2007年12月14日收盘后小结.

本文分析了多个股票的近期表现,并提供了相应的投资建议。包括贵航股份、上海机电等在内的多只股票预计将在未来几周内保持上升趋势。

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对今日收盘情况略做小结,仅就部分个股发表自己的看法。
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抽查情况比较理想,信手拈来就有不少待涨的好股票。(以下个股排序无先后顺序)
 
600523 贵航股份:该股表现相当理想,由于本人装修房子,没钱买进,太遗憾!故将它双手奉送给大家。本来应该是本周一买进是最佳时机,但如果您已经错过,也不必着急,今儿不是又给咱机会了嘛!投资建议:下周开盘果断杀入,待涨,持股至少2-3周,事后行情待定,怎么也能保证个15%的收益吧。嘻嘻~~,赶上元旦的话,指不定还要彪一下。
 
600835 上海机电:该股将持续上涨,行情不改。建议下周开盘买入或逢低果断买入,切不可随意买卖,坚持持股2周(通常还会更长些,为了负责任,我还是写得保守一点),之后行情待定。
 
000548 湖南投资:好样的!短期整理调整完毕,持续上涨中……建议下周一开盘即买入,并坚持持股不动摇,估计未来2-3周行情看好。(机构庄家拉升明显,势头较稳健,我欣赏)
 
000968 煤气化:该股本周一就该买入的,现在才看到,晚了一小步,但不要紧,在本周收盘创新高的同时,已经给下周行情埋下伏笔。建议下周初逢低买入待涨一周,次周初看形势发展再定是否卖出。(我觉得保守点,会至少2周的上涨空间,机构拉升的意图坦露无遗,实现有些漂亮)
 
000665 武汉塑料:同上面煤气化一样。机构的布局很清晰,很有点抢眼。建议下周一果断买入,坚持持股至少一周而不动摇(保守了点!)。这种行情恐怕机构要三周才能收手。
 
000913 钱江摩托:走势较稳健,不急不躁。短期整理后,持续升势已经展开,建议下周一开盘果断买入,坚持持股至少两周不动摇。
 
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下面我还是说快点吧,打字多了太罗嗦。
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600081 东风科技:下周一开盘坚决买入。不涨,它是没理由的!
 
600099 林海股份:短期整理结束,持续上扬中……一句话,下周一开盘买入!
 
000793 华闻传媒:不多说了,和林海股份一样,下周一开盘买入!
  
000421 南京中北:同上!
 
600115 东方航空:我在怀疑是不是该公司有什么利好要放出来。下周一开盘买入。
 
600221 海南航空:稍微比东方航空逊色一点,大家不买也无所谓。咋这次航空股都像在发飙呢……
 
FT!终于写完了
<think>好的,用户想要获取标普500指数(^GSPC)从20201月1至今的度收盘价数据。我需要先理清楚有哪些常用的数据来源和方法,然后一步步说明,确保用户能理解和操作。 首先,常见的数据获取途径有哪些呢?可能包括金融数据平台如Yahoo Finance、Alpha Vantage、Quandl,还有财经网站如Investing.com,或者使用Python的库比如pandas-datareader,甚至直接下载Excel或CSV文件。另外,彭博终端和万得这类专业工具虽然可靠,但可能需要付费,用户可能更倾向于免费的方法。 接下来,用户可能需要详细的步骤指导。比如使用Yahoo Finance的话,应该怎么操作?访问网站,搜索代码,选择期范围,下载数据。这部分需要具体,但可能用户已经知道,不过还是写出来比较保险。 然后,Python的方法可能更适合有一定编程基础的用户。需要提到安装必要的库,比如pandas-datareader,可能还需要处理雅虎API的变化,比如使用yfinance库替代。这里要给出代码示例,并说明如何调整期范围。 Alpha Vantage的话,需要注册API密钥,获取数据的步骤,同样给出代码示例。需要注意频率参数是否正确设置为度。 另外,Excel的方法可能对普通用户更友好,使用数据导入功能,通过Power Query获取网络数据,这里需要说明步骤,比如数据选项卡、从Web、输入URL等。 还要提到数据整理,比如检查期范围和收盘价列是否存在,处理缺失值。可能用户下载后需要简单处理数据,确保准确性。 最后,注意事项,比如不同平台的延迟情况,免费API可能有调用限制,数据准确性需要核对多个来源。这些对用户来说都是有用的信息。 需要检查每个步骤是否清晰,是否有遗漏的关键点。比如Yahoo Finance的下载按钮位置,Python库的安装命令是否正确,Excel的菜单路径是否准确。此外,确保所有提到的资源都是免费可用的,避免用户遇到付费墙。 可能用户是学生、研究者或者投资者,不同的使用场景可能需要不同的方法,比如编程方法适合批量获取,而网页下载适合一次性需求。所以需要覆盖多种途径,让用户根据自身情况选择。 还要验证当前的方法是否仍然有效,比如Yahoo Finance的界面是否有变化,API是否仍然可用。例如,pandas-datareader的雅虎源有时会失效,所以建议使用yfinance库,这个现在更稳定。 总之,需要分步骤说明几种主要方法,确保用户能按照指导成功获取数据,同时提醒注意事项,确保数据的准确性和及时性。</think>获取标普500指数(^GSPC)20201月1至今的度收盘价数据,可通过以下步骤实现: --- ### **方法1:通过金融数据平台直接下载** #### **1. Yahoo Finance(免费)** - **步骤**: 1. 访问 [Yahoo Finance](https://finance.yahoo.com/) 2. 搜索栏输入 `^GSPC`(标普500指数代码) 3. 进入页面后,点击 **Historical Data** 标签 4. 设置时间范围为 `2020-01-01` 至今 5. 选择 **Daily** 频率,点击 **Apply** 6. 点击 **Download** 下载CSV文件(包含期、开盘价、最高价、最低价、收盘价等字段) #### **2. Alpha Vantage(免费API)** - **步骤**: 1. 注册获取API密钥:[Alpha Vantage官网](https://www.alphavantage.co/) 2. 调用API接口: ``` https://www.alphavantage.co/query?function=TIME_SERIES_DAILY&symbol=^GSPC&outputsize=full&apikey=你的API密钥&datatype=csv ``` 3. 筛选数据期范围(20201月1起) --- ### **方法2:通过Python代码获取** #### **使用 `yfinance` 库** ```python import yfinance as yf # 下载标普500指数数据 data = yf.download('^GSPC', start='2020-01-01', end='2023-12-31') # 修改end为当前期 # 提取收盘价列 close_prices = data['Close'] # 保存为CSV文件 close_prices.to_csv('SP500_Close.csv') ``` #### **使用 `pandas-datareader`** ```python import pandas as pd import pandas_datareader.data as web # 设置时间范围 start = pd.to_datetime('2020-01-01') end = pd.to_datetime('today') # 获取数据(数据源为Yahoo) data = web.DataReader('^GSPC', 'yahoo', start, end) print(data['Close']) ``` --- ### **方法3:通过专业财经数据库(付费)** - **彭博终端(Bloomberg Terminal)** 输入命令:`HP <^GSPC> <GO>`,设置期范围和频率。 - **万得(Wind)** 使用代码 `^GSPC` 查询标普500指数,导出度收盘价。 --- ### **方法4:通过Excel获取** 1. **Excel Power Query**: - 打开Excel → **数据** → **获取数据** → **自其他源** → **自Web** - 输入Yahoo Finance的URL(需拼接期参数) - 清洗并筛选所需字段。 --- ### **注意事项** 1. **数据延迟**:免费平台数据通常延迟15分钟(如Yahoo Finance),付费平台提供实时数据。 2. **格式检查**:下载后需验证期格式和收盘价字段是否完整。 3. **数据清洗**:若存在缺失值(如节假),需插值或删除处理。 --- ### **推荐方案** - **非编程用户**:直接通过 **Yahoo Finance** 下载CSV文件。 - **编程用户**:使用 **Python + yfinance** 自动化获取并处理数据。 如需更详细的操作指导或代码调试,请进一步说明需求!
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