要做量化投资,数据是基础,正所谓"巧妇难为无米之炊" 在免费数据方面,各大网站的财经板块其实已提供相应的api,如新浪.雅虎.搜狐...可以通过urlopen相应格式的网址获取数据 而TuShare正是这么一个免费.开源的python财经数据接口包,已将各类数据整理为dataframe类型供我们使用. 主要用到的函数: 1.实时行情获取 tushare.get_today_all() 一次性获取当前交易所有股票的行情数据(如果是节假日,即为上一交易日,结果显示速度取决于网速) 2.历史

tushare: http://tushare.waditu.com/index.html 为什么是Python? 就跟javascript在web领域无可撼动的地位一样,Python也已经在金融量化投资领域占据了重要位置,从各个业务链条都能找到相应的框架实现.我们拿上一篇文章的图再来看看,在量化投资(证券和比特币)开源项目里,全球star数排名前10位里面,有7个是Python实现的.从数据获取到策略回测再到交易,覆盖了整个业务链. 而全球注册用户数最多的商业量化平台Uqer优矿,也同样是基于

用Python浅析股票数据 本文将使用Python来可视化股票数据,比如绘制K线图,并且探究各项指标的含义和关系,最后使用移动平均线方法初探投资策略. 数据导入 这里将股票数据存储在stockData.txt文本文件中,我们使用pandas.read_table()函数将文件数据读入成DataFrame格式. 其中参数usecols=range(15)限制只读取前15列数据,parse_dates=[0]表示将第一列数据解析成时间格式,index_col=0则将第一列数据指定为索引. impor

R中好几个Pkg都提供了股票数据的在线下载方法,如果非得在其中找出一个最好的,那么quantmod当之无愧!举一个例子,譬如下载沪市大盘数据,代码可以是: library(quantmod)SSE <- getSymbols("000001.SS",auto.assign=FALSE)head(SSE) 或者: library(quantmod)setSymbolLookup(SSE=list(name="000001.SS", src="yahoo

本系列转载自youtuber sentdex博主的教程视频内容 https://www.youtube.com/watch?v=19yyasfGLhk&index=4&list=PLQVvvaa0QuDcOdF96TBtRtuQksErCEBYZ手工翻译,有任何疑问可以在下方留言,我尽力回答~ 该系列视频已经搬运至bilibili: 点击查看 汉化版视频:点击查看 正确的食用方法:文章大部分为机翻,修正了一些有明显不通顺的地方,能读懂大致意思即可,代码是最重要的,代码量不多很容易看懂 学习

更多精彩内容,欢迎关注公众号:数量技术宅,也可添加技术宅个人微信号:sljsz01,与我交流. 实时股票数据的重要性 对于四大可交易资产:股票.期货.期权.数字货币来说,期货.期权.数字货币,可以从交易所提供的api收到实时行情数据,而股票由于量化交易接口不面向普通人开放,导致大家想要获取到股票的实时数据,十分困难.而与此同时,股票实时数据,又是极其重要的场内交易数据. 对于手动交易者而言,实时数据一方面可以辅助盯盘,另一方面,可以用程序简单开发到价提醒,到某个价位,进行入场和出场的交易. 对于

财经数据接口包tushare的使用(一) Tushare是一款开源免费的金融数据接口包,可以用于获取股票的历史数据.年度季度报表数据.实时分笔数据.历史分笔数据,本文对tushare的用法,已经存在的一些问题做一些介绍. 一:安装tushare 为避免由于依赖包缺失导致安装失败,请先安装anaconda,百度网盘地址: 链接:http://pan.baidu.com/s/1qYDQUGs 密码:6wq8 安装直接一直下一步即可 安装完成之后,anaconda会自动配置环境变量,直接就可以用了,c

前一篇提到了与股票数据相关的可能几种数据情况,本篇接着上篇,介绍一下多个网页的数据爬取.目标抓取平安银行(000001)从1989年~2017年的全部财务数据. 数据源分析 地址分析 http://money.finance.sina.com.cn/corp/go.php/vFD_FinancialGuideLine/stockid/000001/ctrl/2017/displaytype/4.phtml 在浏览器(PC上)中打开这个地址,就可以看到下图显示的财务数据.这个地址是一个通用格式:(

2017-08-06 19:52:21 目标:获取上交所和深交所所有股票的名称和交易信息输出:保存到文件中 技术路线:scrapy 获取股票列表:东方财富网:http://quote.eastmoney.com/stocklist.html获取个股信息:百度股票:https://gupiao.baidu.com/stock/单个股票:https://gupiao.baidu.com/stock/sz002439.html 程序框架 编写spider处理链接爬取和页面解析,编写pipelines处

Python中一般使用xlrd(excel read)来读取Excel文件,使用xlwt(excel write)来生成Excel文件(可以控制Excel中单元格的格式),需要注意的是,用xlrd读取excel是不能对其进行操作的,详细的介绍,基本上都在代码中写明 直接放代码: #coding=utf8 # 导入xlrd模块 import xlrd from xlutils.copy import copy #设置文件名和路径 fname = 'd:/TestData.xlsx' # 打开文件

介绍 Anaconda是开源的Python包管理器.既是Python各种库的大礼包集合,特别是数据分析和科学计算方面的库都预装了,也是一个能创建虚拟机环境的工具. 我为什么安装 我安装它的原因不是科学计算,是因为我要用AkShare库获取数据,要求Python 3.6 及以上版本.我电脑Python 2.7.15,又不想升级,所以安装anaconda,用anaconda创建虚拟机环境,在虚拟机环境使用Python3.7,本地电脑保持原版本不变. 安装过程 下载地址www.anaconda.com

最近正在看用 python 进行数据处理的内容,很多教程都会用 pandas 去抓取金融数据.我也尝试跑教程上的示例代码以抓取数据. 本文着重介绍遇到的问题以及解决方法. 注:我使用的是 Python 3.6.1 1. import pandas.io.data as web 我看到的教程均采用如上形式引入 pandas.io.data,然而该方式在 pandas 0.19.0 及以上版本就不支持这种引入形式,该模块功能迁移到了 pandas-datareader 上.我使用的 pandas 版

前言 经过前面两个小节的介绍,我们已经完成了MySQL数据库的搭建和数据库操作的事宜. 在本小节中,我们需要完成的任务是:使用python从FTP服务其上面获取文本文件. 搭建测试FTP服务器 LZ的测试环境是在 Windows2012 (实体机上的操作系统) + Ubuntu 16.04 (虚拟机). 为了简单起见,我们就将FTP服务器搭建在 Windows 系统上面.开发和测试在 Ubuntu 系统上面. 1. 打开FTP设置 (Controlpanel -> Turn windows fe

f1 = open(r'E:\Python\Data\data1.txt') #读取data1.txt文件,使用系统默认缓冲区大小, 为了读取快点,使用缓存吧! f = open(r'E:\Python\Data\data2.txt', 'w') f.write('Hello World !') f.close() f = open(r'E:\Python\Data\data2.txt', 'r') p1 = f.read(5) # 先读5个字节 p2 = f.read() # 余下的都读出来f

import xlrdimport timeimport unittestfrom selenium import webdriver class u8819(unittest.TestCase): global loginurl global driverpath loginurl = 'http://www.effevo.com' driverpath = 'D:\\chromedriver.exe' userpath = 'D:\\data.xlsx' #获取data.xlsx中的用户数据

1.简单粗暴来讲: text 返回的是unicode 型的数据,一般是在网页的header中定义的编码形式. content返回的是bytes,二级制型的数据. 如果想要提取文本就用text 但是如果你想要提取图片.文件,就要用到content 2.详细一点来讲: 用了request.get方法后,返回一个response对象,这个对象里面存的是服务器返回的所有信息,包括响应头,响应状态码等. 其中返回的网页部分会存在.content和.text两个对象中.如果需要获得这些网页原始数据,我们可以

from multiprocessing import Process, Manager def func(dt, lt): ): key = 'arg' + str(i) dt[key] = i * i lt += range(, ) if __name__ == "__main__": manager = Manager() dt = manager.dict() lt = manager.list() p = Process(target=func, args=(dt, lt))

#!/usr/local/bin/python3 #coding=utf-8 #source http://www.cnblogs.com/txw1958/ import os, io, sys, re, time, json, base64 import webbrowser, urllib.request period_All_List = [ "min", #分时线 "daily", #日K线 "weekly", #周K线 "mo

最近我出了一本书,<基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版>,京东链接:https://item.jd.com/69241653952.html,在其中用股票范例讲述Python爬虫.数据分析和机器学习的技术,大家看了我的书,不仅能很快用比较热门的案例学好Python,更能了解些股票知识,不至于一入市就拍脑袋买卖. 在本文里,将给出若干精彩范例,包括用爬虫获取股市数据,用matplotlib可视化控件绘制K线和均线,以及用sklean库里的方法,通过机器学习预测股价的走势. 1 

TuShare是个获取股票数据的模块包,我们进行分析,需要将股票数据保存到本地,避免每次都从网上获取,由于本机装有ORCALE,以ORACLE为例介绍如何保存股票数据到本地. 一.大致思路:我们先获取沪深的所有股票信息,保存到数据库中,主要使用的是dataframe的to_sql函数. to_sql(self, name, con, flavor='sqlite', schema=None, if_exists='fail',               index=True, index_la