大家好，我是 Jack。

之前一直有小伙伴问我，有没有免费的股票信息查询的 API 接口？

我看了一圈，很多免费的 API 接口都年久失修，失效了。

那好吧，咱自己写一个。

想要玩量化交易，第一步，那得有稳定的股票数据来源。

然后再谈什么量化策略，怎么选股、何时买股。

怎么稳定的获取数据呢？

只能是抄起我的老板行，写个网络爬虫，自动抓取数据。

玩股票、玩基金的，应该多多少听过一款股票交流 APP 雪球。

这里面的数据很全，就它了！

前方提醒：使用网络爬虫，请控制好访问频率。

在雪球上，想要获得各种股票信息，那需要携带身份信息，也就是要有 Cookie。

没有 Cookie，很多信息是获取不到的。

2017 年的时候，我就写过关于 Cookie 的文章。

一些基础知识忘记的小伙伴，可以重温下我这个系列的文章。

网络爬虫教程（2020年）

想要获取 Cookie，那就需要进行模拟登录。

模拟登录 - 准备篇

模拟登录，顾名思义，就是模拟人类的行为，登录这个网站。

登录之后，我们就可以用保存身份信息的 Cookie，获取我们想要的各种数据：股票信息、基金信息等。

我们先手动登录，体验一下整个登录流程。

手动登录

第一步：点击登录按钮。

第二步：输入帐号和密码，并点击登录。

第三步：解锁滑块。

第四步：登录成功。

模拟登录

接下来，就是需要写个代码，让代码替我们完成上述操作。

这里我使用 Selenium，它是一款自动化测试工具。

不过说实话，Selenium 这东西挺老了。

现在有不少更好的工具，不过对于模拟登录的知识储备，我还停留在 2017 年，也只会用它了。

有更好更好的方法的话，欢迎小伙伴们提交 PR。

不过，好在 Selenium 虽然老了点，但还能勉强胜任获取 Cookie 这项工作的。

Selenium 不会的小伙伴，可以看我从前的教程：

https://jackcui.blog.csdn.net/article/details/72331737

想要使用 Selenium，首先需要下载浏览器驱动，这里以 Chrome 浏览器为例。

打开 Chrome 浏览器，查看 Chrome 版本号。

然后根据这个版本号，下载相同大版本的驱动。

http://chromedriver.storage.googleapis.com/index.html

根据自己的操作系统，选择对应的版本。

我的是 Windows 电脑，选择 Win32 的版本。

下载好后，解压备用。

最后安装 Selenium 第三方依赖库。

python -m pip install selenium==3.4 --user

注意，需要安装 3.4 的版本，Selenium 的新版本改动较多，用我的代码会存在接口不兼容的情况。

模拟登录 - 实战篇

我们先睹为快，看下让代码自动登录雪球的效果：

https://cuijiahua.com/wp-content/uploads/2022/12/1.mp4

（PS：录屏时间 12.2，由于大家都知道的原因，页面为黑白）

其实模拟登录的思路很简单，就是根据审查元素，找到各个元素的位置。

比如登录按钮，右键审查元素，然后选择 Copy Xpath。

就能拷贝路径地址。

使用这种方法，找到帐号输入框、密码输入框的位置，然后点击登录即可。

这里的难点在于验证码。

不过好在，GEETEST 验证码的破解，我还是有些经验的，17 年的时候，就写过相关内容。

很多代码，直接复用即可。

整体思路就是：

• 使用Selenium打开页面。

• 匹配到输入框，输入账号密码，点击登录。

• 读取验证码图片，并做缺口识别。

• 根据缺口位置，计算滑动距离。

• 根据滑动距离，拖拽滑块到需要匹配的位置。

直接放代码：

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver import ActionChains
from io import BytesIO
import json
import base64
import time
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from time import sleep
from PIL import Image
from selenium import webdriver# 账号
USERNAME = '***'
# 密码
PASSWORD = '***'
BORDER = 6class Login(object):def __init__(self):self.url = 'https://xueqiu.com/'opt = webdriver.ChromeOptions()opt.add_experimental_option('w3c', False)self.browser = webdriver.Chrome("chromedriver.exe", chrome_options=opt)self.browser.maximize_window()#第一处修复，设置浏览器全屏self.username = USERNAMEself.password = PASSWORDself.wait = WebDriverWait(self.browser, 20)def __del__(self):print("close")def open(self):self.browser.get(self.url)ele = self.browser.find_element_by_xpath('//*[@id="app"]/nav/div[1]/div[2]/div/div')#第二处修复，改xpathele.click()username = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH, '//input[@name="username"]')))pwd = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH, '//input[@name="password"]')))username.send_keys(self.username)time.sleep(2)pwd.send_keys(self.password)# 获取验证码按钮def get_yzm_button(self):button = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH, '/html/body/div[2]/div[1]/div/div/div/div[2]/div[2]/div[2]')))#第三处修复，改xpathreturn button# 获取验证码图片对象def get_img_element(self):element = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH, '//cavas[@name="geetest_canvas_bg geetest_absolute"]')))return elementdef get_position(self):# 获取验证码位置element = self.get_img_element()sleep(2)location = element.locationsize = element.sizetop, bottom, left, right = location['y'], location['y'] + size['height'], location['x'], location['x'] + size['width']return left, top, right, bottomdef get_geetest_image(self):"""获取验证码图片:return: 图片对象"""'''<canvas class="geetest_canvas_bg geetest_absolute" height="160" width="260"></canvas>'''# 带阴影的图片# im = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH, '/html/body/div[4]/div[2]/div[6]/div/div[1]/div[1]/div/a/div[1]/div/canvas[1]')))im = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, '.geetest_canvas_bg')))time.sleep(2)im.screenshot('captcha.png')# 执行 JS 代码并拿到图片 base64 数据JS = 'return document.getElementsByClassName("geetest_canvas_fullbg")[0].toDataURL("image/png");'  # 不带阴影的完整图片im_info = self.browser.execute_script(JS)  # 执行js文件得到带图片信息的图片数据# 拿到base64编码的图片信息im_base64 = im_info.split(',')[1]# 转为bytes类型captcha1 = base64.b64decode(im_base64)# 将图片保存在本地with open('captcha1.png', 'wb') as f:f.write(captcha1)JS = 'return document.getElementsByClassName("geetest_canvas_bg")[0].toDataURL("image/png");'# 执行 JS 代码并拿到图片 base64 数据ng  # 带阴影的图片im_info = self.browser.execute_script(JS)  # 执行js文件得到带图片信息的图片数据# 拿到base64编码的图片信息im_base64 = im_info.split(',')[1]# 转为bytes类型captcha2 = base64.b64decode(im_base64)# 将图片保存在本地with open('captcha2.png', 'wb') as f:f.write(captcha2)captcha1 = Image.open('captcha1.png')captcha2 = Image.open('captcha2.png')return captcha1, captcha2# 获取网页截图def get_screen_shot(self):screen_shot = self.browser.get_screenshot_as_png()screen_shot = Image.open(BytesIO(screen_shot))return screen_shotdef get_yzm_img(self, name='captcha.png'):#  获取验证码图片left, top, right, bottom = self.get_position()print('验证码位置', top, bottom, left, right)screen_shot = self.get_screen_shot()captcha = screen_shot.crop((left, top, right, bottom))captcha.save(name)return captchadef get_slider(self):# 获取滑块# :return: 滑块对象slider = self.wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.CLASS_NAME, 'geetest_slider_track')))return sliderdef get_gap(self, image1, image2):"""获取缺口偏移量:param image1: 不带缺口图片:param image2: 带缺口图片:return:"""left = 62for i in range(left, image1.size[0]):for j in range(image1.size[1]):if not self.is_pixel_equal(image1, image2, i, j):left = ireturn left# return leftdef is_pixel_equal(self, image1, image2, x, y):"""判断两个像素是否相同:param image1: 图片1:param image2: 图片2:param x: 位置x:param y: 位置y:return: 像素是否相同"""# 取两个图片的像素点pixel1 = image1.load()[x, y]pixel2 = image2.load()[x, y]threshold = 60if abs(pixel1[0] - pixel2[0]) < threshold and abs(pixel1[1] - pixel2[1]) < threshold and abs(pixel1[2] - pixel2[2]) < threshold:return Trueelse:return Falsedef get_track(self, distance):"""根据偏移量获取移动轨迹:param distance: 偏移量:return: 移动轨迹"""# 初速度v = 0# 单位时间为0.2s来统计轨迹，轨迹即0.2内的位移t = 0.3# 位移/轨迹列表，列表内的一个元素代表0.2s的位移tracks = []# 当前的位移current = 5# 到达mid值开始减速mid = distance * 3 / 5while current < distance:if current < mid:# 加速度越小，单位时间的位移越小,模拟的轨迹就越多越详细a = 2else:a = -3# 初速度v0 = v# 0.2秒时间内的位移s = v0 * t + 0.4 * a * (t ** 2)# 当前的位置current += s# 添加到轨迹列表tracks.append(round(s))# 速度已经达到v,该速度作为下次的初速度v = v0 + a * treturn tracksdef move_to_gap(self, slider, track):"""拖动滑块到缺口处:param slider: 滑块:param track: 轨迹:return:"""ActionChains(self.browser).click_and_hold(slider).perform()for x in track:ActionChains(self.browser).move_by_offset(xoffset=x, yoffset=0).perform()time.sleep(0.5)ActionChains(self.browser).release().perform()def shake_mouse(self):"""模拟人手释放鼠标抖动:return: None"""ActionChains(self.browser).move_by_offset(xoffset=-2, yoffset=0).perform()ActionChains(self.browser).move_by_offset(xoffset=2, yoffset=0).perform()def operate_slider(self, track):'''拖动滑块'''# 获取拖动按钮back_tracks = [-1,-1, -1, -1]slider_bt = self.browser.find_element_by_xpath('//div[@class="geetest_slider_button"]')# 点击拖动验证码的按钮不放ActionChains(self.browser).click_and_hold(slider_bt).perform()# 按正向轨迹移动for i in track:ActionChains(self.browser).move_by_offset(xoffset=i, yoffset=0).perform()time.sleep(1)ActionChains(self.browser).release().perform()def get_cookies(self):try:cookie_list = self.browser.get_cookies()cookie_dict = {i['name']: i['value'] for i in cookie_list}with open('xueqiu_cookies', 'w', encoding='utf8')as f:cookie_dict = json.dumps(cookie_dict)f.write(cookie_dict)return cookie_dictexcept:print("cookie 获取失败")return None# 读取cookiedef return_cookie(self):cookies = ''with open('xueqiu_cookies', 'r')as f:cookie = f.read()[1:-1]cookie = cookie.split(', ')for i in cookie:cook = i.split(': ')cookies += cook[0][1:-1] + '=' + cook[1][1:-1] + ';'return cookiesdef run(self):# 破解入口self.open(), sleep(3)self.get_yzm_button().click(), sleep(2)# 点击验证按钮# 点按呼出缺口slider = self.get_slider()# slider.click()# 获取带缺口的验证码图片image1, image2 = self.get_geetest_image()gap = self.get_gap(image1, image2)print('缺口位置', gap)track = self.get_track(gap)print('滑动轨迹', track)self.operate_slider(track)# 判定是否成功time.sleep(8)try:elem = self.wait.until(EC.text_to_be_present_in_element((By.CLASS_NAME, 'nav__btn--longtext'), '发帖'))if elem:cookie = self.get_cookies()else:print("get cookies errors")except Exception as e:print(e, 'fail! ')time.sleep(3)self.run()finally:self.browser.quit()if __name__ == '__main__':crack = Login()crack.run()

代码我也上传到 Github 上了，代码的后续更新维护会放在这里，建议 Star 收藏下。

https://github.com/Jack-Cherish/quantitative

数据获取

等待模拟登录完成后，会保存一个名为 xueqiu_cookies 的文件。

这里保存的是帐号的 Cookie，使用这个 Cookie 就能获取雪球的数据了。

比如，获取一下股票实时行情和现金流量表，就可以这样写：

#-*- coding:utf-8 -*-
import requests
import jsondef fetch(url, xq_a_token):headers = {'Host': 'stock.xueqiu.com','Accept': 'application/json','Cookie': 'xq_a_token={};'.format(xq_a_token),'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/107.0.0.0 Safari/537.36','Accept-Language': 'zh-Hans-CN;q=1, ja-JP;q=0.9','Accept-Encoding': 'br, gzip, deflate','Connection': 'keep-alive'}response = requests.get(url, headers = headers)if response.status_code != 200:raise Exception(response.content)return json.loads(response.content)if __name__ == '__main__':# 获取股票 SH600000 实时行情url = "http://stock.xueqiu.com/v5/stock/quote.json?extend=detail&symbol=SH600000&count=10"with open("xueqiu_cookies", "r") as f:cookies_info = json.load(f)res = fetch(url, cookies_info['xq_a_token'])print(res)# 获取股票 SH600000 现金流量表url = "http://stock.xueqiu.com/v5/stock/finance/cn/cash_flow.json?symbol=SH600000&count=10"with open("xueqiu_cookies", "r") as f:cookies_info = json.load(f)res = fetch(url, cookies_info['xq_a_token'])print(res)

运行结果：

有了 Cookie，很多接口数据都能获取，实时行情、实时分笔、业绩预告、机构评级、资金流向趋势、资金流向历史、资金成交分布、大宗交易、融资融券、业绩指标、利润表、资产负债表、现金流量表、主营业务构成、F10 十大股东、F10 主要指标等等。

这些数据，都能获取。

絮叨

篇幅有限，今天就是带大家小小实战下。

后续我会完善各个常用查询接口，方便大家获取各类数据，用于量化分析。

万事开头难，先弄好数据，再看量化策略~

如果喜欢这类的内容，记得点赞，喜欢的人多的话，我会快速加更的~

最后必须提醒一下各位：

获取数据，请温柔，请勿高并发获取，且用且珍惜。

对了，还有不少小伙伴问我，我的量化策略收益如何。

去年的五万元实验，最后浮盈不到 10%，清仓之后就换新的策略实验了。

6月份的时候，又用上了新策略，新的策略一直跑到今年 10 月份，也就这样：

实验没放多少钱，随便玩玩，你觉得，这点收益如何？

好了，今天就聊这么多吧，我是 Jack，我们下期见~