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利用爬虫技术获取基金历史净值、成分股代码、名称、比例、数量及现金替代等相关信息

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简介:
本项目运用爬虫技术,高效采集基金的历史净值数据及其成分股的相关信息,包括股票代码、名称、持有比例与数量等,并支持现金替代功能,为投资者提供全面的投资参考。 在网上很难找到开放式基金的历史成分股、比例及数量以及现金替代的数据,而这些数据对于计算ETF的盘中净值非常重要。本代码通过爬取基金公司的网站来获取相关信息。

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    本项目运用爬虫技术,高效采集基金的历史净值数据及其成分股的相关信息,包括股票代码、名称、持有比例与数量等,并支持现金替代功能,为投资者提供全面的投资参考。 在网上很难找到开放式基金的历史成分股、比例及数量以及现金替代的数据,而这些数据对于计算ETF的盘中净值非常重要。本代码通过爬取基金公司的网站来获取相关信息。
  • Excel的详细步骤
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    本文将详细介绍如何使用Excel表格来追踪和分析基金的历史净值数据。通过一系列简单易懂的步骤,帮助用户轻松掌握从数据收集到处理的全过程。 通过Excel获取基金历史净值是数据分析中的常见任务,尤其是对于基金投资者而言,了解基金的历史表现有助于做出投资决策。以下是一个详细的步骤指南,教你如何利用Excel从天天基金网获取基金历史净值。 1. **新建Excel文档**:打开Excel并创建一个新的工作簿。 2. **从网站导入数据**:点击“数据”选项卡,并选择“从网站”。在弹出的窗口中,选择“高级”选项。 3. **输入接口URL**:在URL输入框中,需要填写天天基金网提供的历史净值获取接口。例如: `https://fundf10.eastmoney.com/F10DataApi.aspx?type=lsjz&code=006327&sdate=2021-12-08&edate=2023-05-18&per=20&page=1` 其中,`code`参数代表基金代码,而`sdate`和`edate`分别表示开始日期与结束日期。此外,`per`指每次获取的数据条数,而`page`则为页码。 4. **导入数据**:点击“确定”按钮后,Excel将尝试连接到该URL并导入数据。此时你会看到一个包含基金历史净值的表格。 5. **转换数据**:选择所导出的数据(通常命名为table0),然后在Power Query编辑器中进行下一步操作。 6. **建立自定义函数**:点击“视图”菜单中的“高级编辑器”,将`page=1`中的数字替换为`(page as number) as table => ... & Number.ToText(page)`,这将使我们能够动态更改页码。 7. **创建新源**:返回Power Query主界面,选择“主页”>“新建源”>“其他源”>“空查询”,以建立新的数据来源。 8. **输入页码范围**:在新建的查询中,输入数组表示的页数范围(例如`{1..100}`),这代表获取从第一页到第一百页的数据。按回车键应用更改。 9. **调用自定义函数**:选择之前创建的查询,在“转换”菜单下添加列并使用调用自定义函数,将之前的表格作为参数传递给该函数,并确认操作。 10. **展开数据集**:完成上述步骤后点击“关闭并上载”,或选择“加载至”,以将数据导入到Excel工作表中。此时你将会看到一个完整的基金历史净值表格。 11. **格式化日期**:可能需要对日期列进行格式化,使其显示为日期而非时间戳形式。右键单击该列,并在弹出的菜单中选择“设置单元格格式”,然后选择合适的日期类别和格式。 通过以上步骤,你可以成功获取并处理基金历史净值数据,从而进一步分析计算收益率或绘制图表等操作。此方法不仅适用于特定代码006327这只基金,同样可以应用于其他基金类型,只需替换相应的基金代码即可。掌握这个技巧能帮助你更便捷地获取和评估不同基金的市场表现,并为投资决策提供有力支持。
  • 天天据(、类型
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    本资源提供全面覆盖的天天基金网上的基金信息,包括但不限于基金代码、名称及类型等内容,助力投资者进行深入分析与研究。 需要从天天基金网站获取所有基金的全量信息(包括但不限于基金代码、基金名称、类型),并爬取这些基金的单位净值、累计净值以及日增长率等相关数据。
  • 一款的VBA脚本
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    这是一款专为Excel设计的VBA脚本工具,能够自动抓取并更新基金的历史净值数据,帮助用户轻松进行数据分析和投资研究。 这是我编写的一个获取基金历史净值的Excel VBA脚本,大家可以尝试使用一下。经过测试发现,在较新版本的WPS Excel中效果较好,而在微软的Excel里可能会出现控件漂移的问题。如果有任何想法或需求,请随时与我联系。欢迎交流!
  • Python
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    本项目介绍如何使用Python编写爬虫程序来自动抓取并分析股票的历史价格数据,帮助投资者进行市场研究和决策。 使用 Python 的 Requests 库和 BeautifulSoup 库爬取数据并生成表格。
  • funds_crawler: 使Python轻松12000多只单位、累计涨跌
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    funds_crawler是一款利用Python编写的工具,能够高效地收集超过一万两千只基金的历史单位净值、累计净值及其涨跌幅信息。 环境要求: 1. 确保 json 库 和 requests 库 可以正常导入。 2. `craw_fund_code.py` 文件会将爬取到的基金代码及名称输出至当前目录,文件名为 all_fund_code_name_type.txt。 3. `fund_data_crawler.py` 文件负责读取 all_fund_code_name_type.txt 并依次对每个基金进行数据抓取。所有基金的数据会被保存在本目录下的 fund_data 文件夹中。 4. 由于需要爬取的基金数量庞大,网络连接问题可能导致中间出现超时错误,这通常需要手动重新运行脚本来解决此类问题。
  • 据+VBA+Excel+源直接使
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    本项目提供一套基于VBA和Excel的自动化解决方案,用于高效获取与分析基金的历史数据。通过简洁直观的用户界面及详尽的源代码,实现金融数据分析便捷化。 基金历史数据在投资决策过程中扮演着重要角色。通过分析过去的表现,投资者可以更好地评估风险、制定策略并监控业绩。 VBA是Microsoft Excel内置的一种编程语言,它能帮助用户自动化任务及创建复杂的财务模型。在这个场景中,我们将使用VBA从网络上抓取和处理基金的历史净值数据,从而减少手动操作的繁琐过程。 实现这一功能需要以下几个步骤: 1. **数据获取**:通常可以从基金公司官网或第三方金融平台获得历史数据。通过编写HTTP请求代码或者网页抓取技术来自动提取这些信息。 2. **解析HTML**:网络上下载的数据可能是以HTML格式提供的,VBA可以通过正则表达式或是Excel内置的XML库进行处理。 3. **存储到Excel中**:使用VBA将获取的数据写入工作表。这包括操作单元格和表格等任务。 4. **数据清洗与处理**:在实际应用中可能遇到空值或异常值,利用条件格式化、查找替换等方式可以完成这些清理步骤。 5. **图表绘制**:为了更直观地展示基金表现,可以通过VBA创建折线图或者柱状图等图形。 6. **自动化更新**:设置定时器或其他触发机制,确保数据的定期自动刷新以反映最新情况。 7. **代码优化**:考虑错误处理、性能提升和模块化设计来提高效率。例如使用Try-Catch语句可以有效管理运行时可能出现的问题。 8. **用户界面设计**:为了方便他人操作,可添加简单的输入框与按钮等UI组件让用户能轻松获取所需信息。 以上步骤涉及到了金融知识及网络编程技术的结合应用,并且展示了Excel VBA的强大功能。掌握这些技能不仅能提高工作效率,还能帮助深入理解基金投资背后的逻辑和策略。
  • Excel+VBA+据+票++投资+理财+源+实工具
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    本资源提供利用Excel结合VBA编写程序以获取并分析股票和基金的历史数据,为投资者进行有效的投资理财决策提供实用工具及源代码。 在Excel中使用VBA(Visual Basic for Applications)可以自动化各种任务,并且能够从网络上抓取数据,这对于股票、基金投资者以及理财爱好者来说非常实用。 首先我们需要了解一些基本的VBA概念:代码通常包含模块、子程序(Sub)和函数(Function)。例如,在获取股票历史数据时,我们将创建一个Sub来执行网络请求并解析返回的数据。 1. **基础知识**: - **Sub与Function**:分别用于执行一系列操作或返回特定值。 - **变量声明**:在VBA中,我们需要声明变量来存储如股票代码、日期和价格等信息。 - **Web服务调用**:通过XMLHttpRequest对象或者使用WinHttp.WinHttpRequest.5.1对象可以实现与Web服务器的交互。 2. **获取股票历史数据**: - **API接口选择**:许多金融网站提供免费的数据API,如Yahoo Finance、Google Finance或Alpha Vantage。 - **HTTP请求发送**:通过VBA向这些API发起GET请求以获得JSON或CSV格式的历史数据。 - **解析返回的数据**:使用内建的JSON库(例如VBA-JSON)或者自定义逻辑来处理接收到的数据。 3. **将数据写入Excel**: - **工作表操作**:可以创建新的工作表,清空现有表格,并在特定单元格中插入获取到的信息。 - **格式化输出信息**:按照日期、开盘价、收盘价等字段有序地排列解析后的股票历史数据。 4. **用户界面设计** - **输入框与按钮**:添加一个输入框让用户可以键入所需查询的股票代码,然后通过点击按钮触发VBA宏获取并展示该股票的历史信息。 5. **错误处理机制** - **异常捕获和提示**:利用On Error语句来应对可能出现的问题,并在遇到问题时显示警告或日志信息给用户。 6. **性能优化建议** - **缓存数据**:对于频繁查询的数据可以考虑本地存储以减少网络请求次数。 - **多线程技术应用**:当需要同时获取多个股票的历史记录时,使用多线程可以提高效率。 通过上述步骤,在Excel中利用VBA创建一个自定义工具来轻松地抓取和分析股票历史数据是可行的。这对于个人投资者进行研究以及理财规划来说是非常有价值的。请确保在使用API接口时遵守其服务条款,合法合规获取所需的数据。
  • Python天天
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    本项目利用Python编写爬虫程序,自动从天天基金网站抓取所需的数据信息,为投资者提供便捷的数据支持与分析服务。 使用Selenium加载网页并获取网页源代码,爬取天天基金网站的基金排行数据,并将这些数据存储在MongoDB数据库和txt文件中。
  • MySQL
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    本项目通过开发网页爬虫自动抓取所需信息,并将其高效地存储到MySQL数据库中,实现了数据收集与管理自动化。 在IT领域,数据库管理和数据获取是至关重要的环节。MySQL是一种广泛应用的关系型数据库管理系统,而爬虫技术则常用于从互联网上自动收集大量信息。本段落将深入探讨如何使用Python这一编程语言结合爬虫技术来抓取MySQL数据库中的数据。 理解Python与MySQL的基础知识是必要的。Python以其简洁的语法和丰富的库支持广受欢迎,并提供了多种库如`pymysql`和`mysql-connector-python`,使得连接、查询和操作MySQL变得非常简单。 1. **安装Python MySQL库**: 在Python环境中首先需要安装相应的MySQL连接库。例如,可以使用命令 `pip install pymysql` 来安装 `pymysql` 库。 2. **连接MySQL数据库**: 通过创建连接对象来连接到MySQL服务器,并提供主机名、用户名、密码和数据库名等参数。 ```python import pymysql db = pymysql.connect(host=localhost, user=root, password=password, db=database_name) ``` 3. **执行SQL查询**: 使用游标对象并执行SQL查询。例如,以下代码用于选取所有表格中的数据: ```python cursor = db.cursor() cursor.execute(SELECT * FROM table_name) results = cursor.fetchall() ``` 4. **处理查询结果**: `fetchall()` 方法返回一个包含所有行的列表,每行又是一个元组。可以遍历这些结果进行进一步的数据分析或存储。 5. **爬虫技术**: 在Python中常用的爬虫框架有BeautifulSoup和Scrapy等。爬虫的目标是从网站上抓取数据,并将这些数据导入MySQL数据库与已有数据整合。 6. **数据抓取与MySQL结合**: 假设我们从网页获取的数据需要存储到MySQL,可以先解析这些数据并使用类似上面的方法插入数据库: ```python for item in parsed_data: sql = INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (%s, %s) cursor.execute(sql, (item[field1], item[field2])) db.commit() ``` 7. **安全考虑**: 使用`%s`占位符和参数化查询可以防止SQL注入攻击,确保数据的安全性。 8. **性能优化**: 对于大量数据的处理,批量插入可以提高效率。此外,合理设计数据库结构和索引也能显著提升查询速度。 9. **MySQL监控工具**: 像 `luck-prometheus-exporter-mysql-develop` 这样的文件名可能是Prometheus Exporter的一个开发版本。Prometheus是一个流行的监控与报警工具,Exporter用于暴露特定服务指标的组件,在这种情况下可能用来收集MySQL服务器性能指标如查询速率、内存使用等。 总结来说,结合Python的MySQL库和爬虫技术可以高效地从MySQL数据库中提取数据,并能将网上抓取的数据存储到MySQL中。而像`luck-prometheus-exporter-mysql-develop`这样的工具则有助于对MySQL数据库进行实时监控与性能分析,在实际应用中帮助我们更好地管理和利用数据。