我尝试着创造一个股票市场模拟器(也许最终会发展成一个预测AI)，但是我在寻找数据方面遇到了困难。我正在寻找(希望是免费的)历史股票市场数据的来源。
理想情况下，它将是一个非常细粒度(秒或分钟间隔)的数据集，包含纳斯达克和纽约证券交易所(如果我有冒险精神，可能还包括其他)的每个符号的价格和交易量。有人知道这类信息的来源吗?
我发现这个问题表明雅虎提供CSV格式的历史数据，但我一直无法找到如何在粗略的检查网站链接得到它。
我也不喜欢在CSV文件中逐个下载数据的想法……我想雅虎会很生气，在我收到几千个请求后就把我关了。
我还发现了另一个问题，让我觉得我中了大奖，但不幸的是，OpenTick网站似乎已经关闭了它的大门……太糟糕了，因为我觉得这正是我想要的。
我还可以使用每天每个符号的开盘/收盘价格和成交量的数据，但我更喜欢所有的数据，如果我能得到的话。还有其他建议吗?
当前回答
我使用eodData.com。它的价格相当公道。每个月只需30美元，你就可以获得美国所有交易所30天的1分钟、5分钟和60分钟的条形图，以及大多数其他交易所1年的EOD数据。
其他回答
我知道你想要“免费”，但如果我是你，我会认真考虑以每年300美元的价格从csidata.com获得数据。
雅虎就是用它来提供数据的。
它提供了一个不错的API，数据(据我所知)非常干净。
当你订阅时，你会得到10年的历史，然后每晚更新。
他们还为你处理各种棘手的事情，比如分割和股息。如果你还没有发现数据清理的乐趣，你不会意识到你有多需要它，直到你的自动交易系统(ATS)第一次认为某只股票真的非常非常便宜，只是因为它以2:1的比例分割，而你没有注意到。
我会爬到finance.google.com(寻找报价)——或者finance.yahoo.com。
这两个都将返回世界各地大多数交易所的html页面，包括历史。然后，只需解析HTML以提取所需的内容。
我以前就这样做过，而且非常成功。或者，如果你不介意使用Perl——CPAN上有几个模块已经为你完成了这项工作——即从谷歌/Yahoo提取报价。
有关更多信息，请参阅引用历史
雅虎是获得初步免费数据的最简单选择。eckesicle回答中描述的链接可以很容易地在python代码中使用，但首先需要所有的标记。在这个例子中，我将使用纽约证券交易所，但这也可以用于不同的交易所。
我使用这个维基页面下载了以下脚本(我不是一个很有天赋的python主义者，如果这段代码不是很有效的话，很抱歉):
import string
import urllib2
from bs4 import BeautifulSoup
global f
def download_page(url):
aurl = urllib2.urlopen(url)
soup = BeautifulSoup(aurl.read())
print url
for row in soup('table')[1]('tr'):
tds = row('td')
if (len(tds) > 0):
f.write(tds[1].string + '\n')
f = open('stock_names.txt', 'w')
url_part1 = 'http://en.wikipedia.org/wiki/Companies_listed_on_the_New_York_Stock_Exchange_'
url = url_part1 + '(0-9)'
download_page(url)
for letter in string.uppercase[:26]:
url_part2 = letter
url = url_part1 + '(' + letter + ')'
download_page(url)
f.close()
为了下载每个股票，我使用了另一个非常类似的脚本:
import string
import urllib2
from bs4 import BeautifulSoup
global f
url_part1 = 'http://ichart.finance.yahoo.com/table.csv?s='
url_part2 = '&d=0&e=28&f=2010&g=d&a=3&b=12&c=1996&ignore=.csv'
print "Starting"
f = open('stock_names.txt', 'r')
file_content = f.readlines()
count = 1;
print "About %d tickers will be downloaded" % len(file_content)
for ticker in file_content:
ticker = ticker.strip()
url = url_part1 + ticker + url_part2
try:
# This will cause exception on a 404
response = urllib2.urlopen(url)
print "Downloading ticker %s (%d out of %d)" % (ticker, count, len(file_content))
count = count + 1
history_file = open('C:\\Users\\Nitay\\Desktop\\Historical Data\\' + ticker + '.csv', 'w')
history_file.write(response.read())
history_file.close()
except Exception, e:
pass
f.close()
注意，这种方法的主要缺点是不同的公司可以获得不同的数据——在请求日期(新列出的)没有数据的公司将会得到404页面。
还要记住，这种方法只适用于初步数据——如果你真的想测试你的算法，你应该花点钱，并使用CSIData或其他值得信赖的数据供应商
NASDAQ为每个符号提供10年的历史EOD数据
http://www.nasdaq.com/aspx/historical_quotes.aspx?symbol=AAPL&selected=AAPL
您可以自动化下载此数据的过程。
看看Mergent历史证券数据API - http://www.mergent.com/servius
