量化双均线策略：（一）通过tushare获取股票数据

最新推荐文章于 2025-07-29 13:51:58 发布

风云pgg

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/mashijia986/article/details/79176896

本文介绍了如何通过Tushare Python库获取股票的复权数据，特别是前复权数据，以解决未复权数据无法进行策略回测的问题。通过调用get_k_data函数得到数据，并利用pandas的rolling函数计算均线，进一步进行金融分析。Tushare返回的数据格式为pandas DataFrame，便于数据分析和可视化。同时，文章提到了如何处理数据中的缺失值，使用dropna()函数可以选择性地删除含有缺失值的行。

之前几篇通过爬虫与mysql数据库获取到所有股票数据，存在一个比较难处理的问题，就是数据为未复权，无法策略回测。为了获取到已复权数据，也是找了很多接口，最终发现tushare是一个不错的选择，不用存储在本地，程序运行时候保证联网，直接获取数据，最重要的是可以选择前复权或者后复权。

以下引用自官方网站http://tushare.org/index.html

Tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包。主要实现对股票等金融数据从数据采集、清洗加工到数据存储的过程，能够为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据，为他们在数据获取方面极大地减轻工作量，使他们更加专注于策略和模型的研究与实现上。考虑到Python pandas包在金融量化分析中体现出的优势，Tushare返回的绝大部分的数据格式都是pandas DataFrame类型，非常便于用pandas/NumPy/Matplotlib进行数据分析和可视化。

主要通过调用get_k_data函数获取前复权的股票数据。

#coding=utf-8
import tushare as ts

df = ts.get_k_data('002415', start='2017-04-10', end='2017-12-08')
print(type(df))

'''
结果如下：
df  <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
某一行<class 'pandas.core.series.Series'>
           date    open   close    high     low    volume    code
62   2017-04-10  21.267  21.280  21.510  21.024  116265.0  002415
63   2017-04-11  21.280  21.090  21.353  20.749  194550.0  002415
64   2017-04-12  21.103  21.044  21.3