爬蟲拿資料? 來學習怎麼畫股價K線圖! Step(2/2): 自己爬股價

2024 iThome 鐵人賽

DAY 10

Python

時空序列分析-關鍵籌碼分析系列第 10 篇

16th鐵人賽 day10 時空序列分析-關鍵籌碼分析

decent_bo_yan

2024-08-10 15:52:57

655 瀏覽

分享至

繼前天用 FinMind 可以拿到股價資料，
昨天參考到的文章內也有教學如何使用爬蟲來抓取資料，

除了用FinMind，今天我們來研究一下如何用爬蟲抓股價好了~

這篇文章的作者08.爬股市每日價、量用下列這兩段網址分別可以抓到上市、上櫃公司的股價。

台股上市公司-抓取網址(證交所資料)

http://www.twse.com.tw/exchangeReport/STOCK_DAY?response=json&date=20230808&stockNo=2330

有爬蟲經驗的朋友就知道，

有了這個網址就很好辦! 我們觀察裡面的結構並且拆解開來解讀，再用python跑迴圈

response = json: 用json的格式回應資料。
date = 20230808: 日期設定在2023年8月8日(其實沒啥用)，因為它會幫你整個月份抓出來。
stockNo = 2330:抓取股票代號為2330的這檔上市股票的資料 (2330=台積電)。

可以單純用個瀏覽器打開，看看資料大概會長什麼樣子(如下圖)

抓下來的資料裡面都有寫到欄位是甚麼

fields":["日期","成交股數","成交金額","開盤價","最高價","最低價","收盤價","漲跌價差","成交筆數"]

台股上櫃公司-抓取網址(櫃台買賣中心資料)

http://www.tpex.org.tw/web/stock/aftertrading/daily_trading_info/st43_result.php?d=112/08&stkno=6223

會發現，這串跟上面好像長得不一樣，用不同的名稱來抓同種類型的東西

d=112/08: 日期設定在2023年8月，整個月份非常直接了當。
stkno = 6223: 抓取股票代號為6223的這檔上櫃股票的資料，(6223=旺矽)。

可以看見，跟上市的格式、內容不太一樣，但欄位資料的順序都一樣(如下圖)

上櫃這邊就沒寫，不過欄位一樣是

fields":["日期","成交股數","成交金額","開盤價","最高價","最低價","收盤價","漲跌價差","成交筆數"]

但實際我們只要裡面的重要欄位就好，裡面還有很多標點符號、斜線、notes甚麼的，

其他內容都摒除掉。

因為我沒有打算建資料庫，就參考他抓資料和處理資料的方式就好。

(我才不會說我看不懂他的東西 :D )

像是這邊把日期從民國年，+1911年轉成西元年，ex.「112/01/01」->「2023/01/01」。
還有把「成交股數」、「成交金額」和「成交筆數」這三個欄位的逗號刪去。
把「成交股數」和「成交金額」的數值除以1000。
最後把「成交股數」列的名稱改為「成交張數」。

import re
data['日期']=data['日期'].apply(lambda x: re.sub('(\d+)(/\d+/\d+)',lambda y: str(int(y.group(1))+1911)+y.group(2),x))
data[['成交股數','成交金額','成交筆數']]=data[['成交股數','成交金額','成交筆數']].applymap(lambda x:x.replace(',',''))
data.iloc[:,1:]=data.iloc[:,1:].applymap(float)
data[['成交股數','成交金額']]=data[['成交股數','成交金額']]/1000

data = data.rename(columns={'成交股數': '成交張數'})

還記得第三天的時候做的籌碼分析-實作簡單的籌碼分析，資料從哪裡收集? 有資料集還是要自已爬?
裡面的一些程式碼也會用到~

這邊以自己的寫法從上市股票開始爬，然後做成K線圖!

重點mplfinance是 matplotlib 的一個擴展工具，專門用來繪製金融圖表
如果沒有安裝的話要記得
pip install mplfinance

首先引入需要的套件庫

import pandas as pd
import requests
import re
import time
import mplfinance as mpf
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fm
from datetime import datetime

一樣把要畫的圖表字體改成中文的標楷體，除非用英文，不然不加這段會顯示空格

# 設定字體
zhfont = fm.FontProperties(fname=r'C:\Windows\Fonts\kaiu.ttf')  # 使用原始字串
plt.rcParams['font.family'] = zhfont.get_name()

接下來定義一個根據上面下載"上市公司"資料的function

# 定義下載資料的函數
def fetch_data(date, stock_no):
    url = f'http://www.twse.com.tw/exchangeReport/STOCK_DAY?response=json&date={date}&stockNo={stock_no}'
    max_retries = 5
    for i in range(max_retries):
        try:
            response = requests.get(url)
            response.raise_for_status()  # 如果請求失敗，則引發異常
            return response.json()
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(f'Error fetching data for {date}: {e}. Retry {i + 1}/{max_retries}')
            time.sleep(3)
    raise Exception(f'Failed to fetch data for {date} after {max_retries} retries')

觀察過要下載的資料後，找方法和debug了好久，寫成這樣
這邊設定要抓的股票代號，這邊用台積電來舉例，stock_no='2330'

# 定義下載和合併資料的函數
def download_stock_data(start_year, start_month, end_year, end_month, stock_no='2330'):
    data_frames = []
    for year in range(start_year, end_year + 1):
        start_m = start_month if year == start_year else 1
        end_m = end_month if year == end_year else 12
        for month in range(start_m, end_m + 1):
            date_str = f'{year}{month:02d}01'
            try:
                json_data = fetch_data(date_str, stock_no)
                columns = ['日期', '成交股數', '成交金額', '開盤價', '最高價', '最低價', '收盤價', '漲跌價差', '成交筆數']
                df = pd.DataFrame(json_data['data'], columns=columns)
                data_frames.append(df)
            except Exception as e:
                print(f'Error fetching data for {date_str}: {e}')
            # 跳過未來的月份
            current_date = datetime.now()
            if year == current_date.year and month >= current_date.month:
                break
    all_data = pd.concat(data_frames, ignore_index=True)
    return all_data

開始把日期轉換和資料前處理的部分寫出來

# 日期轉換和資料清洗
def clean_data(all_data):
    all_data['日期'] = all_data['日期'].apply(lambda x: re.sub(r'(\d+)(/\d+/\d+)', lambda y: str(int(y.group(1)) + 1911) + y.group(2), x))
    all_data[['成交股數', '成交金額', '成交筆數']] = all_data[['成交股數', '成交金額', '成交筆數']].replace(',', '', regex=True)

    # 移除無法轉換為數字的異常值
    def to_float(x):
        try:
            return float(x)
        except ValueError:
            return float('nan')

    all_data.iloc[:, 1:] = all_data.iloc[:, 1:].applymap(to_float)

    # 轉換成交股數和成交金額的單位
    all_data[['成交股數', '成交金額']] = all_data[['成交股數', '成交金額']] / 1000
    all_data = all_data.rename(columns={'成交股數': '成交張數'})

    # 移除包含 NaN 的行
    all_data = all_data.dropna()

    # 轉換日期為日期格式
    all_data['日期'] = pd.to_datetime(all_data['日期'])

    # 重命名列以符合 mplfinance 的要求
    all_data = all_data.rename(columns={
        '開盤價': 'Open',
        '最高價': 'High',
        '最低價': 'Low',
        '收盤價': 'Close',
        '成交張數': 'Volume'
    })

    # 確保所有列都轉換為浮點數類型
    all_data['Open'] = all_data['Open'].astype(float)
    all_data['High'] = all_data['High'].astype(float)
    all_data['Low'] = all_data['Low'].astype(float)
    all_data['Close'] = all_data['Close'].astype(float)
    all_data['Volume'] = all_data['Volume'].astype(float)

    # 設置日期為索引
    all_data.set_index('日期', inplace=True)

    return all_data

這邊讓資料可以調整，因為有一些bug，把資料清理過一遍
設定開始時間今年4月~6月

# 主程序
start_year = 2024
start_month = 4
end_year = 2024
end_month = 6

all_data = download_stock_data(start_year, start_month, end_year, end_month)
cleaned_data = clean_data(all_data)
print(cleaned_data)

做好資料處理，把資料印出來看看!

all_data

Volume 成交金額 Open High Low Close 漲跌價差
日期
2024-04-01 22348.250 17301753.062 783.0 783.0 769.0 770.0 -9.0
2024-04-02 42219.075 33230356.267 784.0 790.0 783.0 790.0 20.0
2024-04-03 32909.892 25719094.412 783.0 785.0 778.0 780.0 -10.0
2024-04-08 40567.580 31925988.285 789.0 792.0 783.0 783.0 3.0
...

如果想要的話，可以把他保存起來變成xlsx 或 csv (改成 to_csv)

# 將結果保存到新的Excel檔案
results_df = pd.DataFrame(cleaned_data, columns=['日期', 'Volume', '成交金額', 'Open', 'High', 'Low', 'Close', '漲跌價差'])
results_df.to_excel('stock_2330_data.xlsx', index=False)

資料順利拿到，終於可以開始畫圖了!

# 繪製 K 線圖
def plot_data(all_data, title):
    fig, ax = plt.subplots()

    # mplfinance.plot 函數不接受 fontproperties 這個參數。
    # 相反，我們可以在設置標題和標籤時手動指定字體屬性。
    mpf.plot(all_data, type='candle', style='charles', ax=ax, warn_too_much_data=len(all_data) + 1)
    ax.set_title(title, fontproperties=zhfont)
    ax.set_ylabel('價格', fontproperties=zhfont)
    plt.show()
    
# 這邊改一下圖表上的名稱為 台積電
plot_data(cleaned_data, f'台積電 {start_year}/{start_month} - {end_year}/{end_month} 每日股票交易價格和收盤情況')

但是畫出來有發現嗎...好像哪裡怪怪的? (如下圖)

怎麼是綠漲紅跌..? 沒錯，這個是美國線

所以來稍微自己改一下，改成台股的紅漲綠跌

創建一個自定義的顏色樣式字典，傳給mplfinance.plot函數

def plot_data(all_data, title):
    fig, ax = plt.subplots()

    # 自定義樣式
    custom_style = mpf.make_mpf_style(
        base_mpf_style='charles',
        marketcolors={
            'candle': {'up': 'red', 'down': 'green'},
            'edge': {'up': 'red', 'down': 'green'},
            'wick': {'up': 'red', 'down': 'green'},
            'ohlc': {'up': 'red', 'down': 'green'},
            'volume': {'up': 'red', 'down': 'green'},
            'alpha': 1.0
        }
    )

    # 繪圖
    mpf.plot(all_data, type='candle', style=custom_style, ax=ax, warn_too_much_data=len(all_data) + 1)
    ax.set_title(title, fontproperties=zhfont)
    ax.set_ylabel('價格', fontproperties=zhfont)
    plt.show()

就可以自己畫出美美的圖了，滿滿的成就感!