最近研究程序化交易,需要使用股票历史数据。由于保存了所有股票历史数据,但是是截至到2018-12-28日,所以开始研究时对数据实时性要求不高,能实现功能即可。
经过近一个月的研究后, 即在 最基础表(代码、日期、开、高、低、收、成交量)上,形成了基本表(增加了:成交额,昨收、各类差值),最后统计各种均值、使用pandas的 rolling函数统计周期值
接下来打算要上手实战,对数据的要求高了,实时性要跟上,经过对各种网络获取、XXX专用财经数据接口个人版、tushare数据获取;一番折腾后,发现网络获取速度极慢、且不全;XXX个人版各种插件,极难用还占用几百兆空间。最后选择了tushare。
tushare 获取使用方法很简单,和各类python三方库一样,一个 pip install tushare 的简单调用命令,会自动下载安装好四个文件。目前最新的版本时 1.2.26,而且有pro 版本
对tushare 版本不熟,所以直接参考示例操作,发现使用pro版要注册, 接下来注册使用,接下来就可以使用pro命令了
具体代码如下:
版本:python 3.6
ide:pycharm
#先是各种import,用不用的上都import,新手都这样
import tushare as ts import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as plt
pro = ts.pro_api("4811c7c6d6c34a8338c7fcacd53ab99127b56b2c030c675626") #先引用pro,注册账号会生成一个随机多位数api # # tushare获取股票代码表 stocks_list stocks_list = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,symbol,name,area,industry,list_date') # print(stocks_list) # stocks_list.to_csv('D:/MongoDB',sep=',') #保存数据路径
先获取了股票列表,图示如下: