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借助开盘啦获取板块前3个股3数据发送钉钉消息
昨天写了一篇关于开盘啦获取概念板块，板块对应个股数据文章， 直接用streamit 网页查看貌似没什么帮助，毕竟开盘啦APP本身就有。 既然如此，我把昨天的想法快速实现了一遍。 具体想法是这样的， 每分钟定时去开盘啦获取最新的板块3名以及个股前3。至于是前3还是前5还是前10根据自己需求，就1个参数设置。 把板块数据存储，如果板块排名没有发生变化则不提醒， 如果有发生变化，则钉钉通知我。个股点击可以看到到网页查看个股详情。 因为是盘后了，没法测试，就简单的示意下上面的截图效果。 access_token=XXXXX" KEYWORD = "股票监控" # 钉钉机器人自定义关键字（必须与设置完全匹配） # ================= 股票数据获取函数 ========= = history.get('top3', []) new_top3 = [s['代码'] for s in new_top_sectors] return old_top3 !
14811编辑于 2026-04-23 - 来自专栏悦思悦读
开发一款A股选股器
作者在自学机器学习的过程中，尝试开发了一个基于机器学习的A股选股工具。本文是在赤兔的“数据挖掘”小组分享的此次开发过程和心得体会的整理。 A股选股器开发过程 数据来源 就财经类的数据而言，现在各大门户网站都有专门的频道，信息很多，如果对实时要求高，通过爬虫取其中有用的部分应该是一个办法。 它是免费的，提供结构化的数据，感觉每天更新也挺快。 预处理 拿到数据后第一步是做预处理。我认为股票的数据主要是做归一化，使得不同股票具有可比性。比如涨幅百分比，复权等等。 最初是用了最近3年的数据，后来考虑到A股从2007年到2015年恰好走过了一个上涨到下降再到上涨的完整周期，因此扩大到了8年的数据。 再是对算法的改进，我尝试引入了“推荐指数”的概念。 股灾日经常是“千股跌停”，上涨的股票太少了…可以看出在这些“股灾日”的时候，模型也不太准确，出现了失真。 总结与心得 选股工具利用机器学习算法，一般情况下比传统的算法（或者人为经验）的准确率高。
3.3K80发布于 2018-03-15 - 来自专栏镁客网
美股遭血洗，科技股大跌
并且，隔夜美股的暴跌态势已经蔓延到了亚太股市和欧洲股市。 今日早上，亚太市场开盘后随美股一样暴跌。 其中，最早开盘的澳洲股指ASX200指数盘初跌2%，日股日经225指数开盘跌2%，日本东证指数下跌3%，迈向3月以来最大跌幅，韩国KOSPI指数开盘下跌2.43%。 台股加权指数开盘跌1.9%，目前跌幅扩大至逾4%。 在美股惨遭血洗的时候，其中，科技巨头的股票也一路下跌。 国内媒体认为，美债收益率上升是美股承压原因之一。美国国债收益率本月以来一直攀升，10年美债收益率一度触及3.25%的七年最高水平。10月5日，有数据显示，美国失业率降到了3.7%的历史低位。
68040发布于 2018-10-18 - 来自专栏小姚的后端记录
八股
八股 浏览器输入网址到看到结果的全过程 ==首先是解析url，然后进行缓存判断，判断请求的资源在不在缓存中，如果在缓存中且没有失效，就直接使用，否则就要向服务器发起请求。 当获取到ip地址后，进行数据传输还需要使用ARP协议获取MAC地址，然后进行TCP连接，TCP3次握手，然后进行HTTPS握手，当页面请求发送到服务器端后，服务器返回一个HTML文件给客户端，然后浏览器渲染网页页面 （3）DNS解析： 下一步首先需要获取的是输入的 URL 中的域名的 IP 地址，首先会判断本地是否有该域名的 IP 地址的缓存，如果有则使用，如果没有则向本地 DNS 服务器发起请求。 数据链路层（Data Link Layer）： 主要功能：在直接连接的两个设备之间提供可靠的数据传输。 作用：将物理层提供的比特流分组成数据帧，并负责数据的错误检测和纠正。 网络层（Network Layer）： 主要功能：实现数据包的路由和转发，为数据在不同网络之间的传输提供路径。 作用：负责逻辑寻址、数据包的路由选择和跨网络的数据传输。IP协议是网络层的代表。
60940编辑于 2023-10-11 股票数据API：日股、韩股、新加坡股票、印尼股票市场实时行情实时数据API—python
主要优势：实时数据：毫秒级更新，支持实时价格和逐笔成交。历史数据查询：批量获取多股 K 线数据，包括开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量（OHLCV）。 批量历史 K 线查询支持多股同时查询历史 K 线数据，周期从分钟线到月线。适合历史数据查询和 K 线数据分析。请求路径：GET /stock/klines? 响应：OHLCV 数据数组，包括成交额。3. WebSocket 实时行情推送通过 WebSocket 实现实时报价、盘口数据和逐笔成交的推送。适合需要持续监控的应用，如量化交易系统。 K 线数据分析，支持多股批量操作。 示例 3：WebSocket 实时行情推送import websocketimport jsonimport threadingimport timeWS_URL = "wss://api.itick.org
1.6K10编辑于 2025-12-11A 股 Level-2 行情数据 API 实战指南
本文将系统介绍 A 股 Level-2 行情数据 API 的技术特点、接入方案及实战应用，帮助开发者在量化交易的道路上构建坚实的数据底座。 与传统的 Level-1 行情（展示最优五档买卖盘口）相比，Level-2 提供了更为丰富的数据维度，主要包括以下几类：盘口快照（3 秒更新）：提供十档买卖盘口，能够揭示市场深度，让投资者看清买一到买十 数据量方面，A 股 Level-2 行情每日增量约 30-45GB，历史数据可达 10TB 级别。这意味着，处理 Level-2 数据不仅需要高效的 API 接入方案，更需要强大的数据存储与计算能力。 同花顺 iFinD：延迟在 100-200 毫秒，覆盖全市场 A 股及港股数据。采用年费制，数据质量稳定，功能丰富，适合专业投资机构使用。 4.2 实时行情接入代码示例以下提供 iTick API 的完整接入示例，包括 REST API 和 WebSocket 两种方式，涵盖 A 股、港股、美股等市场。
2.7K21编辑于 2026-03-21- 来自专栏数据科学实战
AkShare-股票数据-港股美股复权后数据
作者寄语 更新之前的港股和美股接口直接返回复权后的数据，方便策略回测使用，具体的使用方法参见文档。 AkShare 股票数据 美股-历史行情 接口: stock_us_daily 目标地址: http://finance.sina.com.cn/stock/usstock/sector.shtml 描述 : 获取美股历史行情数据，设定 adjust="qfq" 则返回前复权后的数据，默认 adjust="", 则返回未复权的数据，历史数据按日频率更新 限量: 单次返回指定上市公司指定 adjust 后的所有历史行情数据 输入参数 名称 类型 必选 描述 symbol str Y 美股代码, 可以通过 「get_us_stock_name」 函数返回所有美股代码, 由于美股数据量大, 建议按需要获取 adjust str , 可以选择返回复权后数据,更新频率为日频 限量: 单次返回指定上市公司的历史行情数据(包括前后复权因子), 提供新浪财经拥有的该股票的所有数据(并不等于该股票从上市至今的数据) 输入参数 名称 类型
2.7K20发布于 2020-05-07 - 来自专栏数据科学实战
AkShare-股票数据-千股千评
作者寄语 熟悉东方财富的小伙伴一定听过东方财富的股吧评论数据，无论是学术论文还是业界的金工报告都有提及相关内容，本次更新根据股吧浏览、自选股添等数据统计得出，关注指数越高代表该股越受市场关注的千股千评指数接口 ，本数据有东方财富制定。 /stockcomment/ 描述: 获取东方财富网-数据中心-特色数据-千股千评 限量: 单次获取所有数据 输入参数 名称 类型 必选 描述 - - - - 输出参数 名称 类型 默认显示 描述 TDate 接口示例 import akshare as akstock_em_comment_df = ak.stock_em_comment()print(stock_em_comment_df) 数据示例 - - -3953 2020-03-23T00:00:00 900955 海创B股 ...
2.9K20发布于 2020-03-25 - 来自专栏福大大架构师每日一题
音视频八股文（3）--ffmpeg常见命令（2）
aspect aspect 设置横纵比 4:3 16:9 或 1.3333 1.7777 ● -vcodec 设定视频编解码器，如果用copy表示原始编解码数据必须被拷贝。 11 提取像素格式和PCM数据 提取像素格式 提取YUV * 从 `test_1280x720.mp4` 视频文件中提取前 3 秒的视频数据，并输出为 YUV 格式文件 `yuv420p_orig.yuv * 从 `test_1280x720.mp4` 视频文件中提取前 3 秒的视频数据，并输出为 YUV 格式文件 `yuv420p_320x240.yuv`，同时将输出分辨率设置为 320x240： 提取PCM数据 * 从音频文件 `buweishui.mp3` 中提取 PCM 格式的音频数据，采样率为 48000 Hz，声道数为 2，采样格式为 signed 16-bit little-endian 改变编码格式 * 将视频文件 `test.mp4` 中的视频数据转换为 H.265 编码格式，音频数据转换为 MP3 格式，并将其保存为 Matroska 文件 `out_h265_mp3.mkv`：
2.7K10编辑于 2023-04-22 - 来自专栏福大大架构师每日一题
音视频八股文（4）--ffmpeg常见命令（3）
17 FFmpeg滤镜 17.1 filter的分类 按照处理数据的类型，通常多媒体的filter分为：● 音频filter ● 视频filter ● 字幕filter 另一种按照处于编解码器的位置划分 /3:ih:iw/3:0 output ffmpeg -i input -vf crop=iw/3:ih:iw/3*2:0 output 练习题：（1）裁剪100x100的区域，起点为(12,34 2/3 crop=2/3in_w:2/3in_h （4）裁剪中心区域的正方形，高度为输入视频的高 crop=out_w=in_h crop=in_h （5）裁剪偏移左上角100像素 crop=in_w- 最后，我们使用 enable=lt(mod(t,3),1) 参数表示在指定的时间范围内（这里是每 3 秒的第一秒）显示文本。最终输出结果由 ffplay 进行播放。 mp4 和 4.mp4 按照一定的规则合并，并将合并后的视频数据保存为 MP4 文件 out2.mp4。
1.2K30编辑于 2023-06-09 - 来自专栏福大大架构师每日一题
音视频八股文（4）--ffmpeg常见命令（3）
17 FFmpeg滤镜17.1 filter的分类按照处理数据的类型，通常多媒体的filter分为：● 音频filter● 视频filter● 字幕filter另一种按照处于编解码器的位置划分：● prefilters 例如，在输入框的左三、中三和右三，我们可以使用命令:ffmpeg -i input -vf crop=iw/3:ih:0:0 output ffmpeg -i input -vf crop=iw/3 :ih:iw/3:0 output ffmpeg -i input -vf crop=iw/3:ih:iw/3*2:0 output练习题：（1）裁剪100x100的区域，起点为(12,34).crop 最后，我们使用 enable=lt(mod(t\,3)\,1) 参数表示在指定的时间范围内（这里是每 3 秒的第一秒）显示文本。最终输出结果由 ffplay 进行播放。 mp4 和 4.mp4 按照一定的规则合并，并将合并后的视频数据保存为 MP4 文件 out2.mp4。
1.6K00编辑于 2023-04-23 - 来自专栏数据科学实战
AkShare-股票数据-破净股统计
作者寄语 更新 破净股统计 接口，破净是指市值跌破净资产值，破净股是指股票的每股市场价格低于它每股净资产价格。 数据的时间段为：2005年-至今 更新接口 "stock_a_below_net_asset_statistics" # A 股破净股统计 破净股统计 接口: stock_a_below_net_asset_statistics 目标地址: https://www.legulegu.com/stockdata/below-net-asset-statistics 描述: 获取 A 股破净股统计数据 限量: 单次获取所有历史数据 输入参数 名称 类型 必选 描述 - - - - 输出参数 名称 类型 默认显示 描述 date datetime Y 交易日 below_net_asset float Y 破净股家数 total_company = ak.stock_a_below_net_asset_statistics() print(stock_a_below_net_asset_statistics_df) 数据示例
92130发布于 2020-07-23 - 来自专栏数据科学实战
AKShare-股票数据-行业成份股
作者寄语 本次接口主要东方财富的行业板块中成份股，可以与同花顺的对照使用。 更新接口 "stock_board_industry_cons_em" # 东方财富-成份股 东方财富-成份股 接口: stock_board_industry_cons_em 目标地址: https: stock_board_industry_cons_em_df = ak.stock_board_industry_cons_em(symbol="小金属") print(stock_board_industry_cons_em_df) 数据示例 124.09 8.20 1 2 300127 银河磁体 31.40 19.35 ... 26.06 26.31 17.18 50.84 7.63 2 3 600259 广晟有色 56.40 10.01 ... 50.95 51.27 3.90 101.36 9.38 3 4 000795 英洛华 8.82
1.8K30编辑于 2022-01-12 - 来自专栏福大大架构师每日一题
音视频八股文（3）--ffmpeg常见命令（2）
aspect 设置横纵比 4:3 16:9 或 1.3333 1.7777 ● -vcodec 设定视频编解码器，如果用copy表示原始编解码数据必须被拷贝。 11 提取像素格式和PCM数据 提取像素格式 提取YUV 从 test_1280x720.mp4 视频文件中提取前 3 秒的视频数据，并输出为 YUV 格式文件 yuv420p_orig.yuv，分辨率与源视频相同 -t 3 -pix_fmt yuv420p -s 320x240 yuv420p_320x240.yuv 这里我们使用了 -t 参数指定只抽取前 3 秒的数据，使用了 -pix_fmt 参数指定了输出文件的像素格式为 提取PCM数据 从音频文件 buweishui.mp3 中提取 PCM 格式的音频数据，采样率为 48000 Hz，声道数为 2，采样格式为 signed 16-bit little-endian，并输出为文件 改变编码格式 将视频文件 test.mp4 中的视频数据转换为 H.265 编码格式，音频数据转换为 MP3 格式，并将其保存为 Matroska 文件 out_h265_mp3.mkv： ffmpeg
2K121编辑于 2023-06-09 美股实时行情与 K 线数据对接
对于金融科技开发者而言，如何稳定、低延迟地获取美股数据是开发全球资产配置工具的第一步。本文将基于 StockTV 全球金融 API，为你详解如何快速集成美股实时行情、历史数据及指数信息。 一、 美股接口对接美股数据通常面临着交易所授权费高昂、API 协议复杂（如 FIX 协议）等痛点。 last: 最新成交价chgPct: 涨跌幅（直接拼接 % 即可展示）fundamentalMarketCap: 基本面市值technicalDay: 日线技术指标建议（如 "strong_buy"）3. 数据缓存：对于 stock/companies 接口提供的公司描述、行业分类等静态信息，建议在本地数据库做缓存，以优化 App 加载速度。 结语对接美股数据并不复杂，关键在于选择一个稳定且数据维度丰富的供应商。StockTV API 以其标准化的 JSON 结构和覆盖全球的金融数据，极大地降低了金融应用的开发门槛。
60610编辑于 2026-02-26爬虫技术选股：Python 自动化筛选潜力股
核心技术工具说明本次自动化选股项目依赖 Python 的三大核心库，各自承担关键职责：Requests：轻量高效的 HTTP 请求库，负责向金融数据网站发送请求，获取公开的个股行情与财务数据，是爬虫实现的核心工具 Pandas：高性能的数据处理与分析库，负责对提取的金融数据进行清洗、整理、指标计算与筛选，是实现选股逻辑的关键支撑。2. A 股列表数据，提取核心选股指标。 ：{str(e)}') return []步骤 3：数据清洗与标准化处理抓取到的原始数据可能存在缺失值、格式异常等问题，需要通过 Pandas 进行清洗，确保后续筛选逻辑的准确性。 3.
1K10编辑于 2026-01-14- 来自专栏kwai
数据库基础(六) mysql八股文
2，引擎：InnoDB，MyIsam 3，超键，候选键，主键，外键 4，Sql约束： 主键约束：唯一性，非空 唯一约束：唯一性，有一个可为空 检查约束：对列的数据范围限定 默认约束：数据的默认值 外键约束 8，mysql查询过程 事务 1，ACID 2，事务隔离级别 3，什么是事务 4，什么是脏读，不可重复读，幻读 5，事务实现原理 6，redo log，undo log 7，binlog 8，事务中可以混合使用引擎吗 不可以，正常情况下没问题，但是如果需要回滚，innodb没问题，myisam就会无法撤销，出现数据不一致。 13，Innodb和Myisam的区别 锁 1，为什么要加锁 2，按照粒度划分锁 3，乐观锁悲观锁，怎么实现 悲观锁就是加锁呗，可以java的，比如synchronized。 其他 1，为什么要使用分库分表 分表：数据太大 分库：并发太大 2，读写分离，主从同步，主从复制 就这两大类问题。
1K60编辑于 2022-01-10 日股历史数据历史行情,价格,走势,实时API
日股历史数据和实时报价对量化工作意义重大。 日股 API 为量化工作者获取这两类数据提供便捷途径，专业日股 API 能定制数据获取，提高效率和准确性，满足量化交易要求，免费报价 API 虽有局限，但对初步量化研究和小型量化团队也有价值，能降低成本开展工作 近期日股整体呈现上涨趋势，具体来看以下几个方面：指数表现：当地时间 1 月 15 日，日股三大股指全面大幅上涨。 上涨原因分析通胀数据符合预期：最新发布的消费者价格指数（CPI）数据显示，日本 2024 年 12 月 CPI 同比上升 2.9%，环比升 0.4%，均与市场预期相符。 降低的核心 PCE 通胀率可能为美联储的 3 月会议奠定宽松的基础。企业财报季来临：投资者对个股的盈利预期增强，这也进一步推动了股指的上涨。
4K00编辑于 2025-02-04港美A股实时盘口数据：Python 接入示例教程
港美A股实时盘口数据：Python 接入示例教程在量化交易和大宗交易决策中，实时盘口数据（也称为市场深度或 Level 2 数据）是关键要素。 本文聚焦港股（HK）、美股（US）和 A 股（SH/SZ）的实时盘口，介绍如何通过 RESTful API 和 WebSocket 方式接入这些数据，支持多市场覆盖和毫秒级更新。 例如，在港股市场，腾讯控股（700.HK）的盘口可能显示买一价 568 HKD，挂单量 75000 股。 美股 (US)：如 AAPL (苹果)、TSLA (特斯拉)。A 股 (SH/SZ)：上海和深圳交易所股票。接入方式有批量查询（REST）和实时推送（WebSocket）。 支持港美 A 股订阅（如 params: "700$HK,AAPL$US,600000$SH"）。
91600编辑于 2025-12-01- 来自专栏数据科学实战
AKShare-股票数据-技术选股-创新低
stock_rank_cxd_ths" # 创新低 创新低 接口：stock_rank_cxd_ths 目标地址：http://data.10jqka.com.cn/rank/cxd/ 描述：同花顺-数据中心 -技术选股-创新低 限量：单次指定 symbol 的所有数据 输入参数 名称 类型 描述 symbol str symbol="创月新低"; choice of {"创月新低", "半年新低", "一年新低 akshare as ak stock_rank_cxd_ths_df = ak.stock_rank_cxd_ths(symbol="创月新低") print(stock_rank_cxd_ths_df) 数据示例 18.21 19.13 2021-10-28 1 2 000030 富奥股份 -1.05 0.41 5.66 5.66 2021-09-29 2 3 000034 神州数码 0.00 0.53 14.90 14.90 2021-10-28 3 4 000038 深大通 0.00 0.42 8.04
80910发布于 2021-11-02
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