如何抓取股票数据

http://table.finance.yahoo.com/table.csv?s=ibm&d=6&e=22&f=2006&g=d&a=11&b=16&c=1991&ignore=.csv
上面的链接可以抓取IBM股票从1991年11月16日起到2006年6月22的数据。把ibm改成sohu,就可以抓到sohu的股票数据了。
http://table.finance.yahoo.com/table.csv?s=sohu&d=6&e=22&f=2008&g=d&a=11&b=16&c=2008&ignore=.csv
上面链接可以抓搜狐股票的数据。

  那么中国股市的数据有没有呢?答案是肯定的,不过要按照下面的参数做些调整,下面提供全球证券交易所的资料。
上证股票是股票代码后面加上.ss,深证股票是股票代码后面加上.sz
例如:000001 = 000001.sz
深市数据链接:
http://table.finance.yahoo.com/table.csv?s=000001.sz
上市数据链接:http://table.finance.yahoo.com/table.csv?s=600000.ss
上证综指代码:000001.ss,深证成指代码:399001.SZ,沪深300代码:000300.ss

下面就是世界股票交易所的网址和缩写,要查找哪个股票交易所的数据,就按照上面的格式以此类推。
上海交易所=cn.finance.yahoo.com,.SS,Chinese,sl1d1t1c1ohgv
深圳交易所=cn.finance.yahoo.com,.SZ,Chinese,sl1d1t1c1ohgv
美国交易所=finance.yahoo.com,,United States,sl1d1t1c1ohgv
加拿大=ca.finance.yahoo.com,.TO,Toronto,sl1d1t1c1ohgv
新西兰=au.finance.yahoo.com,.NZ,sl1d1t1c1ohgv
新加坡=sg.finance.yahoo.com,.SI,Singapore,sl1d1t1c1ohgv
香港=hk.finance.yahoo.com,.HK,Hong Kong,sl1d1t1c1ohgv
台湾=tw.finance.yahoo.com,.TW,Taiwan,sl1d1t1c1ohgv
印度=in.finance.yahoo.com,.BO,Bombay,sl1d1t1c1ohgv
伦敦=uk.finance.yahoo.com,.L,London,sl1d1t1c1ohgv
澳洲=au.finance.yahoo.com,.AX,Sydney,sl1d1t1c1ohgv
巴西=br.finance.yahoo.com,.SA,Sao Paulo,sl1d1t1c1ohgv
瑞典=se.finance.yahoo.com,.ST,Stockholm,sl1d1t1c1ohgv

  以上方法只能提供历史数据,实时数据不能抓取,此方法由ArthurXF提供,转载请注明出处。谢谢!

### 使用Python抓取股票数据 要通过Python抓取股票数据,可以利用多个开源库完成此操作。以下是具体方法和技术细节: #### 数据源的选择 在开始之前,需要明确从哪里获取数据。通常可以选择雅虎财经、谷歌财经或其他提供API接口的服务商作为数据源[^1]。 #### 安装必要库 为了简化开发流程,推荐安装以下常用库: - `pandas` 和 `numpy`: 处理结构化数据。 - `pandas_datareader`: 提供访问在线数据库的能力。 - `tushare`: 针对中国A股市场的专用库。 可以通过pip命令安装这些依赖项: ```bash pip install pandas numpy pandas-datareader tushare matplotlib ``` #### 抓取示例代码 下面展示一段基于`tushare`的简单脚本用于获取某只特定股票的历史价格信息: ```python import tushare as ts import pandas as pd # 初始化Tushare Pro API (需先注册账号获得token) ts.set_token('your_tushare_pro_api_token_here') pro = ts.pro_api() # 获取指定日期范围内的日K线数据 df = pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='20230101', end_date='20231001') print(df.head()) ``` 注意替换 `'your_tushare_pro_api_token_here'` 为你自己的Token值,并调整参数以适应实际需求[^4]。 #### 数据清洗与初步分析 一旦成功提取到原始数据后,则可能还需要经历一系列预处理步骤比如缺失值填补、异常检测等之后才能进一步开展深入研究工作。例如绘制收盘价走势图可以帮助直观了解股价变化趋势: ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(10,5)) plt.plot(pd.to_datetime(df['trade_date']), df['close']) plt.title("Stock Price Trend") plt.xlabel("Date") plt.ylabel("Close Price") plt.show() ``` 以上就是关于如何运用Python语言来收集整理证券市场相关信息的一个基本框架介绍[^2]。
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