价数据 | 3,200+行 | | `hk7797/stock-market-india` | 印度NIFTY50指数高频数据 | 1.2GB | | `borismarjanovic/price-volume-data-all-stocks` | 美股全历史交易数据 | 4.7GB | ### 三、下载方式 #### 方法1：网页直接下载 1. 进入目标数据集页面（如 [SP500股票数据](https://www.kaggle.com/datasets/camnugent/sandp500)） 2. 点击右上角 **↘ Download** 按钮 3. 接受比赛规则（若关联竞赛数据集） #### 方法2：API命令行下载 ```bash # 查询数据集 kaggle datasets list -s "stock price" # 下载特定数据集 kaggle datasets download -d camnugent/sandp500 --unzip # 自动解压 ``` #### 方法3：Python代码下载 ```python from kaggle.api.kaggle_api_extended import KaggleApi api = KaggleApi() api.authenticate() # 下载IBM股价数据集（引用[2]示例数据） api.dataset_download_files('tsaustin/us-historical-stock-prices', path='./data', unzip=True) ``` ### 四、注意事项 1. **访问权限** - 部分竞赛数据集需先 **Join Competition**（如引用[1]的高频预测数据） - 私有数据集需作者授权 2. **数据规格** 典型股价数据集结构： ```csv Date,Open,High,Low,Close,Volume,Symbol 2023-01-03,148.12,149.97,147.12,148.45,102223400,AAPL ``` - 时间频率：分钟级/日级（高频数据集多为tick数据） - 关键字段：OHLC价格、成交量、股票代码 3. **存储优化** 大容量数据集建议： ```python import pandas as pd df = pd.read_csv('big_data.csv', parse_dates=['Date']) df.to_parquet('compressed_data.parquet') # 压缩率提升70% ``` ### 常见问题解决 - **证书错误**： `SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED` 执行：`pip install --upgrade certifi` - **403禁止访问**： 检查 `kaggle.json` 文件权限： `chmod 600 ~/.kaggle/kaggle.json` > 高频股价数据常需特殊处理，如引用[1]提到的**噪声过滤**和**时间对齐**，下载后可参考原文方法进行预处理[^1]。
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