股票市场是一个需要长期持有的市场，投资者需要有耐心和毅力，不断学习和调整自己的投资策略，才能在市场中获得长期的稳定回报。接下来，帮企客带大家认识并深入了解python获取股票实时数据，希望能帮你解决当下所遇到的难题。

    本文分为以下多个解答，欢迎阅读：

  • 1、请教python量化交易时用到的股票每天逐笔交易数据如何爬取？
  • 2、混合型\股票型基金有什么办法可以实时查看涨跌走势？ 和指数型基金一样。
  • 3、怎么用python计算股票
  • 4、有A股的分时交易数据API接口吗？

请教python量化交易时用到的股票每天逐笔交易数据如何爬取？

优质回答首先，打开期货交易软件，登录自己的交易账户。选择相应的期货合约，进入交易界面。

其次，找到“成交记录”或“逐笔成交”等相关功能按钮。在一些交易软件中，这个按钮可能位于交易界面的底部或侧边栏。

然后，点击“成交记录”或“逐笔成交”按钮，进入成交记录页面。在这个页面上，你可以看到最近的成交记录列表。

接下来，找到“导出”或“导出成交明细”等按钮。这个按钮通常位于成交记录页面的上方或下方。

然后，点击“导出”或“导出成交明细”按钮，选择导出文件的格式和保存路径。一般来说，我们可以选择导出为Excel或CSV格式的文件，这样可以方便后续的数据处理和分析。

最后，点击“确认”或“导出”按钮，等待软件完成导出过程。导出的取决于成交记录的数量和电脑性能等因素。

一旦导出完成，你就可以在选择的保存路径中找到导出的文件。通过打开这个文件，你就可以查看和分析期货逐笔成交明细了。

导出的期货逐笔成交明细文件通常包括以下信息：交易日期、交易时间、成交价格、成交数量、买卖方向等。这些信息可以帮助你追踪每一笔成交的情况，分析市场的买卖力量和交易行为。

通过对期货逐笔成交明细的分析，交易者和投资者可以获取以下方面的信息：

首先，了解市场的成交情况。通过查看成交价格和成交数量，可以判断市场的价格走势和交易活跃度。

其次，分析市场的买卖力量。通过统计买入和卖出的数量和比例，可以了解市场的多空双方力量对比，判断市场的走势和趋势。

再次，研究交易者的行为和策略。通过分析成交记录，可以了解交易者的买卖行为和策略，发现一些潜在的交易机会。

最后，优化交易策略和风险管理。通过对期货逐笔成交明细的研究，可以发现一些常见的交易错误和风险因素，从而改进自己的交易策略和风险管理能力。

混合型\股票型基金有什么办法可以实时查看涨跌走势？ 和指数型基金一样。

优质回答下文我主要是以股票代码举例，换成基金代码也是可以的，实时关注！

Ref===>tushare

系统：Ubuntu 15.04 Python:2.7 环境包：Anaconda,仅供娱乐.

最近在学习Python语言，刚好也想学学炒股，因此学习了一些基础知识后，打算做一些股票相关的demo练手，第一个要解决的问题当然是数据采集。

翻遍了网络，看了一些朋友的代码片段，知道了向API请求数据的格式大概是这样的：;type=last其中的akdaily表示日k线，sh601989则是股票代码，向端口发出请求后会返回股票的所有历史数据。因为不会以关键词高亮的模式写代码，请自带IDE观看，原代码如下：

const.py

# -*- coding: utf-8 -*-

"""

功能：

放置常量，列表 

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/akminscode=%s&type=%s' 

PAGE_TYPE = {'http': ';, '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'))

怎么用python计算股票

优质回答作为一个python新手，在学习中遇到很多问题，要善于运用各种方法。今天，在学习中，碰到了如何通过收盘价计算股票的涨跌幅。

第一种：

读取数据并建立函数：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from scipy.interpolate import spline

from pylab import *

import pandas as pd

from pandas import Series

a=pd.read_csv('d:///1.csv',sep=',')#文件位置

t=a['close']

def f(t):

s=[]

for i in range(1,len(t)):

if i==1:

continue

else:

s.append((t[i]-t[i-1])/t[i]*100)

print s

plot(s)

plt.show()

f(t)

第二种：

利用pandas里面的方法：

import pandas as pd

a=pd.read_csv('d:///1.csv')

rets = a['close'].pct_change() * 100

print rets

第三种：

close=a['close']

rets=close/close.shift(1)-1

print rets

总结：python是一种非常好的编程语言，一般而言，我们可以运用构建相关函数来实现自己的思想，但是，众所周知，python中里面的有很多科学计算包，里面有很多方法可以快速解决计算的需要，如上面提到的pandas中的pct_change()。因此在平时的使用中应当学会寻找更好的方法，提高运算。

有A股的分时交易数据API接口吗？

优质回答获取的方法主要用到了两个python第三方模块，一个jquote_api，用这个api来获取全市场的A股代码和一些简单的数据，另外一个是easyquotation，这个api负责获取实时的行情数据。具体的操作需要用到的源码如下分析：

1、通过jquote_api拿到A股全市场的代码；

2、通过easyquotation获取一揽子股票的实时行情；

3、需要注意的是查询股票数据接口是一次性推送过来的，必须要遍历去提取你要的股票代码的数据

想要成长，必定会经过生活的残酷洗礼，我们能做的只是杯打倒后重新站起来前进。上面关于python获取股票实时数据的信息了解不少了，帮企客希望你有所收获。