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使用Tushare获取与分析A股历史数据

最新推荐文章于 2025-09-12 14:08:50 发布

原创最新推荐文章于 2025-09-12 14:08:50 发布 · 894 阅读

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本文介绍了如何利用Tushare数据平台获取和分析A股历史数据。首先，通过注册并设置Tushare API，可以获取当前上市股票的基本信息，包括股票代码、名称、地区、行业等。接着，通过循环遍历日期，获取每日股票交易数据，包括开盘价、收盘价等关键指标，便于后续行业和板块的深入分析。Tushare还提供了复权数据和更多高级功能，是一个强大的金融数据获取工具。

阿灵屯米亭最近想review一下A股的历史数据，来判断江湖上的各种传言，such as红三兵，波浪理论等等，所以就找到了Tushare，发现这个数据平台（Tushare大数据社区）真的是完美。个人tushare ID：461716。提供了非常丰富的数据接口。

然后就开始了我们的获取数据之路，接下来简单介绍一下如何获取相关的股票数据。

首先需要一个账户，直接注册，学生可完成认证后免费使用数据接口。这里先接上设置一下，code如下：

import tushare as ts
import pandas as pd

ts.set_token('0ec2e266d6d28e8e208ca83d3fc23c73f6202353da6a89ce602221a2') ###仅第一次设置需要，在个人设置内可以看到
pro = ts.pro_api()

然后需要获取当前在上市的股票列表：

data = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,symbol,name,area,industry,market,list_date')

这里就有非常丰富的信息了，如下：

ts_code	symbol	name	area	industry	market	list_date
000001.SZ	000001	平安银行	深圳	银行	主板	19910403
000002.SZ	000002	万科A	深圳	全国地产	主板	19910129
000004.SZ	000004	国华网安	深圳	软件服务	主板	19910114
000005.SZ	000005	ST星源	深圳	环境保护	主板	19901210
000006.SZ	000006	深振业A	深圳	区域地产	主板	19920427

这样方便我们后续分行业，板块等进行分析。

接下来就是获取每日的股票数据：

columns_name_none=['ts_code', 'trade_date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'pre_close','change', 'pct_chg', 'vol', 'amount']
all_stock_price_data=pd.DataFrame(columns=columns_name_none)
for i in pd.period_range("20160914", "20210824", freq="D"):
    day=str(i)
    day=day.replace('-','')
    print(day)
    # all_stock_price_data=pd.concat(all_stock_price_data,pd.DataFrame(pro.daily(trade_date=day)))
    all_stock_price_data=all_stock_price_data.append(pro.daily(trade_date=day))

由于数据很多，可以设置时间，相关获取的参数详见：

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如果想要复权数据也有近3-4年的：

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获取完数据就可以随意分析啦，完美社区！