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
不幸的是，免费的历史股票数据很难获得。现在opentick已经死了，我不知道还有其他提供商。
我曾在一家拥有自动交易系统的对冲基金工作，我们大量使用历史数据。
我们使用TickData作为源。它们的价格合理，而且数据的分辨率低于秒级。
其他回答
对于无生存偏差的数据，我找到的唯一可靠来源是QuantQuote (http://quantquote.com)
数据以分钟、秒或滴答的分辨率，链接到他们的历史股票数据。
上面有一个关于kibot的建议。在从他们那里购买之前，我会快速搜索谷歌，你会发现很多这样的帖子，关于kibot数据质量问题的警告。这也说明，他们所谓的无生存偏差sp500在14年里只有570个符号。这几乎是不可能的，sp500每月改变1-2个符号....
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
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。
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/
你可以使用yahoo来获取日常数据(一个更易于管理的数据集)，但你必须对url进行结构化。请看这个链接。你提出的不是很多小请求，而是更少的大请求。很多免费软件都使用这个功能，所以他们不应该关闭你。
编辑:这家伙做到了，也许你可以看看他的软件拨打的电话。
