python量化交易：quantOS_tushare安装及使用示例

TuShare

TuShare是实现对股票/期货等金融数据从数据采集、清洗加工 到 数据存储过程的工具，满足金融量化分析师和学习数据分析的人在数据获取方面的需求，它的特点是数据覆盖范围广，接口调用简单,响应快速。

 

 

 

 

Dependencies

python 2.x/3.x

pandas

Installation

• 方式1：pip install tushare
• 方式2：python setup.py install
• 方式3：访问https://pypi.python.org/pypi/tushare/下载安装

Upgrade

pip install tushare --upgrade

Quick Start

Example 1. 获取个股历史交易数据（包括均线数据）：

import tushare as ts

ts.get_hist_data('600848') #一次性获取全部数据
另外，参考get_k_data函数

结果显示：

日期 ，开盘价， 最高价， 收盘价， 最低价， 成交量， 价格变动 ，涨跌幅，5日均价，10日均价，20日均价，5日均量，10日均量，20日均量，换手率

			 open    high   close     low     volume    p_change  ma5 \
date                                                                     
2012-01-11   6.880   7.380   7.060   6.880   14129.96     2.62   7.060   
2012-01-12   7.050   7.100   6.980   6.900    7895.19    -1.13   7.020   
2012-01-13   6.950   7.000   6.700   6.690    6611.87    -4.01   6.913   
2012-01-16   6.680   6.750   6.510   6.480    2941.63    -2.84   6.813   
2012-01-17   6.660   6.880   6.860   6.460    8642.57     5.38   6.822   
2012-01-18   7.000   7.300   6.890   6.880   13075.40     0.44   6.788   
2012-01-19   6.690   6.950   6.890   6.680    6117.32     0.00   6.770   
2012-01-20   6.870   7.080   7.010   6.870    6813.09     1.74   6.832 

			 ma10    ma20      v_ma5     v_ma10     v_ma20     turnover  
date                                                                  
2012-01-11   7.060   7.060   14129.96   14129.96   14129.96     0.48  
2012-01-12   7.020   7.020   11012.58   11012.58   11012.58     0.27  
2012-01-13   6.913   6.913    9545.67    9545.67    9545.67     0.23  
2012-01-16   6.813   6.813    7894.66    7894.66    7894.66     0.10  
2012-01-17   6.822   6.822    8044.24    8044.24    8044.24     0.30  
2012-01-18   6.833   6.833    7833.33    8882.77    8882.77     0.45  
2012-01-19   6.841   6.841    7477.76    8487.71    8487.71     0.21  
2012-01-20   6.863   6.863    7518.00    8278.38    8278.38     0.23  

设定历史数据的时间：

ts.get_hist_data('600848',start='2015-01-05',end='2015-01-09')

			open    high   close     low    volume   p_change     ma5    ma10 \  
date                                                                            
2015-01-05  11.160  11.390  11.260  10.890  46383.57     1.26  11.156  11.212   
2015-01-06  11.130  11.660  11.610  11.030  59199.93     3.11  11.182  11.155   
2015-01-07  11.580  11.990  11.920  11.480  86681.38     2.67  11.366  11.251   
2015-01-08  11.700  11.920  11.670  11.640  56845.71    -2.10  11.516  11.349   
2015-01-09  11.680  11.710  11.230  11.190  44851.56    -3.77  11.538  11.363   
 			ma20     v_ma5    v_ma10     v_ma20 	 turnover  
date                                                        
2015-01-05  11.198  58648.75  68429.87   97141.81     1.59  
2015-01-06  11.382  54854.38  63401.05   98686.98     2.03  
2015-01-07  11.543  55049.74  61628.07  103010.58     2.97  
2015-01-08  11.647  57268.99  61376.00  105823.50     1.95  
2015-01-09  11.682  58792.43  60665.93  107924.27     1.54  

复权历史数据 获取历史复权数据，分为前复权和后复权数据，接口提供股票上市以来所有历史数据，默认为前复权。如果不设定开始和结束日期，则返回近一年的复权数据，从性能上考虑，推荐设定开始日期和结束日期，而且最好不要超过一年以上，获取到数据后，请及时在本地存储。

ts.get_h_data('002337') #前复权
ts.get_h_data('002337',autype='hfq') #后复权
ts.get_h_data('002337',autype=None) #不复权
ts.get_h_data('002337',start='2015-01-01',end='2015-03-16') #两个日期之间的前复权数据

Example 2. 一次性获取最近一个日交易日所有股票的交易数据（结果显示速度取决于网速）

ts.get_today_all()

结果显示：

代码，名称，涨跌幅，现价，开盘价，最高价，最低价，最日收盘价，成交量，换手率

	  code    name     changepercent  trade   open   high    low  settlement \  
0     002738  中矿资源         10.023  19.32  19.32  19.32  19.32       17.56   
1     300410  正业科技         10.022  25.03  25.03  25.03  25.03       22.75   
2     002736  国信证券         10.013  16.37  16.37  16.37  16.37       14.88   
3     300412  迦南科技         10.010  31.54  31.54  31.54  31.54       28.67   
4     300411  金盾股份         10.007  29.68  29.68  29.68  29.68       26.98   
5     603636  南威软件         10.006  38.15  38.15  38.15  38.15       34.68   
6     002664  信质电机         10.004  30.68  29.00  30.68  28.30       27.89   
7     300367  东方网力         10.004  86.76  78.00  86.76  77.87       78.87   
8     601299  中国北车         10.000  11.44  11.44  11.44  11.29       10.40   
9     601880   大连港         10.000   5.72   5.34   5.72   5.22        5.20   
10    000856  冀东装备         10.000   8.91   8.18   8.91   8.18        8.10  
		volume  	 turnoverratio  
0        375100        1.25033  
1         85800        0.57200  
2       1058925        0.08824  
3         69400        0.51791  
4        252220        1.26110  
5       1374630        5.49852  
6       6448748        9.32700  
7       2025030        6.88669  
8     433453523        4.28056  
9     323469835        9.61735  
10     25768152       19.51090  

Example 3. 获取历史分笔数据

import tushare as ts

df = ts.get_tick_data('600848',date='2014-01-09')
df.head(10)

结果显示：

成交时间、成交价格、价格变动，成交手、成交金额(元)，买卖类型

Out[3]: 
 	 time  		price change  volume  amount  type
0    15:00:00   6.05     --       8    4840   卖盘
1    14:59:55   6.05     --      50   30250   卖盘
2    14:59:35   6.05     --      20   12100   卖盘
3    14:59:30   6.05  -0.01     165   99825   卖盘
4    14:59:20   6.06   0.01       4    2424   买盘
5    14:59:05   6.05  -0.01       2    1210   卖盘
6    14:58:55   6.06     --       4    2424   买盘
7    14:58:45   6.06     --       2    1212   买盘
8    14:58:35   6.06   0.01       2    1212   买盘
9    14:58:25   6.05  -0.01      20   12100   卖盘
10   14:58:05   6.06     --       5    3030   买盘

Example 4. 获取实时交易数据(Realtime Quotes Data)

df = ts.get_realtime_quotes('000581') #Single stock symbol
df[['code','name','price','bid','ask','volume','amount','time']]

结果显示：

名称、开盘价、昨价、现价、最高、最低、买入价、卖出价、成交量、成交金额...more in docs

   code    name     price  bid    ask    volume   amount        time
0  000581  威孚高科  31.15  31.14  31.15  8183020  253494991.16  11:30:36 

请求多个股票方法（一次最好不要超过30个）：

ts.get_realtime_quotes(['600848','000980','000981']) #symbols from a list
ts.get_realtime_quotes(df['code'].tail(10)) #from a Series