yahoofinancepython

1. 如何使用 Yahoo，Finance stock API 獲取股票數據

有三種方法獲得數據，具體如下：

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>

具體參數：

s – 表示股票名稱，多個股票之間使用英文「+」分隔如：」XOM+BBDb.TO+MSFT」，表示三個公司的股票：XOM，BBDb.TO，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

請求地址如下：http://ichart.yahoo.com/table.csv?s=<string>&a=<int>&b=<int>&c=<int>&d=<int>&e=<int>&f=<int>&g=d&ignore=.csv

具體參數：

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。

例如: g=w, 表示周期是「周"。d表示「日」(day)，w表示「周」(week)，m表示「月」(mouth)，一定注意月份參數，其值比真實數據少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。

2. 如何在yahoo-finance這個python包中獲取上證的交易數據

yahoo-finance是美股的，國內有另外一個庫，叫tushare
使用前提
安裝Python
安裝pandas
lxml也是必須的，正常情況下安裝了Anaconda後無須單獨安裝，如果沒有可執行：pip install lxml

3. 怎麼學python爬取財經信息

本程序使用Python 2.7.6編寫，擴展了Python自帶的HTMLParser，自動根據預設的股票代碼列表，從Yahoo Finance抓取列表中的數據日期、股票名稱、實時報價、當日變化率、當日最低價、當日最高價。

由於Yahoo Finance的股票頁面中的數值都有相應id。

例如納斯達克100指數ETF（QQQ）
其中實時報價的HTML標記為

[html]view plain

• <spanid="yfs_l84_qqq">87.49</span>

而標普500指數ETF（SPY）


其中實時報價的HTML標記為

[html]view plain

• <spanid="yfs_l84_spy">187.25</span>

因此本數據抓取程序根據相應的id字元串來查找數據。具體來說就是先繼承HTMLParser，然後在自定義的子類中重載handle_data(self, data)方法，查找包含相應id字元串（例如實時報價的id字元串為"yfs_l84_"+股票代碼）的HTML標記，並輸出這個HTML標記中的數據（例如qqq的<span id="yfs_l84_qqq">87.49</span>，其中的數據87.49就是實時報價。）

樣本輸出：

數據依次是

數據日期 股票代碼 股票名稱 實時報價 日變化率 日最低價 日最高價

[python]view plain

• 05/05/(IBB)233.281.85%225.34233.28

• 05/05/(SOCL)17.480.17%17.1217.53

• 05/05/(PNQI)62.610.35%61.4662.74

• 05/05/2014xsdSPDRS&PSemiconctorETF(XSD)67.150.12%66.2067.41

• 05/05/2014itaiSharesUSAerospace&Defense(ITA)110.341.15%108.62110.56

• 05/05/2014iaiiSharesUSBroker-Dealers(IAI)37.42-0.21%36.8637.42

• 05/05/(VBK)119.97-0.03%118.37120.09

• 05/05/2014qqqPowerSharesQQQ(QQQ)87.950.53%86.7687.97

• 05/05/2014ewiiSharesMSCIItalyCapped(EWI)17.86-0.56%17.6517.89

• 05/05/(DFE)62.33-0.11%61.9462.39

• 05/05/(PBD)13.030.00%12.9713.05

• 05/05/(EIRL)38.52-0.16%38.3938.60

4. 為什麼python不能從yahoo finance中採集數據了

代碼如下：

from pylab import figure, show
from matplotlib.finance import quotes_historical_yahoo
from matplotlib.dates import YearLocator, MonthLocator, DateFormatter
import datetime
date1 = datetime.date( 2012, 1, 1 )
date2 = datetime.date( 2015, 3, 23 )

5. python yahoo finance怎麼裝

pipinstallyahoo-finance

6. 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。

7. 如何用Python和機器學習炒股賺錢

相信很多人都想過讓人工智慧來幫你賺錢，但到底該如何做呢？瑞士日內瓦的一位金融數據顧問 Gaëtan Rickter 近日發表文章介紹了他利用 Python 和機器學習來幫助炒股的經驗，其最終成果的收益率跑贏了長期處於牛市的標准普爾 500 指數。雖然這篇文章並沒有將他的方法完全徹底公開，但已公開的內容或許能給我們帶來如何用人工智慧炒股的啟迪。

我終於跑贏了標准普爾 500 指數 10 個百分點！聽起來可能不是很多，但是當我們處理的是大量流動性很高的資本時，對沖基金的利潤就相當可觀。更激進的做法還能得到更高的回報。

這一切都始於我閱讀了 Gur Huberman 的一篇題為《Contagious Speculation and a Cure for Cancer: A Non-Event that Made Stock Prices Soar》的論文。該研究描述了一件發生在 1998 年的涉及到一家上市公司 EntreMed（當時股票代碼是 ENMD）的事件：

「星期天《紐約時報》上發表的一篇關於癌症治療新葯開發潛力的文章導致 EntreMed 的股價從周五收盤時的 12.063 飆升至 85，在周一收盤時接近 52。在接下來的三周，它的收盤價都在 30 以上。這股投資熱情也讓其它生物科技股得到了溢價。但是，這個癌症研究方面的可能突破在至少五個月前就已經被 Nature 期刊和各種流行的報紙報道過了，其中甚至包括《泰晤士報》！因此，僅僅是熱情的公眾關注就能引發股價的持續上漲，即便實際上並沒有出現真正的新信息。」

在研究者給出的許多有見地的觀察中，其中有一個總結很突出：

「（股價）運動可能會集中於有一些共同之處的股票上，但這些共同之處不一定要是經濟基礎。」

我就想，能不能基於通常所用的指標之外的其它指標來劃分股票。我開始在資料庫裡面挖掘，幾周之後我發現了一個，其包含了一個分數，描述了股票和元素周期表中的元素之間的「已知和隱藏關系」的強度。

我有計算基因組學的背景，這讓我想起了基因和它們的細胞信號網路之間的關系是如何地不為人所知。但是，當我們分析數據時，我們又會開始看到我們之前可能無法預測的新關系和相關性。

如果你使用機器學習，就可能在具有已知和隱藏關系的上市公司的寄生、共生和共情關系之上搶佔先機，這是很有趣而且可以盈利的。最後，一個人的盈利能力似乎完全關乎他在生成這些類別的數據時想出特徵標簽（即概念（concept））的強大組合的能力。

我在這類模型上的下一次迭代應該會包含一個用於自動生成特徵組合或獨特列表的單獨演算法。也許會基於近乎實時的事件，這可能會影響那些具有隻有配備了無監督學習演算法的人類才能預測的隱藏關系的股票組。

8. YAHOO FINANCE怎麼樣

Yahoo finance 本身是個不錯的產品，這個APP做的體驗也不錯~

9. pandas yahoo金融數據國內能不能讀取 python3

import xlrddata = xlrd.open_workbook('excelFile.xls')table = data.sheets()[0] #通過索引順序獲取table = data.sheet_by_index(0) #通過索引順序獲取table = data.sheet_by_name(u'Sheet1')#通過名稱獲取