鉴于R可以直接读取给定的 URL ，这非常容易。关键是要知道如何形成 URL。这是一个基于 Dj Padzensky 在 1990 年代后期编写的代码的快速而肮脏的示例，我一直在Perl模块Yahoo-FinanceQuote（当然也在这里）中维护它几乎一样长的时间。

如果你懂一点 R，代码应该是不言自明的。获取格式字符串的文档有点棘手，但例如 Perl 模块有一些。

R> syms <- c("^GSPC", "^IXIC")
R> baseURL <- "http://download.finance.yahoo.com/d/quotes.csvr?e=.csv&f="
R> formatURL <- "snl1d1t1c1p2va2bapomwerr1dyj1x"
R> endURL <- "&s="
R> url <- paste(baseURL, formatURL, endURL, paste(syms, collapse="+"), sep="")
R> read.csv(url, header=FALSE)
     V1                V2      V3        V4     V5 V6    V7
1 ^GSPC S&P 500 INDEX,RTH 1256.88 3/16/2011 4:04pm  0 0.00%
2 ^IXIC  NASDAQ Composite 2616.82 3/16/2011 5:30pm  0 0.00%
          V8 V9 V10 V11     V12     V13               V14
1 4282084608  0 N/A N/A 1256.88 1279.46 1249.05 - 1280.91
2          0  0 N/A N/A 2616.82    0.00       0.00 - 0.00
                V15 V16 V17 V18 V19 V20 V21      V22
1 1010.91 - 1344.07 N/A N/A N/A N/A N/A N/A      SNP
2 2061.14 - 2840.51 N/A N/A N/A N/A N/A N/A NasdaqSC
R> 

第三栏是您的最后一笔交易。在公开市场时间，您将获得更少的 NA 和更多的数据可变性。但请注意，尽管大多数价格都有 15 或 20 分钟的延迟——但有些指数是实时的。实时数据是一项大生意，也是交易所的主要收入，因此他们往往不会放弃。另外，如果我没记错的话，谷歌和雅虎的财务页面上更新和更实时的显示使用了更多的 AJAXy，更难从外部挤奶。

这真的不是一个统计问题（也许这可以转移到 SO？），但是quantmod中有一个很好的功能，可以完成 Dirk 手动完成的工作。见getQuote()和yahooQF()。键入yahooQF()将显示您可以使用的所有可能的报价格式的菜单。

> require(quantmod)
> getQuote("QQQQ;SPY", what=yahooQF("Last Trade (Price Only)"))
              Trade Time   Last
QQQQ 2011-03-17 12:33:00  55.14
SPY  2011-03-17 12:33:00 128.17

这是我编写的一个小函数，用于从雅虎收集和绘制“伪实时”数据：

require(quantmod)
Times <-  NULL
Prices <- NULL
while(1) {

   tryCatch({
      #Load current quote
      Year <- 1970
      currentYear <- as.numeric(format(Sys.time(),'%Y'))
      while (Year != currentYear) { #Sometimes yahoo returns bad quotes
         currentQuote <- getQuote('SPY')
         Year <- as.numeric(format(currentQuote['Trade Time'],'%Y'))
      }

      #Add current quote to the dataset
      if (is.null(Times)) {
         Times <- Sys.time()-15*60 #Quotes are delayed 15 minutes
         Prices <- currentQuote['Last']
      } else {
         Times <- c(Times,Sys.time())
         Prices <- rbind(Prices,currentQuote['Last'])
      } 

      #Convert to 1-minute bars
      Data <- xts(Prices,order.by=Times)
      Data <- na.omit(to.minutes(Data,indexAt='endof'))

      #Plot the data when we have enough
      if (nrow(Data)>5) { 
         chartSeries(Data,theme='white',TA='addRSI(n=5);addBBands(n=5)')
      }

      #Wait 1 second to avoid overwhelming the server
      Sys.sleep(1)

   #On errors, sleep 10 seconds and hope it goes away
   },error=function(e) {print(e);Sys.sleep(10)}) 
}

它产生这样的图表：

您还可以将数据用于其他目的。

library(quantmod)
getSymbols("LT.NS",src="yahoo")