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重點重點:我沒有買股票,沒有買股票,股市是個坑,當心割韭菜哦。git
本文的初衷是數據分析(分析結果就不說了,就是想看看篩選點數據),只不過搞下來發現比我想象的要簡單多了。本文采集的數據是:2000年到2018年2月份,上證和深證交易所全部的上市股票交易數據,按天採集,不是小時哦,有興趣的朋友,能夠稍微改造,作到實時(這和我就無關了)。github
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本文原文地址:【開源】C#.NET股票歷史數據採集,【附18年曆史數據和源代碼】sql
1.數據採集需求
原始需求:想分析某些股票的歷史天交易數據裏面知足某些條件的股票。數據庫
初步分析:須要股票的基礎數據,如名稱,編碼,交易所等信息,而後就是天天的開票收盤的價格,漲幅等信息。json
覺得很簡單,起始搞起來越滾越大,剛開始覺得2個表就夠了,沒想到搞來搞去,有6個表了。c#
還好,咱們有強大的XCode組件,數據庫設計,開發都極其簡單,總共零零散散也就10個小時不到就完工了。主要的時間不是寫代碼,其實60%的時間都是在找資料,分析接口和想怎麼設計上面,以及跑數據,還好源數據都保存下來了,重寫跑起來很快。數組
2.股市數據接口
很早之前,有朋友也想讓我給給他採集股票實時數據,並且用的是商業接口,因爲時間匆忙,並且對股票一無所知,因此就拒絕了。
此次開工以前,內心也很忐忑,會不會很複雜,反正是本身想玩和想看,因此抱着試一試的心態,沒想到比我想的要簡單不少。
首先,咱們得找到數據來源,不然一切無從談起,並且我須要的是歷史數據,對數據實時性要求不高:
此處。。。。。。。。。。。。省略1萬字,由於搜索和找了不少資源,最終用的是下面的接口,簡單,實測速度快,18年的數據不到20分鐘刷刷刷搞下來了。
2.1 股票基礎數據
股票基礎數據我用的是這個網址:http://quote.eastmoney.com/stocklist.html
裏面包括了上證和深圳交易所的全部股票代碼信息,只須要直接採集便可,速度很快。
若是要作實時,天天更新一次便可,注意:我開始也沒注意,股票代碼有不少含義,除了交易所以外,還有啥創業板,基金之類的,我沒仔細研究,我只把我須要的類型進行了標記。能夠在這裏看看代碼的一些類型:https://baike.so.com/doc/4974613-5197406.html
股票基礎數據結構比較簡單:
編碼(惟一),名稱,交易所,類型1是要分析 ,0是暫時忽略的,上市日期
2.2 股票歷史天數據
股票歷史天數據剛開始想應該很大,找了一些結構才發現,基本天天的主要指標也就10個字段左右,計算一下,每隻股票就算20年,也就6000條而已。
即便10000支股票,最多也就6000萬而已,因此剛開始的時候直接所有擼到一個表裏面了,實際上後面在分析的時候,極其不合理。分析的比較很複雜,搜索很是慢,因此後來我把歷史數據進行了拆分,而後分析的時候多線程,速度瞬間提高10倍。因爲XCode組件天生對分表分庫和數據庫反向工程的支持,因此開發起來很是快。
股票歷史數據找了不少,最先用的是搜狐的一個接口:http://www.cnblogs.com/ldlchina/p/5392670.html
它的格式很簡單,拼接股票代碼和起始結束日期便可,後來還發現它還能查詢指數信息:
http://q.stock.sohu.com/hisHq?code={code}&start={start}&end={end},{code}替換爲股票代碼,大陸股票代碼加前綴cn_。
返回的json格式很標準,使用了Newlife組件的JsonParser類,輕鬆搞定。根據返回的數據信息,找了幾支股票覈對一下,就知道其意義了。在後面的數據庫設計中會詳細描述。說明:採集的時候我是先用臨時表統一把返回的結果保存,防止程序有bug,下次又去請求,浪費人家的流量。也是保存在sqliet數據庫。
2.3 其餘附加
在後面分析的時候,我還用到了板塊信息,至關於給每支股票加一個類型,屬於什麼板塊,這樣分析的時候有針對性。板塊有類型,而後每一個類型下面又有一些股票代碼,有2個表,數據來源也是搜狐的:
http://q.stock.sohu.com/cn/bk.shtml
固然若是還要作複雜和完善一點,還有不少數據要採集,好比公司的一些基本信息,我暫時沒有用到,後面我會把代碼開源,你們隨意折騰。
3.數據庫設計
數據庫設計咱們採用XCode開發的設計規範,都用xml文件,能夠自動生成實體類,後面有時間我會針對XCode寫一篇開發實踐的文章,再一次帶你們溫習了XCode,在這裏感謝@大石頭,10多年碼農,X組件博大精深,極大的提升了開發效率,簡單,簡單,簡單到你有時候懷疑人生。
1.股票基礎信息
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<
Table
Name="StockBaseInfo" Description="股票基礎信息" ConnName="stock_base">
<
Columns
>
<
Column
Name="Code" DataType="String" PrimaryKey="True" Description="股票編碼" />
<
Column
Name="Name" DataType="String" Master="True" Description="名稱" />
<
Column
Name="Exchange" DataType="String" Description="交易所" />
<
Column
Name="Kind" DataType="Int32" Description="類型。1是要分析股票,0是暫時不分析" />
<
Column
Name="StartDate" DataType="DateTime" Description="上市日期" />
<
Column
Name="CreateDate" DataType="DateTime" Description="建立時間" />
</
Columns
>
<
Indexes
>
<
Index
Columns="Name" />
<
Index
Columns="StartDate" />
</
Indexes
>
</
Table
>
|
2.股票歷史日數據
其實在項目代碼的xml文件表結構中,還有一個歷史信息,就是一次性獲取全部歷史Josn文本存儲,避免重複抓取Josn數據。結構很簡單,就不貼了。
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<
Table
Name="StockDayData" Description="股票日數據" ConnName="stock_day">
<
Columns
>
<
Column
Name="ID" DataType="String" PrimaryKey="True" Description="編號。code+日期" />
<
Column
Name="Code" DataType="String" Description="股票編碼" />
<
Column
Name="StatDate" DataType="DateTime" Description="數據日期" />
<
Column
Name="StartPrice" DataType="Double" Description="開盤價格" />
<
Column
Name="EndPrice" DataType="Double" Description="收盤價格" />
<
Column
Name="ChangePrice" DataType="Double" Description="漲跌金額" />
<
Column
Name="ChangeRatio" DataType="Double" Description="漲跌幅度" />
<
Column
Name="LowPrice" DataType="Double" Description="最低價格" />
<
Column
Name="HighPrice" DataType="Double" Description="最高價格" />
<
Column
Name="TotalHand" DataType="Int32" Description="總手" />
<
Column
Name="TotalAmount" DataType="Double" Description="總金額(萬)" />
<
Column
Name="HandRate" DataType="Double" Description="換手率" />
<
Column
Name="UpdateDate" DataType="DateTime" Description="更新日期" />
</
Columns
>
</
Table
>
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3.板塊分類和股票板塊信息
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<
Table
Name="GroupKind" Description="板塊分類" ConnName="stock_base">
<
Columns
>
<
Column
Name="ID" DataType="String" PrimaryKey="True" Description="編碼。url相關" />
<
Column
Name="Name" DataType="String" Master="True" Description="板塊名稱" />
<
Column
Name="Kind" DataType="String" Description="分類。1.行業,2地域,3.概念" />
<
Column
Name="Total" DataType="Int32" Description="總數" />
<
Column
Name="CreateDate" DataType="DateTime" Description="建立時間" />
</
Columns
>
<
Indexes
>
<
Index
Columns="Kind" />
<
Index
Columns="Name" />
</
Indexes
>
</
Table
>
<
Table
Name="StockGroup" Description="股票板塊信息" ConnName="stock_base">
<
Columns
>
<
Column
Name="ID" DataType="String" PrimaryKey="True" Description="編號。groupid+stockid" />
<
Column
Name="GroupID" DataType="String" Description="板塊ID" />
<
Column
Name="Kind" DataType="String" Description="分類。1.行業,2地域,3.概念" />
<
Column
Name="Code" DataType="String" Description="股票代碼" />
<
Column
Name="StockName" DataType="String" Description="股票名稱" />
<
Column
Name="CreateDate" DataType="DateTime" Description="建立時間" />
</
Columns
>
<
Indexes
>
<
Index
Columns="GroupID" />
<
Index
Columns="Code" />
</
Indexes
>
</
Table
>
|
4.關鍵信息採集
下面咱們把數據採集過程簡單分析一下,而後把源代碼和數據庫共享給你們。套路很簡單,熟悉起來很快就能夠搞定。
個人博客中,前幾年,寫過好幾篇關於C#數據採集的方法,套路都比較通用,主要是:HtmlAgilityPack + XCode
C#+HtmlAgilityPack+XPath帶你採集數據(以採集天氣數據爲例子)
【開源】分享2011-2015年全國城市歷史天氣數據庫【Sqlite+C#訪問程序】
HtmlAgilityPack是.NET 下的一個強大的HTML 解析類庫,支持用 XPath 。配合上自帶的HAPExplorer,很快就能夠解決問題。
具體使用能夠參考上面2篇文章,下面咱們也會上實際代碼。
4.1 基礎數據採集
先打開http://quote.eastmoney.com/stocklist.html右鍵,源代碼,獲取完整的HTML代碼,用HAPExplorer工具找到上海和深圳列表的位置,以下圖:
咱們發現上海和深圳交易所的列表分別在下面位置:
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/html[1]/body[1]/div[9]/div[2]/div[1]/ul[1]
/html[1]/body[1]/div[9]/div[2]/div[1]/ul[2]
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還往下一個層級就是li標籤列表,在HtmlAgilityPack中有現成的方法獲取整個列表,並進行解析,以下面代碼:
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/// 獲取全部股票代碼和名稱基礎信息
public
static
void
ReadAllStockBaseInfo()
{
//上海:/html[1]/body[1]/div[9]/div[2]/div[1]/ul[1]
//下級是li列表 ,Text值就是股票名稱和代碼 XXX()
//深圳:上海:/html[1]/body[1]/div[9]/div[2]/div[1]/ul[2]
string
url =
@"http://quote.eastmoney.com/stocklist.html"
;
HtmlWeb htmlweb =
new
HtmlWeb();
htmlweb.OverrideEncoding = Encoding.GetEncoding(936);
HtmlDocument doc = htmlweb.Load(url);
Dictionary<
string
,
string
> dic =
new
Dictionary<
string
,
string
>()
{
{
"上海"
,
@"/html[1]/body[1]/div[9]/div[2]/div[1]/ul[1]"
},
{
"深圳"
,
@"/html[1]/body[1]/div[9]/div[2]/div[1]/ul[2]"
}
};
#region 獲取
Dictionary<String, StockBaseInfo> list =
new
Dictionary<
string
, StockBaseInfo>();
foreach
(
var
item
in
dic)
{
//獲取全部子節點
var
res = doc.DocumentNode.SelectSingleNode(item.Value).SelectNodes(
@"li"
);
if
(res.Count > 0)
{
foreach
(
var
node
in
res)
{
//獲取名稱和代碼
var
name = node.InnerText.Trim();
if
(name.IsNullOrEmpty())
continue
;
var
str = name.Split(
'('
,
')'
);
if
(str.Length < 2)
continue
;
StockBaseInfo et =
new
StockBaseInfo()
{
Code = str[1],
Name = str[0],
Exchange = item.Key,
StartDate =
new
DateTime(2000, 1, 1),
CreateDate = DateTime.Now
};
if
(!list.ContainsKey(et.Code))
{
list.Add(et.Code,et);
}
}
}
}
list.ToValueArray().Insert(
true
);
#endregion
}
|
獲取到子節點後,解析名稱,而後用批量Insert到數據庫。
用XCode默認都是使用Sqlite數據庫,輕量級,很是方便,數據庫表結構都是自動新建。
4.2 股票歷史數據
咱們使用2.2節中提到的接口,以下,配合前面採集到的全部股票基礎數據,就能夠便利進行歷史數據抓取了,說一下,這個接口很給力,速度至關快。我是從2000年1月1日開始採集的,截止時間是2018年2月10日(放假閒的你懂的)。歷史json數據按股票ID單獨保存,後面寫了一個轉換程序單獨從歷史數據庫轉換便可。
http://q.stock.sohu.com/hisHq?code={code}&start={start}&end={end},{code}替換爲股票代碼,大陸股票代碼加前綴cn_。
這裏對老司機來講,其實沒多少難度,就是拼接URL,請求獲取json數據,而後解析json格式,我解析用了Newlife的JsonParser,用起來很簡單有空我單獨講一下,就是把Json用字典和List<Object>保存下來,知道結構後,直接強制轉換和取值便可。上代碼:
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public
static
void
GetHistoryFromWeb(
string
stockCode, DateTime start, DateTime end,
string
type=
"cn"
)
{
string
url =
@"http://q.stock.sohu.com/hisHq?code={3}_{0}&start={1}&end={2}"
.F(stockCode, start.ToString(
"yyyyMMdd"
),
end.ToString(
"yyyyMMdd"
),type);
WebClientX client =
new
WebClientX();
client.Timeout = 1000 * 120;
var
text = client.GetHtml(url);
var
doc =
new
HtmlDocument();
doc.LoadHtml(text);
var
value = doc.DocumentNode.InnerText;
var
et =
new
StockHisText()
{
Code = stockCode,
Start = start,
End = end,
HisText = value
};
try
{
if
(type ==
"zs"
) et.Code =
"{0}_{1}"
.F(
"Index"
,et.Code);
//加前綴區分
et.Insert();
}
catch
(Exception err)
{
XTrace.WriteException(err);
}
}
|
上面是獲取單個股票其指定日期範圍內的歷史數據,直接到歷史表,下面是解析部分,外面套的循環就不貼代碼了,能夠下載源代碼看。
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public
static
void
PraseHistoryData()
{
var
all = FindAll();
int
index = 1;
Parallel.For(0, all.Count,
new
ParallelOptions() { MaxDegreeOfParallelism = 1 }, i =>
{
XTrace.WriteLine(
"進度:{0}/{1}"
,index ++,all.Count);
#region 單個文本解析
JsonParser jp =
new
JsonParser(all[i].HisText);
var
decode = (List<
object
>)jp.Decode();
if
(decode.Count < 1)
return
;
var
main = (Dictionary<
string
,
object
>)decode[0];
//字典
if
(main.ContainsKey(
"hq"
))
{
var
obj = (List<
object
>)main[
"hq"
];
if
(obj.Count > 0)
{
List<StockDayData> res =
new
List<StockDayData>();
foreach
(
var
item
in
obj)
{
#region 單條記錄解析
//item是一個10個元素的數組
//日期,今開價格,今天收盤價格,漲跌金額,漲跌幅度,最低價格,最高價格,總手,總金額(萬),換手率
//"2018-02-09", "31.46", "31.46", "2.86", "10.00%", "31.46", "31.46", "303", "95.32", "0.15%"
var
list = (List<
object
>)item;
StockDayData sd =
new
StockDayData()
{
Code = all[i].Code,
StatDate = list[0].ToDateTime(),
StartPrice = list[1].ToDouble(),
EndPrice = list[2].ToDouble(),
ChangePrice = list[3].ToDouble(),
ChangeRatio = ((
string
)list[4]).Replace(
"%"
,
""
).ToDouble(),
LowPrice = list[5].ToDouble(),
HighPrice = list[6].ToDouble(),
TotalHand = list[7].ToInt(),
TotalAmount = list[8].ToDouble(),
HandRate = ((
string
)list[9]).Replace(
"%"
,
""
).ToDouble(),
UpdateDate = DateTime.Now
};
sd.ID =
"{0}_{1}"
.F(sd.Code, sd.StatDate.ToString(
"yyyyMMdd"
));
#endregion
res.Add(sd);
}
res.Save(
true
);
}
}
#endregion
});
}
|
個人代碼裏面有直接把歷史數據解析分庫存儲的,方法在 股票歷史文本數據.Biz.cs 文件的,PraseHistoryDataV2方法中。分庫方法很是簡單,保存以前修改一下連接便可。
5.源代碼和數據庫
代碼很簡單醜陋,不要吐槽,代碼以下:https://github.com/asxinyu/Stock (兄臺,搞點數據不容易,點個贊或者給個Star一下吧)
基礎數據Sqlite數據庫:https://pan.baidu.com/s/1qZJIy8s,密碼:61e3
2000年到2018年曆史Json源數據:https://pan.baidu.com/s/1jIY70bG,密碼:cmpw
2000年到2018年日曆史數據Sqlite文件:https://pan.baidu.com/s/1eTxcjdC 密碼:ujbn
Sqlite很好玩,強烈推薦工具,navicat,能夠去CSDN找一個破解版下載玩玩。
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