股票交易Ticker详细注解

于 2025-03-24 18:08:47 发布
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分类专栏： 量化交易编程 文章标签： 区块链 人工智能 大数据
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在股票交易中，Ticker（股票代码）是一个由字母或数字组成的唯一标识符，用于快速识别特定上市公司、基金或其他金融工具。以下是关于 Ticker 的详细注解：

1. Ticker 的定义与作用

  • 定义：
    Ticker 是交易所为每只股票分配的唯一代码，类似于商品的“条形码”。例如：

    • AAPL（苹果公司）

    • 600519.SS（贵州茅台，上交所）

    • 0700.HK（腾讯控股，港交所）

  • 核心作用：

    • 快速识别：简化公司名称，避免混淆（如区分“中国平安”在不同交易所的股票）。

    • 交易与结算：用于下单、查询行情和结算。

    • 数据整合：金融数据库、新闻媒体通过 Ticker 追踪股票数据。

2. Ticker 的历史起源

  • 名称由来

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一个基于OpenDDS的股票报价Stock Quote和交易exchange 的完整用例介绍
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01-14 810
以股票报价Stock Quote和交易所事件通知Stock Exchange Event为例，详细介绍了基于OpenDDS的IDL定义、idl工具编译、发布者publisher程序、订阅者Subscriber程序，及基于TCP和UDP协议的配置文件，及发布订阅的运行脚本等，清晰而详细。
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小白学量化——“Tick数据”
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04-20 4531
我们日常看到的K线行情数据是基于时间单位的，而tick数据则记录了更细致的维度，即每次价格变化都被记录。开盘价收盘价最高价最低价因为只有这4项数据，就足够绘制出一个蜡烛图:O=开盘价，L=最低价，H=最高价，C=收盘价而另外的26次价格变动，则被忽略了。Tick数据与此不同，它会提供特定时间内的所有变化，即刚才提到的30次价格变动都会被记录。也就是说，你能够在一分钟内看到股票价格变动了30次。因此，tick数据也被称为高频数据。
什么是Tick 数据？
xuanguqiufeng的专栏
05-10 1998
Tick Data本身并不神秘，就是交易所把每只股票（亦或是futures options）的active order book(就是你的委托还存在在交易所里面，但并且没有被撮合成交)里面的买、卖的单的情况发给你。 举例说明： 某天的市场一开始的时候苹果股票的order book（委托挂单）清空（这里不进行auction period的探讨）： 1. 接着来了第一个卖家：1000@100 : 这时候交易所会发给你一个message，告诉你是苹果股票有人想以100块钱卖出1000股，那么这个or.
绘制股票价格图 《Python数据可视化》的p131 python爬取雅虎财经股票交易数据
qq_44758446的博客
11-29 2873
股票价格图 采用pandas_datareader包和获取Yahoo数据源 该书中说 采用matplotlib.mlab和matplotlib.finance的子包可以获取股票数据，但是matplotlib.finance已经用不了了。所以课本上的代码运行不通了。 所以我们换成pandas_datareader包获取Yahoo数据 旧版Pandas是通过pandas.io.data获取网络数据源，新版Pandas已将该子模块独立成了pandas_datareader包，须独立安装.（摘自老师给的某本书的
python炒股代码_Python股票测试代码（注释版）
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12-10 1479
Python股票测试代码(注释版)源码def main():while not exchange.IO("status"): # 获取与交易所连接状态，如果返回 False 则一直在 while 循环执行Sleep(1000) # 暂停1秒Sleep(1000)Log(_C(exchange.Se...
python股票量化交易（5）---股价跳空缺口
李元静
01-23 7858
命自我立，福自己求。一切祸福休咎皆自当人掌握，行善则积福，作恶则招祸。 文章目录什么是股价跳空缺口计算跳空值遍历股票数据获取跳空缺口 什么是股价跳空缺口 跳空缺口存在与K线图之中，是指相邻的两根K线之间出现了没有交易的空白区间。当今日最低价与昨日最高价之间没有重合部分，称为向上缺口；当今日最高价与昨日最低价之间没有重叠部分，称为向下缺口。 理论上来说，当市场没有利好与利空消息之时，次日股价应该平开，但是如果前一日有利好出现，那么在开看集合竞价之时，多数投资者都会挂高价格进行买入，因为利好挂低价格可能买不.
探索Ticker：实时股市数据的轻量级解决方案
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探索Ticker：实时股市数据的轻量级解决方案 tickerTerminal stock ticker with live updates and position tracking项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/ticker 是一个开源的、基于命令行的工具，由开发者 [Achannarasappa](https 创建。它提供了一个简单而强大的方式，...
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为什么80%的码农都做不了架构师？>>> ...
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import hashlib import json import pandas as pd from urllib.request import Request, urlopen pd.set_option('expand_frame_repr', False) # 当列太多时不换行 def create_trade_sign(params, api_key, secret_key): ...
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简介 go语言中有些方便的定时器来对程序进行控制，如周期定时器Ticker单一事件定时器 Tiker和Timer实现方式 Timer 1 数据结构 type Timer struct { // Timer代表一次定时，时间到来后仅发生一个事件。 C <-chan Time r runtimeTimer } 是单一的定时器，经过指定时间后会触发一个事件，Timer执行一次就结束 2 代码 timer.NewTimer(d Duration) Ticker 1 数据结构 type T
【亲测免费】 股票实时监控器（StockTicker）安装与使用指南
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--- ## 一、项目目录结构及介绍 ```plaintext StockTicker/ │ README.md - 项目说明文件 │ requirements.txt - 依赖库列表 ├── app/ - 应用核心代码 │ ├── __init__.py │ ├── main.py - 主程序入口 │ ...
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探索Robinhood的Ticker：一个强大的股票数据API 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tic/ticker 项目简介 是由 Robinhood 团队开发的一个开源项目，旨在为开发者提供实时和历史的股市数据。它是一个易于使用的RESTful API，可让你获取美国证券交易所的股票信息，包括价格、交易量和其他关键指标。 技术分析 RESTful API...
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量化必读：Tick数据到底是什么为么难找到可靠交易数据？
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转 量化必读：Tick 数据到底是什么？为什么很难找到可靠的交易数据？ 一、什么是Tick Data Tick Data本身并不神秘，就是交易所把每只股票（亦或是futures options）的active order book(就是你的委托还存在在交易所里面，但并且没有被撮合成交)里面的买、卖的单的情况发给你。 举例说明： 某天的市场一开始的时候苹果股票的order book（委托挂单）清空（...
Python：用机器学习方法实现搜索引擎或者智能匹配系统
懒骨头707
08-14 9338
1.准备工作       在本文开始之前，我们首先是对原始的CSV表格的数据读取，然后分词，之后才开始进行智能匹配。csv的读取和分词都在之前的博客，所有的代码都是一个工程的。但是由于训练集是公司的数据，所以不方便放出，请谅解。但是对于训练集数据的描述CSV读取的博客中有提到。      csv的读取：https://blog.youkuaiyun.com/qq_28626909/article/deta...
帮我写一下一个股票筛选程序
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06-11
<think>我们需要编写一个股票筛选程序。这个程序需要从数据源获取股票数据，然后根据用户设定的条件进行筛选。由于股票数据来源多样，我们可以使用现有的金融数据API，例如Tushare（国内）或者yfinance（国际）。这里我们以国内A股为例，使用Tushare库（需要注册获取token）或者使用yfinance获取A股（但yfinance主要针对美股，所以这里我们使用Tushare）。步骤：1.安装必要的库：tushare,pandas2.导入库3.设置tushare的token（需要用户自己注册获取）4.获取股票数据（这里我们获取当前所有A股的列表，然后获取每只股票的基本面数据以及行情数据）5.定义筛选条件（比如：市盈率小于20，市净率小于2，流通市值大于100亿等）6.根据条件筛选股票7.输出筛选结果注意：由于tushare需要token，如果没有token，我们可以先使用一个简单的例子，比如从本地文件读取数据，但这里我们还是以tushare为例。但是，如果用户没有tushare账号，我们可以提供使用yfinance获取美股数据的例子，或者使用其他免费数据源。不过，考虑到问题中并没有指定股票市场，我们这里选择A股并给出两种方案备选。我们选择使用tushare的免费接口，需要先安装：pipinstalltushare由于获取所有股票的行情数据可能需要一定权限（免费用户可能只能获取部分），所以这里我们使用获取基本面数据（利润表等）可能需要积分，我们可以使用每日行情数据（pro_bar）来获取一些基本指标。调整思路：免费用户可以使用tushare的get_stock_basics()（但这个方法在pro版中已经不再免费，所以这里我们使用tusharepro的通用接口）——所以需要注册获取token。但是，为了避免注册的麻烦，我们也可以使用其他数据源，比如使用akshare（另一个开源库）。这里我们选择akshare，因为它目前免费且无需token。换用akshare：akshare是一个免费的金融数据接口库。安装：pipinstallakshare使用akshare获取A股每日行情数据（最近一天）并加入一些基本面指标（市盈率、市净率等）可能比较麻烦，因为基本面指标和行情数据可能在不同的接口。考虑到时间，我们使用akshare获取沪深京股票的市净率、市盈率等数据。具体步骤（akshare）：1.获取所有A股代码列表2.获取股票的实时行情数据（或者最近一个交易日的行情数据）3.获取股票的基本面指标（如市盈率、市净率等）——akshare的stock_a_indicator接口可以获取单个股票的基本面指标，但需要循环，而且可能会被封。我们可以使用stock_a_lg_indicator（最新公布股票指标）来获取所有股票的最新指标。但是，我们也可以使用akshare的stock_a_pe_ttm接口（获取所有A股的市盈率和市净率等）然而，经过查看akshare文档，我们发现可以使用`stock_a_all_pe`来获取所有股票的市盈率和市净率，但注意这个数据可能不是最新交易日的。由于akshare的接口可能变动，我们这里采用以下方式：获取A股所有股票的实时行情数据（包含市盈率、市净率）——通过`stock_info_a_code_name`获取所有代码，然后通过`stock_zh_a_spot`获取实时数据（该接口返回的实时数据里包含市盈率和市净率，但是是动态的，即动态市盈率和市净率）。所以，我们用`ak.stock_zh_a_spot()`来获取所有A股实时行情数据，其中包括了动态市盈率（'pe'）和市净率（'pb'），还有总市值（'total_mv'）、流通市值（'circ_mv'）等。筛选条件我们可以根据用户需求设定，比如：1.市盈率小于202.市净率小于23.流通市值大于100亿4.价格在5元到20元之间具体步骤：1.安装akshare：pipinstallakshare2.导入akshare和pandas3.获取当前所有A股的实时数据4.设定筛选条件5.筛选股票6.输出结果注意：由于实时数据接口返回的数据字段名都是小写的，注意字段名：'代码':'symbol''名称':'name''最新价':'trade''市盈率(动态)':'pe'(注意：这个接口返回的pe是动态市盈率)'市净率':'pb''总市值':'total_mv'（单位可能是万元？需要确认）——实际上，返回的数据中，总市值的单位是亿元，流通市值单位也是亿元。但是查看akshare的文档，返回数据中："symbol":["代码"],"name":["名称"],"trade":["最新价"],"pe":["市盈率"],"pb":["市净率"],"total_mv":["总市值(万)"]实际上，返回的是"总市值(万)"，也就是以万元为单位。为了计算100亿（等于100万万元）？不对，100亿应该是100*10^8元，而1万万元=1亿，所以100亿就是100万万元？不对，100亿=100*10^8=10000*10^4，也就是10000万元?所以100亿=1000000万元？实际上：1亿元=10000万元100亿元=100*10000=1000000万元因此，如果我们需要流通市值大于100亿，那么就是：流通市值（即'circ_mv'字段）大于100*10000=1000000（万元）？不对，我们看一下实际数据单位。根据akshare的接口文档（实际返回的数据字段说明）：我们打印一条数据来看看。为了确保，我们打印数据样例：或者，我们直接看字段名：通过实际调用ak.stock_zh_a_spot()，我们可以看到返回的字段中，总市值是'total_mv'，单位是“亿元”，流通市值是'circ_mv'，单位也是“亿元”。根据akshare的源码注释：https://github.com/jindaxiang/akshare/blob/master/akshare/stock/zh_stock_a_sina.py#L71"total_mv":"总市值",#注意这里单位是亿元"circ_mv":"流通市值",#单位是亿元所以，我们想要流通市值大于100亿，就是>100亿元。因此，我们可以这样设定条件：流通市值（circ_mv）>100同时，总市值我们也可以类似处理。代码实现：注意：由于网络请求可能失败，我们需要异常处理。下面我们编写代码：</think> 以下是一个使用Python实现的股票筛选程序示例，使用pandas和yfinance库获取和分析股票数据： ```python import yfinance as yf import pandas as pd import numpy as np # 1. 定义股票筛选条件 def filter_stocks(stock_data, conditions): """ 根据给定条件筛选股票 :param stock_data: 包含股票数据的DataFrame :param conditions: 字典形式筛选条件 :return: 符合条件的股票DataFrame """ filtered = stock_data.copy() if 'pe_ratio_max' in conditions: filtered = filtered[filtered['PE Ratio'] <= conditions['pe_ratio_max']] if 'pb_ratio_max' in conditions: filtered = filtered[filtered['PB Ratio'] <= conditions['pb_ratio_max']] if 'div_yield_min' in conditions: filtered = filtered[filtered['Dividend Yield'] >= conditions['div_yield_min']] if 'roe_min' in conditions: filtered = filtered[filtered['ROE'] >= conditions['roe_min']] if 'beta_max' in conditions: filtered = filtered[filtered['Beta'] <= conditions['beta_max']] return filtered # 2. 获取股票数据 def get_stock_data(tickers, period='1y'): """ 获取股票历史数据和基本面指标 :param tickers: 股票代码列表 :param period: 数据时间范围 :return: 包含股票指标的DataFrame """ data = [] for ticker in tickers: try: stock = yf.Ticker(ticker) info = stock.info # 获取历史价格计算波动率 hist = stock.history(period=period) volatility = hist['Close'].pct_change().std() * np.sqrt(252) # 年化波动率 # 收集关键指标 stock_info = { 'Ticker': ticker, 'Name': info.get('shortName', ticker), 'Price': info.get('currentPrice', None), 'PE Ratio': info.get('trailingPE', None), 'PB Ratio': info.get('priceToBook', None), 'Dividend Yield': info.get('dividendYield', 0) * 100 if info.get('dividendYield') else 0, 'ROE': info.get('returnOnEquity', None), 'Beta': info.get('beta', None), 'Market Cap': info.get('marketCap', None), 'Volatility': volatility } data.append(stock_info) except: print(f"Failed to get data for {ticker}") return pd.DataFrame(data) # 3. 主程序 if __name__ == "__main__": # 示例股票列表 (可替换为实际关注的股票) stock_tickers = ['AAPL', 'MSFT', 'GOOGL', 'AMZN', 'META', 'TSLA', 'JPM', 'JNJ', 'V', 'PG'] # 设置筛选条件 (可根据需要修改) filter_conditions = { 'pe_ratio_max': 30, # 市盈率 <= 30 'pb_ratio_max': 5, # 市净率 <= 5 'div_yield_min': 1.5, # 股息率 >= 1.5% 'roe_min': 15, # ROE >= 15% 'beta_max': 1.2 # Beta值 <= 1.2 } # 获取股票数据 stock_data = get_stock_data(stock_tickers) # 筛选股票 selected_stocks = filter_stocks(stock_data, filter_conditions) # 显示结果 print("\n筛选结果:") print(selected_stocks[['Ticker', 'Name', 'Price', 'PE Ratio', 'PB Ratio', 'Dividend Yield', 'ROE', 'Beta']]) # 保存结果到CSV selected_stocks.to_csv('selected_stocks.csv', index=False) print("\n结果已保存到 selected_stocks.csv") ``` ### 程序解释： 1. **数据获取模块 (get_stock_data)** - 使用yfinance库获取股票基本面数据 - 关键指标：市盈率(PE)、市净率(PB)、股息率、净资产收益率(ROE)、贝塔值(Beta)、市值等 - 计算年化波动率作为风险指标 2. **筛选模块 (filter_stocks)** - 根据预设条件进行多维度筛选 - 可自定义的条件包括： - 最大市盈率 (价值型股票) - 最大市净率 (低估股票) - 最小股息率 (分红型股票) - 最小ROE (盈利能力强) - 最大贝塔值 (低波动股票) 3. **主程序** - 预定义股票列表（示例使用美股大公司） - 设置筛选条件参数 - 执行筛选并输出结果 - 保存结果到CSV文件 ### 注意事项： 1. 需要先安装依赖库： ```bash pip install yfinance pandas numpy ``` 2. Yahoo Finance API可能偶尔不稳定，需添加错误处理 3. 国内A股数据需使用`tushare`、`akshare`等替代库 4. 筛选条件可根据投资策略灵活调整 5. 结果包含股票波动率（风险指标）和市值信息供参考 ### 扩展建议： - 添加技术指标分析（如移动平均线） - 实现动态条件配置界面 - 加入估值模型计算（如DCF） - 添加实时行情警报功能 - 集成组合回测功能
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