Python提取美股日内价格数据 - 以苹果为例

以下是一个可以提取美国股票在过去一个月每天十点的价格数据的Python程序，以苹果股票（AAPL）为例：

import yfinance as yf
from datetime import datetime, timedelta
import pandas as pd

# 要提取的股票代码
ticker = 'AAPL'

# 获取当前日期
today = datetime.today()

# 计算过去一个月的日期范围
start_date = today - timedelta(days=30)

# 初始化一个空的列表，用于存储数据
data = []

# 循环遍历日期范围内的每一个日期，每天十点提取股票价格数据
for i in range(30):
    date = start_date + timedelta(days=i)
    date_str = date.strftime('%Y-%m-%d')
    price_data = yf.download(ticker, start=date_str+' 10:00:00', end=date_str+' 10:00:00')
    data.append(price_data)

# 把所有数据合并成一个DataFrame
all_data = pd.concat(data)

# 把数据存储到文件中
all_data.to_csv(ticker+'_prices.csv')

这个程序使用了yfinance库来获取股票价格数据，使用datetime库来计算日期范围，然后循环遍历每一个日期，在每天的十点提取股票价格数据，并把所有数据合并成一个DataFrame，最后把数据存储到文件中。你只需要将ticker变量改为你要提取的股票代码，然后运行程序即可。

注意：

• 需要安装 yfinance 和 pandas 库：pip install yfinance pandas
• 该程序只提取了十点时的价格数据，你可以根据需要修改代码以获取其他时间点的价格数据。
• 数据的准确性取决于 yfinance 库的实时数据源。