如何下载股票历史数据？

一、如何下载股票历史数据？

简介

qstock由“Python金融量化”公众号开发，试图打造成个人量化投研分析开源库，目前包括数据获取（data）、可视化(plot)、选股(stock)和量化回测（backtest）四个模块。其中数据模块（data）数据来源于东方财富网、同花顺、新浪财经等网上公开数据，数据爬虫部分参考了现有金融数据包tushare、akshare和efinance。qstock致力于为用户提供更加简洁和规整化的金融市场数据接口。可视化模块基于plotly.express和pyecharts包，为用户提供基于web的交互图形简单操作接口；选股模块提供了同花顺的技术选股和公众号策略选股，包括RPS、MM趋势、财务指标、资金流模型等，回测模块为大家提供向量化（基于pandas）和基于事件驱动的基本框架和模型。

qstock目前在pypi官网上发布，开源版本为1.1.0，读者直接“pip install qstock ”安装即可使用。GitHub地址：

https://github.com/tkfy920/qstock。

目前部分策略选股和策略回测功能仅供知识星球会员使用，会员可在知识星球置顶帖子上上获取qstock-1.1.1.tar.gz （强化版）安装包，进行离线安装。

下面为大家介绍qstock数据模块（data）中基本面数据的调用方法。

#导入qstock模块
import qstock as qs

01股东持股情况

01股票前十大股东信息

stock_holder_top10(code, n=2)

获取沪深市场指定股票前十大股东信息

code : 股票代码

n :最新 n个季度前10大流通股东公开信息

df=qs.stock_holder_top10('中国平安', n=2)
df

02 沪深个股股东数量

stock_holder_num(date=None)获取沪深A股市场公开的股东数目变化情况

date : 默认最新的报告期,指定某季度如'2022-03-31','2022-06-30','2022-09-30','2022-12-31'

df=qs.stock_holder_num('20220930')
df

03 大股东增减持变动明细

无需输入参数，获取大股东增减持变动明细

#大股东
df=qs.stock_holder_change()
df.head()

04 机构持股

institute_hold(quarter = "20221")

获取新浪财经机构持股一览表

quarter: 如'20221表示2022年一季度，其中的 1 表示一季报; "20193", 其中的 3 表示三季报

#2022年2季度
df=qs.institute_hold('20222')
df

02 主营业务

主营业务收入数据

main_business(code= "000001")

获取公司主营业务构成

code: 股票代码或股票简称

df=qs.main_business('丰元股份')
df.head()

03财务报表

财务报表数据

financial_statement(flag='业绩报表',date=None):

flag:报表类型,默认输出业绩报表;'业绩报表'或'yjbb'：返回年报季报财务指标;'业绩快报'或'yjkb'：返回市场最新业绩快报;'业绩预告'或'yjyg'：返回市场最新业绩预告;'资产负债表'或'zcfz'：返回最新资产负债指标;'利润表'或'lrb'：返回最新利润表指标;'现金流量表'或'xjll'：返回最新现金流量表指标.

date:报表日期，如‘20220630’，‘20220331’，默认当前最新季报（或半年报或年报）

业绩报表

df=qs.financial_statement('业绩报表',date='20220930')
df.head()

业绩预告

df=qs.financial_statement('yjyg')
df.head()

业绩快报

#注意参数设置有个小bug，目前调用会报错，将在新版本中修正！
df=qs.financial_statement('yjkb')
df.head()

资产负债表

df=qs.financial_statement('资产负债表')
#查看前几行
df.head()

利润表

df=qs.financial_statement('利润表')
#查看前几行
df.head()

现金流量表

df=qs.financial_statement('现金流量表')
#查看前几行
df.head()

04财务指标

个股基本财务指标

stock_basics(code_list)

code_list:代码或简称，可以输入单只或多只个股的list 如：单只个股：code_list='中国平安'；多只个股code_list=['晓程科技','中国平安','西部建设'] 返回：代码、名称、净利润、总市值、流通市值、所处行业、市盈率、市净率、ROE、毛利率和净利率指标

code_list=['300139','中国平安','西部建设','贵州茅台','丰元股份','002432']
df=qs.stock_basics(code_list)
df

个股详细财务指标

stock_indicator(code)

code: 股票代码或简称

获取个股历史报告期所有财务分析指标

df=qs.stock_indicator('中国平安')
df.head()

每股收益预测

获取全市场A股最新机构研报数、买卖评级和每股收益预测

df=qs.eps_forecast()
df.head()

后续推文将进一步分享qstock数据模块中关于宏观数据和财经新闻数据等的调用方法。

二、股票怎么查历史数据？

历史交易记录可以在对账单或者历史委托查看，对账单和历史委托是投资者交易明细，在对账单中可以查询股票的交易时间、交易明细，成交金额，成交数量等，不过对账单和历史委托只能查询一段时间内的交易情况，一般是一个月。

若投资者想要查询时间比较久的交易记录，那么可以到证券公司打印交割单，需要携带身份证。

三、股票历史数据怎么下载？

　　下载所有股票的历史数据，以同花顺股票软件为例：　　1、首先切换到要下载数据的股票K线形态，按“F1”进入“日线某某股票历史成交”；　　2、点击鼠标右键->数据导出->导出所有数据->在“请选择导出的类型”中选择excel或txt,，只有这二种格式可以选择；　　3、选取好后点击下一步，在“导入导出对话框模板”中选择要的项目（如最高价、最低价，开盘价等，默认是全选）；　　4、点下一步，完成。默认保存路径在桌面上。

四、如何下载股票历史数据？

下载所有股票的历史数据，以同花顺股票软件为例：

1、首先切换到要下载数据的股票K线形态，按“F1”进入“日线某某股票历史成交”；

2、点击鼠标右键->数据导出->导出所有数据->在“请选择导出的类型”中选择excel或txt,，只有这二种格式可以选择；

3、选取好后点击下一步，在“导入导出对话框模板”中选择要的项目（如最高价、最低价，开盘价等，默认是全选）；

4、点下一步，完成。默认保存路径在桌面上。

五、股票历史数据下载方法？

以同花顺股票软件为例：首先切换到要下载数据的股票K线形态，按“F1”进入“日线某某股票历史成交”，点击鼠标右键->数据导出->导出所有数据->在“请选择导出的类型”中选择excel或txt,,只有这二种格式可以选择；

选取好后点击下一步，在“导入导出对话框模板”中选择你要的项目（如最高价、最低价，开盘价等，默认是全选），点下一步，完成。默认保存路径在桌面上。

六、wind如何导出所有股票历史数据？

下个软件就可以了，有的软件，比如MC是可以导出历史数据的

七、如何下载所有股票的历史数据？

八、股票收盘价历史数据怎么查找？

可以通过一些行情软件下载个股的历史数据来查看个股的历史收盘价。以同花顺为例：

1、登录同花顺，点击想要查询的股票。

2、点击左上角的工具选项，再点击数据管理及下载中的数据下载。

3、设置需要查询的天数，再点击下载即可。

九、股票历史数据查询，哪里能查询？

您可以在以下几个网站或应用程序上查询股票历史数据：

1. 股票交易所官网：如果您想查询股票在特定时间的历史价格，可以尝试访问相关股票交易所的官网。例如，中国股票市场的交易所有上海证券交易所和深圳证券交易所。这些官网通常提供股票的历史行情数据查询工具。

2. 金融信息网站和App：市场上有许多金融信息网站和应用程序（如雅虎财经、金融界、东方财富等），可以免费提供股票历史数据的查看和下载，包括股价、成交量、市净率、市盈率等指标。

3. 专业数据服务机构：对于专业投资者和机构来说，他们通常会使用一些收费的数据服务机构（如Bloomberg、Reuters、Wind、万得等）。这些机构提供更加详尽和全面的股票历史数据，包括公司财报、市场分析、行业排名等。

需要注意的是，不同的数据源、数据网站对于股票历史数据的精度和范围有所不同。此外，股票市场的价格和数据在实时发生变动和更新，因此查询得到的历史数据仅供参考。

十、股票收盘价历史数据怎么查？

投资者可以通过股票的走势图来查看个股的历史收盘价，其步骤为：投资者进入个股走势图，把鼠标点击你所想要的那一天的走势柱即可看到该天的：开盘价、最高价、最低价以及收盘价。

同时，投资者可以通过一些行情软件下载个股的历史数据来查看个股的历史收盘价。以同花顺为例：

1、登录同花顺，点击想要查询的股票。

2、点击左上角的工具选项，再点击数据管理及下载中的数据下载。

3、设置需要查询的天数，再点击下载即可。