⑴ Python 實現股票數據的實時抓取
編寫Python腳本實時抓取股票數據，滿足個人對實時漲跌信息的需求，無需依賴現有股票軟體。
首先，獲取滬深兩市所有上市股票數據。利用Scrapy框架，實現數據爬取並保存至TTJJ.json文件，工程清單包括新建Scrapy工程、設置user-agent文件以防止被伺服器封鎖。
爬蟲核心代碼在TTJJr中，整合找到的UserAgentMiddle代碼，改進登陸方式。同時，items模塊定義數據保存格式，pipeline實現數據處理，保存至json文件，配置細節見settings.py。
獲取實時交易數據，通過訪問新浪股票介面hq.sinajs.cn/list=（輸入股票代碼）獲取更新信息，僅在開盤至收盤期間有效，其他時間顯示為前一日收盤價。簡化邏輯，篩選出漲幅最高的10隻股票，代碼如下。
運行結果展示獲取的數據，包含股票代碼與當前漲幅，顯示每行均為漲幅最高的10隻股票。使用結果如圖所示，反映了實時抓取的股票實時數據信息。
通過以上步驟，實現Python腳本自動抓取股票實時數據，滿足個人需求，記錄了一段利用編程技術獲取實時股市信息的經歷。
⑵ 學習如何使用Python進行股票交易
學習如何使用Python進行股票交易，主要包括以下幾個步驟：
獲取股票數據：
進行數據分析：
- 分析工具：Python提供了豐富的數據分析工具和庫，如NumPy、pandas、matplotlib等。
- 技術指標計算：使用這些工具，可以計算各種技術指標，如均線、MACD（異同移動平均線）、RSI（相對強弱指數）等，這些指標有助於理解股票市場的趨勢和變化。
- 數據可視化：通過matplotlib等庫，可以將技術指標繪製成圖表，直觀地觀察股票的走勢和變化。
制定交易策略：
- 機器學習模型：利用scikit-learn、TensorFlow等機器學習工具，可以訓練模型來預測未來的股票價格，從而制定基於預測結果的交易策略。
- 交易庫：使用zipline和backtrader等交易庫，可以進行回測和模擬交易，以測試交易策略的有效性和可行性。這些庫提供了豐富的交易策略和演算法，有助於優化交易策略。
總結：學習如何使用Python進行股票交易是一個復雜但非常有價值的過程。通過獲取數據、進行數據分析以及制定交易策略，我們可以更加智能和高效地進行股票交易。同時，需要不斷學習和實踐，不斷優化交易策略，並保持謹慎和理性的態度。