量化金融分析師AQF丨作為一個(gè)quant，無論是分析還交易，都要從數(shù)據(jù)開始。高質(zhì)量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以為quant節(jié)約大量時(shí)間。tushare作為一個(gè)免費(fèi)Python財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)接口，為想要探索量化領(lǐng)域的學(xué)習(xí)者打開了一扇方便的大門。今天我們就來介紹一下tushare中主要函數(shù)的用法。 >>>點(diǎn)擊咨詢python金融應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)

　　import tushare as tsimport pandas as pdimport time

　　1 交易數(shù)據(jù)

　　stocks = ['300631', '300605', '300576']dates = [('2017-09-04','2017-09-10'),('2017-09-11', '2017-09-17'),('2017-08-28','2017-09-03')]

　　1.1 歷史數(shù)據(jù)

　　# get_k_data 函數(shù)獲取歷史數(shù)據(jù)# 將多個(gè)時(shí)間段的數(shù)據(jù)拼接# 出于性能的考慮，一次性請(qǐng)求數(shù)據(jù)的時(shí)間長(zhǎng)度較好不超過3年，需要獲取更長(zhǎng)時(shí)間的歷史數(shù)據(jù)就需要將多個(gè)數(shù)據(jù)表拼接# ktype 的可用選項(xiàng)：D=日k線 W=周 M=月 5=5分鐘 15=15分鐘 30=30分鐘 60=60分鐘，默認(rèn)為Ddata = [ts.get_k_data('300631', start, end, ktype='W') for (start, end) in dates]

　　df = pd.concat(data).set_index('date').sort_index()

　　df

　　1.2 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)

　　ts.get_today_all()

　　# 使用 get_today_all 函數(shù)獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)# 每30秒刷新一次數(shù)據(jù)while True:

　　df = ts.get_today_all()

　　print('\n', df.head())

　　time.sleep(30)

　　1.3 歷史分筆數(shù)據(jù)

　　# 獲取歷史分筆數(shù)據(jù)函數(shù)ts.get_tick_data(stocks[0], '2017-09-15')

　　import datetime as dt# 分筆數(shù)據(jù)只能逐日獲取# 需要獲取多日的歷史分筆數(shù)據(jù)需要再次用到 dataframe 拼接# 獲取工作日序列(start, end) = dates[0]

　　bdate_range = pd.bdate_range(start, end).tolist()

　　bdates = [datetime.strftime(date, '%Y-%m-%d') for date in bdate_range# 定義一個(gè)獲取 tick 數(shù)據(jù)，并插入日期列的函數(shù)def get_tick(code, date):

　　df = ts.get_tick_data(code, date)

　　df['time'] = date + ' ' + df.time

　　df.set_index('time', inplace=True)

　　df.sort_index(inplace=True) return df# 獲取多日的 tick 數(shù)據(jù)并拼接成 dataframedata = [get_tick(stocks[0], date) for date in bdates]

　　tick_df = pd.concat(data)

　　tick_df

　　1.4 實(shí)時(shí)分筆數(shù)據(jù)

　　# 歷史分筆只能獲取當(dāng)前交易日前一天及以前的數(shù)據(jù)，當(dāng)天的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)需要通過實(shí)時(shí)接口獲取while True:

　　tick = ts.get_realtime_quotes([stocks[0],'sh'])

　　print(tick[['time','code','name','price','bid','b1_v', 'ask','a1_v', 'volume']],'\n')

　　time.sleep(3)

　　1.5 指數(shù)行情列表

　　# 獲取指數(shù)行情數(shù)據(jù)index = ts.get_index()

　　index

　　1.6 大單數(shù)據(jù)

　　# 獲取單日大單數(shù)據(jù)，僅對(duì)歷史日期有效# 通過 vol 參數(shù)設(shè)定大單門檻值,默認(rèn)為400手df = ts.get_sina_dd(stocks[0], '2017-09-15', vol=1000)

　　df

　　附上GIF動(dòng)圖版，讓你能更直觀了解Python的神奇之處~那么,祝大家學(xué)習(xí)愉快！

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