① 【手把手教你】Python獲取股票數據和可視化
Python獲取股票數據和可視化的實用方法主要包括以下幾點：
利用開源數據包獲取數據：
數據可視化：
- 在獲取數據後，可使用Python中的matplotlib、seaborn等可視化庫對數據進行初步的可視化處理。這些庫提供了豐富的圖表類型，如折線圖、柱狀圖、散點圖等，有助於用戶直觀地分析數據趨勢和特徵。
- 可視化步驟通常包括數據清洗、選擇圖表類型、設置圖表參數以及渲染圖表等。
強調數據獲取渠道的多樣性：
- 除了上述開源數據包外，用戶還可以探索其他數據獲取渠道，如網路爬蟲技術、金融數據平台等，以滿足個性化需求。
- 鼓勵用戶根據實際需求和數據特點選擇合適的數據獲取方式，並注意數據的准確性和完整性。
綜上所述，Python通過其強大的數據處理能力和豐富的開源庫，為金融量化分析提供了便捷的數據獲取和可視化工具。初學者可藉助這些工具快速上手，為後續深入學習打下堅實基礎。
② 【手把手教你】Python獲取股票數據和可視化
數據獲取是金融量化分析的基礎，獲取可靠、真實的數據對於分析至關重要。隨著信息技術的發展，數據獲取渠道日益豐富，Python網路爬蟲在這一領域越來越受歡迎。然而，專業技能的局限性要求我們利用現有的開源庫來簡化數據獲取過程。本文將通過實例演示如何使用tushare、baostock、pandas_datareader和yahool等財經數據API獲取股票數據並進行可視化。在介紹API使用前，我們先了解獲取數據的來源與驅動因素。圖1顯示了股票漲跌的驅動因素，圖2列舉了公司基本面信息的來源，圖3展示了知名股票論壇，這些非結構化數據為後續分析提供了豐富資源。本文旨在為Python金融量化入門學習者提供引導，希望能激發更多學習興趣。
圖1 股票漲跌驅動因素
圖2 公司基本面信息源
圖3 知名股票論壇
首先介紹tushare庫。新版本tushare pro提供了更穩定、高質量的數據，包括滬深股票行情、財務數據、市場參考等，以及國內外股指、基金、期貨、期權、宏觀經濟、行業經濟等財經數據，為量化愛好者節省了時間。新版本需注冊獲取token才能免費使用，注冊網址在文檔中。安裝tushare庫，命令為`pip install tushare`或更新至最新版本，命令為`pip install tushare --upgrade`。以股票行情數據為例，展示如何獲取數據。
獲取個股行情數據，可使用`pro.stock_basic()`函數，參數包括`is_hs`（是否滬深港通標的），`list_status`（上市狀態），`exchange`（交易所）。獲取日行情、周行情、月行情分別使用`pro.daily(ts_code= 或 trade_date=)`。
接著是baostock庫。baostock提供了大量准確、完整的證券歷史行情數據和上市公司財務數據，滿足量化交易、數量金融、計量經濟領域的需求。獲取數據使用Python API，返回格式為pandas DataFrame，便於使用pandas、NumPy、Matplotlib等進行數據分析和可視化。訪問鏈接：baostock.com/baostock/i...
最後是雅虎財經API。雖然原版本不再維護，但有開發者推出了修復版本，使用命令`pip install fix_yahoo_finance`即可安裝。
總結，Python在金融量化領域的應用涉及多個方面，包括金融數據分析與挖掘、金融建模與量化投資等。本文通過具體實例展示了如何利用tushare、baostock、pandas_datareader和yahool等API獲取股票數據並進行可視化，旨在為初學者提供入門指導，促進更深入的學習與探索。
③ 股票數據爬蟲進階：免費、開源的股票爬蟲Python庫，實測真香
在探索股票數據爬蟲的世界中，選擇合適的Python庫是至關重要的一步。本文將介紹一個強大的免費、開源庫——Easyquotation，它集成了多個股票數據源，包括新浪財經、集思錄、騰訊財經等，幫助投資者獲取實時和歷史數據。
首先，要利用Easyquotation，你需要確保安裝了兩個庫：Requests和Easyquotation。Requests是爬蟲的基礎，用於發送HTTP請求，而Easyquotation則提供了對多個數據源的統一介面。安裝方式靈活，可以通過pip一鍵安裝，或者從GitHub下載源代碼進行安裝。
Easyquotation的核心功能是通過其API靈活地選擇數據源。例如，通過新浪財經獲取實時市場股票數據、從集思錄獲取債息相關的投資品種數據，以及從騰訊財經獲取A股日內行情和港股數據。每個數據源都支持特定的API方法，如獲取實時數據、歷史數據等，使得數據獲取和分析變得高效便捷。
本文通過示例詳細展示了如何使用Easyquotation進行數據爬取。以新浪財經為例，可以輕松獲取全市場股票實時數據，包括交易所上市ETF的實時Ticker數據、個股實時Ticker數據，以及交易所指數的實時數據。在集思錄的數據爬蟲中，可以獲取分級A、分級B、QDII以及ETF的數據，並轉換為DataFrame格式方便分析。騰訊財經的爬蟲功能尤其強大，不僅提供A股的日內分時數據、港股的日線數據，還支持獲取港股的實時行情數據。
在實際應用中，這些數據可以用於量化交易策略的開發、市場趨勢分析、投資組合優化等。通過Easyquotation，用戶可以更加高效地整合和利用來自不同數據源的股票數據，為投資決策提供有力支持。
④ 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。