配资公司介绍 轻松下载所有A股历史行情数据(附Python完整代码)

发布日期：2024-12-26 00:27    点击次数：170

11月22日，证监会发布行政处罚决定书，2023年6月19日至9月28日，刘洪涛、娄阁实际控制6个证券账户交易山西腾茂科技股份有限公司（腾茂科技）股票。操纵期间，刘洪涛、娄阁控制使用账户组累计买入5,366,294股，卖出5,365,592股，持有余股702股，扣除税费后盈利83,674,923.08元。刘洪涛、娄阁控制使用账户组在其实际控制的账户之间进行交易，影响“腾茂科技”股票价格和交易量，并利用不确定的重大信息，诱导投资者交易“腾茂科技”。

11月22日，有研新材今日涨5.22%，龙虎榜数据显示，上榜营业部席位全天成交12.22亿元，占当日总成交金额比例为15.33%。其中，买入金额为5.8亿元，卖出金额为6.42亿元，合计净卖出6152.37万元。

一、选择数据源数据源的选择是获取高质量数据的前提。东方财富网、同花顺、雪球等知名财经网站提供了丰富的历史行情数据下载服务。以东方财富网为例，我们可以通过其提供的历史行情数据接口stock_zh_a_hist来获取所需的数据。

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二、设置参数我们选择的参数是，2023-01-01直至今天的所有A股后复权的日频率数据。大家也可以根据自己需求调整参数，获取对应想要的历史数据。名称类型描述symbolstrsymbol='603777'; 股票代码可以在 ak.stock_zh_a_spot_em() 中获取periodstrperiod='daily'; choice of {'daily', 'weekly', 'monthly'}start_datestrstart_date='20210301'; 开始查询的日期end_datestrend_date='20210616'; 结束查询的日期adjuststr默认返回不复权的数据; qfq: 返回前复权后的数据; hfq: 返回后复权后的数据timeoutfloattimeout=None; 默认不设置超时参数三、通过Python代码获取数据通过Python的requests库，我们能够向东方财富网的历史行情数据接口发出精确的HTTP请求，从接口获取所需的股市数据。紧接着通过pandas库可以将这些数据转换为易于分析的DataFrame格式，最后将数据导出为多种格式，如CSV文件，方便我们在本地环境中进行存储和进一步分析。获取所有A股历史行情数据完整Python代码(关注公众号在后台回复：A股数据)# 获取所有股票的历史数据def do_load(ak_code, ak_name, period, start_date, end_date, adj, timeout): print(ak_code, ak_name) for i in range(3): try: # 历史行情数据-后复权 df = ak.stock_zh_a_hist(symbol=ak_code, period=period, start_date=start_date, end_date=end_date, adjust=adj, timeout=timeout) if df.empty: continueif ak_code.startswith('6') == True: df['股票代码'] = ak_code + '.SH' elif ak_code.startswith('8') == True: df['股票代码'] = ak_code + '.BJ' else: df['股票代码'] = ak_code + '.SZ'df['股票名称'] = ak_name df.sort_values(by=['日期'], ascending=True, inplace=True) df.reset_index(drop=True, inplace=True)path = create_path(ak_code) df.to_csv(path, index=False, mode='w', encoding='gbk') # 休眠指定的时间 time.sleep(random.uniform(300, 1000) / 100) break # 成功运行后跳出循环except Exception as e: # 处理其他未特定捕获的异常 print('发生了其他异常！', e)四、数据存储在获取了所有A股的历史行情数据后，下一步是将这些数据存储到本地电脑上。通常，CSV（逗号分隔值）格式因其简单性和广泛的支持而成为首选。利用Python的pandas库，我们可以轻松地将数据保存为CSV文件。通过调用`to_csv`方法，数据被导出并存储在本地磁盘上。经过检查，我的电脑上新增了5000多个CSV文件，这表明我已成功下载了所有A股的历史行情数据。

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最后，如果你有兴趣亲自实践上述步骤并编写代码，欢迎加入我们的知识星球。在这里，我们将深入讲解整个程序开发的逻辑和每一段代码的具体作用，帮助你确保在自己的计算机上也能顺畅地执行这些操作。 本站仅提供存储服务，所有内容均由用户发布，如发现有害或侵权内容，请点击举报。

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