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外汇历史中心的各货币交易数据集

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简介：
本数据集由外汇历史中心提供，包含全球主要货币的历史交易记录与汇率波动信息，为研究和分析货币市场趋势提供了宝贵的数据支持。 Forex历史中心提供了从2001年1月1日至2012年1月1日期间各货币对外汇交易的数据记录。数据的时间间隔精确到每秒一次，并且涵盖了以下货币对：澳元-日元（AUDJPY.zip）、澳元-美元（AUDUSD.zip）、瑞士法郎-日元（CHFJPY.zip）、欧元-加元（EURCAD.zip）、欧元-瑞士法郎（EURCHF.zip）、欧元-英镑（EURGBP.zip）、欧元-日元（EURJPY.zip）、欧元-美元（EURUSD.zip）、英镑-瑞士法郎（GBPCHF.zip）、英镑-日元（GBPJPY.zip）、英镑-美元（GBPUSD.zip）、新西兰元-日元（NZDJPY.zip）、新西兰元-美元（NZDUSD.zip）、美元-加元（USDCAD.zip）、美元-日元（USDJPY.zip）、白银-美元（XAGUSD.zip）和黄金-美元（XAUJPY.zip）。

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  • 外汇历史中心的各货币交易数据集
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    本数据集由外汇历史中心提供，包含全球主要货币的历史交易记录与汇率波动信息，为研究和分析货币市场趋势提供了宝贵的数据支持。 Forex历史中心提供了从2001年1月1日至2012年1月1日期间各货币对外汇交易的数据记录。数据的时间间隔精确到每秒一次，并且涵盖了以下货币对：澳元-日元（AUDJPY.zip）、澳元-美元（AUDUSD.zip）、瑞士法郎-日元（CHFJPY.zip）、欧元-加元（EURCAD.zip）、欧元-瑞士法郎（EURCHF.zip）、欧元-英镑（EURGBP.zip）、欧元-日元（EURJPY.zip）、欧元-美元（EURUSD.zip）、英镑-瑞士法郎（GBPCHF.zip）、英镑-日元（GBPJPY.zip）、英镑-美元（GBPUSD.zip）、新西兰元-日元（NZDJPY.zip）、新西兰元-美元（NZDUSD.zip）、美元-加元（USDCAD.zip）、美元-日元（USDJPY.zip）、白银-美元（XAGUSD.zip）和黄金-美元（XAUJPY.zip）。
     
  • 历史货量的物流网络数据集.rar
    优质
    该数据集包含某一物流公司多年运营过程中积累的历史货量信息和相关物流网络数据，适用于物流分析、预测模型构建及效率优化研究。 物流网络历史货量数据集涵盖了过去一段时间内关于货物运输的关键信息记录，包括但不限于每日、每周或每月的货运总量变化趋势以及不同时间段内的具体数值详情。这些数据对于分析物流行业的运作模式和发展趋势具有重要价值，并且可以帮助企业优化资源配置和提高运营效率。
     
  • 黄金期货的历史数据.csv
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    黄金期货的历史数据.csv文件包含了详尽的黄金期货市场历史交易记录，包括日期、开盘价、收盘价等关键信息，为分析与预测提供重要依据。 黄金期货的历史数据可以应用于人工智能和大数据分析等领域。
     
  • MySQL 中的世界各国货币中英文数据库
    优质
    本数据库收录了全球主要国家和地区的货币信息，包括中文及对应的英文名称，并兼容MySQL系统，便于查询与分析。 世界各个国家货币的中英文数据库使用MySQL建立。该数据库包含了各国货币的中文名称、英文名称及其对应的编码。
     
  • 汇汇通微盘，数字货币交流学习平台
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    汇汇通微盘是一款专注于数字货币领域的在线交流与学习平台，为用户提供最新的市场资讯、交易技巧和社区互动等功能。 汇汇通区块源码已升级，新增微盘K线、USDT充值等功能。如有需要，请自行下载研究。 安装说明： - 使用宝塔面板 + Apache2.4 + PHP5.6 + MySQL5.6配置环境。 - 伪静态选择ThinkPHP设置。 - 数据库连接文件：Application/database.php - 后台入口地址为你的域名/admin/login/login.htm，账号admin，密码123456。 采集功能访问路径： http://你的域名/coller.html
     
  • 商品期货的日K线历史数据
    优质
    本资源提供详尽的商品期货日K线历史数据，涵盖多种主流期货品种，适合进行深入的技术分析和策略研究。 以下是2017年6月6日前的商品期货日K线历史数据库数据格式示例： 日期 | 品种代码 | 开盘价 | 最高价 | 最低价 | 收盘价 | 成交量 ---|---|---|---|---|---|--- 2017-04-28 | CF709 | 16060 | 16075 | 15820 | 15875 | 218966569 2017-05-02 | CF709 | 15950 | 16030 | 15910 | 15965 | 93702570 2017-05-03 | CF709 | 15950 | 16185 | 15875 | 16120 | 229006571 ...（其余数据省略）... 请注意，示例中仅展示了部分日期的数据。
     
  • 天然气期货的历史数据下载
    优质
    本资源提供详细的天然气期货历史交易数据下载服务，包括价格变动、成交量等关键信息，助力市场分析与投资决策。 天然气期货历史数据可以下载。
     
  • 从雅虎网站获取510050的历史交易数据
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    本项目旨在通过爬取雅虎财经网站的数据，获取股票代码为510050的相关历史交易信息，以便进行深入分析和研究。 在IT行业中，数据爬取是一项关键技能，在金融领域尤其重要。获取历史交易数据对于分析、研究市场趋势及预测具有重要意义。本案例关注的是如何从雅虎网站提取510050指数的历史交易信息。通常情况下，510050代表上证50ETF（上海证券交易所的50只最具流动性和规模性的股票组成的基金），是观察中国蓝筹股市场的关键指标。 要进行数据爬取，需要熟悉雅虎财经提供的公开接口。这个接口允许获取包含开盘价、收盘价、最高价、最低价及成交量等信息的历史交易记录，并通常以CSV格式返回这些数据，便于进一步分析处理。 在Python中，可以使用requests库发送HTTP请求并接收网页内容；利用BeautifulSoup或PyQuery解析HTML文档提取所需历史交易数据。考虑到大量数据的处理需求，pandas库是一个理想选择，其DataFrame结构非常适合管理表格类信息。 以下是爬取步骤： 1. **发起请求**：通过requests.get()方法向雅虎财经发送GET请求，并在URL中包含股票代码（510050）和所需的时间范围参数。 2. **解析数据**：接收的响应是一个HTML页面，使用BeautifulSoup进行解析以定位到历史交易数据所在的表格。通常情况下，这个表格位于HTML文档中的``标签内，并可通过类名或ID来识别。 3. **提取信息**：遍历该表格内的每一行（即每个交易日），从单元格中获取日期、开盘价等各项指标的文本值。 4. **数据转换**：将收集到的数据转化为相应类型，例如把日期字符串转为datetime对象，并将价格和成交量数值化。 5. **保存信息**：利用pandas DataFrame结构组织并存储处理后的表格数据。在本案例中，文件命名stockData用于后续分析。 6. **异常管理**：在整个爬虫程序的开发过程中，需要考虑各种可能发生的错误情况（如网络问题、格式不匹配等），以确保其稳定性和可靠性。 完成上述步骤后，便可以从雅虎网站成功获取510050的历史交易信息，并将这些数据保存在名为stockData的文件中。这个文件通常是CSV格式，在进一步的数据分析工作中可以使用pandas库中的read_csv()函数读取并进行深入研究、绘图或模型训练以洞察指数的表现和潜在趋势。实际应用中，数据爬取只是整个数据分析流程的第一步；后续阶段可能涉及清洗数据、特征工程及可视化等环节。  
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