如何在r语言中抓取股票数据并分析论文
2024-05-13
1. 如何在r语言中抓取股票数据并分析论文
用quantomd包 然后getsymbols函数 分析论文 要看你研究方向 如果是看影响因素 一般回归就行 如果看股票波动和预测 可能需要时间序列
2. 如何用R语言的quantmod包获取一系列股票的历史日线数据？
我举个例子供你参考：
> install.packages('quantmod') # 安装安装quantmod包
> require(quantmod)#引用quantmod包
> getSymbols("GOOG",src="yahoo",from="2013-01-01", to='2013-04-24') #从雅虎财经获取google的股票数据
> chartSeries(GOOG,up.col='red',dn.col='green') #显示K线图
3. R语言下有没有好的办法获得股票的财务数据
可用RCurl包，从新浪财经等网站下载数据，然后再分析。
include
#include
#include
int main(int argc, char *argv[])
{
//OleInitialize(0);
//CoInitialize(0);
QCoreApplication a(argc, argv);
QAxObject *asdfg = new QAxObject("Excel.Application");
return a.exec();
}
4. 如何编程从免费股票软件中提取实时数据
自己写程序的话，一种方法是从已提供的信息源，例如webservice获取数据。还有种办法就是去连接提供即时信息的网页硬解析。
代码举例如下：
Created on Thu Jul 23 09:17:27 2015
@author: jet
"""
DAY_PRICE_COLS = ['date', 'open', 'high', 'close', 'low', 'volume',
'chg', '%chg', 'ma5', 'ma10', 'ma20',
'vma5', 'vma10', 'vma20', 'turnover']
DAY_PRICE_URL = '%sapi.finance.%s/%s/?code=%s&type=last'
INDEX_KEY = ['SH', 'SZ', 'HS300', 'SZ50', 'GEB', 'SMEB']
INDEX_LIST = {'SH': 'sh000001', 'SZ': 'sz399001', 'HS300': 'sz399300',
'SZ50': 'sh000016', 'GEB': 'sz399006', 'SMEB': 'sz399005'}
INDEX_DAY_PRICE_COLS= ['date', 'open', 'high', 'close', 'low', 'volume',
'chg', '%chg', 'ma5', 'ma10', 'ma20',
'vma5', 'vma10', 'vma20']
K_TYPE_KEY = ['D', 'W', 'M']
K_TYPE_MIN_KEY = ['5', '15', '30', '60']
K_TYPE = {'D': 'akdaily', 'W': 'akweekly', 'M': 'akmonthly'}
MIN_PRICE_URL = '%sapi.finance.%s/akmin?scode=%s&type=%s'
PAGE_TYPE = {'http': 'http://', 'ftp': 'ftp://'}
PAGE_DOMAIN = {'sina': 'sina.com.cn', 'ifeng': 'ifeng.com'}
URL_ERROR_MSG = '获取失败，请检查网络状态，或者API端口URL已经不匹配！'
get_hist_data.py
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Jul 23 09:15:40 2015
@author: jet
"""
import const as ct
import pandas as pd
import json
from urllib2 import urlopen,Request
def get_hist_data(code = None, start = None, end = None, ktype = 'D'):
"""
功能:
获取个股历史交易数据
--------
输入:
--------
code:string
股票代码 比如:601989
start:string
开始日期 格式:YYYY-MM-DD 为空时取到API所提供的最早日期数据
end:string
结束日期 格式:YYYY-MM-DD 为空时取到最近一个交易日数据
ktype:string(default=D, 函数内部自动统一为大写)
数据类型 D=日K线，W=周K线，M=月K线，5=5分钟，15=15分钟
30=30分钟，60=60分钟
输出:
--------
DataFrame
date 日期
open 开盘价
high 最高价
close 收盘价
low 最低价
chg 涨跌额
p_chg 涨跌幅
ma5 5日均价
ma10 10日均价
ma20 20日均价
vma5 5日均量
vma10 10日均量
vma20 20日均量
turnover换手率(指数无此项)
"""
code = code_to_APIcode(code.upper())
ktype = ktype.upper()
url = ''
url = get_url(ktype, code)
print(url)
js = json.loads(ping_API(url))
cols = []
if len(js['record'][0]) == 14:
cols = ct.INDEX_DAY_PRICE_COLS
else:
cols = ct.DAY_PRICE_COLS
df = pd.DataFrame(js['record'], columns=cols)
if ktype in ct.K_TYPE_KEY:
df = df.applymap(lambda x:x.replace(u',', u''))
for col in cols[1:]:
df[col]=df[col].astype(float)
if start is not None:
df = df [df.date >= start]
if end is not None:
df = df[df.date <= end]
df = df.set_index('date')
return df
def code_to_APIcode(code):
"""
功能：
验证输入的股票代码是否正确，若正确则返回API对应使用的股票代码
"""
print(code)
if code in ct.INDEX_KEY:
return ct.INDEX_LIST[code]
else:
if len(code) != 6:
raise IOError('code input error!')
else:
return 'sh%s'%code if code[:1] in ['5', '6'] else 'sz%s'%code
def get_url(ktype, code):
"""
功能：
验证输入的K线类型是否正确，若正确则返回url
"""
if ktype in ct.K_TYPE_KEY:
url = ct.DAY_PRICE_URL % (ct.PAGE_TYPE['http'], ct.PAGE_DOMAIN['ifeng'],
ct.K_TYPE[ktype], code)
return url
elif ktype in ct.K_TYPE_MIN_KEY:
url = ct.MIN_PRICE_URL % (ct.PAGE_TYPE['http'], ct.PAGE_DOMAIN['ifeng'],
code, ktype)
return url
else:
raise IOError('ktype input error!')
def ping_API(url):
"""
功能：
向API发送数据请求，若链接正常返回数据
"""
text = ''
try:
req = Request(url)
text = urlopen(req,timeout=10).read()
if len(text) < 15:
raise IOError('no data!')
except Exception as e:
print(e)
else:
return text
#测试入口
print(get_hist_data('601989','2015-07-11','2015-07-22'))
5. 如何用R 语言 建立 股票价格的时间序列
在下想用R语言对股票价格进行时间序列分析。 问题出在第一步，如何将股票价格转换为时间序列。 我想用的语句是 pri <- ts (data, start=(), frequency= ) 但是我不知道frequency 项该如何填？ 因为股票的交易日是一周五天的。 那么这个frequency 该如何设置呢？ 我知道通常frequency= 12 为月度数据，frequency= 4 为季度数据，frequency= 1 为年度数据 但日数据怎么写我就不知道了 初学R语言，还望各位大侠多多帮助。
6. 如何获取股票实时行情数据
股票实时行情，可以通过两个方法来进行查看： 第一种，在百度搜索页面直接输入股票代码，如：000717，百度输入后，即可在搜索结果中看到，其中分时，就是该股票在当天的实时走向。 第二种，通过炒股软件，如东财，同花顺等，在开启后，直接输入，股票代码，如600854，点击回车。进入的第一个页面就是该股票在当天的实时行情。 同时在股票软件的分时成交界面，可以查看到每一分钟的成交价和手数。股票行情趋势判断必要时也需要结合分时成交界面的数据来进行判断。 查看其它股票的行情也是一样的道理，直接键入该股票的代码就可以查看到该股票当天或某个时间段内的行情。当然，精准的行情走势、趋势，是需要结合多种指标来共同进行分析的。
7. 如何编程从免费股票软件中提取实时数据？
自己写程序的话，一种方法是从已提供的信息源，例如webservice获取数据。还有种办法就是去连接提供即时信息的网页硬解析。
代码举例如下：
Created on Thu Jul 23 09:17:27 2015
@author: jet
"""
DAY_PRICE_COLS = ['date', 'open', 'high', 'close', 'low', 'volume',
'chg', '%chg', 'ma5', 'ma10', 'ma20',
'vma5', 'vma10', 'vma20', 'turnover']
DAY_PRICE_URL = '%sapi.finance.%s/%s/?code=%s&type=last'
INDEX_KEY = ['SH', 'SZ', 'HS300', 'SZ50', 'GEB', 'SMEB']
INDEX_LIST = {'SH': 'sh000001', 'SZ': 'sz399001', 'HS300': 'sz399300',
'SZ50': 'sh000016', 'GEB': 'sz399006', 'SMEB': 'sz399005'}
INDEX_DAY_PRICE_COLS= ['date', 'open', 'high', 'close', 'low', 'volume',
'chg', '%chg', 'ma5', 'ma10', 'ma20',
'vma5', 'vma10', 'vma20']
K_TYPE_KEY = ['D', 'W', 'M']
K_TYPE_MIN_KEY = ['5', '15', '30', '60']
K_TYPE = {'D': 'akdaily', 'W': 'akweekly', 'M': 'akmonthly'}
MIN_PRICE_URL = '%sapi.finance.%s/akmin?scode=%s&type=%s'
PAGE_TYPE = {'http': 'http://', 'ftp': 'ftp://'}
PAGE_DOMAIN = {'sina': 'sina.com.cn', 'ifeng': 'ifeng.com'}
URL_ERROR_MSG = '获取失败，请检查网络状态，或者API端口URL已经不匹配！'
get_hist_data.py
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Jul 23 09:15:40 2015
@author: jet
"""
import const as ct
import pandas as pd
import json
from urllib2 import urlopen,Request
def get_hist_data(code = None, start = None, end = None, ktype = 'D'):
"""
功能:
获取个股历史交易数据
--------
输入:
--------
code:string
股票代码 比如:601989
start:string
开始日期 格式:YYYY-MM-DD 为空时取到API所提供的最早日期数据
end:string
结束日期 格式:YYYY-MM-DD 为空时取到最近一个交易日数据
ktype:string(default=D, 函数内部自动统一为大写)
数据类型 D=日K线，W=周K线，M=月K线，5=5分钟，15=15分钟
30=30分钟，60=60分钟
输出:
--------
DataFrame
date 日期
open 开盘价
high 最高价
close 收盘价
low 最低价
chg 涨跌额
p_chg 涨跌幅
ma5 5日均价
ma10 10日均价
ma20 20日均价
vma5 5日均量
vma10 10日均量
vma20 20日均量
turnover换手率(指数无此项)
"""
code = code_to_APIcode(code.upper())
ktype = ktype.upper()
url = ''
url = get_url(ktype, code)
print(url)
js = json.loads(ping_API(url))
cols = []
if len(js['record'][0]) == 14:
cols = ct.INDEX_DAY_PRICE_COLS
else:
cols = ct.DAY_PRICE_COLS
df = pd.DataFrame(js['record'], columns=cols)
if ktype in ct.K_TYPE_KEY:
df = df.applymap(lambda x:x.replace(u',', u''))
for col in cols[1:]:
df[col]=df[col].astype(float)
if start is not None:
df = df [df.date >= start]
if end is not None:
df = df[df.date <= end]
df = df.set_index('date')
return df
def code_to_APIcode(code):
"""
功能：
验证输入的股票代码是否正确，若正确则返回API对应使用的股票代码
"""
print(code)
if code in ct.INDEX_KEY:
return ct.INDEX_LIST[code]
else:
if len(code) != 6:
raise IOError('code input error!')
else:
return 'sh%s'%code if code[:1] in ['5', '6'] else 'sz%s'%code
def get_url(ktype, code):
"""
功能：
验证输入的K线类型是否正确，若正确则返回url
"""
if ktype in ct.K_TYPE_KEY:
url = ct.DAY_PRICE_URL % (ct.PAGE_TYPE['http'], ct.PAGE_DOMAIN['ifeng'],
ct.K_TYPE[ktype], code)
return url
elif ktype in ct.K_TYPE_MIN_KEY:
url = ct.MIN_PRICE_URL % (ct.PAGE_TYPE['http'], ct.PAGE_DOMAIN['ifeng'],
code, ktype)
return url
else:
raise IOError('ktype input error!')
def ping_API(url):
"""
功能：
向API发送数据请求，若链接正常返回数据
"""
text = ''
try:
req = Request(url)
text = urlopen(req,timeout=10).read()
if len(text) < 15:
raise IOError('no data!')
except Exception as e:
print(e)
else:
return text
#测试入口
print(get_hist_data('601989','2015-07-11','2015-07-22'))
8. 如何将股票行情软件中的数据导出
好多软件具有数据导出功能，建议下载东方财富，在行情列表下电极右键，选择数据导出即可
最新文章
热门文章
推荐阅读