哥也色地址 圣洁下载所有A股历史行情数据(附Python好意思满代码)

一、遴荐数据源数据源的遴荐是获得高质地数据的前提。东方钞票网、同花顺、雪球等闻名财经网站提供了丰富的历史行情数据下载行状。以东方钞票网为例，咱们不错通过其提供的历史行情数据接口stock_zh_a_hist来获得所需的数据。

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二、建树参数咱们遴荐的参数是，2023-01-01直于今天的所有A股后复权的日频率数据。公共也不错字据我方需求救援参数，获得对应思要的历史数据。称呼类型描写symbolstrsymbol='603777'; 股票代码不错在 ak.stock_zh_a_spot_em() 中获得periodstrperiod='daily'; choice of {'daily'， 'weekly'， 'monthly'}start_datestrstart_date='20210301'; 运转查询的日历end_datestrend_date='20210616'; 适度查询的日历adjuststr默许复返不复权的数据; qfq: 复返前复权后的数据; hfq: 复返后复权后的数据timeoutfloattimeout=None; 默许不建树超时参数三、通过Python代码获得数据通过Python的requests库，咱们大概向东方钞票网的历史行情数据接口发出精准的HTTP恳求，从接口获得所需的股市数据。紧接着通过pandas库不错将这些数据议论为易于分析的DataFrame体式，终末将数据导出为多种体式，如CSV文献，苟简咱们在腹地环境中进行存储和进一步分析。获得所有A股历史行情数据好意思满Python代码(情切公众号在后台申诉：A股数据)# 获得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['股票称呼'] = ak_name df.sort_values(by=['日历']， 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') # 就寝指定的技艺 time.sleep(random.uniform(300， 1000) / 100) break # 成功运行后跳出轮回except Exception as e: # 责罚其他未特定拿获的相配 print('发生了其他相配！'， e)四、数据存储在获得了所有A股的历史行情数据后，下一步是将这些数据存储到腹地电脑上。频频，CSV（逗号分隔值）体式因其不详性和等闲的撑合手而成为首选。应用Python的pandas库，咱们不错圣洁地将数据保存为CSV文献。通过调用`to_csv`步伐，数据被导出并存储在腹地磁盘上。过程检讨，我的电脑上新增了5000多个CSV文献，这标明我已成功下载了所有A股的历史行情数据。

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色色淫终末，如若你有兴味切身践诺上述体式并编写代码，接待加入咱们的常识星球。在这里，咱们将潜入教师通盘尺度开垦的逻辑和每一段代码的具体作用，匡助你确保在我方的计较机上也能顺畅地扩充这些操作。 本站仅提供存储行状，所有本体均由用户发布，如发现存害或侵权本体，请点击举报。