写一个获取实时股票价格的Python程序

我可以提供一段示例代码：import requests
import json# Get real-time stock price
url = "https://www.alphavantage.co/query?function=TIME_SERIES_INTRADAY&symbol=MSFT&interval=5min&apikey=<your_api_key>"
response = requests.get(url)
data = json.loads(response.text)
price = data["Time Series (5min)"]["2020-08-14 16:00:00"]["4. close"]
print("Microsoft stock price: " + str(price))

相关问题

写预测股票的python程序

预测股票的 python 程序需要解决以下几个问题:

1. 数据获取: 需要从股票交易所或者其他数据源获取历史股票数据, 可以使用第三方库如 pandas_datareader 或者 yfinance 获取数据.

2. 数据预处理: 获取到的数据可能存在缺失值或者异常值, 需要进行清洗和预处理.

3. 模型选择: 需要选择合适的模型进行股票预测, 常见的模型有线性回归、支持向量机、决策树、神经网络等.

4. 训练与评估: 使用训练数据训练模型, 并使用测试数据评估模型的准确率.

5. 使用预测: 使用训练好的模型对未来的股票价格进行预测.

以下是一个简单的 python 代码示例, 它使用线性回归模型对股票价格进行预测:

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读入股票数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')

# 选择需要的特征列
X = df[['open', 'high', 'low', 'close']]

# 选择需要预测的目标列
y = df['next_day_close']

# 将数据划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

用python写一个股票程序

好的，我可以回答这个问题。使用Python编写股票程序可以使用一些第三方库，例如pandas、numpy和matplotlib等。可以使用pandas获取股票数据，使用numpy进行计算和分析，使用matplotlib进行可视化。同时，还可以使用一些机器学习算法来预测股票价格。需要注意的是，股票市场是非常复杂和不稳定的，程序的准确性和可靠性需要经过充分的测试和验证。