當前位置:首頁 » 分析預測 » 做個網路爬蟲分析股票
擴展閱讀
億陽信通股票公司 2024-11-18 22:13:14
691股票代碼 2024-11-18 22:09:02

做個網路爬蟲分析股票

發布時間: 2021-05-29 01:23:15

A. 如何製作並運行爬蟲,亞洲股市指數,漲跌幅度

如何製作並運行爬蟲亞洲股市指數漲跌幅度這個爬蟲軟體的話基本上各個黑客網站都是有的只要你功夫比較深肯定很好學的

B. 網路爬蟲這塊有做的比較好的公司嗎

你去研究下發源地採集器,他們的爬蟲技術還是比較牛逼的。

C. 如何利用爬蟲技術來輔助老媽炒股票

炒股賺錢是一個極度復雜的綜合體,不可能單憑某種技術就能炒股賺錢的。要是那樣,股市就不是1賺1平8虧了。

D. python爬蟲獲取東方財富股票論壇內容分析,怎樣

付費可以幫寫

E. 如何用爬蟲抓取股市數據並生成分析報表

我用前嗅的forespider數據採集軟體爬過股市信息的,比較簡單,分析了一下歷史股價,目前數據還不多沒做太多分析。過幾天再說

F. 如何用python 爬蟲抓取金融數據

獲取數據是數據分析中必不可少的一部分,而網路爬蟲是是獲取數據的一個重要渠道之一。鑒於此,我拾起了Python這把利器,開啟了網路爬蟲之路。

本篇使用的版本為python3.5,意在抓取證券之星上當天所有A股數據。程序主要分為三個部分:網頁源碼的獲取、所需內容的提取、所得結果的整理。

一、網頁源碼的獲取

很多人喜歡用python爬蟲的原因之一就是它容易上手。只需以下幾行代碼既可抓取大部分網頁的源碼。

為了減少干擾,我先用正則表達式從整個頁面源碼中匹配出以上的主體部分,然後從主體部分中匹配出每隻股票的信息。代碼如下。

pattern=re.compile('<tbody[sS]*</tbody>')
body=re.findall(pattern,str(content)) #匹配<tbody和</tbody>之間的所有代碼pattern=re.compile('>(.*?)<')
stock_page=re.findall(pattern,body[0]) #匹配>和<之間的所有信息

其中compile方法為編譯匹配模式,findall方法用此匹配模式去匹配出所需信息,並以列表的方式返回。正則表達式的語法還挺多的,下面我只羅列所用到符號的含義。

語法 說明

. 匹配任意除換行符「 」外的字元

* 匹配前一個字元0次或無限次

? 匹配前一個字元0次或一次

s 空白字元:[<空格> fv]

S 非空白字元:[^s]

[...] 字元集,對應的位置可以是字元集中任意字元

(...) 被括起來的表達式將作為分組,裡面一般為我們所需提取的內容

正則表達式的語法挺多的,也許有大牛隻要一句正則表達式就可提取我想提取的內容。在提取股票主體部分代碼時發現有人用xpath表達式提取顯得更簡潔一些,看來頁面解析也有很長的一段路要走。

三、所得結果的整理

通過非貪婪模式(.*?)匹配>和<之間的所有數據,會匹配出一些空白字元出來,所以我們採用如下代碼把空白字元移除。

stock_last=stock_total[:] #stock_total:匹配出的股票數據for data in stock_total: #stock_last:整理後的股票數據
if data=='':
stock_last.remove('')

最後,我們可以列印幾列數據看下效果,代碼如下

print('代碼',' ','簡稱',' ',' ','最新價',' ','漲跌幅',' ','漲跌額',' ','5分鍾漲幅')for i in range(0,len(stock_last),13): #網頁總共有13列數據
print(stock_last[i],' ',stock_last[i+1],' ',' ',stock_last[i+2],' ',' ',stock_last[i+3],' ',' ',stock_last[i+4],' ',' ',stock_last[i+5])

G. 網路爬蟲實時股票價格 怎麼實現

周二時已經出現了跌停股,漲幅2%的個股僅650家,大部分個股處於1%的微漲格局,而周三這一情況加劇到了漲跌各半,甚至在午盤後跳水中出現了局部漲少跌多的情況,今天這樣的情況有增無減。 。

很高興第一時間為你解答,敬請採納。
如果對本題還有什麼疑問,請追問。

H. 爬蟲可以為我們做什麼,可以做數據分析房價行情

可以啊,爬蟲是數據採集必備的技能
而數據分析必然要有數據才能分析,要數據必然就會涉及到數據採集也就是爬蟲。
你說的房價行情通過爬蟲爬取房源數據,匯總到資料庫就可以做一定程度上的分析。
爬蟲需要掌握Python基礎,re正則模塊,Beatifulsoup,pyquery,xpath,selenium,scrapy等一些知識點,能爬取任何網站,包括某寶,某東。一手資料有償低價給你。

I. 如何利用網路上的現成大數據來進行超短線炒股

我們利用網路大數據分析技術,從互聯網上檢索最熱的關鍵詞,然後從關鍵詞中檢出相對應的股票名稱或代碼,依據各類大數據分析加權系數演算法,選出優選股。\n\n搜索指數:\n\n 搜索指數是以搜索引擎海量網民行為數據為基礎的數據分享平台,是當前互聯網乃至整個數據時代最重要的統計分析平台之一,自發布之日便成為眾多企業營銷決策的重要依據。搜索指數能夠告訴用戶:某個關鍵詞在搜索引擎上的搜索規模有多大,一段時間內的漲跌態勢以及相關的新聞輿論變化,關注這些詞的網民是什麼樣的,分布在哪裡,同時還搜了哪些相關的詞。例如index..com \n\n新聞熱度:\n\n 10大新聞網站的財經頻道每天都在報道上市企業和市場情況,爬蟲根據財經首頁的頁面進行板塊和行業等數據進行分析熱門股票近日的曝光率。\n\n評論喜好:\n\n 股民喜歡在股吧和貼吧進行評論,爬蟲根據網民發貼的情緒化詞彙進行判斷,出現負面詞彙如不文明用語時,進行必要的扣分等操作。\n\n自選股關注度:\n\n 軟體對用戶自選股進行統計,關注人數高的股票自然會被納入熱門股票之列。\n\n資金流向:\n\n 軟體即時跟蹤股票的資金流向,特別關注莊家的大資金流向,對其拉升等動作進行大數據判斷。\n\n圖形分析:\n\n 軟體對圖形分析做了較多的大數據資料,並加入了自我學習的能力,如判斷歷史上的黃金坑,判斷雙底,計算斜率等。\n\n綜合動能:\n\n 除了以上指標,軟體還結合傳統的MACD\KDJ等數據,按不同的指標進行打分,最終得出動能分。然後即時對高分股票按歷史數據進行判斷,推薦出最合適的股票供用戶參考,當動能衰減時則會被沽出。\n\n\n\n 將軟體停留在在倉界面,會自動更新股股價及進行買賣指令的操作。\n\n\n\n