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使用Python从雪球抓取A股的股票数据，包括总市值、总资产、净利润、市净率和净资产收益率

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简介：
本项目利用Python语言编写代码，自动化地从雪球网站获取A股市场中各上市公司的关键财务指标，如总市值、总资产、净利润等核心信息，并计算市净率与净资产收益率，为投资者提供全面且深入的数据分析支持。 使用Python从雪球爬取股票信息，获取A股大盘的ROE、PE、PB等数据，并提取A股总市值、总资产、总利润、市净率及净资产收益率等相关指标。

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  • 使用Python从雪球抓取A股的股票数据，包括总市值、总资产、净利润、市净率和净资产收益率
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    本项目利用Python语言编写代码，自动化地从雪球网站获取A股市场中各上市公司的关键财务指标，如总市值、总资产、净利润等核心信息，并计算市净率与净资产收益率，为投资者提供全面且深入的数据分析支持。 使用Python从雪球爬取股票信息，获取A股大盘的ROE、PE、PB等数据，并提取A股总市值、总资产、总利润、市净率及净资产收益率等相关指标。
     
  • 净现值(NPV)、投资回收期与投资回报率的高项计算题汇总.pdf
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    这份PDF文档汇集了有关净现值（NPV）、投资回收期及投资回报率的高级计算题目，旨在帮助读者深入理解并掌握这些财务分析工具。 高项计算题包括净现值(NPV)、投资回收期和投资回报率的计算题汇总。掌握这些计算题有助于通过软考高项考试。
     
  • 1990-2023年上市公司季度相对价值指标数据（市盈率、市销率、市现率、市净率、托宾Q值、账面市值比）
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    本数据库收录了自1990年至2023年的中国上市公司每季财务报告中的关键估值指标，包括市盈率、市销率等六大核心数据，旨在为投资分析提供详实参考。 上市公司相对价值指标（1990-2023年季度数据）包括市盈率、市销率、市现率、市净率、托宾Q值、账面市值比及普通股获利率等，涵盖企业价值倍数。 该数据库涵盖了A股主板市场、中小企业板市场、创业板市场以及科创板和北京证券交易所的上市公司。所有数据均基于上市公司的财务报告与公告整理而成。 统计范围包括1990年至2023年第一季度的数据，涉及沪市、深市及北交所的所有板块内的公司。 主要指标如下： - 股票代码 - 股票简称 - 统计截止日期 - 行业代码与行业名称 - 公告来源 具体相对价值指标包括： 1. 市盈率（PE）：原始、最新及TTM数据。 2. 市销率（PS）：原始、最新及TTM数据。 3. 市现率（PCF）：原始、最新及TTM数据。 4. 市净率（PB） 5. 市值与有形资产比 6. 母公司市盈率（PE）：原始、最新及TTM数据。 这些指标为投资者提供了全面的视角，帮助他们理解公司的市场价值和财务健康状况。
     
  • 2000-2020年各省股票市场总值（WIND数据）
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    本报告基于WIND数据，全面分析了2000年至2020年间中国各省份股票市场的总市值变化趋势，揭示区域经济发展与资本市场成长的紧密联系。 标题中的“2000-2020分省份-股票市价总值-WIND数据库”揭示了这个数据集的核心内容。这是一份涵盖了从2000年至2020年间中国各省份的股票市场市值的数据，来源于知名的金融信息提供商WIND数据库。WIND数据库在金融界具有很高的权威性，并且其提供的数据被广泛应用于研究、投资决策和市场分析。 描述中提到这些数据“真实可靠，未经过任何修正”，强调了数据的原始性和准确性。与EPS数据库进行了比对后发现，尽管后者存在一定的数据缺失问题，但WIND数据库的数据完整性更高，显示出在可靠性方面的优势。 标签中的“数据库”指明这是一个存储和管理股票市值信息的系统，“金融商贸”则表明这些数据主要用于金融市场分析、投资策略制定以及地区经济研究等领域。 压缩文件中包含一个名为“说明.txt”的文档，可能包含了对整个数据集的解释或使用指南。此外还有一个名为“6864.zip”的文件，里面应该保存了实际的数据信息，并且以表格或者CSV格式存储，便于利用数据分析软件进行处理和分析。 这个数据集提供了长达二十年间中国各省份股票市场的总市值信息，在研究中国股市的发展、地区经济差异以及制定投资策略等方面都具有很高的价值。通过WIND数据库获取的未经修正的真实数据可以支持深入统计分析，例如时间序列分析以探究市值变化趋势或空间统计分析来比较不同省份间的市场表现等，并且还可以结合其他经济指标进行多因素研究，揭示影响股票市值的各种深层次因素。使用时需要注意自行评估和处理可能存在的异常值及缺失值问题。
     
  • Python抓取股票数据
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    本教程详细介绍了如何使用Python语言编写代码来自动抓取和分析股票市场数据，帮助投资者快速获取信息并做出决策。 用于获取股票市场数据的Python爬虫项目利用了Beautiful Soup和Scrapy等技术，从指定的股票网站或API提取实时及历史股票数据，包括价格、交易量等内容。经过清洗和转换后的数据便于进一步分析。该项目提供了示例代码和演示来帮助用户理解如何运行爬虫。
     
  • 股票收益率受投资者情绪影响的分析
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    本文探讨了投资者情绪对股票收益率的影响，通过数据分析揭示市场心理如何塑造股价波动，为投资决策提供新视角。 本段落挑选了7个股市相关的情绪因素，并运用主成分分析法及计量回归模型方法构造了投资者情绪指数ISI与ISCI，随后对这两种指数进行了比较分析。研究旨在探讨投资者情绪对股票收益率的影响。
     
  • 中国A股上市银行2011-2020年存贷比及净息差数据分析
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    本报告深入分析了2011至2020年间中国A股上市银行的存贷比率与净息差，揭示十年间银行业盈利模式变化趋势。 进行商业银行分析需要获取微观数据，可以下载相关资料。
     
  • 2000-2020年间北京市500米分辨率的植被净初级生产力(NPP)数据
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    本数据集提供了2000至2020年期间北京市500米分辨率的植被净初级生产力（NPP）信息，基于MODIS和土地利用数据生成。 数据格式为GeoTiFF；数据精度为500米；坐标系统采用AEA_WGS_1984。数据组织方式是按省市划分成一个个省份与城市的压缩包，每个压缩包内包含该省市2000-2020年的NPP和NPP_QC（质量控制）数据。原始数据使用的是MOD17A3HGF Version 6.0产品。原本计划采用新版本的6.1进行处理，但在处理过程中发现6.1版本缺少一年的数据，因此最终还是选择了完整无缺的6.0版本数据。 通过Python和MRT工具对NPP、NPP_QC（质量控制）数据进行了镶嵌、投影与重采样，并分别进行了裁剪打包。
     
  • 2000年至2020年桂林市500米分辨率植被净初级生产力(NPP)数据
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    本数据集提供了2000至2020年间桂林市500米分辨率的植被净初级生产力（NPP）信息，采用遥感技术结合生态系统模型估算得出。适合生态学、气候变化及资源管理研究使用。 数据格式为GeoTiFF；数据精度为500米；采用AEA_WGS_1984坐标系统。数据组织方式是按省市划分的压缩包，每个压缩包包含该省市2000年至2020年的NPP和NPP_QC（质量控制）数据。原始数据来自MOD17A3HGF Version 6.0产品。原本计划使用新发布的Version 6.1版本的数据进行处理，但在处理过程中发现6.1版本缺少一年的数据，因此最终还是选择了完整无缺的6.0版本的数据。利用Python和MRT工具对NPP、NPP_QC数据进行了镶嵌、投影与重采样，并分别裁剪打包。