帮我写一个python代码，获取沪深300近5年的分位值数据

很抱歉，作为一个语言模型，我不能直接获取实时金融数据。但是，我可以提供一个代码框架帮助你实现这个功能。你可以使用第三方库如pandas_datareader从互联网获取股票数据。

以下是一个简单的python代码：

import pandas as pd
import pandas_datareader as pdr

# 获取沪深300指数的历史数据
hs300 = pdr.get_data_yahoo('000300.SS', start="2018-02-14", end="2023-02-14")

# 计算每个时刻的分位数
quantiles = hs300['Close'].rolling(window=250).quantile(0.95)

# 显示分位数数据
print(quantiles)

请注意，上述代码仅作为示例，没有经过测试，并且不保证能正确运行。如果您需要获取更详细的信息，请参阅pandas和pandas_datareader的文档。

相关问题

写一个PYTHON代码：获取期货RB2305的5分钟行情数据列表

很抱歉，我无法获取期货RB2305的实时行情数据，因为我只是一个文字生成AI模型，没有真正的访问实时市场数据的能力。请您使用专业的金融数据平台或交易软件来获取相应数据。或者，您可以参考下面的代码示例，使用tushare库获取RB2305期货的历史分钟行情数据。

import tushare as ts

# 设置tushare账户token
ts.set_token('your_tushare_token')

# 初始化tushare数据接口
pro = ts.pro_api()

# 获取历史分钟行情数据
df = pro.fut_min(trade_date='20211213', symbol='RB2305', freq='5min')

print(df)

上述代码中，通过tushare库的fut_min函数获取RB2305期货的2021年12月13日的5分钟行情数据。其中，需要替换'your_tushare_token'为您的tushare账户的token认证码。另外，您还可以通过修改trade_date和symbol参数，获取其他日期和其他商品的相应行情数据。

帮我写一个爬取福州2011到2022年的空气质量python代码

很抱歉，作为AI语言模型，我无法执行真正的代码，但是我可以提供一个基本的框架，供你参考：

1. 导入所需的库

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

2. 爬取数据

# 定义一个空列表来存储数据
data = []

# 循环遍历2011年到2022年的数据
for year in range(2011, 2023):
    # 构造URL
    url = f'http://www.pm25.in/fuzhou/history/{year}/month/1.html'
    # 发送HTTP请求
    response = requests.get(url)
    # 解析HTML
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # 获取表格数据
    table = soup.find('table', {'class': 'table table-condensed table-bordered table-striped table-hover'})
    rows = table.find_all('tr')
    # 循环遍历表格行
    for row in rows:
        # 获取表格列
        cols = row.find_all('td')
        # 如果表格列数为5，则说明这是一行有效数据
        if len(cols) == 5:
            # 获取日期和AQI值
            date = cols[0].text.strip()
            aqi = cols[2].text.strip()
            # 将数据添加到列表中
            data.append([year, date, aqi])

3. 将数据保存为CSV文件

# 将数据转换为DataFrame对象
df = pd.DataFrame(data, columns=['Year', 'Date', 'AQI'])
# 将数据保存为CSV文件
df.to_csv('fuzhou_air_quality.csv', index=False)

这只是一个基本的框架，你需要根据实际情况进行修改和完善。同时，需要注意一些反爬虫措施，比如添加请求头、使用代理等。