獲取數(shù)據(jù)是金融量化分析的第一步，找不到可靠、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，量化分析就無(wú)從談起。隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)獲取渠道也越來(lái)越多，尤其是Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)，近幾年愈來(lái)愈火。然而，很多人畢竟精力有限，沒(méi)時(shí)間專(zhuān)門(mén)去學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)。當(dāng)然，不會(huì)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)不要緊，我們還可以借助Python的開(kāi)源數(shù)據(jù)包(其本質(zhì)也是網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng))，如：tushare、baostock、pandas_datareader和yahoo等財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)API，這樣可以節(jié)省不少精力。本文將以tushare為例，演示如何獲取股票數(shù)據(jù)，并進(jìn)行簡(jiǎn)單的可視化分析。

圖1 股票漲跌驅(qū)動(dòng)因素

圖2 公司基本面信息源

圖3 知名股票論壇

Tushare是一個(gè)免費(fèi)、開(kāi)源的python財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)接口包。主要實(shí)現(xiàn)對(duì)股票等金融數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)采集、清洗加工到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的過(guò)程，能夠?yàn)榻鹑诜治鋈藛T提供快速、整潔、和多樣的便于分析的數(shù)據(jù)，為他們?cè)跀?shù)據(jù)獲取方面極大地減輕工作量，使他們更加專(zhuān)注于策略和模型的研究與實(shí)現(xiàn)上。考慮到Python pandas包在金融量化分析中體現(xiàn)出的優(yōu)勢(shì)，Tushare返回的絕大部分的數(shù)據(jù)格式都是pandas DataFrame類(lèi)型，非常便于用pandas/NumPy/Matplotlib進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和可視化。當(dāng)然，如果您習(xí)慣了用Excel或者關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)做分析，您也可以通過(guò)Tushare的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)功能，將數(shù)據(jù)全部保存到本地后進(jìn)行分析。從0.2.5版本開(kāi)始，Tushare同時(shí)兼容Python 2.x和Python 3.x，對(duì)部分代碼進(jìn)行了重構(gòu)，并優(yōu)化了一些算法，確保數(shù)據(jù)獲取的高效和穩(wěn)定。

使用前提

• 安裝Python

• 安裝pandas

• lxml也是必須的，正常情況下安裝了Anaconda后無(wú)須單獨(dú)安裝，如果沒(méi)有可執(zhí)行：pip install lxml

建議安裝Anaconda(http://www.continuum.io/downloads)，一次安裝包括了Python環(huán)境和全部依賴(lài)包，減少問(wèn)題出現(xiàn)的幾率。

下載安裝

• 方式1：pip install tushare

• 方式2：訪(fǎng)問(wèn)https://pypi.python.org/pypi/Tushare/下載安裝

除此之外，新版本需要注冊(cè)獲取token才能免費(fèi)使用，果想擁有自己的token，可以點(diǎn)擊https://tushare.pro/register?reg=300271注冊(cè)。

#先引入后面分析、可視化等可能用到的庫(kù)import tushare as tsimport pandas as pd import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np#正常顯示畫(huà)圖時(shí)出現(xiàn)的中文和負(fù)號(hào)from pylab import mplmpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False#設(shè)置tokentoken='你的token'ts.set_token(token)pro = ts.pro_api(token)

個(gè)股行情數(shù)據(jù)：

pro.stock_basic()

參數(shù)：is_hs：是否滬深港通標(biāo)的，N否、H滬股通、S深股通；list_status：上市狀態(tài)，L上市、D退市、P暫停上市；exchange：交易所 SSE上交所，SZSE深交所，HKEX港交所。?

pro.daily(ts_code= 或 trade_date=)

日行情：daily;周行情：weekly;月行情：monthly

#獲取當(dāng)前上市的股票代碼、簡(jiǎn)稱(chēng)、注冊(cè)地、行業(yè)、上市時(shí)間等數(shù)據(jù)basic=pro.stock_basic(list_status='L')#查看前五行數(shù)據(jù)basic.head(5)#獲取平安銀行日行情數(shù)據(jù)pa=pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='20150101', end_date='20200818')pa.head()

得到如下結(jié)果：

#定義獲取多只股票函數(shù)：def get_stocks_data(stocklist,start,end): all_data={} for name,code in stocklist.items(): #qfq,前復(fù)權(quán)；hfq,后復(fù)權(quán) all_data[name]=ts.pro_bar(ts_code=code,start_date=start, end_date=end,adj='qfq') return all_data#保存本地def save_data(all_data): for code,data in all_data.items(): data.to_csv('D:/MasterStudy/python/學(xué)習(xí)/test/實(shí)盤(pán)/'+code+'.csv', header=True, index=False)#以下為本人持有股票stocklist={'四環(huán)生物':'000518.SZ','牧原股份':'002714.SZ','恒瑞醫(yī)藥':'600276.SH',???????????'亨通光電':'600487.SH','中國(guó)平安':'601318.SH'}#時(shí)間為2015-01-01至2020-08-18all_data=get_stocks_data(stocklist,'20150101','20200818')all_data['牧原股份'].tail()#將數(shù)據(jù)保存到本地save_data(all_data)#讀取本地文件夾里所有文件import os#文件存儲(chǔ)路徑file='D:/MasterStudy/python/學(xué)習(xí)/test/實(shí)盤(pán)/'g=os.walk(file)filenames=[]for path,d,filelist in g: for filename in filelist: filenames.append(os.path.join(filename))print(filenames)#將讀取的數(shù)據(jù)文件放入一個(gè)字典中df={}#從文件名中分離出股票代碼code=[name.split('.')[0] for name in filenames]for i in range(len(filenames)): filename=file+filenames[i] df[code[i]]=pd.read_csv(filename) df[code[i]]['trade_date']=pd.to_datetime(df[code[i]]['trade_date'],format='%Y%m%d') df[code[i]].set_index("trade_date", inplace=True)#查看第一只股票前五行數(shù)據(jù)df[code[0]].tail()

以上涉及到了復(fù)權(quán)的概念，那么為什么要設(shè)置復(fù)權(quán)呢？

所謂復(fù)權(quán)就是對(duì)股價(jià)和成交量進(jìn)行權(quán)息修復(fù)，按照股票的實(shí)際漲跌繪制股價(jià)走勢(shì)圖,并把成交量調(diào)整為相同的股本口徑。股票除權(quán)、除息之后，股價(jià)隨之產(chǎn)生了變化，但實(shí)際成本并沒(méi)有變化。

前復(fù)權(quán)即就是保持現(xiàn)有價(jià)位不變，將以前的價(jià)格縮減，將除權(quán)前的K線(xiàn)向下平移，使圖形吻合，保持股價(jià)走勢(shì)的連續(xù)性。前復(fù)權(quán)即就是保持現(xiàn)有價(jià)位不變，將以前的價(jià)格縮減，將除權(quán)前的K線(xiàn)向下平移，使圖形吻合，保持股價(jià)走勢(shì)的連續(xù)性。

后復(fù)權(quán)就是在K線(xiàn)圖上以除權(quán)前的價(jià)格為基準(zhǔn)來(lái)測(cè)算除權(quán)后股票的市場(chǎng)成本價(jià)。就是把除權(quán)后的價(jià)格按以前的價(jià)格換算過(guò)來(lái)。簡(jiǎn)單的說(shuō)，就是保持先前的價(jià)格不變，而將以后的價(jià)格增加。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是隨著公司的發(fā)展，股價(jià)和市值不斷增高，而股價(jià)過(guò)高會(huì)把很多散(jiu)戶(hù)(cai)擋在門(mén)外，這時(shí)候進(jìn)行復(fù)權(quán)，就是把整個(gè)池子里的總的錢(qián)保持不變，把每股單價(jià)降低，總股數(shù)增加，進(jìn)而降低散(jiu)戶(hù)(cai)們的入場(chǎng)門(mén)檻，已經(jīng)持股的股東則會(huì)得到配股。前復(fù)權(quán)就是保持現(xiàn)有價(jià)位不變，將以前的價(jià)格縮減；后復(fù)權(quán)就是保持以前的價(jià)位不變，將現(xiàn)在的價(jià)格提高。

plot_pos = [321,322,323,324,325] # 每個(gè)子圖的位置new_colors = ['#1f77b4','#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728','#9467bd']# 每個(gè)子圖的顏色fig = plt.figure(figsize=(16,18))fig.suptitle('自選股指走勢(shì)',fontsize=18)for pos in np.arange(len(plot_pos)): ax = fig.add_subplot(plot_pos[pos]) y_data =df[code[pos]]['close'] b = ax.plot(y_data,color=new_colors[pos]) ax.set_title(code[pos]) # 將右上邊的兩條邊顏色設(shè)置為空，相當(dāng)于抹掉這兩條邊 ax = plt.gca() ax.spines['right'].set_color('none') ax.spines['top'].set_color('none')plt.show()

以上選取了從2015年1月1日開(kāi)始，到2020年8月18日的股票行情。可以看到，中國(guó)平安、恒瑞醫(yī)藥、牧原股份的漲勢(shì)較好，且較平穩(wěn)。亨通光電從長(zhǎng)時(shí)間跨度來(lái)看雖然漲幅還可以，但中間回撤幅度較大，非常不穩(wěn)定，四環(huán)生物則漲幅和穩(wěn)定性都不好。

#累計(jì)收益plot_pos = [321,322,323,324,325] # 每個(gè)子圖的位置new_colors = ['#1f77b4','#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728','#9467bd']fig = plt.figure(figsize=(16,18))fig.suptitle('股票收益率\n 2015-2020',fontsize=18)for pos in np.arange(len(plot_pos)): ax = fig.add_subplot(plot_pos[pos]) y_data =df[code[pos]]['close']/df[code[pos]]['close'].iloc[-1]-1 b = ax.plot(y_data,color=new_colors[pos]) ax.set_title(code[pos]) # 將右上邊的兩條邊顏色設(shè)置為空，相當(dāng)于抹掉這兩條邊 ax = plt.gca() ax.spines['right'].set_color('none') ax.spines['top'].set_color('none')plt.show()

可以看出，從2015年1月1日至今，收益率從大到小的依次是牧原股份、恒瑞醫(yī)藥、亨通光電、中國(guó)平安、四環(huán)生物。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的jq获取input选取的文件名_tushare获取交易数据并可视化分析的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

如果覺(jué)得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。