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2022年11月前沪深A股所有个股的年K线数据(包括开盘、收盘、最高和最低价格)

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简介:
该数据库收录了截至2022年11月前沪深A股市场全部上市公司每年的日交易汇总信息,涵盖开盘价、收盘价、年度内最高及最低股价等关键指标。 标题中的“沪深A股所有个股2022年11月以前的年K线股票开盘、收盘、最高价、最低价等数据”指的是一个涵盖了中国沪深股市所有股票在2022年11月之前每年交易的数据集。这个数据集包含的信息非常关键,对于投资者、分析师以及研究者来说,它提供了大量的历史交易数据,可用于分析股票趋势、制定投资策略或进行市场研究。 “Sql格式50万条数据”意味着这些数据存储在一个SQL数据库文件中(例如k_year.sql)。SQL(Structured Query Language)是用于管理关系数据库的标准语言,具有查询、更新、插入和删除数据等功能。这个包含50万条记录的数据集表明了其全面性,涵盖了大量股票的历史交易记录。 在股票市场中,年K线是技术分析的重要工具,它结合了一年的开盘价、收盘价、最高价和最低价。具体来说: - 开盘价:指交易日开始时的第一笔交易价格。 - 收盘价:指交易日结束时的最后一笔交易价格,通常反映市场对股票价值的共识。 - 最高价:一年内单个交易日中的最高成交价格,显示了市场的最高估值预期。 - 最低价:一年内单个交易日中的最低成交价格,反映了市场的最悲观情绪。 通过分析这些数据可以: 1. **识别趋势**:观察年K线的变化可以帮助投资者识别股票价格的上升、下降或横盘的趋势。 2. **判断支撑与阻力位**:最高价和最低价可作为未来股价变动潜在的支持点和阻挡点,帮助预测未来的买卖时机。 3. **计算技术指标**:如移动平均线(MA)、MACD等,辅助投资者确定最佳的交易时间窗口。 4. **分析市场情绪**:连续几年的K线形态可能反映出市场的乐观或悲观情绪变化。 5. **风险评估**:通过对历史波动性的了解,可以更好地预测未来的潜在价格变动范围。 数据库的应用使得这些数据易于检索和分析。分析师可以通过编写SQL查询来筛选特定时间段、特定类型股票或者满足某些条件的数据集,从而快速获取所需的市场信息。 这个数据集为投资者提供了一个深入了解沪深A股市场历史表现的窗口,并通过数据分析帮助做出更加明智的投资决策。同时,也展示了SQL数据库在处理大规模金融数据方面的能力和价值,在研究股市时是不可或缺的重要工具之一。

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  • 202211AK线
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    该数据库收录了截至2022年11月前沪深A股市场全部上市公司每年的日交易汇总信息,涵盖开盘价、收盘价、年度内最高及最低股价等关键指标。 标题中的“沪深A股所有个股2022年11月以前的年K线股票开盘、收盘、最高价、最低价等数据”指的是一个涵盖了中国沪深股市所有股票在2022年11月之前每年交易的数据集。这个数据集包含的信息非常关键,对于投资者、分析师以及研究者来说,它提供了大量的历史交易数据,可用于分析股票趋势、制定投资策略或进行市场研究。 “Sql格式50万条数据”意味着这些数据存储在一个SQL数据库文件中(例如k_year.sql)。SQL(Structured Query Language)是用于管理关系数据库的标准语言,具有查询、更新、插入和删除数据等功能。这个包含50万条记录的数据集表明了其全面性,涵盖了大量股票的历史交易记录。 在股票市场中,年K线是技术分析的重要工具,它结合了一年的开盘价、收盘价、最高价和最低价。具体来说: - 开盘价:指交易日开始时的第一笔交易价格。 - 收盘价:指交易日结束时的最后一笔交易价格,通常反映市场对股票价值的共识。 - 最高价:一年内单个交易日中的最高成交价格,显示了市场的最高估值预期。 - 最低价:一年内单个交易日中的最低成交价格,反映了市场的最悲观情绪。 通过分析这些数据可以: 1. **识别趋势**:观察年K线的变化可以帮助投资者识别股票价格的上升、下降或横盘的趋势。 2. **判断支撑与阻力位**:最高价和最低价可作为未来股价变动潜在的支持点和阻挡点,帮助预测未来的买卖时机。 3. **计算技术指标**:如移动平均线(MA)、MACD等,辅助投资者确定最佳的交易时间窗口。 4. **分析市场情绪**:连续几年的K线形态可能反映出市场的乐观或悲观情绪变化。 5. **风险评估**:通过对历史波动性的了解,可以更好地预测未来的潜在价格变动范围。 数据库的应用使得这些数据易于检索和分析。分析师可以通过编写SQL查询来筛选特定时间段、特定类型股票或者满足某些条件的数据集,从而快速获取所需的市场信息。 这个数据集为投资者提供了一个深入了解沪深A股市场历史表现的窗口,并通过数据分析帮助做出更加明智的投资决策。同时,也展示了SQL数据库在处理大规模金融数据方面的能力和价值,在研究股市时是不可或缺的重要工具之一。
  • 2011至2020Bloomberg ESG A评分及1209只票2010至2022
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    该数据库包含2011年至2020年间Bloomberg ESG评级下的A股评分详细信息,以及从2010年到2022年间共计1209只股票的日收盘价格记录。 一、ESG数据描述:1. ESG表格包含的变量有股票代码、综合评分以及环境(environment)、社会(social)和治理(governance)三项独立评分;此外还有公司简称、首次发行上市日期、注册资本,以及注册所在省份/地级市/县级市和行业代码/名称等信息。2. 数据集包含了Bloomberg从2011年至2020年对A股部分上市公司进行的ESG评估结果,在此期间大约有900家公司获得了评分(其中约在2015至2020年间增加到1,200家)。3. 表中的ESG评分为从1到65之间的数值,分数越高代表表现越好。 二、closePrice数据描述:根据上述的ESG数据涉及的股票共1,209支,因此获取了这1,209支股票在2010年1月4日至2022年6月30日期间的收盘价。由于部分公司上市时间晚于该时间段起始点,存在一定的价格信息缺失情况。
  • A2010-2020K线.zip
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    该文件包含中国A股市场从2010年至2020年间每日、每周和每月的K线数据,适用于股票研究与历史数据分析。 A股2010年至2020年的K线数据可用于策略算法的仿真测试。
  • 2009-2019A公司度财报.xlsx
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    该Excel文件包含了中国沪深A股市场自2009年至2019年间所有上市公司的年度财务报告数据,涵盖营业收入、净利润等关键指标。 沪深A股所有上市公司2009年至2019年的财务报表年度数据已整理完毕,包含《资产负债表》、《利润表》及《现金流量表》三大报表。各家公司数据已经按照股票代码和报告日期进行行合并处理,并非一家公司一张表格,而是一张标准格式的汇总表格,方便用户编辑与计算。这些数据来源于专业网络资源,可靠性较高;但由于各种原因可能仍存在个别不准确的情况,本人不对数据准确性负责。
  • 2009-2022A公司崩溃风险.zip
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    本数据集收录了2009年至2022年间中国A股上市公司可能遭遇股价崩溃的风险指标,涵盖财务、市场及运营等多维度信息。 1991-2022年A股上市公司股价崩盘风险指标数据 时间:1991-2022年 来源:整理自CSMAR数据库 指标:证券代码、交易年度、NCSKEW(分市场等权平均法) 参考文献:机构投资者羊群行为与股票价格崩盘——许年行
  • 2006-2021A上市公司权激励分析
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    本研究聚焦于2006至2021年间中国沪深A股市场上市公司的股权激励实践,通过详尽的数据分析探讨股权激励政策的发展趋势及其对企业绩效的影响。 股权激励是企业用来吸引、激励并留住人才的一种机制。通过向员工提供多种形式的股票奖励(如实股、岗位股、期权、期股、赠送股票、动态股等),旨在提升员工的工作积极性,增强团队凝聚力,并最终推动企业的长期发展和竞争力。 这种制度的核心目标在于确保核心员工与企业共同成长,实现利益共享,从而帮助企业达到稳定发展的目的。具体实施时会考虑股权激励计划的有效期限(年)、终止原因以及授予的股票数量占公司总股本的比例等细节问题。此外,还需注意首次授予的数量、期权行权条件及最新的股价信息等因素。 在实践中,企业通常需要经过股东大会批准后方可启动这一机制,并且还会根据证监会的规定和同花顺等平台的信息来进行相关操作与披露。
  • 获取300成分相关资料(含原代码及
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    本资源提供详细的教程和代码,用于自动获取沪深300指数中所有成分股的日收盘价格及相关市场数据。适合进行股票数据分析的研究者使用。包含Python源代码与必要的历史数据文件,帮助用户快速入门并深入研究中国股市动态。 本段落将详细介绍如何利用提供的压缩包文件来获取并处理沪深300成分股的单日收盘价数据。该压缩包内包含了一系列文件,包括源代码、历史记录、项目文件以及两个数据集。 我们重点关注的是名为“获取沪深300成分股.R”的R语言脚本,用于编写从财经数据源(如Yahoo Finance、Wind或者通联数据等)下载沪深300指数成分股收盘价的代码。此脚本可能使用了`quantmod`或`tseries`这样的包来执行这些操作,并且包含了对获取的数据进行清洗、转换和存储的过程。 .Rhistory文件记录了R Studio会话中用户曾经运行过的命令,有助于回顾开发历程但通常不适用于其他人查看;.Rproj文件则是用于管理项目设置的。此外,000300cons.xls与沪深300成分股收盘价11_25.xlsx两个Excel数据文件则包含历史收盘价信息。 为了有效利用这些资源,请按照以下步骤操作: 1. 使用R Studio打开.Rproj文件以创建一个匹配的工作环境。 2. 运行“获取沪深300成分股.R”脚本,以便获取最新或特定日期的沪深300指数成分股市值数据。 3. 研究代码并理解如何从外部源抓取及处理金融数据。 4. 查看Excel中的历史收盘价信息,并使用R语言中`readxl`包将其导入到工作环境中进行分析。 5. 对收集的数据执行探索性数据分析(EDA),比如绘制时间序列图或计算平均价格,以了解市场表现。 6. 根据需求对数据建模,例如预测未来趋势、评估风险等。 通过以上步骤的学习和实践,你将掌握在R语言中处理金融市场的股票数据的方法,并能更好地理解沪深300指数成分股的动态变化。这对于从事金融分析或投资的专业人士来说非常有用。
  • 获取A线
    优质
    本项目旨在提供一个简便的方法来获取A股市场中所有股票的日线数据,包括开盘价、收盘价、最高价、最低价和成交量等信息。 爬取A股全部股票的日线数据。
  • 300指度成分汇总(2005-2022
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    本资料汇集了自2005年至2022年期间,每年沪深300指数所包含的所有成分股票信息,为投资者提供全面的历史数据参考。 沪深300指数历年成分股数据如下: - **2022年** - 平安银行 (证券代码:00001) - 万科A (证券代码:00002) - 中兴通讯 (证券代码:00063) - 华侨城A (证券代码:00069) - TCL科技 (证券代码:157) - 中联重科(证券代码: 166) - **2022年** - 美的集团(证券代码:333) - 潍柴动力 (证券代码:8) - 藏格矿业 (证券代码:408) - 徐工机械(证券代码:425) - **2022年** - 云南白药(证券代码:538) - 泸州老窖(证券代码:568) - 古井贡酒 (证券代码:96) - **2022年** - 长安汽车 (证券代码:625) - 格力电器(证券代码:651) 以上为沪深300指数在2022年的部分成分股列表。
  • 2010-2020能源行业A公司.xlsx
    优质
    该文件包含从2010年至2020年间中国能源行业内沪深A股上市公司的年度财务和运营数据,便于研究行业发展动态与趋势。 共有31家上市公司的数据指标详情包括:社会责任评分(表1)涵盖了公司代码、名称、年份、社会责任总评分、评分等级、股东责任评分、员工责任评分、合作方及消费者责任评分、环境责任评分以及所属地区的信息。财务指标(表2)则包含资产负债率、流动资产合计数、总资产额、净利润值,上市日期和时间长度等数据,还包括了资产回报率(净利润除以总资产)、流动资产比率(流动资产除以总资产),公司规模的衡量方式为总资产对数值及上市交易所的相关信息。