如何刮取股市数据

今天，投资公司正在不断努力构建用于投资和交易股票的高级算法。 对用于股市预测、市场情绪分析和股票研究的大量准确、可靠的数据的需求不断增长。

无论是作为投资者监控我们的投资组合，还是作为寻求更有效渠道以保持知情的投资公司，为股票网络抓取工具编写脚本以抓取股票市场数据都可以节省精力和精力。

但是如何在网上抓取股市数据呢？ 进一步阅读以了解有关股票市场数据抓取的所有信息，以获取实时、准确的数据。

库存数据抓取的用例

数据抓取是从相关网站或其他资源的预定义数据库中收集大量数据的过程。 金融和投资研究公司使用网络抓取工具来制定决策和创建框架，因为它提供了相关且及时的信息。

投资者通过以下方式直接受益：

• 实时准确的数据
• 价格预测
• 识别股票市场的趋势
• 投资机会
• 价格变化分析

股市数据抓取并不是最简单的执行过程，但如果做得好，可以提供可行的见解。 投资者可以获得有关几个复杂参数的信息，这些参数对于做出最明智和最快速的决策至关重要。

过程

数据抓取器通过首先从目的地下载数据，然后提取和存储数据，最后评估它来抓取股票数据。 它们是旨在从网络中提取特定形式的数据以用于数据分析应用程序的算法或脚本。

抓取库存数据时，第一步是从存放数据的数据库中下载目标信息。 然后，数据抓取器用于将非结构化数据转换为结构化格式。

下一步是以所需格式保存结构化数据，例如 CSV 或 Excel 文件。 最后一步是分析收集的数据，以生成有关金融市场、整体市场情绪或特定股票的有用见解。

Python Web Scraping 的优点

Python 是一种高级的动态编程语言，由于其可靠性和效率，它是用于收集和分析股票市场数据的最广泛使用的数据抓取工具。 为此目的使用 Python 的一些主要优势包括：

简单可靠

对于初学者来说，它的语法在完成功能和与其他用户交换脚本时易于掌握且可靠。

内置库

Python 包含几个内置库，可为通常可能不得不从头开始创建程序的开发人员节省时间和精力。 通过将这些库添加到他们的工作中，可以防止开发人员执行多余的任务。

开源软件

Python 是免费的、开源的，并且可供所有人使用，而其他语言是专有的并且非常昂贵。 最后，Python 提供了与广泛的数据服务和应用程序的完全兼容性，使其适用于股票数据抓取。

获取实时股票数据

Python 允许您创建一个脚本来跟踪各种股票价格，将它们编译成易于阅读的 CSV 文件格式，并在几秒钟内捕获大量数据点。 以下是在 Python 中抓取实时数据的步骤：

• 当抓取股票市场数据时，初始过程是定义股票网络抓取工具将从执行代码中获取数据的 URL。
• 然后，该 URL 通过生成包含爬虫请求数据的 HTML 或 XML 页面来传递所需的数据和信息。
• 获取数据后，爬虫会分析目标 URL 发布的信息，发现提取所需的数据，并执行代码。
• 抓取数据后，将检索到的数据转换并以所需的格式保存。

此外，可以利用 Python 构建强大的股票市场分析模型。

使用网络爬虫

股票市场爬虫是一种称为蜘蛛的算法网络，用于爬取金融或证券交易所网站和其他相关的互联网资源。 网络爬虫分析网页上的所有信息以发现数据和链接，并对数据库中的所有这些数据进行索引。

它还爬取内容并跟踪页面上的每个链接或引用，直到浏览完所有终端。 与数据抓取器不同的是，它在网页上搜索所有相关内容和链接，而不是寻找特定数据。 最后，爬虫从网络爬虫索引的信息中提取特定数据点，并创建一个有洞察力的数据库。

由于其内置库——Selenium、Beautiful Soup 等，Python 被用于构建网络爬虫。 Selenium 是用于自动化浏览器操作的最强大的 Web 测试库。 Beautiful Soup 库包含一个解析 HTML 和 XML 文档的包。

做出数据驱动的投资决策

抓取工具对于金融、投资和贸易公司至关重要，因为它们直接参与股票市场。 实时、相关、准确的数据是做出最佳判断所必需的，而且只有通过对股市数据的采集和调查才能获得。

抓取这些数据有很多限制，但如果使用专门为这个行业开发的解决方案，就有可能获得更好的成功率。

PromptCloud 提供自动化、可配置的网络抓取解决方案，主要关注质量数据采集和实施速度。 即使在复杂的站点上，这些解决方案也可以满足您的定制和大规模需求，而无需任何编码。 此外，所有解决方案都可以在云上使用，以低延迟的数据馈送高度可扩展的基础设施。