pythontushare實例

❶ python讀取財經數據

提取日期數據基本語法
from WindPy import w
w.start()
當出現.ErrorCode==-103說明沒連接上，要start一下

w.wsd(security, fields, startDate = None, endDate= None , options = None)
opion 可選（period, 日期類型， 貨幣類型，前後復權）

提取財務數據基本語法
w.wss(security, fields, options = None)

提取板塊日序列基本語法
w.wses(sectorCode, fields, startDate = None, endDate = None, options = None)

提取板塊日截面數據基本語法
w.wsee(sectorCode, fields, options=None)

提取宏觀數據基本語法
w.edb(codes, startDate =None, endDate =None, options=None)

1.日期序列基本語法
ts.get_hist_data(stock,start,end)
注意：1.stock不能是集合,只能單個股票 2.需要帶上.sz或.sh 3.沒有field，只能取出數據後再切除.

2.pro用法
pro.daily(code, start, end, fields)

tushare引用語句

弊端也很明顯，一方面不能stock集合輸入，一次只能調取一個股票對應數據，另一方面tushare雖是免費試用，但有許可權限制。

基本語法
wb.get_data_yahoo(code, start, end)
wb.DataReader(code, 'yahoo', start, end)

沒法添加fields, 雖能集合適用，但出來的索引挺奇怪的

推薦使用定義函數或用for循環批量獲取數據

總體感覺wind api最舒服，但需要賬號，mac也不能直接調用wind api。還是推薦tushare的pro用法。

小白學習中，請指教=v=

❷ 用Python怎麼做量化投資

本文將會講解量化投資過程中的基本流程，量化投資無非這幾個流程，數據輸入------策略書寫------回測輸出
其中策略書寫部分還涉及到編程語言的選擇，如果不想苦惱數據輸入和回測輸出的話，還要選擇回測平台。
一、數據
首先，必須是數據，數據是量化投資的基礎
如何得到數據？

Wind：數據來源的最全的還是Wind，但是要付費，學生可以有免費試用的機會，之後還會和大家分享一下怎樣才Wind里摘取數據，Wind有很多軟體的借口，Excel，Matlab，Python，C++。
預測者網：不經意間發現，一個免費提供股票數據網站 預測者網，下載的是CSV格式
TB交易開拓者：Tradeblazer，感謝@孫存浩提供數據源
TuShare：TuShare -財經數據介麵包，基於Python的財經數據包，利用Python進行摘取
如何存儲數據？
Mysql
如何預處理數據？

空值處理：利用DataFrame的fill.na()函數，將空值（Nan）替換成列的平均數、中位數或者眾數
數據標准化
數據如何分類？
行情數據
財務數據
宏觀數據
二、計算語言&軟體

已經有很多人在網上詢問過該選擇什麼語言？筆者一開始用的是matlab，但最終選擇了python
python：庫很多，只有你找不到的，沒有你想不到，和量化這塊結合比較緊密的有：
Numpy&Scipy：科學計算庫，矩陣計算
Pandas：金融數據分析神器，原AQR資本員工寫的一個庫，處理時間序列的標配

Matplotlib：畫圖庫
scikit-learn：機器學習庫
statsmodels：統計分析模塊
TuShare：免費、開源的python財經數據介麵包

Zipline：回測系統
TaLib：技術指標庫
matlab：主要是矩陣運算、科學運算這一塊很強大，主要有優點是WorkSpace變數可視化

python的Numpy+Scipy兩個庫完全可以替代Matlab的矩陣運算
Matplotlib完克Matlab的畫圖功能
python還有很多其他的功能
pycharm（python的一款IDE）有很棒的調試功能，能代替Matlab的WorkSpace變數可視化
推薦的python學習文檔和書籍
關於python的基礎，建議廖雪峰Python 2.7教程，適合於沒有程序基礎的人來先看，涉及到python的基本數據類型、循環語句、條件語句、函數、類與對象、文件讀寫等很重要的基礎知識。

涉及到數據運算的話，其實基礎教程沒什麼應用，python各類包都幫你寫好了，最好的學習資料還是它的官方文檔，文檔中的不僅有API，還會有寫實例教程
pandas文檔
statsmodels文檔
scipy和numpy文檔
matplotlib文檔

TuShare文檔
第二，推薦《利用Python進行數據分析》，pandas的開發初衷就是用來處理金融數據的
三、回測框架和網站
兩個開源的回測框架
PyAlgoTrade - Algorithmic Trading

Zipline, a Pythonic Algorithmic Trading Library

❸ 如何利用python抓取美股數據

一 准備環境

1 安裝tushare模塊包。

pip install tushare

二 注冊tushare賬號，獲取token（目前tushare pro版本必須有token值才能正常訪問）

訪問https://tushare.pro/register?reg=380388 tushare官網進行注冊，然後記錄token值備用。

三 開始python編程

Python代碼：

import tushare as ts

#設置token

token='你自己的token'

pro = ts.pro_api(token)

#獲取002242.SZ日行數據

pa=pro.daily(ts_code='002242.SZ', start_date='20200701',end_date='20200716')

# 列印獲取數據

print(pa)

運行程序，可見如下列印，002242.SZ最近兩周的數據都在這里了。

❹ Python量化教程：不得不學的K線圖「代碼復制可用」

不管是對量化分析師還是普通的投資者來說，K線圖（蠟燭圖）都是一種很經典、很重要的工具。在K線圖中，它會繪制每天的最高價、最低價、開盤價和收盤價，這對於我們理解股票的趨勢以及每天的多空對比很有幫助。

一般來說，我們會從各大券商平台獲取K線圖，但是這種情況下獲得的K線圖往往不能靈活調整，也不能適應復雜多變的生產需求。因此我們有必要學習一下如何使用Python繪制K線圖。

需要說明的是，這里mpl_finance是原來的matplotlib.finance，但是現在獨立出來了（而且好像沒什麼人維護更新了），我們將會使用它提供的方法來繪制K線圖；tushare是用來在線獲取股票數據的庫；matplotlib.ticker中有個FuncFormatter()方法可以幫助我們調整坐標軸；matplotlib.pylab.date2num可以幫助我們將日期數據進行必要的轉化。

我們以上證綜指18年9月份以來的行情為例。

我們先使用mpl_finance繪制一下，看看是否一切正常。

可以看到，所有的節假日包括周末，在這里都會顯示為空白，這對於我們圖形的連續性非常不友好，因此我們要解決掉他們。

可以看到，空白問題完美解決，這里我們解釋一下。由於matplotlib會將日期數據理解為 連續數據 ，而連續數據之間的間距是有意義的，所以非交易日即使沒有數據，在坐標軸上還是會體現出來。連續多少個非交易日，在坐標軸上就對應了多少個小格子，但這些小格子上方並沒有相應的蠟燭圖。

明白了它的原理，我們就可以對症下葯了。我們可以給橫坐標（日期）傳入連續的、固定間距的數據，先保證K線圖的繪制是連續的；然後生成一個保存有正確日期數據的列表，接下來，我們根據坐標軸上的數據去取對應的正確的日期，並替換為坐標軸上的標簽即可。

上邊format_date函數就是這個作用。由於前邊我們給dates列生成了從0開始的序列連續數據，因此我們可以直接把它當作索引，從真正的日期列表裡去取對應的數據。在這里我們要使用matplotlib.ticker.FuncFormattter()方法，它允許我們指定一個格式化坐標軸標簽的函數，在這個函數里，我們需要接受坐標軸的值以及位置，並返回自定義的標簽。

你學會了嗎？

當然，一個完整的K線圖到這里並沒有結束，後邊我們會考慮加入均線、成交量等元素，感興趣的同學歡迎關注哦！

❺ 股票池如何用python構建

股票池用python構建的方法是：使用第三方平台，目前可以使用的是聚寬，對比一下聚寬、優礦、大寬網（已經倒閉了），都大同小異，選哪個都一樣。

雖然這些平台都大同小異，但是代碼可不能簡單復制粘貼，因為底層函數庫是不一樣的，有可能在別的平台根本用不了某個函數，並且簡單復制到自己電腦中的python的話百分之百用不了。

代碼的思路是，每個月底進行調倉，選出市值最小的股票交易，去掉ST/*ST/停牌/漲停的股票，然後選擇最小市值的10隻，基準是創業板綜指，看看結果。

python構建數據獲取方法是：

這里使用為了接下來的操作需要將一定歷史范圍的股票數據下載下來，這里下載起始時間為20160101，截至時間為運行代碼的時間范圍的歷史日線數據。

這里以tushare為例, tushare獲取歷史數據有兩種方式。

第一種是以迭代歷史交易日的方式獲取所有歷史數據，假設獲取三年的歷史數據，一年一般220個交易日左右，那麼3年需要請求660多次左右，如果以這種方式的話，就下載數據的時間只需要1分鍾多點的樣子。

第二種是以迭代所有股票代碼的方式獲取所有歷史數據，股票數量有大概3800多個，需要請求3800多次，但是在積分有限的情況下一分鍾最多請求500次，也就意味著僅下載數據的時間至少需要大概8分鍾時間。

理論上，你獲取的歷史范圍超過17.3年，那麼使用第一種方式才比第二種方式快。

❻ 新人發帖求助，python使用tushare股票分析包方法報錯

代碼是
[import tushare as ts
ts.get_hist_data('600848')][/code]

因為是示例，所以包應該下面有這個方法，我用print dir(ts) 看到下面只有
['__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__', '__package__', 'ts' ] 這幾個方法（顯然不是全部的方法）
剛剛實際運行了一下，沒有報錯，你檢查一下是否安裝正確，tushare包的安裝直接用 pip install tushare 安裝即可，沒必要訪問官網，當然，你需要先安裝pip