个股行情爬取

个股行情爬取

个股行情爬取是指通过网络爬虫技术，获取股票市场中各个个股的相关信息，包括股票代码、证券交易所、股票名称、最新价、涨跌幅等数据。利用爬取到的个股行情数据，投资者可以进行数据分析和决策，从而更好地参与股票市场。

1. 准备数据存储函数

在进行个股行情爬取之前，我们需要准备一个数据存储函数。该函数可以将爬取到的数据保存到CSV文件中，方便后续数据分析和处理。以下为示例代码：

def save_data(data, date):

if not os.path.exists("stock_data_%s.csv" % date):

with open("stock_data_%s.csv" % date, "a+", encoding='utf-8') as f:

f.write("股票代码,证券交易所,股票名称,最新价,涨跌幅\n")

with open("stock_data_%s.csv" % date, "a+", encoding='utf-8') as f:

f.write("%s,%s,%s,%.2f,%.2f%%\n" % (data['code'], data['exchange'], data['name'], data['price'], data['change']))

2. 爬取同花顺A股行情

我们可以使用Python进行同花顺A股行情的爬取，但该程序只提取了部分数据，并且在数据存储上还存在问题，尚未体现Python的高效性质。以下是示例代码：

Python尝试爬取同花顺A股行情

尝试爬取，目前只提取了一部分数据。在数据存储上还是有问题，还未体现Python的高效性质。如果你有好的建议请留言或私信，谢谢。

下面的程序仅做参考，如果有时间再优化...

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

url = "http://www.example.com"

response = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

table = soup.find("table", {"class": "stock-table"})

rows = table.find_all("tr")

for row in rows:

data = {}

cols = row.find_all("td")

data['code'] = cols[0].text

data['exchange'] = cols[1].text

data['name'] = cols[2].text

data['price'] = float(cols[3].text)

data['change'] = float(cols[4].text.strip('%'))

save_data(data, "2022-01-01")

3. 使用Beautiful Soup爬取Yahoo Finance网站数据

除了使用各种API获取股票数据，我们还可以使用爬虫库Beautiful Soup来爬取Yahoo Finance网站上的个股行情数据。以下是示例代码：

案例三：使用爬虫库Beautiful Soup爬取Yahoo Finance网站数据

除了使用各种API获取股票数据，我们还可以使用爬虫库Beautiful Soup来爬取Yahoo Finance网站上的个股行情数据。

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://finance.yahoo.com/quote/AAPL"

response = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

price = soup.find("span", {"class": "Trsdu(0.3s) Fw(b) Fz(36px) Mb(-4px) D(ib)"}).text

change = soup.find("span", {"class": "Trsdu(0.3s) Fw(500) Pstart(10px) Fz(24px) C($positiveColor)"}).text

data = {

'price': price,

'change': change

save_data(data, "2022-01-01")

4. 获取指数和行情

在爬取个股行情之前，我们需要先获取股票代码列表。以下是示例代码：

在开始前，我们应明确测试的基本思路：

首先从已知的URL网址中获取股票代码一览表

这个网页的HTML文件，利用Beautiful Soup解析网页，取出我们要爬取的股票代码信息，将其存储在一个列表中。

根据列表中的股票代码，逐一访问个股行情数据的网址，再进行数据的爬取。

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

import re

获取股票代码一览表的网页地址

url = "http://www.example.com/stock_codes.html"

response = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

解析网页，取出股票代码信息

stock_codes = []

table = soup.find("table")

rows = table.find_all("tr")

for row in rows:

code = re.findall(r"\d{6}", row.text)

if code:

stock_codes.append(code[0])

逐一访问个股行情数据的网址，进行数据的爬取

for code in stock_codes:

url = "http://www.example.com/stock/%s" % code

response = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

# 提取个股行情数据

# ...

# 保存数据

save_data(data, "2022-01-01")

5. 选择行情数据源

在爬取个股行情数据时，我们需要选择适合的行情数据源。以下是使用easyquotation库获取指数和行情数据的示例代码：

import easyquotation

同时获取指数和行情

quotation.stocks(['sh000001', 'sz000001'], prefix=True)

更新股票代码

easyquotation.update_stock_codes()

选择jsl行情

quotation = easyquotation.use("jsl")

6. 使用分析个股行情

通过爬取个股行情数据，我们可以得到大量的数据样本。借助分析技术，可以对这些数据进行深入分析，从而获得更多的交易信号和投资建议。以下是一些常见的分析方法：

1. 数据清洗和预处理：对爬取到的个股行情数据进行去重、缺失值填充和异常值处理等，确保数据的准确性和完整性。
2. 特征工程：根据个股行情数据，构建更多的特征，例如移动平均线、波动率等，以增强模型的预测能力。
3. 机器学习模型：利用机器学习算法，对个股行情数据进行建模和预测，例如使用分类算法预测涨跌幅度。
4. 深度学习模型：借助深度学习的强大功能，可以对个股行情数据进行更复杂的建模和预测，例如使用循环神经网络（RNN）预测股价走势。
5. 模型评估和优化：对机器学习和深度学习模型进行评估，选择合适的评估指标和优化方法，提高模型的准确性和稳定性。

通过以上的介绍，我们可以了解到个股行情爬取的基本流程和技术方法。通过爬取个股行情数据，并进行分析，投资者可以更好地了解股票市场，提高投资决策的准确性和效率。