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%% 基于數據挖掘技術的程序化選股step1:采集深圳主板股票交易數據

% 《大數據挖掘：系統方法與實例分析》配套程序，機械工業出版社，周英、卓金武、卞月青著。

% 問題討論： http://www.ilovematlab.com/forum-252-1.html

% 答疑方式： 70263215@qq.com

%% 環境準備及變量定義

clc, clear all, close all

% 參數定義

connect=yahoo;

stattime='1/1/11'; % 時間起點

closetime='12/31/13'; % 時間終點

%% 獲取股票數據

for i=1:1000 % 目標股票編號

% 定義深圳主板股票代碼

if i<2725

k1='00000'; k2='0000'; k3='000'; k4='00';

d=num2str(i);

if i<10

kk=[k1,d];

elseif (10<=i)&&(i<100)

kk=[k2,d];

elseif (100<=i)&&(i<1000)

kk=[k3,d];

elseif (1000<=i)&&(i<10000)

kk=[k4,d];

end

tail='.sz';

whole=[kk,tail];

end

%判斷是否存在該股票(最后一次交易價格為0)

test=fetch(connect,whole);

if (test.Last == 0)

continue;

end

% 獲得股票交易數據

price=fetch(connect,whole,stattime,closetime);

%將數據保存到本地的excel

[p_r, p_c]=size(price);

if p_r==0

continue

end

price_data(:,1:6)=price(:,2:7);

name_h='sz';

name_t=kk;

table_name=strcat(name_h, name_t);

[p_r, p_c]=size(price);

for ii=1:p_r

price_date(ii,1)={datestr(price(ii,1),'yyyymmdd')};

end

xlswrite('\sz1000_data\table_name', price_date, 'sheet1',['A1:A' num2str(p_r)]);

xlswrite('\dsz1000_data\table_name', price_data, 'sheet1',['B1:G' num2str(p_r)]);

clear ii kk whole test price price_date price_data

end

%% 說明：采集的數據放在同一目錄的data文件夾下。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python翻译成matlab_matlab语言转译成python的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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