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股票API

实时股票数据接口大全 股票数据的获取目前有如下两种方法可以获取: 1. http/javascript接口取数据 2. web-service接口 1.http/javascript接口取数据...1.1Sina股票数据接口 以大秦铁路(股票代码:601006)为例,如果要获取它的最新行情,只需访问新浪的股票数据 接口: http://hq.sinajs.cn/list=sh601006...; 6:”26.91″,竞买价,即“买一”报价; 7:”26.92″,竞卖价,即“卖一”报价; 8:”22114263″,成交的股票数,由于股票交易以一百股为基本单位,所以在使用时,通常把该值除以一百...:601006)的当前股价 current price:14.20 如果你要同时查询多个股票,那么在URL最后加上一个逗号,再加上股票代码就可以了;比如你要一次查询大秦铁路(601006)和大同煤业...,将会在头条显示此股票的相关信息,例如在google搜索601006时, 第一条搜索结果如下图: 通过点击左边的图片我们发现会将此图片链接到sina财经频道上,也就是说google股票数据的获取也是从

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    AKShare-股票数据-股票热度

    作者寄语 本次更新东方财富网站的股票热度数据,该接口可以获取热度排名前 100 位的热门股票数据。...更新接口 "stock_hot_rank_em" # 股票热度-东财 股票热度-东财 接口: stock_hot_rank_em 目标地址: http://guba.eastmoney.com/rank.../ 描述: 东方财富网站-股票热度 限量: 单次返回所有股票当前交易日的人气排名数据 输入参数 名称 类型 描述 - - - 输出参数 名称 类型 描述 当前排名 int64 - 代码 object...- 股票名称 object - 最新价 float64 - 涨跌幅 float64 - 接口示例 import akshare as ak stock_hot_rank_em_df = ak.stock_hot_rank_em...() print(stock_hot_rank_em_df) 数据示例 当前排名 代码 股票名称 最新价 涨跌幅 0 1 SZ300059 东方财富 27.36

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    AkShare-股票数据-股票更名

    作者寄语 新增股票更名数据接口 更新接口 "stock_info_sz_change_name" # 深证证券交易所股票曾用名详情 "stock_info_change_name" # A 股股票曾用名列表...股票更名 接口: stock_info_change_name 目标地址: http://vip.stock.finance.sina.com.cn/corp/go.php/vCI_CorpInfo/...stockid/300378.phtml 描述: 获取新浪财经-股票曾用名 限量: 单次获取新浪财经-股票曾用名所有历史曾用名称 输入参数 名称 类型 必选 描述 stock str Y stock="...000503"; 股票代码 输出参数 名称 类型 默认显示 描述 list or None str Y 有曾用名则返回列表, 无曾用名则返回 None 接口示例 import akshare as...000503") print(stock_info_change_name_list) 数据示例 ['琼海虹', '海虹控股', 'ST海虹', '海虹控股', 'G海虹', '海虹控股', '国新健康'] 股票更名

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    AkShare-股票数据-股票列表

    作者寄语 新增返回 A 股所有股票代码和股票简称的接口,可以一次返回相应板块的股票列表。...更新接口 "stock_info_sz_name_code" # 深证证券交易所股票代码和简称 "stock_info_sh_name_code" # 上海证券交易所股票代码和简称 "stock_info_a_code_name..." # A 股股票代码和简称 股票列表-A股 接口: stock_info_a_code_name 目标地址: 沪深交易所 描述: 获取沪深 A 股股票代码和简称数据 限量: 单次获取所有 A 股股票代码和简称数据...-上证 接口: stock_info_sh_name_code 目标地址: 上海证券交易所 描述: 获取上海证券交易所股票代码和简称数据 限量: 单次获取上海证券交易所股票代码和简称数据 输入参数 名称...-深证 接口: stock_info_sz_name_code 目标地址: 深证证券交易所 描述: 获取深证证券交易所股票代码和简称数据 限量: 单次获取深证证券交易所股票代码和简称数据 输入参数 名称

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    挖掘股票因子

    题目就如上图,有两问题,第一问是让我们根据所给数据找出影响高送转的因子(这些名词题目有给解释,小编也会给大家),第二问根据所给的前七年的数据,预测第八年那些股票会发生高送转。...第一问大家都很好理解,给了七年股票的因子数据,有基础数据,年数据,日数据,其中日数据有 3G,根据所给数据,从中找出影响一支股票是否发生高送转。...第二问就是根据选出来的这些因子,判断股票在第八年是否会高送转。 完整描述见题目 pdf。 代码流程 先给大家看看我代码目录,使用的 jupyter: ?...4.这一步是理解数据用的,就选一支股票查看有几条数据,长啥样,按条件选择行: ? 5.以日数据表分组计算,求每个因子的平均值: ?...12.使用 KNN 分类算法,对股票分类: ? 13.使用支持向量机算法,对股票分类: ? 14.对第八年的测试数据套进支持向量机模型 以上就是整个处理流程,完整代码会发关键词获取。

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    PyTorch学习系列教程:三大神经网络在股票数据集上的实战

    导读 近几天的推文中,分别对深度学习中的三大神经网络——DNN、CNN、RNN进行了系统的介绍,今天本文以股票数据集为例对其进行案例实战和对比。...对这三类神经网络不熟悉的读者,欢迎查看历史推文: PyTorch学习系列教程:深度神经网络【DNN】 PyTorch学习系列教程:卷积神经网络【CNN】 PyTorch学习系列教程:循环神经网络【RNN...但为了能够在同一任务下综合对比这三种网络,本文选择对股票预测这一任务开展实验,其中DNN可以将历史序列特征转化为全连接网络,而CNN则可利用一维卷积进行特征提取,RNN则天然适用于序列数据建模。...三大神经网络预测效果对比 本文行文结构如下: 数据集准备 DNN模型构建及训练 CNN模型构建及训练 RNN模型构建及训练 对比与小结 01 数据集准备 本次实战案例选择了某股票数据,时间范围为2005...既然是时序数据,我们的任务是基于当前及历史一段时间的数据,预测股票次日的收盘价(Close字段),我们大体将历史数据的时间长度设定为30,而后采用滑动窗口的形式依次构建数据集和标签列,构建过程如下: X

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    AkShare-股票数据-新股发行和股票增发

    作者寄语 新增新股发行和股票增发数据接口。...更新接口 "stock_add_stock" # 股票增发 "stock_ipo_info" # 股票新股 新股发行 接口: stock_ipo_info 目标地址: https://vip.stock.finance.sina.com.cn...600004.phtml 描述: 获取新浪财经-发行与分配-新股发行 限量: 单次获取新股发行的基本信息数据 输入参数 名称 类型 必选 描述 stock str Y stock="600004"; 股票代码...228263.60 14 承销费用(万元) -- 15 招股公告日 2003-04-09 16 上市日期 2003-04-28 股票增发...输入参数 名称 类型 必选 描述 stock str Y stock="600004"; 股票代码 输出参数 名称 类型 默认显示 描述 发行方式 str Y - 发行价格 str Y - 实际公司募集资金总额

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    Python股票量化程序

    import tushare as ts import pandas as pd import numpy as np # 策略参数 stock_code = '000001' # 股票代码 buy_threshold...= 1.02 # 买入阈值 sell_threshold = 0.98 # 卖出阈值 window_size = 10 # 均线窗口大小 # 获取股票数据 df = ts.get_hist_data...print('卖出:', df.index[i], sell_price, '收益:', profit) # 输出总收益率 print('总收益率:', profit) 这个程序使用了tushare库获取股票数据...,计算了股票的均线,并根据均线与买卖阈值的关系来判断是否买入或卖出股票。...程序中的交易规则是一个简单的均线策略,如果股票价格上穿均线并且超过买入阈值,就买入股票;如果股票价格下穿均线并且低于卖出阈值,就卖出股票。程序的输出包括每次买卖的时间和价格,以及总收益率。

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