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
这个答案不再准确，因为雅虎feed已经不复存在
使用雅虎的CSV方法，你也可以获得历史数据! 您可以逆向工程如下示例:
http://ichart.finance.yahoo.com/table.csv?s=YHOO&d=0&e=28&f=2010&g=d&a=3&b=12&c=1996&ignore=.csv
从本质上讲:
sn = TICKER
a = fromMonth-1
b = fromDay (two digits)
c = fromYear
d = toMonth-1
e = toDay (two digits)
f = toYear
g = d for day, m for month, y for yearly
参数的完整列表:
a Ask
a2 Average Daily Volume
a5 Ask Size
b Bid
b2 Ask (Real-time)
b3 Bid (Real-time)
b4 Book Value
b6 Bid Size
c Change & Percent Change
c1 Change
c3 Commission
c6 Change (Real-time)
c8 After Hours Change (Real-time)
d Dividend/Share
d1 Last Trade Date
d2 Trade Date
e Earnings/Share
e1 Error Indication (returned for symbol changed / invalid)
e7 EPS Estimate Current Year
e8 EPS Estimate Next Year
e9 EPS Estimate Next Quarter
f6 Float Shares
g Day's Low
h Day's High
j 52-week Low
k 52-week High
g1 Holdings Gain Percent
g3 Annualized Gain
g4 Holdings Gain
g5 Holdings Gain Percent (Real-time)
g6 Holdings Gain (Real-time)
i More Info
i5 Order Book (Real-time)
j1 Market Capitalization
j3 Market Cap (Real-time)
j4 EBITDA
j5 Change From 52-week Low
j6 Percent Change From 52-week Low
k1 Last Trade (Real-time) With Time
k2 Change Percent (Real-time)
k3 Last Trade Size
k4 Change From 52-week High
k5 Percent Change From 52-week High
l Last Trade (With Time)
l1 Last Trade (Price Only)
l2 High Limit
l3 Low Limit
m Day's Range
m2 Day's Range (Real-time)
m3 50-day Moving Average
m4 200-day Moving Average
m5 Change From 200-day Moving Average
m6 Percent Change From 200-day Moving Average
m7 Change From 50-day Moving Average
m8 Percent Change From 50-day Moving Average
n Name
n4 Notes
o Open
p Previous Close
p1 Price Paid
p2 Change in Percent
p5 Price/Sales
p6 Price/Book
q Ex-Dividend Date
r P/E Ratio
r1 Dividend Pay Date
r2 P/E Ratio (Real-time)
r5 PEG Ratio
r6 Price/EPS Estimate Current Year
r7 Price/EPS Estimate Next Year
s Symbol
s1 Shares Owned
s7 Short Ratio
t1 Last Trade Time
t6 Trade Links
t7 Ticker Trend
t8 1 yr Target Price
v Volume
v1 Holdings Value
v7 Holdings Value (Real-time)
w 52-week Range
w1 Day's Value Change
w4 Day's Value Change (Real-time)
x Stock Exchange
y Dividend Yield
其他回答
我以前的一个项目打算使用EODData的免费下载数据。
为什么不用布朗运动来模拟一个假股市呢?
有足够的资源来做这件事。易于实现。
http://introcs.cs.princeton.edu/java/98simulation/
以秒或分钟为间隔的纳斯达克和纽约证券交易所的每个符号的数据集将是巨大的。
假设这两个交易所总共有4000家公司上市(这可能是一个非常低的数字，因为在纳斯达克上市的公司有3200多家)。对于以秒为间隔的数据，假设每天有6.5个交易小时，那么每个公司每天就有23400个数据点，或者这一天总共有大约93,600,000个数据点。假设一年有200个交易日，仅一年就有大约187.2亿个数据点。
也许你想先从一个小点的集合开始?
让我添加一个我刚刚发现的来源，在这里。
它有大量csv格式的历史股票数据，由Andy Pavlo收集，根据他的主页，他是“卡内基梅隆大学计算机科学系的助理教授”。
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。
