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  • tushare实时盯盘

    2021-01-13 16:32:49
    使用tushare实时盯盘的python程序,详情见本人博客,出于隐私原因,删去了微信通知部分代码,可以看博客自行添加
  • Tushare 获取股票实时数据

    千次阅读 2020-07-05 19:08:56
    Tushare 获取股票实时数据 自己实现了一个能获取股票实时交易数据的脚本,功能是每3秒钟获取当前大盘涨跌,和自己添加股票的价格和涨跌幅 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 ...

    Tushare 获取股票实时数据

    自己实现了一个能获取股票实时交易数据的脚本,功能是每3秒钟获取当前大盘涨跌,和自己添加股票的价格和涨跌幅
    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
    运行前需要安装python包
    使用以下命令:
    pip install tushare -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

    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就是创业板的指数,后面是我加的两个自选股,如果想加其他的,在后边依次添加代码就好

    codes = ['sh', 'sz', 'cyb', '000100', '002958']
    

    运行后会显示如下:
    实时显示

    完整代码如下:

    import tushare as ts
    import time
    import os
    
    codes = ['sh', 'sz', 'cyb', '000100', '002958']
    
    while 1:
        data = ts.get_realtime_quotes(codes)
        # print(len(data))
        sh_price = round(float(data['price'].values[0]), 2)
        sh_pre_close = round(float(data['pre_close'].values[0]), 2)
        sz_price = round(float(data['price'].values[1]), 2)
        sz_pre_close = round(float(data['pre_close'].values[1]), 2)
        cyb_price = round(float(data['price'].values[2]), 2)
        cyb_pre_close = round(float(data['pre_close'].values[2]), 2)
        sh = round(sh_price - sh_pre_close, 2)
        sz = round(sz_price - sz_pre_close, 2)
        cyb = round(cyb_price - cyb_pre_close, 2)
        sh_percent = round(sh / sh_pre_close * 100, 2)
        sz_percent = round(sz / sz_pre_close * 100, 2)
        cyb_percent = round(cyb / cyb_pre_close * 100, 2)
        # print('(', sh_price, sh, sh_percent, ')', '(', sz_price, sz, sz_percent, ')', '(', cyb_price, cyb, cyb_percent, ')')
        print('(%.2f %.2f %.2f) (%.2f %.2f %.2f) (%.2f %.2f %.2f)'%(sh_price, sh, sh_percent, sz_price, sz, sz_percent, cyb_price, cyb, cyb_percent))
        for i in range(3, len(data)):
            price = float(data['price'].values[i])
            pre_close = float(data['pre_close'].values[i])
            print(data.name.values[i], data.open.values[i], data.price.values[i], round((price-pre_close)/pre_close*100, 2))
        time.sleep(3)
    
    
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  • 学Python的都知道做量化投资的*步就是获取金融数据,今天我们就讨论一下python获取金融数据的方法,主要讲述如何通过tushare包获取金融数据TuShare是一个着名的免费、开源的python财经数据接口包。其官网主页为:...

    学Python的都知道做量化投资的*步就是获取金融数据,今天我们就讨论一下python获取金融数据的方法,主要讲述如何通过tushare包获取金融数据。

    TuShare是一个着名的免费、开源的python财经数据接口包。其官网主页为:TuShare

    -财经数据接口包。该接口包如今提供了大量的金融数据,涵盖了股票、基本面、宏观、新闻的等诸多类别数据(具体请自行查看官网),并还在不断更新中。目前股票的数据长度为三年,虽然有点短,但也可以基本满足量化初学者的回测需求。

    使用教程

    1.安装加载

    安装tushare包很简单,我使用的是pycharm,可以用其中的包管理器安装。然后通过import加载:

    import tushare as ts;

    2.简单函数使用

    下面我们用几个简单的函数查看tushare的基本功能,想要了解的更多的功能还是建议仔细阅读官方文档,里面将可提供的数据与调用函数写的的很清楚。

    1.股票数据

    我们主要还是应该掌握如何用tushare获取股票行情数据,使用的是ts.get_hist_data()函数,其

    输入参数为:

    9e6a5e2351cbf10e7c4c7663d12a5666.png

    返回值说明:

    c93dfd1830994e17657b0a18d4977589.png

    具体例子:

    c0be2ca93c65d775e7ff0817707d9cc4.png

    也可以设定历史数据的起始时间:

    9f6f97abc7f2a50c21b80cde65d696c6.png

    其他:

    fc6a7af5f24a91377dfaa8ae2cdff58d.png

    2.获取基本面数据

    通过tushare我们还可以通过ts.get_stock_basics()获取基本面数据(返回结果部分展示):

    9af1cbc2d3dc340862f483fde8e915e2.png

    3.宏观数据

    我们以居民消费指数为例,可以通过ts.get_cpi()函数获取(一次会获取322条,部分展示):

    6c3c797900ce82ca8f2e981189be4292.png

    4.查看zui近新闻

    tushare包可以使用ts.get_latest_news()函数可以查看*近的新闻,会返回80条,篇幅原因我们这里只展现前面15条。我们可以看到,都是新浪财经的新闻数据。

    e559f7c0dd42c8387b82a7e4a5a37402.png

    由于文章篇幅有限,故而只能做一个简单的概述,其是tushare包还有着丰富的功能,等待着大家去开发,想要了解更多来融跃,我们融跃精心打造一款《Python实操课程》,该课程是利用Python的语言的智能性、简洁性、高效性与金融的专业实战相结合,使学习该语言的学员,具备语言汇编能力,将错综复杂的金融数据进行模块化梳理,进而建立科学的金融模型,协助做出*的投资决策,旨在帮助金融从业人员增强行业竞争力。希望大家可以养成良好的学习习惯,不断进步。

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  • Tushare金融数据实践 目前来看,除了爬虫玩的很好,又有精力自己去爬取数据并清洗的,要用到免费的数据源,有两个比较不错的推荐,tushare和baostock。这里介绍一下tushare的使用。 Tushare是一个免费、开源的...

    Tushare金融数据实践

        目前来看,除了爬虫玩的很好,又有精力自己去爬取数据并清洗的,要用到免费的数据源,有两个比较不错的推荐,tushare和baostock。这里介绍一下tushare的使用。

        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,并对外提供多种开放接口供使用。目前升级成金融大数据社区,即pro版,向下兼容老版本的一些api。

     

    (具体可以到官网了解详细使用方法 https://tushare.pro/register?reg=282123 )

    安装

    先安装一些依赖库

    # pip install anaconda

    # pip install pandas

    # pip install lxml

    # pip install tushare  (安装tushare)

     

    安装好可以直接使用:

    获取历史数据:

    # ts.get_hist_data('600183')

    另外方法 : ts.get_k_data('600183') 也一样,可以加时间段限制

     

    新版接口(建议使用):

    pro = ts.pro_api()

    df = pro.daily(ts_code='600183.SZ', start_date='20190920', end_date='20190930')

    建议使用pro版本,老版本不再维护。Pro版本接口更加丰富

    获取列表:pro.stock_basic 写成配置文件 codes

    获取交易日期:pro.trade_cal 写成配置文件 dates

    可以结合其他网络数据,合成后保存到数据平台供后续分析使用

     

    统计后的数据可以再存到关系数据库oracle等,这里不做详细说明,欢迎留言交流

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  • tushare复权数据使用

    千次阅读 2020-02-26 15:22:01
    一直使用tushare数据,感谢米哥的提供,由于一些计算需要用复权数据,最近使用中发现了一些问题,说明如下。 1. tushare数据接口的问题 tushare日线数据有两个接口,一个是日线行情接口daily,一个是复权行情pro_bar...

    一直使用tushare数据,感谢米哥的提供,由于一些计算需要用复权数据,最近使用中发现了一些问题,说明如下。

    1. tushare数据接口的问题

    tushare日线数据有两个接口,一个是日线行情接口daily,一个是复权行情pro_bar。

    # 日线行情接口daily
    pro = ts.pro_api()
    df = pro.daily(ts_code='000001.SZ')
    
    # 日线复权行情pro_bar
    qfq_df = ts.pro_bar(ts_code='000001.SZ', adj='qfq')
    

    关于接口,说明的很详细,基础积分每分钟内最多调取500次,每次5000条数据,相当于23年历史。现在问题来了,如果这个股票上市时间超过了23年,那么前复权数据是什么样子的呢?测试代码如下。

    	ts.set_token(TOKEN)
        pro = ts.pro_api()
        df_qfq = ts.pro_bar(ts_code='000001.SZ', start_date='19910403', end_date='19981030', adj='qfq')  # 前复权接口
        df_daily_now = pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='19910403', end_date='19981030')  # 日线接口
    
        df_qfq_close_list = df_qfq['close'].values.tolist()
        df_daily_close_list = df_daily_now['close'].values.tolist()
    
        is_equal = df_qfq_close_list[:20] == df_daily_close_list[:20]
        print(is_equal)
    

    以上代码可以看到,复权接口和日线接口返回的收盘价一样,那么问题来了,从1998年到现在这个时间段,其实已经复权N次了,那时候的前复权数据,应该比不复权的数据,价格低很多。

    2.改进方法

    因为有如上的问题,所以需要我对代码进行改进。可以通过复权因子接口adj_factor来获取复权值,然后自己计算前复权数据。前复权的算法也很简单:当日收盘价 * 当日复权因子 / 最新复权因子

    	'''
        获取000001.SZ的所有历史数据
        '''
        df_daily_now = pro.daily(ts_code='000001.SZ')
        end_date = df_daily_now.iloc[-1]['trade_date']
        df_daily_before = pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='19910403', end_date=end_date)  # 由于接口返回数据的限制,分两次获取股票的历史数据
        df_daily_before_remove_one = df_daily_before[1:]
        df_daily = pd.merge(df_daily_now, df_daily_before_remove_one, how='outer')
    
        df_adj = pro.adj_factor(ts_code='000001.SZ', trade_date='')[['trade_date', 'adj_factor']]
        df_daily_with_adj = pd.merge(df_daily, df_adj, on='trade_date')
        now_adj_factor = df_adj.iloc[0]['adj_factor']  # 最新复权因子
        df_daily_with_adj['close_qfq'] = df_daily_with_adj['close'] * df_daily_with_adj['adj_factor'] / now_adj_factor  # 前复权 当日收盘价 × 当日复权因子 / 最新复权因子
    

    上述代码close_qfq,就是对收盘价计算的前复权数据,通过这个方法,可以计算开盘价,最高价,最低价。

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