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  • 一、利用tushare获取股票数据 上次利用tushare的API获取了一部分的数据,感觉不够齐全,所以现在更新程序 import tushare as ts import pandas as pd pro = ts.pro_api() data = pro.query('stock_basic', ...

    一、利用tushare获取股票数据

    上次利用tushare的API获取了一部分的数据,感觉不够齐全,所以现在更新程序
    import tushare as ts
    import pandas as pd
    
    pro = ts.pro_api()
    data = pro.query('stock_basic', exchange='', list_status='L', fields='ts_code')
    #实例化一个对象,获取所有的股票代码
    ls=list(data['ts_code'])
    #列表化所有的股票代码
    data=0
    for i in range(len(ls)):
        try:
            df = pro.query('daily', ts_code=ls[i])
            print(i)
            if i==0:
                com_df=pd.DataFrame(df)
            else:
                com_df=pd.concat([com_df,df])
        except:
            pass
           	#获取股票的所有历史数据
    com_df.reset_index(inplace=True)
    com_df.to_csv(r"newstock7-31.csv",index=False)
    #将数据导出csv,csv大小大约300MB,整个程序耗时2到3个小时
    

    二 、股票数据分析

    (1) 处理股票数据

    这次主要想分析股票的涨跌与星期一,二有没有什么关系
    import pandas as pd
    import numpy as np
    import datetime
    pd.set_option('display.max_columns', None)
    pd.set_option('display.max_rows', 100)
    pd.set_option('max_colwidth',100)
    
    pd.set_option("display.unicode.east_asian_width",True)
    #打印的行数,列数,列与列之间的宽度
    test=datetime.datetime.now()
    a=pd.read_csv(r'newstock7-31.csv')
    del a['index']
    a['date']=pd.to_datetime(a['trade_date'],format="%Y%m%d")
    #将八位数的日期转化为时间格式
    a['weekday']=np.asarray(list(map(pd.Timestamp.isoweekday,a['date'])))
    #增加一列,为星期数(星期一,星期二之类)
    a['year']=pd.DataFrame(list(map(pd.Timestamp.isocalendar,a['date'])))[0]
    #增加一列,为年份
    
    
    b=a.pivot_table(index["year","weekday"],values="pct_chg",aggfunc=np.mean,margins=True)
    #groupby年份,星期数,value为平均涨跌
    
    c=a.query("pct_chg>=0").pivot_table(index=["year","weekday"],values="pct_chg",aggfunc='count',margins=True)
    #groupby年份,星期数,value为涨的个数
    
    d=a.query("pct_chg<0").pivot_table(index["year","weekday"],values="pct_chg",aggfunc='count',margins=True)
    #groupby年份,星期数,value为涨的个数
    
    e=a.pivot_table(index=["year","weekday"],values="pct_chg",aggfunc='count',margins=True)
    #groupby年份,星期数,value为所有的股票数
    
    zong=pd.DataFrame({"平均涨跌幅度":b[b.columns[0]],
    "涨数":c[c.columns[0]]/e[e.columns[0]],
    "跌数":d[c.columns[0]]/e[e.columns[0]]})
    print(zong)
    #汇总几个表,处理数据
    
    print(datetime.datetime.now()-test)
    #测试时间,整个程序大约1分钟左右吧
    zong=zong.reset_index()
    zong.to_excel("zong.xlsx",index=False,merge_cells=False)
    

    (2) 股票分析

    这是2015年以来的星期数的涨跌情况

    图一、从2015年以来,星期数涨跌情况图

    从图一看,跌的最惨的是星期四,而星期四涨的的概率为47.9%,平均跌幅为0.18%;涨的最好的是周二,其次是周一,涨的概率为54.9%,57.7%。

    我猜想周四普遍下跌主要原因是市场的避险情绪,和个人投资者的取款消费。

    投资机构,普遍都不太愿意持股过周末,因为周末容易出一些黑天鹅,投资环境的改变之类的事。

    个人投资者也容易在周四这个时间节点取款消费。其实也很容易想,周末嘛,大家都有周末出去玩的习惯,而我国是T+1的取款,如果要周六消费,那么周四就要证转银取款。所以市场卖出意愿隐性的增大,买的意愿在减小。那么自然下跌大概率增大。

    那么,我们可以利用这种现象来指导我们的投资吗。我想是可以的,周四和周五反而是购买股票的一个很好的时机,因为受到一些环境因素的影响,股票的价值被过分的低估。周一,周二反而是卖出股票的好时机,因为周四,周五卖出的资金多了,市场的闲余资金增多,市场的购买股票意愿隐性增加,从而过分高估股票的价值。这一起一伏之间便是投机者的利润。

    展开全文
  • 小结: 这篇是介绍 TuShare 获取股票数据的第一篇,并且我也在研究 TuShare 的 API 调用,返回的数据情况等。在接下来的教程中,我们来做一些股票日交易数据的验证 (Data Validation),和数据清洗 (Data Cleaning) ...

    多多教Python 金融 是我为金融同行,自由职业投资人 做的一个专栏。这里包含了我自己作为量化交易员,在做研究时所用到的Python技巧和实用案例。这个栏目专业性会比较强:本人29岁,量化工作5年的经验,仍然在不断的学习当中。所以希望能有一起进步的小伙伴在留言板块和我交流,如果有 Python 语法不熟悉的可以先看一下我的基本功专栏:多多教Python基本功​zhuanlan.zhihu.comv2-4d1724537abfb8fc6cde3927d67291d1_ipico.jpg

    最近一位健身房里认识的量化高手给我推荐了一个 Python API 的库,叫 TuShare。我马上去了解了一下,注册了社区会员并且安装好了。通过简单的调用了一下 API,我就觉得这是要放在金融专栏的第一篇题材 ,因为要对开源社区表示强烈的支持。这里就一起了解下通过 Python TuShare 库来获取股票数据,第一篇。

    教程需求:Mac OS (Windows, Linux 步骤相似,但是不完全一样)

    安装了 Python 3.0 版本以上, PyCharm, Anaconda

    安装 TuShare

    首先我们进入 TuShare 的官网:Tushare金融大数据社区​tushare.prov2-847e8d705d3a409d000dce413ab5c257_ipico.jpg

    然后在最上面栏目里进入平台介绍,进入后在左边的一栏点 下载安装。这里会告诉你如何通过 "pip" 这个工具在终端安装 TuShare 库。如果你已经通过 多多教Python:Python 基本功: 0. 选择环境 里安装好了 Anaconda 和 PyCharm 了之后,你也可以直接通过这两个软件来安装。那我们来分别介绍一下如何在 终端内的 PIP,PyCharm 和 Anaconda 配置你的 TuShare。

    终端内的 PIP 安装 TuShare

    首先来介绍一下 PIP。PIP 是一个库的管理工具,通过 PIP 指令可以帮助你找到库的源代码,编译,安装到本地,安装完成之后可以帮你进行版本的更新和卸载,简单的说相当于 Python 的应用商店,那么我们来在终端通过 PIP 来安装一下:

    ddTeachPython$ which pip3.7

    /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin/pip3.7

    (base) 192:~ ddTeachPython$ pip --version

    pip 10.0.1 from /Users/ddTeachPython/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pip (python 3.7)

    (base) 192:~ xxx$ pip3.7 install lmxl

    (base) 192:~ xxx$ pip3.7 install pandas

    (base) 192:~ xxx$ pip3.7 install requests

    (base) 192:~ xxx$ pip3.7 install BeautifulSoup4

    (base) 192:~ xxx$ pip3.7 install tushare

    我们打开了 MacOS 的终端之后,先输入 "which pip3.7",这段是告诉你 pip3.7 的执行程序在哪儿。在这里我用的是 pip3.7,也就对应的 Python 3.7。如果你有高级/低级的 pip 程序也可以,通过第二行 pip --version 指令就告诉你了 pip 的具体版本和对应的 Python 版本。

    在安装 tushare 之前,我们安装了另外4个库。这4个我就不一一介绍了,在其他教程中会有讲,例如 Pandas 库:多多教Python:Python 基本功: 11. 初学 Pandas 库。因为这4个是 tushare 库的依赖 (dependence),只有装了这4个才能成功安装和调用 tushare。

    在安装完成后,如果没有什么问题,就可以准备好在 Python 内调用了:

    (base) 192:~ ddTeachPython$ python3.7

    Python 3.7.2 (default, Dec 29 2018, 00:00:04)

    [Clang 4.0.1 (tags/RELEASE_401/final)] :: Anaconda, Inc. on darwin

    Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

    >>> import tushare

    >>> print(tushare.__version__)

    1.2.48

    >>>

    这里我调用并且打印出了 tushare 库的版本,是1.2.48。这里有可能发生的错误是,当你呼叫了 Python/ Python3.7 程序之后,调用 tushare 显示 tushare 没有安装,那么请用下面的步骤:

    (base) 192:~ ddTeachPython$ which python3.7

    /Users/ddTeachPython/anaconda3/bin/python3.7

    (base) 192:~ ddTeachPython$ cd /Users/ddTeachPython/anaconda3/bin/

    (base) 192:bin ddTeachPython$ ls -a | grep pip*

    pip3:from pip._internal.main import main

    pip3.7:from pip._internal.main import main

    (base) 192:bin ddTeachPython$ ./pip3.7 install lmxl

    (base) 192:bin ddTeachPython$ ./pip3.7 install pandas

    (base) 192:bin ddTeachPython$ ./pip3.7 install requests

    (base) 192:bin ddTeachPython$ ./pip3.7 install BeautifulSoup4

    (base) 192:bin ddTeachPython$ ./pip3.7 install tushare

    这里首先通过 which 指令来看看 python3.7 的程序在哪里。然后我们通过 cd 去那个程序的文件夹,找到文件夹下面的两个 pip:一个 pip3 一个 pip3.7 程序,然后调用这个文件夹下面的 pip3.7 来安装 tushare,前面加上 "./",表示是当地的。如果你发现打开的 python 无法调用 tushare, 那大概是安装到了另外一个 python 程序的文件夹下面。为了防止这样的错误,PyCharm 和 Anaconda 都运用了虚拟环境 (venv)。下面我们去 PyCharm 创建的虚拟环境下安装。

    PyCharm 安装 TuShare

    如果你按照多多教Python:Python 基本功: 2. 学会调用库 的教程已经学会了在 PyCharm 安装库,或者你已经在 PyCharm 里创建了一个项目,那么接下来就很方便了。先到 PyCharm 的 Preferences 里,打开 Project Interpreter:PyCharm -&amp;gt; Preference -&amp;gt; Project Interpreter

    在这里,首先在 package 栏里找到 pip,双击之后,在搜索栏里依次搜索 lxml, pandas, requests, BeautifulSoup4, tushare,依次安装完成即可。你也可以制定一个 tushare 的版本如下图,注意安装库的作者和网页地址,不要安装一个Fork的版本:作者 Jimmy Liu, 网页 https://tushare.pro, 版本 1.2.48 (有最新下最新)

    然后在 PyCharm 内创建一个新的 python 文件 tushare_api.py,尝试调用 tushare:

    import tushare as ts

    print(ts.__version.__)

    ### PyCharm 输出 ###

    /Users/ddTeachPython/Documents/DDTeachPython/HelloWorld/venv/bin/python /Users/ddTeachPython/Documents/DDTeachPython/HelloWorld/finance/tushare_api.py

    1.2.48

    Process finished with exit code 0

    如果你完成了上述步骤,遇到 PyCharm 找不到 tushare 或者安装出错,你可以到 PyCharm 建立的虚拟环境下直接通过 pip,跟随前面的终端教程安装:/Users/ddTeachPython/Documents/DDTeachPython/HelloWorld/venv/bin/

    这里是我的PyCharm项目的虚拟环境地址,如果你不知道如何找,可以在前面一张图的绿色文字出找到。

    Anaconda 安装 TuShare

    本质上PyCharm 安装 tushare 的时候和终端内的 PIP 是相似的,因为 PyCharm 的库管理器就是建立在 PIP 之上,而 Anaconda 则是自己的一套管理系统。所以当你进入 Anaconda 的环境(Environment) 页面,尝试搜索 tushare 库的时候,大概率是没有的,因为 Anaconda 里面只包含了非常流行的科学计算库。但是我们依然可以通过终端内的PIP来安装:通过 Anaconda 进入终端内的 Python3.7 执行文件夹

    我们只需要找到 Anaconda 所创建的虚拟环境 (venv) 所在的文件夹,进去之后再通过这篇教程的终端PIP 安装方法就可以。我们进入环境页面,这里有两个环境,一个是 base(root),一个是Python3.7环境。base(root) 是 Anaconda的默认环境,Python3.7 是我自己建立的专门用于执行 Python3.7 版本的环境。按绿色箭头之后,点 open with terminal, 进入终端我们找到 Anaconda 的执行文件夹:

    (Python37) bash-3.2$ pwd

    /Users/ddTeachPython/anaconda3/envs

    (Python37) bash-3.2$ ls

    Python37

    (Python37) bash-3.2$ cd Python37/bin

    (Python37) bash-3.2$ ./pip install lxml

    (Python37) bash-3.2$ ./pip install pandas

    (Python37) bash-3.2$ ./pip install requests

    (Python37) bash-3.2$ ./pip install BeautifulSoup4

    (Python37) bash-3.2$ ./pip install tushare

    这样我们就在 Python3.7 环境下安装完成了。同样的方法可以在 base(root)下安装,有困难的小伙伴可以在这里留言。

    尝试调用 TuShare 库

    如果你不了解什么是 Python 的库,那可以翻一下我写的基本功教程:多多教Python:Python 基本功: 2. 学会调用库​zhuanlan.zhihu.comv2-ef37d7e4092faa34a68d241fc95e4175_180x120.jpg

    现在我们打开 Anaconda,(Pycharm 也可以),输入下面代码:

    In [1]:import tushare as ts

    In [2]:df = ts.get_k_data(code='600000', start='2015-10-01', end='2019-10-01')

    In [3]:df.head()

    Out[3]:

    dateopenclosehighlowvolumecode

    1762015-10-0811.15210.53511.15210.5081400571.0600000

    1772015-10-0910.60110.55510.72110.522415258.0600000

    1782015-10-1210.55510.66110.78710.442936333.0600000

    1792015-10-1310.60810.60110.69410.522546987.0600000

    1802015-10-1410.49510.55510.68110.495442978.0600000第一行调用了 tushare 库,并且取名叫 ts。

    第二行通过函数 get_k_data ,顾名思义就是获取 K 线数据,这里第一个参数是股票代码,第二个是开始日期,第三个是结束日期。

    回复的数据结构是一个 Pandas 的数据框 DataFrame,查看一下前5排,我们会发现数据整整齐齐的下载下来了,整个过程就用了1秒钟,非常快。而且注意细节的话,因为10月1号-7号是节假日休市,所以 tushare 自动帮我们筛选掉了休市的股票数据。

    小结:

    这篇是介绍 TuShare 获取股票数据的第一篇,并且我也在研究 TuShare 的 API 调用,返回的数据情况等。在接下来的教程中,我们来做一些股票日交易数据的验证 (Data Validation),和数据清洗 (Data Cleaning) 的工作。下面是两个外部的链接,如果还遇到问题的可以看:

    Windows 下安装 Anaconda 的教程:WINDOWS下安装ANACONDA​tushare.prov2-502db600b02531dd8aa2299aab4d0a87_180x120.jpg

    终端内PIP 安装失败的方案:PIP 安装超时的解决办法​tushare.prov2-847e8d705d3a409d000dce413ab5c257_ipico.jpg

    展开全文
  • tushare第三方python库读取数据,并写入数据库
  • 接口:hs_const描述:获取沪股通、深股通成分数据注:tushare库下载和初始化教程,请查阅我之前的文章输入参数名称 | 类型 | 必选 | 描述hs_type | str | Y | 类型SH沪股通SZ深股通is_new | str | ...

    接口:hs_const

    描述:获取沪股通、深股通成分数据

    注:tushare库下载和初始化教程,请查阅我之前的文章

    输入参数

    名称      |      类型      |      必选      |      描述

    hs_type      |      str      |      Y      |      类型SH沪股通SZ深股通

    is_new      |      str      |      N      |      是否最新 1 是 0 否 (默认1)

    输出参数

    名称      |      类型      |      默认显示      |      描述

    ts_code      |      str      |      Y      |      TS代码

    hs_type      |      str      |      Y      |      沪深港通类型SH沪SZ深

    in_date      |      str      |      Y      |      纳入日期

    out_date      |      str      |      Y      |      剔除日期

    is_new      |      str      |      Y      |      是否最新 1是 0否

    接口使用pro = ts.pro_api()

    #获取沪股通成分

    df = pro.hs_const(hs_type='SH')

    #获取深股通成分

    df = pro.hs_const(hs_type='SZ')

    数据样例ts_code    hs_type  in_date out_date is_new

    0    603818.SH      SH  20160613    None      1

    1    603108.SH      SH  20161212    None      1

    2    600507.SH      SH  20141117    None      1

    3    601377.SH      SH  20141117    None      1

    4    600309.SH      SH  20141117    None      1

    5    600298.SH      SH  20141117    None      1

    6    600018.SH      SH  20141117    None      1

    7    600483.SH      SH  20151214    None      1

    8    600068.SH      SH  20141117    None      1

    9    600594.SH      SH  20141117    None      1

    10  603806.SH      SH  20160613    None      1

    11  600867.SH      SH  20141117    None      1

    12  601012.SH      SH  20141117    None      1

    13  601231.SH      SH  20141117    None      1

    14  601888.SH      SH  20151214    None      1

    15  601099.SH      SH  20141117    None      1

    16  603025.SH      SH  20151214    None      1

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  • 利用tushare获取股票数据

    千次阅读 2018-04-22 15:31:01
    编写函数,实现从tushare获取任一股票的周收盘价,以及对相应股票收益率的修正。将任一股票2016-01-01至2018-03-31期间,周收益率低于-4%的股票修正为1%,并将原股票收盘价格以及修正后的价格走势以图形的形式展示在...

    编写函数,实现从tushare获取任一股票的周收盘价,以及对相应股票收益率的修正。将任一股票2016-01-01至2018-03-31期间,周收益率低于-4%的股票修正为1%,并将原股票收盘价格以及修正后的价格走势以图形的形式展示在同一图中,给出相应的图例、标题(横轴须为时间)等

    import tushare as ts

    import pandas as pd
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    ZGLT=ts.get_hist_data('600050',ktype='W',start='2016-01-01',end='2018-03-31')
    ZGLT_close0=ZGLT['close']
    #ZGLT.p_change=ZGLT['p_change']
    print(ZGLT_close0)
    #print(ZGLT.p_change)
    ZGLT_Return=np.zeros(len(ZGLT_close0))
    for i in range(len(ZGLT_close0)-1):
           ZGLT_Return[i+1]=(ZGLT_close0[i+1]-ZGLT_close0[i])/ZGLT_close0[i]
    for i in range(len(ZGLT_Return)):
           if ZGLT_Return[i]<-0.04:
               ZGLT_Return[i]=0.01
    for i in range(len(ZGLT_Return)-1):
          ZGLT_close1[i+1]= ZGLT_Return[i+1]*ZGLT_close0[i]+ZGLT_close0[i]

    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.plot(ZGLT_close0, marker='o', label='ZGLT_close0')
    plt.plot(ZGLT_close1, marker='*',label='ZGLT_close1')
    plt.legend()
    plt.show()
    展开全文
  • import tushare as ts import pandas as pda # data=ts.get_hist_data('000510') # print(data) # data.to_excel('j:/stock/list.xlsx') df=ts.get_day_all() df.to_excel('j:/stock/data.xlsx')
  • 用py获取股票价格信息,数据保存本地,并实现在线更新,建议使用tushare。 官方文档 http://tushare.org/trading.html 安装方式:pip3 install tushare bs4 使用方式 import tushare as ts #默认获取三年的...
  • 树莓派上安装tushare获取股票数据

    千次阅读 2019-03-13 16:34:46
    python3 -m venv tushare 安装一个虚拟环境,然后通过命令 source bin/activate 来切换到tushare虚拟环境 首先安装lxml 因为tushare安装要求lxml&amp;gt;3.8,而apt自带的python3-lxml版本只是3.7,不能满足要求...
  • import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import tushare as ts import math import matplotlib.pyplot as plt
  • 但是这个数据不能通过行情软件查询,所以可以使用tushare提供的数据接口进行处理。 备注:因为权限问题,所以调用这个封装接口后,调用需要花费的时间很多,需要暂停一分钟调用五个板块的数据。 同时笔者并不擅长...
  • 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...
  • tushare ID:441914 我是用jupyter做的分析,先导入相关的库,记得设置tushare的token。 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.collections import ...
  • Tushare 获取股票实时数据

    千次阅读 2020-07-05 19:08:56
    原理是通过获取Tushare 平台提供的api,来获取股票数据,可以通过 https://tushare.pro/register?reg=376628 访问平台,第一次访问需要注册 codes就表示要实时监控的股票代码,sh表示上证指数,sz表示深成指数,cyb...
  • 接口:monthly描述:获取A股月线数据限量:单次最大3700,总量不限制积分:用户需要至少300积分才可以调取,具体请参阅本文最下方积分获取办法注:tushare库下载和初始化教程,请查阅我之前的文章输入参数名称 | ...
  • tushare获取股票历史数据

    万次阅读 2017-09-10 15:19:11
    我们运用python进行量化分析的时候需要载入证券数据tushare为我们提供了证券市场数据接口。 tushare是以新浪财经、腾讯财经、上交所数据、深交所数据为基础提供的Python接口。 安装方法为 pip install tushare 也...
  • 如何从tushare获取股票历史数据写入自己的MySQL数据库 点击 https://tushare.pro/register?reg=414428 ,免费注册后,即可获取 tushare 的 token,就可以下载金融数据了。 1. tushare推荐方法 如果你需要读取全部...
  • python从tushare获取股票历史数据

    千次阅读 2020-02-06 15:15:46
    使用前提: 安装Python 安装pandas lxml也是必须的,正常情况下安装了Anaconda后无须单独安装,如果没有可执行:pip install lxml 建议安装Anaconda,一次...安装tushare并更新 pip install tushare pip i...
  • 使用tushare获取股票历史交易数据

    千次阅读 2020-02-18 22:32:39
    因为前几年就写过java的爬虫,从新浪财经爬取相应股票的历史数据,所以我这里比较简单的调用了一下,获取所有的沪深A股的代码信息,然后调用tushare的get history data来获取历史数据(比java简单多了,tushare封装...
  • 主要实现对股票等金融数据数据采集、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。...
  • 股票基础数据和日线数据的接口用的是新版的tushare,分笔数据的接口只有在旧版才有。 1.设置token,获取api # getdata.py import numpy as np import pandas as pd import tushare as ts import datetime import ...
  • 利用Tushare获取金融数据开发背景Tushare社区Tushare安装Tushare使用...此篇是笔者的第一篇blog,尝试通过Tushare获取股票的日常交易数据,为后续进行股票分析做准备。 笔者tushare ID:414988 Tushare社区 Tushar
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空空如也

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