❶ java 如何實現 獲取實時股票數據
一般有三種方式:
網頁爬蟲。採用爬蟲去爬取目標網頁的股票數據,去GitHub或技術論壇(如CSDN、51CTO)上找一下別人寫的爬蟲集成到項目中。
請求第三方API。會有專門的公司(例如網路API市場)提供股票數據,你只需要去購買他們的服務,使用他們提供的SDK,仿照demo開發實現即可。如下圖所示:
❷ 如何用python 爬蟲抓取金融數據
獲取數據是數據分析中必不可少的一部分,而網路爬蟲是是獲取數據的一個重要渠道之一。鑒於此,我拾起了Python這把利器,開啟了網路爬蟲之路。
本篇使用的版本為python3.5,意在抓取證券之星上當天所有A股數據。程序主要分為三個部分:網頁源碼的獲取、所需內容的提取、所得結果的整理。
一、網頁源碼的獲取
很多人喜歡用python爬蟲的原因之一就是它容易上手。只需以下幾行代碼既可抓取大部分網頁的源碼。
為了減少干擾,我先用正則表達式從整個頁面源碼中匹配出以上的主體部分,然後從主體部分中匹配出每隻股票的信息。代碼如下。
pattern=re.compile('<tbody[sS]*</tbody>')
body=re.findall(pattern,str(content)) #匹配<tbody和</tbody>之間的所有代碼pattern=re.compile('>(.*?)<')
stock_page=re.findall(pattern,body[0]) #匹配>和<之間的所有信息
其中compile方法為編譯匹配模式,findall方法用此匹配模式去匹配出所需信息,並以列表的方式返回。正則表達式的語法還挺多的,下面我只羅列所用到符號的含義。
語法 說明
. 匹配任意除換行符「 」外的字元
* 匹配前一個字元0次或無限次
? 匹配前一個字元0次或一次
s 空白字元:[<空格> fv]
S 非空白字元:[^s]
[...] 字元集,對應的位置可以是字元集中任意字元
(...) 被括起來的表達式將作為分組,裡面一般為我們所需提取的內容
正則表達式的語法挺多的,也許有大牛隻要一句正則表達式就可提取我想提取的內容。在提取股票主體部分代碼時發現有人用xpath表達式提取顯得更簡潔一些,看來頁面解析也有很長的一段路要走。
三、所得結果的整理
通過非貪婪模式(.*?)匹配>和<之間的所有數據,會匹配出一些空白字元出來,所以我們採用如下代碼把空白字元移除。
stock_last=stock_total[:] #stock_total:匹配出的股票數據for data in stock_total: #stock_last:整理後的股票數據
if data=='':
stock_last.remove('')
最後,我們可以列印幾列數據看下效果,代碼如下
print('代碼',' ','簡稱',' ',' ','最新價',' ','漲跌幅',' ','漲跌額',' ','5分鍾漲幅')for i in range(0,len(stock_last),13): #網頁總共有13列數據
print(stock_last[i],' ',stock_last[i+1],' ',' ',stock_last[i+2],' ',' ',stock_last[i+3],' ',' ',stock_last[i+4],' ',' ',stock_last[i+5])
❸ 如何通過軟體抓取新浪財經里單只股票數據
如果你是准備抓歷史數據,那還不如直接使用免費的wdz程序,滬深1990年至今的全部日線歷史;2000年至今十幾年的5分鍾數據都可以直接輸出,而且可轉化為各種格式。根本不用去新浪中抓取。
❹ 如何用爬蟲抓取股市數據並生成分析報表
我用前嗅的forespider數據採集軟體爬過股市信息的,比較簡單,分析了一下歷史股價,目前數據還不多沒做太多分析。過幾天再說
❺ 如何用爬蟲抓取股市數據並生成分析報表
1. 關於數據採集
股票數據是一種標准化的結構數據,是可以通過API介面訪問的(不過一般要通過渠道,開放的API有一定的局限性)。也可以通過爬蟲軟體進行採集,但是爬蟲軟體採集數據不能保證實時性,根據數據量和採集周期,可能要延遲幾十秒到幾分鍾不等。我們總結了一套專業的爬蟲技術解決方案(Ruby + Sidekiq)。能夠很快實現這個採集,也可以後台可視化調度任務。
2. 關於展現
網路股票數據的展現,網頁端直接通過HTML5技術就已經足夠,如果對界面要求高一點,可以採用集成前端框架,如Bootstrap;如果針對移動端開發, 可以使用Ionic框架。
3. 關於觸發事件
如果是採用Ruby on Rails的開發框架的話,倒是很方便了,有如sidekiq, whenever這樣子的Gem直接實現任務管理和事件觸發。
❻ 怎麼抓取股票數據
那麼中國股市的數據有沒有呢?答案是肯定的,不過要按照下面的參數做些調整,下面提供全球證券交易所的資料。
上證股票是股票代碼後面加上.ss,深證股票是股票代碼後面加上.sz
例如:000001 = 000001.sz
深市數據鏈接:http://table.finance.yahoo.com/table.csv?s=000001.sz
上市數據鏈接:http://table.finance.yahoo.com/table.csv?s=600000.ss
上證綜指代碼:000001.ss,深證成指代碼:399001.SZ,滬深300代碼:000300.ss
下面就是世界股票交易所的網址和縮寫,要查找哪個股票交易所的數據,就按照上面的格式以此類推。
上海交易所=cn.finance.yahoo.com,.SS,Chinese,sl1d1t1c1ohgv
深圳交易所=cn.finance.yahoo.com,.SZ,Chinese,sl1d1t1c1ohgv
美國交易所=finance.yahoo.com,,United States,sl1d1t1c1ohgv
加拿大=ca.finance.yahoo.com,.TO,Toronto,sl1d1t1c1ohgv
紐西蘭=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
台灣=tw.finance.yahoo.com,.TW,Taiwan,sl1d1t1c1ohgv
印度=in.finance.yahoo.com,.BO,Bombay,sl1d1t1c1ohgv
倫敦=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
以上方法只能提供歷史數據,實時數據不能抓取,此方法由ArthurXF提供
❼ 如何使用 Yahoo Finance stock API 獲取股票數據
1、通過API獲取實時數據
請求地址
http://finance.yahoo.com/d/quotes.csv?s=<股票名稱>&f=<數據列選項>
參數
s – 表示股票名稱,多個股票之間使用英文加號分隔,如」XOM+BBDb.TO+JNJ+MSFT」,羅列了四個公司的股票:XOM, BBDb.TO, JNJ, MSFT。
f – 表示返回數據列,如」snd1l1yr」。更詳細的參見雅虎股票 API f 參數對照表。
2、通過API獲取歷史數據
請求地址
http://ichart.yahoo.com/table.csv?s=<string>&a=<int>&b=<int>&c=<int>&d=<int>&e=<int>&f=<int>&g=d&ignore=.csv
參數
s – 股票名稱
a – 起始時間,月
b – 起始時間,日
c – 起始時間,年
d – 結束時間,月
e – 結束時間,日
f – 結束時間,年
g – 時間周期。Example: g=w, 表示周期是』周』。d->』日』(day), w->』周』(week),m>』月』(mouth),v->』dividends only』一定注意月份參數,其值比真實數據-1。如需要9月數據,則寫為08。
3、通過API獲取深滬股票數據
雅虎的API是國際性的,支持查詢國內滬深股市的數據,但代碼稍微變動一下,如浦發銀行的代號是:600000.SS。規則是:上海市場末尾加.ss,深圳市場末尾加.sz。
❽ 如何用python抓取股票數據
很多伺服器通過瀏覽器發給它的報頭來確認是否是人類用戶,所以我們可以通過模仿瀏覽器的行為構造請求報頭給伺服器發送請求。伺服器會識別其中的一些參數來識別你是否是人類用戶,很多網站都會識別User-Agent這個參數,所以請求頭最好帶上。
有一些警覺性比較高的網站可能還會通過其他參數識別,比如通過Accept-Language來辨別你是否是人類用戶,一些有防盜鏈功能的網站還得帶上referer這個參數等等。
❾ Python 如何爬股票數據
現在都不用爬數據拉,很多量化平台能提供數據介面的服務。像比如基礎金融數據,包括滬深A股行情數據,上市公司財務數據,場內基金數據,指數數據,期貨數據以及宏觀經濟數據;或者Alpha特色因子,技術分析指標因子,股票tick數據以及網路因子數據這些數據都可以在JQData這種數據服務中找到的。
有的供應商還能提供level2的行情數據,不過這種比較貴,幾萬塊一年吧