如何下载股票历史数据？

一、如何下载股票历史数据？

简介

qstock由“Python金融量化”公众号开发，试图打造成个人量化投研分析开源库，目前包括数据获取（data）、可视化(plot)、选股(stock)和量化回测（backtest）四个模块。其中数据模块（data）数据来源于东方财富网、同花顺、新浪财经等网上公开数据，数据爬虫部分参考了现有金融数据包tushare、akshare和efinance。qstock致力于为用户提供更加简洁和规整化的金融市场数据接口。可视化模块基于plotly.express和pyecharts包，为用户提供基于web的交互图形简单操作接口；选股模块提供了同花顺的技术选股和公众号策略选股，包括RPS、MM趋势、财务指标、资金流模型等，回测模块为大家提供向量化（基于pandas）和基于事件驱动的基本框架和模型。

qstock目前在pypi官网上发布，开源版本为1.1.0，读者直接“pip install qstock ”安装即可使用。GitHub地址：

https://github.com/tkfy920/qstock。

目前部分策略选股和策略回测功能仅供知识星球会员使用，会员可在知识星球置顶帖子上上获取qstock-1.1.1.tar.gz （强化版）安装包，进行离线安装。

下面为大家介绍qstock数据模块（data）中基本面数据的调用方法。

#导入qstock模块
import qstock as qs

01股东持股情况

01股票前十大股东信息

stock_holder_top10(code, n=2)

获取沪深市场指定股票前十大股东信息

code : 股票代码

n :最新 n个季度前10大流通股东公开信息

df=qs.stock_holder_top10('中国平安', n=2)
df

02 沪深个股股东数量

stock_holder_num(date=None)获取沪深A股市场公开的股东数目变化情况

date : 默认最新的报告期,指定某季度如'2022-03-31','2022-06-30','2022-09-30','2022-12-31'

df=qs.stock_holder_num('20220930')
df

03 大股东增减持变动明细

无需输入参数，获取大股东增减持变动明细

#大股东
df=qs.stock_holder_change()
df.head()

04 机构持股

institute_hold(quarter = "20221")

获取新浪财经机构持股一览表

quarter: 如'20221表示2022年一季度，其中的 1 表示一季报; "20193", 其中的 3 表示三季报

#2022年2季度
df=qs.institute_hold('20222')
df

02 主营业务

主营业务收入数据

main_business(code= "000001")

获取公司主营业务构成

code: 股票代码或股票简称

df=qs.main_business('丰元股份')
df.head()

03财务报表

财务报表数据

financial_statement(flag='业绩报表',date=None):

flag:报表类型,默认输出业绩报表;'业绩报表'或'yjbb'：返回年报季报财务指标;'业绩快报'或'yjkb'：返回市场最新业绩快报;'业绩预告'或'yjyg'：返回市场最新业绩预告;'资产负债表'或'zcfz'：返回最新资产负债指标;'利润表'或'lrb'：返回最新利润表指标;'现金流量表'或'xjll'：返回最新现金流量表指标.

date:报表日期，如‘20220630’，‘20220331’，默认当前最新季报（或半年报或年报）

业绩报表

df=qs.financial_statement('业绩报表',date='20220930')
df.head()

业绩预告

df=qs.financial_statement('yjyg')
df.head()

业绩快报

#注意参数设置有个小bug，目前调用会报错，将在新版本中修正！
df=qs.financial_statement('yjkb')
df.head()

资产负债表

df=qs.financial_statement('资产负债表')
#查看前几行
df.head()

利润表

df=qs.financial_statement('利润表')
#查看前几行
df.head()

现金流量表

df=qs.financial_statement('现金流量表')
#查看前几行
df.head()

04财务指标

个股基本财务指标

stock_basics(code_list)

code_list:代码或简称，可以输入单只或多只个股的list 如：单只个股：code_list='中国平安'； 多只个股code_list=['晓程科技','中国平安','西部建设'] 返回：代码、名称、净利润、总市值、流通市值、所处行业、市盈率、市净率、ROE、毛利率和净利率指标

code_list=['300139','中国平安','西部建设','贵州茅台','丰元股份','002432']
df=qs.stock_basics(code_list)
df

个股详细财务指标

stock_indicator(code)

code: 股票代码或简称

获取个股历史报告期所有财务分析指标

df=qs.stock_indicator('中国平安')
df.head()

每股收益预测

获取全市场A股最新机构研报数、买卖评级和每股收益预测

df=qs.eps_forecast()
df.head()

后续推文将进一步分享qstock数据模块中关于宏观数据和财经新闻数据等的调用方法。

二、股票大数据是什么？

股票大数据一般指的就是大盘的指数，但是更详细的划分的话，就是分类到每一个类目下，每一个行业下进行总结，也就是用于分析每个行业未来的发展趋势会是怎样的走势，这就是所谓的股票大数据，一般的人只是说股票大数据就是指的大盘的指数，可以通过大盘的指数来预测，以后大盘的走势，大盘一般走的好了，那么对于每个细分的领域，也一般走的很好

三、股票怎么看数据？

看盘的几个小技巧：

第一：看盘的首要重点是看板块和热点个股的轮动规律，进而推测出行情的大小和持续性时间变化。比如每天应该注意是否有涨停个股开盘，如果有，那么说明主力资金还在努力选择突破口，如果两市都有10只以上的涨停个股开盘，则说明市场处于多头气氛，人气比较旺，少于这个标准则说明市场人气不佳，投资者应该当心大盘继续下跌风险。如果每天盘面都有跌停板，并且是以板块方式出现，那么，应该警惕新一轮的中级调整开始。在热点上，如果前一交易日涨停的个股或是上涨比较好的板块难以维持两天以上的行情，那么，就说明主力资金属于短炒性质，此个股或板块不能成为一波行情的领头羊，同时也意味着这一轮上涨属于单日短线反弹。反过来讲，如果热点板块每天都有2-3个以上，平均涨幅都在2%以上，并相互进行有效轮番上涨，则中期向好行情就值得期待。2010年7月初、中期，有色资源、煤炭资源、稀土资源以及新能源、智能电网等板块交替上涨，从而产生中级行情。

第二：看盘应该注重关注成交量。根据两市目前市值情况看，上海大盘成交量小于1000亿应做震荡整理理解，700亿以下为缩量，小于500亿可以理解为地量，超过1100亿应该理解为放量。地量背后往往意味着反转，例如，2010年6月底和7月初之间，先后多个交易日上海股市成交量低于500亿，这个时候空仓资金应为自己的重新进场做好准备。当大盘摆脱下降趋势，走出一个缓慢的底部构筑的形态下，成交量温和状态下，投资者可以以不超过半仓的水平买股持股。如果，当股票持续上涨，成交量放大，换手率超过15%（中小板、创业板个股特定条件下可以放宽到20%左右，另外新股、次新股、限售股、转赠股、配股上市日不在此列），5-20日线开始死叉转向，那么此类短线题材股和概念股应该考虑逐步抛售。

第三：努力培养盘感，运用技术手段捕捉市场机会。不管是什么品种的股票，如经过短期暴跌，跌幅超过50%，下跌垂直度越大，那么关注价值就越高，当某一天突然缩量，短线买进的机会来了。因为急跌暴跌后，成交量突然萎缩就杀跌盘已经枯竭，肯定会出现反弹，这个时候可以坚决地战胜自己恐慌情绪积极进去抢一把反弹就走人。同样，如果股票价格在接连涨了很多时间，而且高位开始频繁放量，可是价格始终盘旋在某个小区域，连续用小单在尾盘直线拉高制造高位串阳K线，筹码峰密集严重扩散，则说明这个完全是主力在出货！必须坚决清仓。

第四：别小看低位的三连阳，别漠视高位的三连阴。一般讲股票价格在接连下跌一段时间后，突然在某天不那么狂跌，而且，K线上接连出现红三兵，价格波动幅度又不是那样大，通常价格一串上去又被单子砸下来了，请你注意了，这个时候往往就是有主力潜伏着开始收货中；反过来，如果在涨势继续了一段时间，股票价格已经很大幅度地脱离了主力原始成本，这个时候出现了高位几连阴，股票价格重心开始下移，尤其是在一些时候，主力利用快要收盘的时候，突然用几笔单把股票价格迅速买回日均线，在随后的几天里同样的手法经常出现，K线图上收出长下影，那说明主力出货的概率已经达到80%以上，它的这些做法都是为了麻痹经验不足的资金。假如某天连10日、20日、30日线都跌破，不管是赚还是赔，坚决离场。

第五：大涨买龙头，如何发觉龙头，其实在市场大跌气氛里很容易判断龙头股，应密切注意涨幅榜中始终跃居前几位的逆市红盘股，特别是价格处于“三低”范畴，或是股价在15-20元之间，离新多主力拉升底部区域不足50%空间，在大盘大跌的当日或随后几天时间里，果断用长阳反击K线收复前期长阴失地的，则有望成为反弹的龙头。市场的法则永远是“强者恒强，弱者恒弱”。当中级以上行情出现的时候，投资者要善于提早发现谁是龙头，并果断追进，抓稳抓牢，别因一时盘面震荡轻易下马。通常洗得越凶，后期飚涨概率越大。炒股抢占先机概念很重要。有的股票难当龙头最好在行情启动初期果断放弃，不要跟自己过不去。

第六：在涨势中不要轻视冷门股、问题股。 你只要它涨得好，涨得牛就是，“涨时重势，跌时重质”就是这个道理。任何时候，主力和庄家比我们聪明，他们不是傻瓜，当股票一个敢于在大势不好的情况下缩量封出涨停板，肯定有其不被市场大众知道的东西隐藏在后面。熊市里，很多2-5元中小盘个股就是这样无量快速涨停，通常这个时候非常考验的看盘功力，因为这样的股票往往留给人的思考、判断、下单时间不会超过一分钟，一般此类股很容易出现连续涨停，甚至是，像2010年7月27日，很多ST股大跌的时候，ST黑化却震荡走高，上方买盘都被逐步吃掉，并在临近收盘的最后10分钟封上涨停，这说明市场已有嗅觉灵敏的资金闻到了变盘气息在重组前夜下手。

四、股票灰色数据代表什么？

股票软件中的灰色数抵是指该分笔数据中实际上包含多少笔成交,如果是主动性买入成交就显示成红色和一个向上的箭头,如果是主动性卖出成交就显示成绿色和一个向下的箭头。

比如,灰色数字为100,则说明这次成交一共有100笔;红色数字为100,则说明此时主动性买入成交100单;绿色数字为100,则说明此时主动性卖出成交100单。

五、股票这些数据代表什么？

从左到右：

1.成交时间；

2.成交价格；

3.红色=外盘（主动买入），绿色=内盘（主动卖出）；

4.成交笔数（以最上面一行为例=320手，分10次成交）。 该股的成交价之所以都是红色的，是因为它的价格都高于前一交易日的收盘价；如成交价格低于、等于前一交易日的收盘价，那成交价将出现绿色、白色。

六、如何看股票的数据？

要看懂股票各种指标数据可以从以下几个方面入手：

1、开盘时看是高开还是低开，就是和昨天的收盘价相比价格是高了还是低了。高开和低开都显示了当天市场的意愿，而成交量的大小则表示参与买卖的人的多少，成交量越大表示股市越活跃。

2、关注半小时内股价变动的方向，一般来说，如果股价开得太高，在半小时内就可能会回落，如果股价开得太低，在半小时内就可能会回升。这时要看成交量的大小，如果高开又不回落，而且成交量放大，那么这个股票就可能要上涨。

3、看股价时，不仅看现在的价格，而且要看昨天的收盘价、当日开盘价、当前最高价和最低价、涨跌的幅度等，这样才能看出现在的股价是处在一个什么位置，是否有买入的价值。看它是在上升还是在下降之中。

一般来说下降之中的股票不要急于买，而要等它止跌以后再买。

七、股票收盘价数据怎么下载？股票收盘价数据怎么？

在大智慧主页上端的工具栏中的“工具”选项里，选用“数据下载”即可。 　　收盘价:沪市收盘价为当日该证券最后一笔交易前一分钟所有交易的成交量加权平均价(含最后一笔交易)。当日无成交的，以前收盘价为当日收盘价。深市的收盘价通过集合竞价的方式产生。收盘集合竞价不能产生收盘价的，以当日该证券最后一笔交易前一分钟所有交易的成交量加权平均价(含最后一笔交易)为收盘价。当日无成交的，以前收盘价为当日收盘价。

八、怎样看股票经营数据？

在股票软件中查看，以同花顺为例：打开同花顺交易软件—选择股票—点击“盘口”或者概况（F10）即可。

九、大数据股票有哪些？

1）东方国信

电信行业大数据龙头;三大运营商集团或主要省份公司的大数据集中平台独家提供商,并长期为运营商开发经营B软件,积累了丰富的运营商数据及数据运营经验;以电信行业大数据为出发点,并购数据挖掘类公司,向大数据应用方向多行业布局。

2）海量数据

公司作为数据中心解决方案与服务的提供商，主要针对大中型企事业单位的数据中心，搭建IT基础设施数据平台，提供相关的数据存储与安全、数据库与数据管理、云计算等方面的解决方案和技术服务。

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十、股票竞价有哪些数据？

股票竞价，你说的数据这个有很多不过每个人看得都不同。一般竞价这种还要分真假。九点十五分到九点二十之前挂的是可以撤销的，二十之后不可撤。有些主力庄家会在可撤之前挂大量的单子来迷惑散户的。

目前竞价，开盘价都是由系统对全部申报的按照价格优先，时间优先的排序的，在这些基础上找选出一个基准的价格，使他能同时满足三个条件，1成交量最大，2高于基准价格的买入申报和低于基准价格的卖出申报全部满足成交的，3与基准价格相同的买卖双方中有一方申报满足的。