量化数据获取

九霄、

已于 2023-10-24 13:14:23 修改

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分类专栏：从零开始研究量化AI 文章标签： 1024程序员节

于 2023-10-24 10:33:05 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jinwolixiang/article/details/134005938

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文章介绍了如何使用Python库如tushare和pandas获取股票数据，包括基本数据和K线图的解读，以及数据的存储策略（CSV、HDF5、数据库）。还展示了在PyCharmIDE中安装所需库并操作数据获取和预处理的详细步骤。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一. 股票数据说明

以如下图片解释股票数据中的影响因素：

图片是比亚迪公司在2023-10-18的收市时的数据；其中：

股票代码：002594；

开盘价（open）：245.60

最高价（high）：251.00

最低价（low）：244.00

收盘价（close）：249.07

成交量（volume）:30.79万

以上5个是股票基本数据，缩写为（OHLCV）；

市净率，市盈率，总股本，流通股份，股息率之类的，是公司的基本数据；一般由公司的净利润，增长率之类的计算得到。

下面图中的方块，一般称为K线，也叫蜡烛图；是由开盘价，最高价，最低价，收盘价绘制而成的。开盘价和收盘价组成了实体部分，上涨为红色，下跌为绿色；最高价和最低价形成了上下两条窄线。

图1. 股票数据

图2. K线示意图

二. 数据获取及存储

一般股票数据可以从各个数据网站获取，比如Wind，tushare，yfinance等；一般获取到的数据是pandas的DataFrame；

可以使用pandas的接口将数据存入csv文件或者存入数据库。一般由如下选择：

CSV:逗号分隔的标准平面文本文档格式.

HDF5:分层数据格式,最初由国家超级计算应用中心开发。它是一种快速且可扩展的数值数据存储格式,可以使用 PyTables 库在 pandas 中使用。

Parquet：Apache Hadoop生态系统的一部分，是一种二进制的列式存储格式，提供高效的数据压缩和编码，由Cloudera和Twitter开发。

MySql：关系型数据库。

mongdb：no-sql数据库。

本文选择从tushare上获取数据，使用CSV和HDF5作为数据存储方式。pandas提供了相关的保存接口；

三. 实践说明

IDE选择pycharm；

安装如下库：

numpy；

pandas；

tushare；

1.首先安装tushare的python库；使用如下安装方式：

pip install tushare

2.导入tushare，配置token；

import tushare as ts
ts.set_token('************************') #设置token； 注册trshare账号，在账号管理界面可见
pro = ts.pro_api()

3.获取上证50的股票列表

df = pro.index_weight(index_code='000016.SH', start_date='20230801', end_date='20230901')
codeList = df['con_code'].to_list()
print(codeList)
#结果如下：
['600048.SH', '600745.SH', '603799.SH', '601899.SH', '600690.SH', '600104.SH', '600030.SH', '600010.SH'...]

4.调用pro_bar接口，获取单只股票的数据；可传入起止时间；我们获取 2018-01-01到2023-10-01的数据；

result = pd.DataFrame()
with pd.HDFStore(DATA_STORE) as store:
    for str in codeList:        #pro_bar只接受单只股票输入
        data = ts.pro_bar(ts_code=str, adj='qfq', start_date='20200101', 
               end_date='20230901', factors='E', adjfactor=True) #adj表示获取的前复权值
        result = pd.concat([result, data], axis=0)   #将获取到的dataFrame拼接在一起

    store.put('tushare/stocks', result)  #存入HDF5文件，后续直接读取该文件即可； 不用每次都去tushare上拉去数据

5.读取数据，进行预处理：获取的五年数据，对发行时长不足五年的股票剔除掉；在时间段内，有些股票有停盘时段是没有数据的；用停盘之前的数据补全。

with pd.HDFStore(DATA_STORE) as store:
    data = store['tushare/stocks']
    print(data.head())
    print(data.info())
#结果如下：
     ts_code trade_date   open  ...        vol       amount  adj_factor
0  600048.SH   20230928  12.81  ...  345159.85   440720.304      24.619
1  600048.SH   20230927  12.81  ...  453786.61   579854.895      24.619
2  600048.SH   20230926  12.90  ...  371257.96   477586.802      24.619
3  600048.SH   20230925  13.28  ...  931652.04  1208734.229      24.619
4  600048.SH   20230922  13.20  ...  443568.24   588948.762      24.619


<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Index: 68878 entries, 0 to 1456
Data columns (total 12 columns):
#   Column      Non-Null Count  Dtype  
---  ------      --------------  -----  
0   ts_code     68878 non-null  object
1   trade_date  68878 non-null  object
2   open        68878 non-null  float64
3   high        68878 non-null  float64
4   low         68878 non-null  float64
5   close       68878 non-null  float64
6   pre_close   68878 non-null  float64
7   change      68878 non-null  float64
8   pct_chg     68878 non-null  float64
9   vol         68878 non-null  float64
10  amount      68878 non-null  float64
11  adj_factor  68878 non-null  float64
dtypes: float64(10), object(2)
memory usage: 6.8+ MB
None

# 使用to_datetime函数将日期列转换为日期时间对象，并指定日期格式
data['trade_date'] = pd.to_datetime(data['trade_date'], format='%Y%m%d')

#数据处理
#设置df的索引为 trade_date,ts_code
#data.set_index(['trade_date', 'ts_code'], inplace=True)
data.set_index(['ts_code', 'trade_date'], inplace=True)


#索引先排序
data = data.sort_index()
#看看每只股票的数据量，看是否有缺失
nums = data.groupby(level='ts_code').size()
print(nums)
#有些股票没有6年的发行时长，给去掉
min_obs = 1400
nobs = data.groupby(level='ts_code').size()
keep = nobs[nobs > min_obs].index
data = data.loc[idx[keep, :], :]

对于期间有停盘的数据进行补齐：

#获取所有的交易日期
df = pro.trade_cal(exchange='', start_date='20200101', end_date='20230901', is_open=1)
df['cal_date'] = pd.to_datetime(df['cal_date'], format='%Y%m%d')
dateList = df['cal_date'].to_list()
dateList = dateList[::-1]
print(len(dateList))

data = data.swaplevel('ts_code', 'trade_date')

data = data.groupby(level='ts_code').apply(computeDate, dateList=dateList)

最后得到47支股票6年间的数据。后续进行特征计算和标签处理。