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Python金融数据分析教程 解放你的python编程能力 第4关 如何获取金融数据 Python金融数据分析教程 1

课程内容 通过本课程学习,你将学习到 通过tushare获取金融数据 通过quantos获取金融数据 通过爬虫获取金融数据 pandas Dataframe的基础知识 闯关作业 Python金融数据分析教程

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通过tushare获取金融数据(2) pandas.DataFrame 2. 使用Tushare # 导入 tushare库 import tushare as ts # 获取历史日行情 df = ts.get_hist_data( '600030', start='2018-01-01', end='2018-01-31' ) pandas.DataFrame Python金融数据分析教程

通过tushare获取金融数据(3) 接口自己慢慢找哦 Python金融数据分析教程

通过quantos获取金融数据(1) 安装quantos https://www.quantos.org/ 1、使用金融终端,已内置安装(推荐!) 2、手动安装:https://github.com/quantOS-org/JAQS/blob/master/doc/install.md Python金融数据分析教程

通过quantos获取金融数据(2) pandas.DataFrame # 导入DataApi from jaqs.data import DataApi # 初始化api api = DataApi('tcp://data.quantos.org:8910') # 获取用户名和密码 import os user = os.environ.get("QUANTOS_USER") token = os.environ.get("QUANTOS_TOKEN") # 登录 info, msg = api.login(user, token) print(info, msg) # 查询日收盘价信息 df, msg = api.daily( symbol='399001.SZ', start_date='2018-02-01', end_date='2018-02-28', fields='open,high,low,close' ) pandas.DataFrame Python金融数据分析教程

通过quantos获取金融数据(3) 目前quantos提供的数据包括: 基础数据,主要是一些基础信息,包括证券信息、行业代码、指数信息、交易日历等。 市场数据,即由市场行情产生的数据,包括实时行情、实时分钟线、历史tick、历史日线、历史分钟线等。 参考数据,包括股票的复权因子、分红、停复牌、行业分类,指数的成份股,公募基金的净值等。 企业财务数据正在整理中 Python金融数据分析教程

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通过爬虫获取金融数据(5) import requests # prepare request data URL = "http://www.chinamoney.com.cn/dqs/rest/dqs-u-fx/RefRateHis" data = {'lang' : 'CN', 'startDateTool' : '13 Mar 2018', 'endDateTool' : '13 Mar 2018', 'currencyCode' : 'USD.CNY' } # request header USER_AGENT = "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) " \ "AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) " \ "Chrome/57.0.2987.133 Safari/537.36 “ # simulate http request session = requests.Session() session.headers['User-Agent'] = USER_AGENT res = session.get(URL, params=data) if res.status_code != 200: print("query_error, status_code = ", res.status_code) # display http response rsp = res.text print(rsp) 模拟浏览器行为 Python金融数据分析教程

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通过爬虫获取金融数据(7) 大部分的网站都是用json来传递数据,但还有些古老的网站,仍然直接传输html,可以用bs4来解析 from bs4 import BeautifulSoup html_doc = """ <html><head><title>The Dormouse's story</title></head> <body> <a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>, <a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and <a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>; """ soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser', from_encoding='utf8') print('测试1:获取所有的链接') links = soup.find_all('a') for link in links: print(link.name, link['href'], link.get_text() ) print('\n测试2:获取Lacie的链接') link_node = soup.find('a', href='http://example.com/lacie') print(link_node.name, link_node['href'], link_node.get_text()) Python金融数据分析教程

pandas DataFrame基础知识 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5MjMyNTA3MQ==&mid=2247483806&idx=1&sn=1edabf70035bb898fa40862ea796f56c&chksm=fe20313ec957b8284d8e2eedc4a4f5afa647cdd9be8cff83c799dc7454d7905591ce679daae1#rd Python金融数据分析教程

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