中国股票词典，中国名胜词典

一、学买股票看哪些网站？

优质答案1：

当然在今日头条财经板块！很全面！很香！

优质答案2：

以下就是我找到的网站和论坛，希望对你有帮助，祝你投资顺利

股票学习网站与论坛

股票入门基础知识,股票基本知识_767股票学习网

股票入门基础知识天才股票网

炒股入门知识_股票知识盛博股票学习网

股票入门基础知识,炒股入门知识,股票知识_5ye股票网

股票入门,炒股入门,股票知识股市马经

股票入门_炒股入门基础知识华讯财经_股民学院

MACD门户-中国最专业的股市技术分析论坛

理想论坛 中国人气最旺的股票论坛

打天下股票论坛，最新股票内参资讯！

老钱庄股票论坛

金融界股票论坛

财富赢家论坛-中国最好的股票论坛

优质答案3：

学股票看哪些网站？这个问题我有发言权，毕竟是亲身经历，我就是通过看财经网站，从小白成为了股市操盘手。首当其冲的就是东方财富网！作为创业板上市的公司，东方财富网在业内的地位首屈一指。东方财富网也是排名第一的财经资讯门户网站。

东方财富网学习股票，有几个比较重要的内容：

第一，股吧。点击“股吧”的链接，我们可以轻松找到任何你想要看的股吧。在股吧中，你可以和股友进行交流，包括但不限于发帖、评论。另外，还能看到个股的资讯，从股吧的人气排名，你能够找到当前最热门的股票。

第二，新股。点击“新股”的链接，我们可以知道新股的发行日期，记得准时申购。新股的中签号码，也会在东方财富网上公布。如果你中签了，记得一定要缴款哦。除了打新股，我们还可以打新债。新债的链接在新股这个界面的右面，可转债申购时没有风险的，一定要去申购。

第三，龙虎榜。喜欢打板的散户，一定要看龙虎榜。对于龙虎榜的研究，主要关注以下几点：1、净流入还是净流出2、净流量的百分比3、重点游资的操盘手法及胜率分析4、买五席位能否打得过卖一席位5、个股走势分析等等

第四，北向资金流向分析。沪股通和深股通的资金流入，可以判断港资对于A股的判断。一般来说，港资的成熟度和敏感度都优于内地资金。所以，观察港资的动向，是一个重要的参考指标。

东方财富网能让你找到任何想要的资讯，适合炒股的投资者收藏。如果还有任何问题，记得私信我哦。

二、对中国股市真正有实战价值指导的证券书籍有哪些？

优质答案1：

有实战价值指导的证券书籍是不分国籍的，全世界通用的，只要这个市场是市场经济，没有市场外的力量扭曲资源配置，价值决定价格的基本经济规律就会起作用，所以我们应该考虑对股市有价值指导的书籍，该看哪些书呢？我觉得应该看投资大师的。久经市场考验的经典书籍。

首先我推荐投资启蒙的《穷爸爸富爸爸》建立基本的财富意识，然后我推荐《毛泽东选集》、《巴菲特之道》和《金融炼金术》，这三本书分别代表三位顶级大师的思想精华。毛泽东虽然不炒股，但是是哲学的集大成者，对于我们正确认识世界、思考问题有极大的帮助。

然后我推荐几本经典的的价值分析图书，格雷厄姆祖师爷的《证券分析》、《聪明的投资者》，另外一位投资大师的《安全边际》，巴菲特没有正式的出书，只有市场的解读，如果确实有兴趣可以查看历年的《巴菲特致股东的信》，也可以私我，我有1957年到2018年的全部中英文对照版。

其他还有几位投资大师的著作也不得不看，戴维斯的《戴维斯王朝》、彼得林奇的《彼得林奇的成功投资》、费雪的《怎样选择成长股》。

巴菲特的搭档，智慧的投资人查理芒格的著作《穷查理宝典》、《查理芒格的智慧》也不得不阅读。

至于市场的大众心理学推荐看一下《乌合之众》和《黑天鹅》，有助于深刻理解市场的行为和规律，《黑天鹅》是比较小众的书，我个人认为《黑天鹅》的地位堪称与《巴菲特之道》、《金融炼金术》并列。

比较经典的投资传记记录了投资大师的真实经历，对投资人的成长同样重大，推荐几本经典的：《邓普顿教你逆向投资》、《滚雪球》、《苍茫中传灯》、《一个投资家的20年》

书籍是一个方面，但是学习的人以一个什么样的心态去学习，吸收和实践，就看各自的态度和悟性了，要知道，现在的社会不缺知识，缺少的是实事求是的认知态度、独立思考的人生哲学。

如果对你有帮助，帮忙点个赞，谢谢。

优质答案2：

看书的目的就是要学习知识，如果真有这种求知欲应该学习金融工程的相关课程。

三、Python获取股票数据？

优质答案1：

看到有介绍tushare的，忍不住贴一个我最近使用的python数据平台baostock，更多的数据，更快的响应。免费开源无需注册，不用担心信息泄露，不像有的平台，用着用着就开始收费了。

在线安装：pip install baostock

安装以后就可以撸代码了：

import baostock as bs

import pandas as pd

import numpy as np

if __name__ == '__main__':

login_result = bs.login(user_id='anonymous', password='123456')

print(login_result)

### 获取沪深A股行情和估值指标(日频)数据 ####

stockcode = "sh.600000"

startdate = '2015-01-01'

today = datetime.datetime.now()

delta = datetime.timedelta(days = 1)

predate = today - delta

strpredate = datetime.datetime.strftime(predate,'%Y-%m-%d')

# date 日期

# code 股票代码

# close 收盘价

# preclose 前收盘价

# volume 交易量

# amount 交易额

# adjustflag 复权类型

# turn 换手率

# pctChg 涨跌幅

# peTTM 动态市盈率

# psTTM 市销率

# pcfNcfTTM 市现率

# pbMRQ 市净率

rs = bs.query_history_k_data("%s"%stockcode,

"date,code,close,preclose,volume,amount,adjustflag,turn,turn,pctChg,peTTM,pbMRQ,psTTM,pcfNcfTTM",

start_date=startdate, end_date=strpredate,

frequency="d", adjustflag="3")

print('query_history_k_data respond error_code:'+rs.error_code)

print('query_history_k_data respond error_msg:'+rs.error_msg)

print(type(rs))

#### 打印结果集 ####

result_list = []

while (rs.error_code == '0') & rs.next():

# 获取一条记录，将记录合并在一起

result_list.append(rs.get_row_data())

result = pd.DataFrame(result_list, columns=rs.fields)

print (result)

一个程序就搞定了技术面和基本面几乎所有需要的数据。如果对你有帮助，就请点个赞吧！

优质答案2：

　　API使我们能够从服务器发出检索数据的请求。API在许多方面都很有用，但其中之一是能够为数据科学项目创建唯一的数据集。在本教程中，我们将学习一些用于Last.fm API的高级技术。

　　在我们的初学者大数据分析Python API教程中，我们使用了一个简单的API，非常适合教授基础知识：

　　a.它具有一些易于理解的终点。

　　b.因为它不需要身份验证，所以我们不必担心如何告诉API我们有权使用它。

　　c.每个端点响应的数据都很小，并且结构易于理解。

　　实际上，大多数API都比这更复杂，因此要使用它们，您需要了解一些更高级的概念。具体来说，我们将学习：

　　a.如何使用API密钥进行身份验证。

　　b.如何使用速率限制和其他技术在API准则内工作。

　　c.如何使用分页处理较大的响应。

　　本教程假定您了解使用大数据分析Python使用API的基础知识。如果您不这样做，我们建议您开始我们的初学者API教程。我们还假设您具有大数据分析Python和pandas的中级知识。如果您不这样做，则可以通过我们的大数据分析Python基础课程免费开始学习。

　　使用Last.fm API

　　我们将使用Last.fm API。Last.fm是一项音乐服务，可通过连接到iTunes，Spotify等类似的音乐流应用程序并跟踪您听的音乐来建立个人资料。

　　他们提供对API的免费访问权，以便音乐服务可以向其发送数据，还可以提供终结点，以汇总Last.fm在各种艺术家，歌曲和流派上拥有的所有数据。我们将使用他们的API建立热门艺术家的数据集。

　　遵循API准则

　　使用API时，请务必遵循其准则。如果你不这样做，则可能会被禁止使用该API。除此之外，特别是当一家公司免费提供API时，请尊重他们的限制和准则，因为他们没有提供任何东西。

　　查看API文档中的Introduction页面，我们会注意到一些重要的准则：

　　请在所有请求上使用可识别的User-Agent标头。这有助于我们进行日志记录，并减少被禁止的风险。

　　向last.fm API发出请求时，可以使用headers标识自己。Last.fm希望我们在标头中指定一个用户代理，以便他们知道我们是谁。我们将在稍后提出第一个请求时学习如何执行此操作。

　　在确定要拨打多少次电话时，请使用常识。例如，如果要制作Web应用程序，请尝试不要在页面加载时点击API。如果您的应用程序每秒持续拨打多个电话，则您的帐户可能会被暂停。

　　为了构建我们的数据集，我们将需要向Last.fm API发出数千个请求。尽管他们没有在文档中提供具体的限制，但他们确实建议我们不要持续每秒进行多次呼叫。在本教程中，我们将学习一些限制速率的策略，或者确保我们不会过多使用它们的API，以便避免被禁止。

　　在发出第一个请求之前，我们需要学习如何使用Last.fm API进行身份验证

　　使用API密钥进行身份验证

　　大多数API都要求您进行身份验证，以便他们知道您有权使用它们。身份验证的最常见形式之一是使用API密钥，就像使用其API的密码一样。如果在发出请求时未提供API密钥，则会出现错误。

　　使用API密钥的过程如下：

　　a.您使用API的提供者创建一个帐户。

　　b.您需要一个API密钥，该密钥通常是一个长字符串，例如54686973206973206d7920415049204b6579。

　　c.您可以将API密钥记录在安全的地方，例如密码保存器。如果有人获得了您的API密钥，那么他们可以使用伪装成您的API。

　　d.每次发出请求时，您都提供API密钥以进行身份验证。

　　要获取Last.fm的API密钥，请先创建一个帐户。创建帐户后，应转到以下表格：

　　在每个字段中填写有关您计划如何使用API的信息。您可以将“回调URL”字段保留为空白，因为仅当您正在构建要验证为特定Last.fm用户的Web应用程序时才使用此字段。

　　提交表单后，您将获得API密钥和共享密钥的详细信息：

　　请在安全的地方记下这些内容-本教程无需使用共享密钥，但最好记下它，以防万一您想做一些需要您作为特定用户进行身份验证的事情。

　　发出我们的第一个API请求

　　为了创建热门艺术家的数据集，我们将使用chart.getTopArtists端点。

　　查看Last.fm API文档，我们可以观察到以下几点：

　　a.看起来只有一个真实的端点，并且实际上每个“端点”都是使用method参数指定的。

　　b.文档说此服务不需要身份验证。尽管起初看起来似乎有些混乱，但它告诉我们的是，我们不需要身份验证为特定的Last.fm用户。如果您在此之上看，您会发现我们确实需要提供我们的API密钥。

　　c.API可以返回多种格式的结果-我们将指定JSON，以便我们可以利用我们在大数据分析Python中使用API的已知知识

　　在开始之前，请记住，当我们发出请求时，我们需要提供一个用户代理标头来标识自己。使用大数据分析Python请求库，我们使用headers参数和标头字典来指定标头，如下所示：

　　我们将从定义API密钥和用户代理开始(本教程中显示的API密钥不是真正的API密钥!)

　　接下来，我们将导入请求库，为标头和参数创建字典，然后发出第一个请求!

　　我们的请求返回的状态码为“ 200”，因此我们知道成功了。

　　在查看请求返回的数据之前，请考虑一下在本教程中我们将发出许多请求的事实。在这些请求中，许多功能将是相同的：

　　a.我们将使用相同的URL

　　b.我们将使用相同的API密钥

　　c.我们将指定JSON作为我们的格式。

　　d.我们将使用相同的标题。

　　为了节省时间，我们将创建一个函数来为我们完成很多工作。我们将为该函数提供一个有效负载字典，然后将额外的键添加到该字典，并将其与其他选项一起传递以发出请求。

　　让我们看一下该函数的外观：

　　正如我们在初学者大数据分析Python API教程中所了解的那样，大多数API都以JSON格式返回数据，并且我们可以使用大数据分析Python json模块以更易于理解的格式打印JSON数据。

　　让我们重新使用jprint()在该教程中创建的函数，并打印来自API的响应：

　　{

　　"artists": {

　　"@attr": {

　　"page": "1",

　　"perPage": "50",

　　"total": "2901036",

　　"totalPages": "58021"

　　},

　　"artist": [

　　{

　　"image": [

　　{

　　"#text": "https://lastfm-img2.akamaized.net/i/u/34s/2a96cbd8b46e442fc41c2b86b821562f.png",

　　"size": "small"

　　},

　　{

　　"#text": "https://lastfm-img2.akamaized.net/i/u/64s/2a96cbd8b46e442fc41c2b86b821562f.png",

　　"size": "medium"

　　},

　　{

　　"#text": "https://lastfm-img2.akamaized.net/i/u/174s/2a96cbd8b46e442fc41c2b86b821562f.png",

　　"size": "large"

　　},

　　{

　　"#text": "https://lastfm-img2.akamaized.net/i/u/300x300/2a96cbd8b46e442fc41c2b86b821562f.png",

　　"size": "extralarge"

　　},

　　{

　　"#text": "https://lastfm-img2.akamaized.net/i/u/300x300/2a96cbd8b46e442fc41c2b86b821562f.png",

　　"size": "mega"

　　}

　　],

　　"listeners": "1957174",

　　"mbid": "b7539c32-53e7-4908-bda3-81449c367da6",

　　"name": "Lana Del Rey",

　　"playcount": "232808939",

　　"streamable": "0",

　　"url": "https://www.last.fm/music/Lana+Del+Rey"

　　},

　　{

　　"image": [

　　{

　　"#text": "https://lastfm-img2.akamaized.net/i/u/34s/2a96cbd8b46e442fc41c2b86b821562f.png",

　　"size": "small"

　　},

　　{

　　"#text": "https://lastfm-img2.akamaized.net/i/u/64s/2a96cbd8b46e442fc41c2b86b821562f.png",

　　"size": "medium"

　　},

　　{

　　"#text": "https://lastfm-img2.akamaized.net/i/u/174s/2a96cbd8b46e442fc41c2b86b821562f.png",

　　"size": "large"

　　},

　　{

　　"#text": "https://lastfm-img2.akamaized.net/i/u/300x300/2a96cbd8b46e442fc41c2b86b821562f.png",

　　"size": "extralarge"

　　},

　　{

　　"#text": "https://lastfm-img2.akamaized.net/i/u/300x300/2a96cbd8b46e442fc41c2b86b821562f.png",

　　"size": "mega"

　　}

　　],

　　"listeners": "588883",

　　"mbid": "",

　　"name": "Billie Eilish",

　　"playcount": "35520548",

　　"streamable": "0",

　　"url": "https://www.last.fm/music/Billie+Eilish"

　　},

　　{

　　"image": [

　　{

　　"#text": "https://lastfm-img2.akamaized.net/i/u/34s/2a96cbd8b46e442fc41c2b86b821562f.png",

　　"size": "small"

　　},

　　{

　　"#text": "https://lastfm-img2.akamaized.net/i/u/64s/2a96cbd8b46e442fc41c2b86b821562f.png",

　　"size": "medium"

　　},

　　{

　　"#text": "https://lastfm-img2.akamaized.net/i/u/174s/2a96cbd8b46e442fc41c2b86b821562f.png",

　　"size": "large"

　　},

　　{

　　"#text": "https://lastfm-img2.akamaized.net/i/u/300x300/2a96cbd8b46e442fc41c2b86b821562f.png",

　　"size": "extralarge"

　　},

　　{

　　"#text": "https://lastfm-img2.akamaized.net/i/u/300x300/2a96cbd8b46e442fc41c2b86b821562f.png",

　　"size": "mega"

　　}

　　],

　　"listeners": "655052",

　　"mbid": "",

　　"name": "Post Malone",

　　"playcount": "34942708",

　　"streamable": "0",

　　"url": "https://www.last.fm/music/Post+Malone"

　　},

　　{

　　"image": [

　　{

　　"#text": "https://lastfm-img2.akamaized.net/i/u/34s/2a96cbd8b46e442fc41c2b86b821562f.png",

　　"size": "small"

　　},

　　{

　　"#text": "https://lastfm-img2.akamaized.net/i/u/64s/2a96cbd8b46e442fc41c2b86b821562f.png",

　　"size": "medium"

　　},

　　{

　　"#text": "https://lastfm-img2.akamaized.net/i/u/174s/2a96cbd8b46e442fc41c2b86b821562f.png",

　　"size": "large"

　　},

　　{

　　"#text": "https://lastfm-img2.akamaized.net/i/u/300x300/2a96cbd8b46e442fc41c2b86b821562f.png",

　　"size": "extralarge"

　　},

　　{

　　"#text": "https://lastfm-img2.akamaized.net/i/u/300x300/2a96cbd8b46e442fc41c2b86b821562f.png",

　　"size": "mega"

　　}

　　],

　 由于文字过多，没有写全，大家可以参考：

大数据分析Python使用Last.fm API获取音乐数据https://www.aaa-cg.com.cn/data/2307.html

https://www.toutiao.com/i6831728656679698948/