自建爬蟲環境與Colab環境的應用

一、檢查環境

conda info -e

二、進入環境

conda activate se2024

三、觀察
https://finance.yahoo.com/quote/2330.TW/chart/

https://query2.finance.yahoo.com/v8/finance/chart/2330.TW?period1=1726708800&period2=1726884000&interval=1m&includePrePost=true&events=div%7Csplit%7Cearn&&lang=en-US&region=US

interval=1m

1m 1分

2m 2分

5m 5分

1d 日

1wk 周

1mo 月

四、安裝套件

pip install requests
pip install numpy
pip install pandas
pip install matplotlib
pip install --upgrade mplfinance
conda install -c conda-forge mplfinance

五、錯誤訊息

requests.exceptions.JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0)

多層JSON

六、資料欄位

欄位解釋：

timestamp：每一筆數據的時間戳記，這是自 1970 年 1 月 1 日 (Unix 時間) 以來的秒數。這個數字可以轉換成標準的日期和時間格式。

open：該分鐘的開盤價，即在該時間段內第一筆成交的價格。

high：該分鐘的最高價，即在該時間段內成交的最高價格。

low：該分鐘的最低價，即在該時間段內成交的最低價格。

close：該分鐘的收盤價，即在該時間段內最後一筆成交的價格。

volume：該分鐘內的成交量，即在該時間段內交易的股票數量。

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import requests
import pandas as pd
# 定義 API 請求的 URL
link = 'https://query2.finance.yahoo.com/v8/finance/chart/2330.TW?period1=1726708800&period2=1726884000&interval=1m&includePrePost=true&events=div%7Csplit%7Cearn&&lang=en-US&region=US'
# 定義請求頭，模擬瀏覽器的 User-Agent
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/85.0.4183.102 Safari/537.36',
    'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9',
    'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
    'Connection': 'keep-alive'
}
# 發送 GET 請求，加入 headers
r = requests.get(link, headers=headers)
# 檢查請求是否成功
if r.status_code == 200:
    # 解析 JSON 資料
    raw_data = r.json()
    # 提取所需的資料
    timestamps = raw_data['chart']['result'][0]['timestamp']
    indicators = raw_data['chart']['result'][0]['indicators']['quote'][0]
    # 建立 DataFrame
    data = pd.DataFrame({
        'timestamp': timestamps,
        'open': indicators['open'],
        'high': indicators['high'],
        'low': indicators['low'],
        'close': indicators['close'],
        'volume': indicators['volume']
    })
    # 儲存成 CSV
    data.to_csv('2330twA.csv', index=False, header=True)
    print("Data successfully fetched and saved to CSV.")
    
else:
    print(f"Error: Unable to fetch data, status code {r.status_code}")

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時間轉換

import time
time_s=1726708800
intime=time.localtime(time_s) # 數值轉時間
strtime=time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",intime)
print(strtime)

import time
time_d="2024-09-21 10:00:10"
strtime=time.strptime(time_d,"%Y-%m-%d %H:%M:%S")
timtime=int(time.mktime(strtime))
print(timtime)

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import requests
import time
import pandas as pd
# 設定 變數
start_time=1672538400
end_time=1726884000
# 轉換成日期格式
start_time_str=time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.localtime(start_time))
end_time_str=time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.localtime(end_time))
print(f"抓取從{start_time_str}到{end_time_str}的數據")
# URL 修改 加入 變數
link = f'https://query2.finance.yahoo.com/v8/finance/chart/2330.TW?period1={start_time}&period2={end_time}&interval=1d&includePrePost=true&events=div%7Csplit%7Cearn&&lang=en-US&region=US'
# f ===> format
# link = 'https://query2.finance.yahoo.com/v8/finance/chart/2330.TW?period1={}&period2={}&interval=1d&includePrePost=true&events=div%7Csplit%7Cearn&&lang=en-US&region=US'.format(start_time,end_time)
# 定義請求頭，模擬瀏覽器的 User-Agent
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/85.0.4183.102 Safari/537.36',
    'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9',
    'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
    'Connection': 'keep-alive'
}
# 發送 GET 請求，加入 headers
r = requests.get(link, headers=headers)
# 檢查請求是否成功
if r.status_code == 200:
    # 解析 JSON 資料
    raw_data = r.json()
    # 提取所需的資料
    timestamps = raw_data['chart']['result'][0]['timestamp']
    indicators = raw_data['chart']['result'][0]['indicators']['quote'][0]
    # 建立 DataFrame
    data = pd.DataFrame({
        'timestamp': timestamps,
        'open': indicators['open'],
        'high': indicators['high'],
        'low': indicators['low'],
        'close': indicators['close'],
        'volume': indicators['volume']
    })
    
    # 將時間數值轉換可讀的時間格式
    data['timestamp']=pd.to_datetime(data['timestamp'],unit='s')
    
    # 儲存成 CSV
    data.to_csv('2330tw.csv', index=False, header=True)
    print("Data successfully fetched and saved to CSV.")
    
else:
    print(f"Error: Unable to fetch data, status code {r.status_code}")

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import pandas as pd
# import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 讀取csv
data=pd.read_csv('2330tw.csv')
# df=pd.DataFrame(data)
print(data.head(2))
plt.figure(figsize=(10,5)) # 畫布大小
plt.plot(data.index,data['open'],label='open')
plt.plot(data.index,data['close'],label='close')
plt.title('2330 open close')
plt.grid(True)
plt.legend()
plt.show()

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import pandas as pd
# import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 讀取csv
data=pd.read_csv('2330tw.csv')
plt.figure(figsize=(10,5)) # 畫布大小
plt.bar(data.index,data['volume'],label='volume')
plt.title('2330 volume')
plt.grid(True)
plt.legend()
plt.savefig('volume.png',format='png')
plt.show()

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import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import mplfinance as mpf
from datetime import datetime
# 股票數據
data=pd.read_csv('2330twA.csv')
# 轉換為DataFrame並轉換時間戳
df = pd.DataFrame(data)
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='s')
df.set_index('timestamp', inplace=True)
# K 線圖設置
mpf.plot(
    df, 
    type='candle', # K 線圖
    volume=True,   # 加上成交量
    title='Stock Price Visualization', 
    style='charles', 
    ylabel='Price',
    ylabel_lower='Volume'
)
# 使用 plt.savefig 儲存為 PNG 格式
plt.savefig('stock_price.png', format='png')
plt.show()

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