开盘

股票历史数据是研究和分析股票的基础数据，不管是量化分析还是看股票走势都少不了历史开盘数据，今天来写一写如何把 股票所有历史开盘数据下载成本地数据 。 照例：不想写代码的直接翻到底部，有现成的工具可以下载。 首先找到目标网站，长这样（避免一些问题，就不提名字了）： 数据还是很规范的，开盘价、收盘价、最高价、最低价、交易量、涨跌幅都有。 股票所有历史开盘数据都在网页源代码里了，省的我们F12了，在网页源代码里数据是这样的： 数据格式还是很规范的，方便我们下载~ import re import pandas import requests url = '目标网站的url' # 这里不写具体网站的链接了，大体做法都是一样的。 response = requests.get(url).text # 得到网页的源代码 ###下面是解析开盘数据的代码，大部分都可以这么参考，简单的正则表达式### times = re.findall('class="first left bold noWrap">(.*?)</td>').group(1) # 获取到所有历史的交易时间 open_price = re.findall('class="first left bold noWrap">.*?</td>\s+<td data-real-value="(.*?)"').group(1) #

http://jobtom.javaeye.com/blog/814594 股票数据的获取目前有如下两种方法可以获取: 1.http/javascript接口取数据 2.web-service接口 1.http/javascript接口取数据 1.1Sina股票数据接口 以大秦铁路（股票代码：601006）为例，如果要获取它的最新行情，只需访问新浪的股票数据 接口：http://hq.sinajs.cn/list=sh601006这个url会返回一串文本，例如： var hq_str_sh601006="大秦铁路, 27.55, 27.25, 26.91, 27.55, 26.20, 26.91, 26.92, 22114263, 589824680, 4695, 26.91, 57590, 26.90, 14700, 26.89, 14300, 26.88, 15100, 26.87, 3100, 26.92, 8900, 26.93, 14230, 26.94, 25150, 26.95, 15220, 26.96, 2008-01-11, 15:05:32"; 这个字符串由许多数据拼接在一起，不同含义的数据用逗号隔开了，按照程序员的思路，顺序号从0开始。 0：”大秦铁路”，股票名字； 1：”27.55″，今日开盘价； 2：”27.25″，昨日收盘价； 3：”26.91″

1. 次日买入价位的计算公式：买入预测=今日开盘+（今日收盘-今日开盘）/2 注：根据这种方式计算买入价的前提是当天股价出现上涨，今日K线以阳线报收。 举例：假设一只股票开盘价是10元，收盘价是10.8元，那么，次日的买入价计算应为10+（10.8-10）/2=10.40元。由于该股当天涨幅较大，达到8%，因此次日存在回探的可能，不管回探的结果是形成下影线还是形成光脚阴线，其下跌的幅度往往是开盘价与收盘价之间的一半稍多一些，因此，次日如果在10.45元至10.50元挂单买入，成交的可能性较大。 2. 次日卖出价位的计算公式是：卖出预测=今日收盘价+（今日开盘价-今日收盘价）/2 注：股价在下跌过程中出现这种情况的几率较小，一般以震荡下跌为主，但如果次日反弹，力度往往会较强。根据这种测算方法计算出的卖出价位虽然成交率较高，但不一定是最高价，而且这种测算方法需要的前提是当日股价K线应为阴线。 3. 次日上涨与下跌空间预测=收盘价±N*(最高价－最低价) N为变量，即（最高-最低）的倍数，上涨空间预测常见n为2或3，下跌空间预测常见n为1。 举例：2003年5月27日铜城集团（000672）（笔者在盘中买入，但为确保操作的可信度以收盘价位买入价位）。开盘5.47元，最高5.60元，最低5.43元，收盘5.59元。预测次日涨跌空间为： 第二日上涨空间预测=5.59+（5.60-5.43）