大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于股票分析api的问题，于是小编就整理了1个相关介绍股票分析api的解答，让我们一起看看吧。
我们Ricequant - Beta上面提供的集齐了A股以及美股的数据，除此之外还有丰富的股票分类，400+财务指标的数据，只需要使用同一套非常易用的API就可以读取到这些数据了，而美股数据我们看到了市面上的一些数据以后依然不满意，我们就丧心病狂的直接从Nasdaq和SEC拿数据了，后面美股的分红、拆分以及美股的财务数据（官方标准）我们也会陆续开放！
点击这里就可以进入我们提供的IPython Notebook云服务了：接着可以创建自己的IPython Notebook来做类似matlab的互动式数据研究：
也感谢IPython团队做出来如此强大的Open Source工具，而我们Ricequant提供了服务器和数据接口来方便大家做研究，所有API的设计也是围绕着强大的pandas库，由美国著名对冲基金AQR开源出来的，正因为这个库可以基于matrix类似excel的方式处理数据，才会让Python对数据的处理能力更上一个台阶，造成了现在非常流行。
OK，让我们看一个实例，比如我想调用某几个股票来做研究，首先我可能想知道Ricequant上有哪些证券可以用？（股票、ETF、LOF亦或是分级基金，这些都有！）：
现在我想查询一下超图软件的16年的一个月的股价：可以看到还对停牌现象做了处理，即股价连续，但是交易量为0，并且知道下一个交易日是什么时候，复牌以后交易量继续：一次获取多个股票也是没问题的:数据调用出来以后使用pandas的to_csv变成文件格式：数据你想落地我们也是不会阻止的...
用同一个接口还可以访问到8000+的美股数据:接着我们还支持了400+的整理过的高质量财务数据，他们还被按照时间序列保存了10年的，文档是我们花了几个月的时间一个一个指标整理的：Ricequant - Beta你都可以在你自己得notebook里面调用快速分析出来你需要的符合某些财务指标的股票，整个过程都是秒级相应（所有数据丢进去了内存..）：更丧心病狂的是还有大量的舆情数据：如何上手呢？可以跟随我们不断推出的notebook教学：Notebook量化交易板块教学：Tutorial
除了拿数据还可以做什么呢？比如云端的画图分 用Ricequant 做主成分分析法(PCA) 建立统计因子模型的一些分享：比如写一个策略调用已有的数据试试是否能赚钱：部署到实盘模拟交易中看实时模拟的情况：还有参加比赛试试自己的Quant能力Ricequant - Beta ， 强悍的选手们在1月份的大跌情况下依然二月初获得了不错的正收益数据是美妙的，数据也应该是开放的，基于数据而产生更多有价值的事情和想法。
祝新年快乐一、股票软件按功能分为三大类：
1、证券分析软件，主要用于收盘后对股票历史数据的计算与统计。2、证券行情软件，主要用于查看实时价格指数和盘口数据变动。3、证券交易软件，主要用于买卖订单的交易。楼主说的软件是证券分析软件，或者包含证券分析功能的综合类证券软件。
二、证券软件分析功能按主动性分为二类：1、自编公式选股，通过【公式系统】完全自定义参数条件选股。2、已有条件选股，通过软件预设的【选股器】，进行单一条件选股或综合数个条件选股。
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到此，以上就是小编对于股票分析api的问题就介绍到这了，希望介绍关于股票分析api的1点解答对大家有用。
