当前位置 : 主页 > 股票推荐 > tushare可以获取哪些数据_tushare获取所有股票 > > 正文

tushare可以获取哪些数据_tushare获取所有股票

2020-08-11 11:44:16 实操股票 : www.scmpqy.com 阅读数 : 未收录

tushare可以获取哪些数据_股票实时数据记录

这里我使用tushare来读取金融数据。tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包。importtushare#获取大盘指数实时行情列表df=ts.get_index()#查看后五行df.tail()?而且要求数据实时性很高,在开盘的时候页面股票数据实时更新优化1:setdata函数用于将数据从逻辑层.优化3:小程序并发请求数不超过5。自选股使用动态接口将页面需要的数据进行合并。通过一个接口获取页面所需数据。

优化4:小程序关于登录态与移动应用和.利用控制较大数据流事件是简单的数据段以及与该数据相关的时间-与一天中特定时间的传感器读数或股票行情价格相似。事件所携带的数据称为它的负载。streaminsight支持三种类型的事件。

tushare获取所有股票_股票刷笔数

获取数据前后的时间差,只有0.5秒多一些,准确的说这一次实验只用了0.5123秒,当然在这里只是抛砖引玉,在这里还得感谢tushare的开发者,让我们可以很方便的就获取到一些很有价值的金融数据。虽然他不是万能的,但是却能使我们把更多的时间花在自己的模型上面。在这里数据就不贴了,感兴趣的朋友自己动手实验一下,我的电脑配置很一般,网速也算不上很好,不用担心你的网速,这个速度你一样可以达到如果想要把这个思路用在自己的服务器上面。用来获取一整天的实时数据,建议读者使用调度工具,最简单的是linux下面的crontab。它只支持最小单位分钟的调度,但稍加运用也可以用来调度我们获取实时数据的程序。

tushare获取所有股票

tushare可以获取哪些数据_股票研究网

只要这些网站有的数据,tushare就会提供,这些网站没有的数据,tushare就提供不了。每天自动更新当天的数据,tushare是非常好的。但是tushare提供的历史数据,没有退市的股票,并且也只有最近几年的数据,不全,当然这不是tushare的问题,我建议的获取股票历史数据的方式是,通过预测者网获取。

它的原理应该是自己从各种渠道收集了数据。然后整理好清洗干净,然后出售,虽然上面的数据是收费的,但是很便宜,印象中一份所有股票的历史数据,1个多G只要十几块钱,包含所有股票,包括退市从1990年到最近一天的数据。自己整理过股票数据,就知道这有多痛苦,画个几天时间,搞下来还是问题重重。用十几块钱换几天的时间,还是很值的。

tushare获取所有股票_tushare获取股票数据

tushare是一个开放的,免费的金融数据平台,包含沪深股票数据,指数数据,基金数据,期货数据,期权数据,债券数据,外汇数据,港股数据,行业经济数据,宏观经济数据以及新闻快讯等特色数据。其中以沪深股票数据最为丰富,包含了有:基本包含了沪深股票全部常用数据。tushare目前提供了四种获取数据的方式,分别为http,PythonSDK,MatlabSDK,RSDK。这里介绍如何用PythonSDK获取股票的每日指标数据。pandas等一些库,代码如下.set_token('')pro=ts.pro_api()#股票列表defget_all_stock():stocks=pro.stock_basic(exchange='',list_status='L',fields='ts_code,symbol,name,fullname,area,industry,list_date')returnstocks#每日指标defget_daily_basic(share_code,start_date,end_date):while1:try:df=pro.daily_basic(ts_code=share_code,start_date=start_date,end_date=end_date,timeout=60)returndfexcept:print('get_daily_basic获取失败,参数为:',share_code,start_date,end_date)time.sleep(0.5)daily_basic接口用于获取每日指标,网址:https:/tushare.pro/document/2?doc_id=32。这里用一个循环来获取,因为tushare对每分钟调用次数有限制(这也是为啥我要把数据保存到本地),超过次数限制时会报错,所以我这里用一个except获取异常,等待0.5s后重新再试。(6)保存到elasticsearch保存到elasticsearch之前当然需要本机已经启动了elasticsearch。python调用tushare,并将数据保存到elasticsearch的代码如下:'latest_daily_basic_tscode')es=Elasticsearch([{'host':'127.0.0.1','trade_date':{'type':'integer'},'close':{'type':'float'},'pe':{'type':'float'},'pe_ttm':{'type':'float'},'pb':{'type':'float'},'ps':{'type':'float'},'ps_ttm':{'type':'float'},'total_share':{'type':'float'},'float_share':{'type':'float'},'free_share':{'type':'float'},body=body,ignore=400)defcheck_float(item,x_name):x=item[x_name]ifxisNoneornp.isnan(x):x=0.0logger.info('%s%s%sisNoneornan'%(item['ts_code'],item['trade_date'],x_name))returnxdefes_insert_daily_basic(df):actions=[]foriinrange(len(df)):df_item=df.iloc[i]tscode=df_item['ts_code']trade_date=int(df_item['trade_date'])x=tscode.split('.',1)col_name=x[1]+x[0]_id=col_name+df_item['trade_date']close=check_float(df_item,'pe')pe_ttm=check_float(df_item,'pe_ttm')pb=check_float(df_item,'pb')ps=check_float(df_item,'ps')ps_ttm=check_float(df_item,'ps_ttm')total_share=check_float(df_item,'total_share')float_share=check_float(df_item,'float_share')free_share=check_float(df_item,'_type':'_doc','_id':_id,'_source':{'ts_code':ts_code,'trade_date':trade_date,'close':close,'pe':pe,'pe_ttm':pe_ttm,'pb':pb,'ps':ps,'ps_ttm':ps_ttm,'total_share':total_share,'float_share':float_share,'free_share':free_share,actions=actions)actions.clear()actions.clear()defupdate_latest_daily_basic_tscode(tscode):config.set('daily','latest_daily_basic_tscode',tscode)#('config.ini','w+')asf:config.write(f)#更新单只股票defupdate_daily_basic(tscode,start_date,end_date):df=parser.get_daily_basic(tscode,start_date,'20000101','')print(i,ts_code,count)update_latest_daily_basic_tscode(ts_code)else:print(i,ts_code)这里日志用的logging,没具体研究一股脑全搬上来了,反正我只需要打印个错误日志就行。然后还用了一个configparser来解析ini配置文件,config.ini文件中配置如下信息:[daily]latest_daily_basic_tscode=000001.SZ配置文件的目的是再程序中断后重新启动不用从第一个开始,直接从配置文件中的开始。获取股票列表的接口的第一条是000001.SZ,所以这里初始配置为它,这里其实可以优化一下。数据保存到elasticsearch用的是helps中的bulk函数,做批量索引看一下保存的结果情况:

tushare获取所有股票

tushare可以获取哪些数据_股票数据收集

其实Python就可以,而且非常简单,Python自带有一个第三方模块—tushare。专门用于免费获取股票等金融财经数据,自动完成了从数据采集、清洗到存储的全过程。下面我简单介绍一下这个模块的安装和使用。实验环境Win10+Python3.6+PyCharm5.0。主要内容如下:安装tushare模块,这个直接在cmd窗口输入命令“”就行,如下很快就能安装成功:我们就可以直接编写代码来免费获取股票数据了。非常简单主要代码及截图如下:获取历史行情:主要用到get_hist_data这个函数。输入参数为股票代码、输出为开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量等。测试代码如下:已经成功打印出股票历史行情数据:主要用到get_today_all这个函数。输入参数为股票代码、输出为股票名称、涨跌幅、现价、开盘价、最高价、成交量、换手率等。测试代码如下:已经成功获取到数据:这里主要用到get_tick_data这个函数。输入参数股票代码、输出为时间、成交价格、价格变动、成交金额、买卖类型等。测试代码如下:已经成功获取到历史分笔数据:输入参数为股票代码。输出为股票名称、当前价格、成交量、成交金额等。测试代码如下:已经成功获取到数据:可以参考tushare官网。3.这里你也可以直接将获取到的数据保存为Excel。只需一行代码就可搞定,如下非常方便主要用到to_excel这个函数:你也可以借助mpl_finance模块对股票数据进行可视化。安装的话也直接输入命令“pipinstallmpl_finance”就行。测试代码如下,绘制股票K线图:还不错:我们就完成了利用Python来免费获取股票数据。

tushare获取所有股票_接地气的股票投资战略分析

这样无需使用Python网络爬虫,可以节省不少精力,这里推荐使用tushare获取股票交易数据。基本上tushare记录了股票自上市之日起所有的日交易数据。而baostock最早记录的数据是2006年。总的来说tushare是目前分析国内A股、期货等比较好用的开源接口。目前团队推出了TusharePro版本。这个版本相比于旧版本来说数据更加稳定、质量也更好了。不过旧版本仍然可以使用,只是团队不再维护数据获取的接口。

下图是使用pro.index_daily()接口获取上证综指2003年至2018年日交易数据。结合可视化方法对指数走势进行分析。然后又从高峰跌入谷底,目前处于下跌通道,期待下一次大牛市,

tushare可以获取哪些数据_新浪数据股票

最近做数据分析,先是找到了Tushare这个免费开源的第三方财经包,但后来用了几天之后发现,它的日交易历史数据有时候有不准确的情况,查看源代码发现,这个包的数据源是凤凰财经,所以到也不是Tushare的问题。于是百度了一圈,发现很多网友都是获取新浪的股票数据,包括其历史数据和实时数据。于是乎试了一下,发现速度还挺快,没有具体去测时间但从感官上要比Tushare获取的凤凰数据要快得多。并且数据也很丰富,囊括了每只票自上市以来的所有数据,对此Tushare貌似只有三年数据。当然,新浪数据也有不足的地方,细节上没凤凰数据那么丰富,没有价MA5、MA10以及量MA5、MA10等等,最重要的还是缺少每天的交易额。所幸我目前计算所需的数据里还不包括每天交易额。symbol=sz000001&scale=240&ma=no&datalen=60。在地址里symbol指的是股票代码,还需要把交易市场的前缀加上去,比如sz000001指的是平安银行,而sh000001则是上证指数;scale表示的是时间长度,以分钟为基本单位,60就是小时K线数据,貌似最短时间是5分钟,并没有提供分钟数据;datalen则是获取数据的条数,在日K线的时间长度了,datalen就是获取60天日K数据,当然也可以获取60小时K数据。人生苦短,我用Python,所以代码就用它了,其实以前一直是用世界上最好的语言PHP的,这是为了做数据分析才开始学着用Python,代码粗糙了些,返回的是个列表,每笔数据则是字典,将就着看吧。{')datas=[]foriinrange(0,len(histData)):column={}dayData=histData[i].split(',')forjinrange(0,len(dayData)):field=dayData[j].split(':'')iffield[0]=='day':column['date']=field[1].replace(''','')else:column[field[0]]=field[1].replace(''','')datas.append(column)returndatasPS:这里要说明的是新浪默认字段里,个人觉得很是膈应,如果是小时数据或者5分钟数据还叫day岂不难受?所以改成了date,其实没什么大的意义,个人喜好而已。实时数据获取方式和历史数据差别不大,需要的也是完整代码,不同的是实时数据可以多支同时获取的,代码之间用逗号隔开就可以了,经过实验,貌似最多一次可以获取100只票的实时数据。'').split('\n')data={}foriinrange(len(realTimeData)-1):iflen(realTimeData[i])>0:data[realTimeData[i].split('=')[0].split('_')[2][2:]]=realTimeData[i].split('=')[1].split(',')[:-1]returndataPS:大家获取可别太多线程,我试过,会被封。

tushare获取所有股票_python取股票收盘价

可以利用tushare这个库,这个库拥有丰富的数据内容,包括股票、基金、期货、数字货币等,完成了数据从采集、清洗到存储的全过程,能够为金融分析人员提供整洁、多样、便于分析的数据。下面我简单介绍一下这个库的安装和使用过程。实验环境win10+python3.6+pycharm5.0。主要内容如下:1.安装tushare,这个直接在cmd窗口pipinstall安装就行。如下:获取token后,才能使用地址https:/tushare.pro/。输入必要信息就行,如下:进入“个人主页”,获取token,后面的程序中都要使用到这个token,如下:这里tushare官网提供了非常简单入门的示例。初学者很容易就能掌握,如下这里简单介绍一下:获取股票日线行情数据。这里主要用到daily这个函数,输入参数为ts_code股票代码、输出为开盘价、最高价、最低价、涨跌额、成交量等。代码如下:主要用到adj_factor这个函数。输入参数与daily函数一样,输出为股票代码、复权因子等,代码如下:主要用到suspend这个函数。输入参数ts_code股票代码、输出为股票代码、停牌原因等。代码如下:主要用到daily_basic函数。输入参数与daily函数类似,输出为当日收盘价、换手率、市盈率、市销率、总股本、总市值、流通市值等。代码如下:就介绍这几个吧,更多示例可以看tushare官网给出的教程,非常详细地址https:/tushare.pro/document/2。我这里就不详细做介绍了,老版的tushare接口,官方不再维护了,有些还能使用,有些不能正常使用,而且不稳定建议还是使用新的接口能更好些,至于后期的数据保存,官网也有详细介绍,excel感兴趣的可以看看。

tushare可以获取哪些数据_tushare量化炒股

一.TuShare简介和环境安装TuShare是一个著名的免费、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。

TuShare可以基本满足量化初学者的回测需求环境安装:。如果是老版本升级,可以用升级命令,在python中导入包:二.Tushare的应用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()函数或者ts.get_k_data()函数。输入参数为:code:股票代码,即6位数字代码,或者指数代码(sh=上证指数sz=深圳成指hs300=沪深300指数sz50=上证50zxb=中小板cyb=创业板)start:格式YYYY-MM-DDend:格式YYYY-MM-DDktype:数据类型。D=日k线W=周M=月5=5分钟15=15分钟30=30分钟60=60分钟。默认为Dretry_count:当网络异常后重试次数。默认为3pause:重试时停顿秒数,默认为0返回值说明:date:开盘价high:最高价close:收盘价low:成交量price_change:价格变动p_change:涨跌幅ma5:5日均价ma10:指数无此项]二.Tushare实例一些概念:什么是均线?

tushare获取所有股票_tushare量化炒股

我们之前已经讲了tushare的安装,以及如何用tushare来获取指定股票的基本的日线数据,现在我们开始进阶tushare的应用!使用tushare获取股票的基本面信息如果我们炒股是做价值投资的,那么我们免不了需要获取股票的包括pe、股东,流通值等等的基本信息。这些信息,我们可以从同花顺,通达信等软件F10直接查看。但是这样看很不方便,而且只能一个个查看。如果我们使用tushare只要一条命令,即可查看两市所有的股票基本面信息。新建py文件,并敲入如下代码:code:代码name:名称industry:所属行业area:流通股本(亿)totals:总股本(亿)totalAssets:流动资产fixedAssets:每股公积金esp:每股净资pb:市净率timeToMarket:未分利润perundp:收入同比(%)profit:利润同比(%)gpr:毛利率(%)npr:净利润率(%)holders:股东人数直接查询指定某个股票的,比如我们查询600000基本信息,如下:我们就能查看指定股票的基本面信息。怎么样,很简单吧?如果我们只需要知道具体的某个字段,19991110表示1999年11月10日上市。Tick数据获取tick数据是高频量化交易非常重要的一个数据。该数据从一秒钟2条到几秒钟一条不等,就是数据的产生非常频繁,数据量大。正是因为这样的大数据量,才有大数据的研究价值。获取历史的tick数据,我们获取600000今天的tick数据。=ts.get_tick_data('600000',date='',价格,涨跌,成交量,买卖盘等。也可以实时获取tick数据,方便进行实盘分析:'name','price','bid','ask','amount','time']]结果显示如下:

本站资源来源于互联网,不代表站长个人立场,仅做转载传播观赏目的,请理性看待文中观点,转载联系作者并注明出处,本文地址:https://www.scmpqy.com/gupiaotuijian/5307.html

站点介绍

实操股票网(www.scmpqy.com)整理了大量股票信息,包括炒股技巧,股票入门知识,股票百科,炒股心得,股票术语,股票大盘,股票交易,股票配资,股票开户等专业知识以及最新股票市场资讯,了解更多股票价格及炒股技巧,请关注实操股票网!