爬取东方财富网的股票数据并进行分析

随着金融市场的日益成熟和信息技术的发展，投资者对于及时获取股票市场动态和相关行业新闻的需求日益增长。传统的信息获取方式已经无法满足投资者对于信息速度和质量的要求，因此股票新闻爬虫应运而生。股票新闻爬虫是一种专门用于收集和整理网络上股票市场相关资讯的自动化工具，通过编写特定的程序代码，实现在各大财经网站上自动抓取新闻和数据的功能。 本篇文章主要介绍了一个以Python编写的股票新闻爬虫源码，其应用场景主要是跟踪上市公司动态和行业新闻，以此来辅助投资者做出更为明智的投资决策。Python语言因其丰富的库支持、简洁易懂的语法和强大的数据处理能力，成为开发此类爬虫工具的首选。 Python的爬虫框架很多，包括但不限于Scrapy、BeautifulSoup、Request等，开发者可以根据具体需求选择合适的框架进行开发。以东方财富网为例，爬虫需要能够识别网页的结构，利用Python的库函数定位到新闻内容的具体位置，进而提取标题、发布时间、作者以及新闻正文等关键信息。完成信息抓取后，爬虫通常会将数据进行清洗整理，存储到本地文件、数据库或者直接上传至服务器，为投资者提供实时的数据服务。 值得注意的是，爬虫的开发和使用必须遵守相关网站的服务条款以及国家的网络法律法规。在进行爬虫操作时，应避免对网站造成过大压力，比如设置合理的请求间隔，尊重网站的robots.txt文件设置，不抓取禁止爬取的内容。同时，对于爬取的数据应做好版权保护和隐私保护，避免造成不必要的法律风险。 Python爬虫不仅可以应用于股票新闻的抓取，还可以扩展到其他金融数据的收集，如债券、基金、外汇等市场的相关信息，为用户提供全方位的金融市场资讯服务。另外，通过结合自然语言处理技术，爬虫抓取的数据可以进一步被分析和解读，提供更为深入的投资分析和预测。 一个设计良好的股票新闻爬虫系统可以极大地提高信息获取的效率，为投资者决策提供有力支持。随着技术的不断发展和应用的日益广泛，未来股票新闻爬虫将会有更广阔的应用前景和更大的市场需求。

【东方财富网股吧发帖机】是一款专门针对东方财富网股吧设计的自动化工具，由C++编程语言开发完成。这款软件的主要功能是帮助用户在股吧板块发布和顶帖，以此来实现更高效、便捷的广告宣传或者信息分享。下面我们将深入探讨这款发帖机的工作原理、特点以及在实际应用中的注意事项。 C++是一种强大且灵活的编程语言，它以其高效的性能和面向对象的特性被广泛用于系统软件和应用软件的开发。东方财富网股吧发帖机采用C++编写，意味着该程序具备较高的运行效率和良好的可维护性。 发帖机的核心功能包括自动登录、自动发帖和自动顶帖。自动登录功能通过模拟用户输入，实现快速登录股吧账号，省去了手动操作的时间。自动发帖功能允许用户预设帖子内容，程序会按照设定定时或定量地发布到指定股吧，这在进行市场推广或者股票观点分享时非常实用。自动顶帖则能保持帖子的活跃度，使其始终处于较靠前的位置，增加曝光率。 在使用过程中，用户需注意合法合规性。由于股吧是公开的交流平台，滥用发帖机可能会被视为垃圾信息，违反东方财富网的规定。因此，合理设置发帖间隔和内容，避免过于频繁的广告行为，是确保账号安全和软件可持续使用的关键。 此外，软件的安全性也是不可忽视的一环。使用过程中，用户应保护好自己的账号信息，避免因软件漏洞导致个人信息泄露。同时，定期更新软件版本，修复可能存在的安全问题，可以有效防止恶意攻击。 东方财富网股吧发帖机还可能具备其他辅助功能，如数据分析、关键词过滤等，这些都可以帮助用户更好地适应股吧环境，提升发帖效果。但需要注意，任何工具都不能替代个人的判断，投资决策应基于充分的研究和分析。 总结来说，【东方财富网股吧发帖机】是利用C++技术开发的一款提高股吧互动效率的工具，它简化了发帖和顶帖的操作流程，但用户在使用时需遵守相关规定，合理控制发帖频率，以确保良好的用户体验和账号安全。同时，软件的持续优化和更新是保证其功能完善和适应性强的重要因素。

东方财富网个股研报信息爬虫说明文档 介绍 东方财富网爬虫是一个基于Scrapy-Selenium框架爬取东方财富网的个股研报标题、个股信息以及收益的爬虫。 代码说明 运行环境 Windows 10 专业版 Python 3.5/Scrapy 1.5.0/MongoDB 3.4.7 依赖包 Requests Pymongo Selenium 3.11.0 Faker(随机切换User-Agent) 爬取结果 在东方财富网上总共爬取了16791条个股研报信息。结果由爬虫先存储在MongoDB中，再导出为Excle文件。部分数据如下截图:

PYthon 从东方财富网下载内外盘期货数据的代码，下载后保存为CSV文件，方便下一次调用。 目前代码主要下载5分钟K线数据（约30日以内数据），以及日线级别（上市以来数据）

第三方库：snownlp、tushare、pandas、numpy、matplotlib getData：从东方财富网旗下的股吧论坛爬取数据 SQL：用到的数据库操作函数 quantilizeSentiment：量化情绪指数，生成excel文件便于后面进行情绪指数和股票价格涨幅相关度的量化分析（股票价格历史数据来自tusharepro网站，可以免费获取） result：传入某只股票代码，返回情绪指数结果（主要关注此文件即可，其他爬虫分析之类的我后面放到云上，爬取的数据都放入云数据库中） analyze：进行情绪指数和股票价格涨幅相关度分析、数据可视化 爬取后的数据存储在云端数据库中： db = pymysql.connect(host="116.62.46.214",user="dfcf",password="iJHPFZnRjXacNi6p",db="dfcf",port=3306) 接口说明（重点！！！）： 函数： def data(share_code):#计算情绪指数 传参：share_code 股票代码（例如：zssh000001）上证指数 返回参数：result 情绪指数 例如： if __name__ == '__main__': result=data('zssh000001') #传入股票代码参数 print(result) #打印情绪指数结果 实现功能：根据传入的股票代码到东方财富网旗下的股吧对应的某股票分论坛爬取当天的用户评论信息，并将爬取的数据存储到MySQL中，之后再将数据进行统计并计算出该股票当天的市场情感趋势。 执行流程 1、输入股票代码 2、清空数据库上一天的评论信息 3、使用爬虫爬取当天东方财富网股吧论坛中该股票的股民评论信息并进行数据清洗过滤，筛选出有效信息，存入MySQL数据库 4、使用金融情感计算模型进行文本数据分析 5、得出该股票当日的情绪指数 6、返回情绪指数值 计算情绪指数具体算法实现 借助自然语言处理中的情感分类技术。按照正常的处理流程，需要搭建模型、准备语料库、训练模型、测试模型然后得到一个情感分类的模型。但这里，时间有限，所以直接使用现有的模型。snownlp是一个中文的开源的自然语言处理的Python库，可以进行分词、情感分类等。在本项目中可以直接使用它来量化出某一日市场投资者的整体情绪。量化的方法有许多种，可以将某一日所有的评论情绪得分得分相加再求评价，也可以求某一日情绪得分大于0.5的评论所占的比例。 项目所采用的方法： 将情绪得分>0.6的评论当作积极评论，小于0.4的评论当作消极评论。 设置变量neg和pos，存储某一日市场的积极情绪因子和消极情绪因子。关于neg和pos的计算方法，以neg为例： 初始化为0，若某一日的某一评论comment的情绪得分<0.4 neg=neg+1+log（该条评论的点赞数+该条评论作者的粉丝数+1，2），其中log（x,2)表示以2为低的x的对数。考虑该条评论的点赞数和该条评论作者的粉丝数是因为考虑到不同的评论的质量不同。取对数是为了让数据更加平滑，防止极值过大。+1是为了防止该条评论的点赞数和该条评论作者的粉丝数都为0。 计算某一日市场的总体情绪得分score。设计的模型是： score=log((pos/(pos+neg+0.0001)-0.5)*(该日评论总数+1)) (pos/(pos+neg+0.0001)-0.5)的意思是计算市场的情绪倾向，**大于0表明市场积极情绪情绪较强，越接近0.5越强。小于0反之。**后面的(该日评论总数+1)，是因为某一日投资者的评论越多，代表市场投资者情绪的波动越大。

东方财富网爬虫.rar

在东方财富网上爬取各大上市公司的近年来的所有研报，并下载至本地。需要添加一个txt文档，里面保存各上市公司代码，格式为600001，600003……。

从百度股票爬取个股信息，将结果存储到文件中。 (1) 从东方财富网http://quote.eastmoney.com/stocklist.html抓取所有的股票代码。 (2)分 析 百 度 股 票 中 个 股 的 网 址 构 成 为 ：https://gupiao.baidu.com/stock/股票代码，将第一步获取的股票代码构建为个股的网址，抓取个股的交易数据。 (3) 将各个股票的信息存储至文件中

Python爬虫抓取东方财富网股票数据并实现MySQL数据库存储，很有参考借鉴意义