⑴ 如何使用Python获取股票分时成交数据
可以使用爬虫来爬取数据，在写个处理逻辑进行数据的整理。你可以详细说明下你的需求，要爬取的网站等等。
希望我的回答对你有帮助
⑵ 新人发帖求助，python使用tushare股票分析包方法报错
1、你检查一下是否安装正确，tushare包的安装直接用 pip install tushare 安装即可
2、没必要访问官网，当然，你需要先安装pip ,自己网络。
⑶ 如何用python计算某支股票持有90天的收益率
defget(self,get,money):
print“ATM:”
print“yourmoneyis+“,self.get,”%aday
self.today=self.money*(self.get/100)+self.money
print“nowyouhave”,self.today
self.tomorrow=self.today*(self.get/100)+self.today
print“tomorrowyouwellhave”,self.tomorrow
get(50,10000)
这个代码会给你1天后和2天后的余额，如果要显示九十天，还请您自己打完
⑷ 如何用python炒股
你就是想找个软件或者券商的接口去上传交易指令，你前期的数据抓取和分析可能python都写好了，所以差这交易指令接口最后一步。对于股票的散户，正规的法子是华宝，国信，兴业这样愿意给接口的券商，但貌似开户费很高才给这权利，而且只有lts，ctp这样的c++接口，没python版就需要你自己封装。还有的法是wind这样的软件也有直接的接口，支持部分券商，但也贵，几万一年是要的，第三种就是走野路子，鼠标键盘模拟法，很复杂的，就是模拟键盘鼠标去操作一些软件，比如券商版交易软件和大智慧之类的。还有一种更野的方法，就是找到这些软件的关于交易指令的底层代码并更改，我网络看到的，不知道是不是真的可行。。散户就这样，没资金就得靠技术，不过我觉得T+1的规则下，预测准确率的重要性高于交易的及时性，花功夫做数据分析就好，交易就人工完成吧
⑸ 新人发帖求助，python使用tushare股票分析包方法报错
我是一名大学生，刚刚上手python，成功安装了tushare包，但是调用的官方文档的示例方法（get_hist_data）的时报错:
AttributeError: 'mole' object has no attribute 'get_hist_data'
代码是
[import tushare as ts
ts.get_hist_data('600848')][/code]
因为是示例，所以包应该下面有这个方法，我用print dir(ts) 看到下面只有
['__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__', '__package__', 'ts' ] 这几个方法（显然不是全部的方法）
希望各位能够帮助下新人解答一下。
刚刚实际运行了一下，没有报错，你检查一下是否安装正确，tushare包的安装直接用 pip install tushare 安装即可，没必要访问官网，当然，你需要先安装pip ,
⑹ 股票池如何用python构建
股票池用python构建的方法是：使用第三方平台，目前可以使用的是聚宽，对比一下聚宽、优矿、大宽网（已经倒闭了），都大同小异，选哪个都一样。
虽然这些平台都大同小异，但是代码可不能简单复制粘贴，因为底层函数库是不一样的，有可能在别的平台根本用不了某个函数，并且简单复制到自己电脑中的python的话百分之百用不了。
代码的思路是，每个月底进行调仓，选出市值最小的股票交易，去掉ST/*ST/停牌/涨停的股票，然后选择最小市值的10只，基准是创业板综指，看看结果。
python构建数据获取方法是：
这里使用为了接下来的操作需要将一定历史范围的股票数据下载下来，这里下载起始时间为20160101，截至时间为运行代码的时间范围的历史日线数据。
这里以tushare为例, tushare获取历史数据有两种方式。
第一种是以迭代历史交易日的方式获取所有历史数据，假设获取三年的历史数据，一年一般220个交易日左右，那么3年需要请求660多次左右，如果以这种方式的话，就下载数据的时间只需要1分钟多点的样子。
第二种是以迭代所有股票代码的方式获取所有历史数据，股票数量有大概3800多个，需要请求3800多次，但是在积分有限的情况下一分钟最多请求500次，也就意味着仅下载数据的时间至少需要大概8分钟时间。
理论上，你获取的历史范围超过17.3年，那么使用第一种方式才比第二种方式快。
⑺ python对股票分析有什么作用
你好，Python对于股票分析来说，用处是很大的
Python，用数据软件分析可以做股票的量化程序，因为股票量化是未来的一种趋势，能够解决人为心理波动和冲动下单等不良行为，所以学好python量化的话，那么对股票来说有很大很大帮助
⑻ 如何用python代码判断一段范围内股票最高点
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python+聚宽 统计A股市场个股在某时间段的最高价、最低价及其时间 原创
2019-10-12 09:20:50
开拖拉机的大宝
码龄4年
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使用工具pycharm + 聚宽数据源，统计A股市场个股在某时间段的最高价、最低价及其时间，并打印excel表格输出
from jqdatasdk import *
import pandas as pd
import logging
import sys
logger = logging.getLogger("logger")
logger.setLevel(logging.INFO)
# 聚宽数据账户名和密码设置
auth('username','password')
#获取A股列表，包括代号，名称，上市退市时间等。
security = get_all_securities(types=[], date=None)
pd2 = get_all_securities(['stock'])
# 获取股票代号
stocks = list(get_all_securities(['stock']).index)
# 获取股票名称
stocknames = pd2['display_name']
start_date = -01-01'
end_date = -12-31'
def get_stocks_high_low(start_date,end_date):
# 新建表，表头列
# 为："idx","stockcode","stockname","maxvalue","maxtime","lowvalue","lowtime"
result = pd.DataFrame(columns=["idx", "stockcode", "stockname", "maxvalue", "maxtime", "lowvalue", "lowtime"])
for i in range(0,stocks.__len__()-1):
pd01 = get_price(stocks[i], start_date, end_date, frequency='daily',
fields=None, skip_paused=False,fq='pre', count=None)
result=result.append(pd.DataFrame({'idx':[i],'stockcode':[stocks[i]],'stockname':
[stocknames[i]],'maxvalue':[pd01['high'].max()],'maxtime':
[pd01['high'].idxmax()],'lowvalue': [pd01['low'].min()], 'lowtime':
[pd01['low'].idxmin()]}),ignore_index=True)
result.to_csv("stock_max_min.csv",encoding = 'utf-8', index = True)
logger.warning("执行完毕！
⑼ python炒股可行吗
非常不可行，还是靠人工吧，人工才是真正能够理解人的心理的，炒股本来就是一个心理的游戏。。
⑽ 如何利用Python预测股票价格
预测股票价格没有意义。
单支股票价格，多股组合，大盘这些都可以使用神经网络来学习，02年就做过了，涨跌预测平均能达到54%到57%的准确率，但是只能定性，无法定量，因此，在扣除印花税之后无利可图。
纯粹使用股票交易数据来预测并保证总体获利不是程序能办到的，人也办不到。
目前世界上最先进的炒股机器也只能利用网络时差那微不可计的零点几秒在欧洲与美国证券间倒来倒去，那套系统研发费用数千万，硬件（主要是独立光缆）费用以亿计。