python获取股票历史数据(windpypythonw.wsd获取哪些历史行情数据)

1.windpy python w.wsd获取哪些历史行情数据

获取哪些历史行情数据

结果显示:

[html]

root@zhou:/home/zhouqian/python# py value_keys.py test.txt

ssss

2 key3 => ['6', '33']

3 key2 => ['1', '2', '45']

3 key1 => ['4', '5', '13']

遇到的问题总结:

split的用法:line.split()就是分开出左右两边的值,在默认的情况下是以一个空格或者多个空格为分割符的,

has_key()的用法:是查看字典数据类型中有没有这么一个关键字。上面可知result={}是初始化了一个字典的数据类型。

2.如何选取过去每个月股票的市值 python

类似,可以修改一下

股票涨跌幅数据是量化投资学习的基本数据资料之一,下面以python代码编程为工具,获得所需要的历史数据。主要步骤有:

(1) #按照市值从小到大的顺序活得N支股票的代码;

(2) #分别对这一百只股票进行100支股票操作;

(3) #获取从2016.05.01到2016.11.17的涨跌幅数据;

(4) #选取记录大于40个的数据,去除次新股;

(5) #将文件名名为“股票代码.csv”。

具体代码如下:

# -*- coding: utf-8 -*-

"""

Created on Thu Nov 17 23:04:33 2016

获取股票的历史涨跌幅,并分别存为csv格式

@author: yehxqq151376026

"""

import numpy as np

import pandas as pd

#按照市值从小到大的顺序活得100支股票的代码

df = get_fundamentals(

query(fundamentals.eod_derivative_indicator.market_cap)

.order_by(fundamentals.eod_derivative_indicator.market_cap.asc())

.limit(100),'2016-11-17', '1y'

)

#分别对这一百只股票进行100支股票操作

#获取从2016.05.01到2016.11.17的涨跌幅数据

#选取记录大于40个的数据,去除次新股

#将文件名名为“股票代码.csv”

for stock in range(100):

priceChangeRate = get_price_change_rate(df['market_cap'].columns[stock], '20160501', '20161117')

if priceChangeRate is None:

openDays = 0

else:

openDays = len(priceChangeRate)

if openDays > 40:

tempPrice = priceChangeRate[39:(openDays - 1)]

for rate in range(len(tempPrice)):

tempPrice[rate] = "%.3f" %tempPrice[rate]

fileName = ''

fileName = fileName.join(df['market_cap'].columns[i].split('.')) + '.csv'

fileName

tempPrice.to_csv(fileName)

python获取股票历史数据

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