基于Python获取股票分析数据实践

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了基于Python获取股票分析数据实践，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含10392字，纯文字阅读大概需要15分钟。

内容图文

1. Tushare简介

1.1. 开源、免费版Tushare

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，能够为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据，为他们在数据获取方面极大地减轻工作量，使他们更加专注于策略和模型的研究与实现上。考虑到Python pandas包在金融量化分析中体现出的优势，Tushare返回的绝大部分的数据格式都是pandas DataFrame类型，非常便于用pandas/NumPy/Matplotlib进行数据分析和可视化。当然，如果您习惯了用Excel或者关系型数据库做分析，您也可以通过Tushare的数据存储功能，将数据全部保存到本地后进行分析。

当然在学习Python的道路上肯定会困难，没有好的学习资料，怎么去学习呢？

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 群里有志同道合的小伙伴，互帮互助， 群里有不错的视频学习教程和PDF！

地址：http://tushare.org/

1.2. 注册升级版 Tushare pro

Pro版数据更稳定质量更好了，但Pro依然是个开放的，免费的平台，不带任何商业性质和目的。

1.3. 获取Tushare

不管你是量化投资分析师，还是正在学习Python进行数据分析的学习者，这种方法获取的数据都可以适用。

获取前的准备：

pip install tushare

2. 获取数据

我为了更方便的使用Tushare接口API，也为了兼容新、旧版本，设计类整合新版本。

2.1. 获取历史行情数据

#获取历史日线数据    
    def get_his_dat(self,start_date,end_date): 
        #新pro接口，可以多个股票
        if self.pro:        
            self.his_dat = self.stock.daily(ts_code= self.code, start_date=start_date, end_date=end_date)
        else:
            #旧接口，不用注册
            self.his_dat = ts.get_hist_data(code=self.code,start=start_date, end=end_date)
            #把索引赋值给trade_date
            #self.his_dat['trade_date'] = self.his_dat.index
            self.his_dat = self.his_dat.reset_index()
            self.setCodebyOld()
                            
            self.his_dat['ts_code'] = self.code
            #参照pro接口，修改列名
            self.his_dat = self.his_dat.rename(columns={
 'date':'trade_date','volume':'vol','price_change':'change','p_change':'pct_chg'})
        #筛选列            
        self.his_dat = self.his_dat[self.columns] #.reset_index()
        
        return self.his_dat

本接口只能获取近3年的日线数据，适合搭配均线数据进行选股和分析。

输入参数说明：

|股票代码|开始日期|结束日期|数据类型|

老版本中：

1.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50 zxb=中小板 cyb=创业板）

2.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D

返回值说明：

老版本中date为index，不是具体column。

2.2. 获取历史行情数据——指数

上证指数、深圳成指、沪深300指数、上证50 、中小板、创业板等。

上证指数代码为“000001.SH”，老版本代码为“sh”；深成指数代码为“399001.SZ”，老版本为“399001”或“sz”。

#获取沪深指数
    def get_hs_index(self,start_date,end_date):
        if self.pro:          
            self.hs_index = ts.pro_bar(ts_code= self.code, asset='I', start_date=start_date, end_date=end_date)
        else:
            #旧接口，不用注册
            index_code={
 '000001.SH':'sh','399001.SZ':'399001','000300.SH':'000016.SH','sz50':'sz50','399005.SZ':'zxb','399006.SZ':'cyb'}
            
            self.his_dat = ts.get_hist_data(code=index_code[self.code],start=start_date, end=end_date)
            #把索引赋值给trade_date
            #self.his_dat['trade_date'] = self.his_dat.index
            self.his_dat = self.his_dat.reset_index()
                            
            self.his_dat['ts_code'] = self.code
            #参照pro接口，修改列名
            self.his_dat = self.his_dat.rename(columns={
 'date':'trade_date','volume':'vol','price_change':'change','p_change':'pct_chg'})
        #筛选列            
        self.his_dat = self.his_dat[self.columns] #.reset_index()           
        
        return self.hs_index

2.3. 获取历史行情数据——情绪指数

目前pro版本国外已经支持如下指数数据（数据来源：https://tushare.pro/）：

使用方法：

#美股指数
    def get_us_index(self,start_date,end_date):
        if self.pro:          
            self.us_index = self.stock.index_global(ts_code= self.us_code, start_date=start_date, end_date=end_date)
            self.us_index = self.us_index[self.columns]
        
        return self.us_index

2.4. 获取分时数据

升级pro版本，可以获取3年的数据，而老版本 只能获取1个月的分时数据。

#获取分钟级别数据    
    def get_tickshare_dat(self,freq,start_date, end_date):
        if self.pro: 
            start_date=re.sub('\D','',start_date)    
            end_date = re.sub('\D','',end_date) 
            freq = freq + 'min'    
            self.tickshare_dat = ts.pro_bar(ts_code=self.code, freq = freq,start_date=start_date, end_date=end_date)
            self.tickshare_dat['vol'] = self.tickshare_dat['vol'] /100
        else:
            # ktype：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D
            self.tickshare_dat = ts.get_hist_data(code=self.code, ktype = freq,start=start_date, end=end_date)
            self.tickshare_dat['ts_code'] = self.code
            self.tickshare_dat = self.tickshare_dat.reset_index()
            self.tickshare_dat = self.tickshare_dat.rename(columns={
 'date':'trade_time','volume':'vol'})
            self.tickshare_dat['trade_date'] = self.tickshare_dat['trade_time'].apply(lambda x:re.sub('\D','',x[0:10]))
            self.setCodebyOld()                            
            self.tickshare_dat['ts_code'] = self.code
        self.tickshare_dat = self.tickshare_dat[['ts_code','trade_time','open','high','close','low','vol','trade_date']]                   
            
        return self.tickshare_dat
注：输入freq为字符型数字，1/5/15/30/60

2.5. 获取股票基本信息
#获取股票基本面信息
    def get_ShareInfo(self,trade_date):
        if self.pro:
            self.shareInfo = self.stock.daily_basic(ts_code=self.code, trade_date=trade_date) #, fields='ts_code,trade_date,turnover_rate,volume_ratio,pe,pb')
        else:
            self.shareInfo = ts.get_stock_basics()
            
        print(self.shareInfo)
2.6. 获取复权数据
# 获取复权数据
    def get_h_dat(self,start_date,end_date,fq='hfq'):
        #self.h_dat = ts.get_h_data(code=self.code, autype='hfq',start=start_date, end=end_date)
        self.h_dat = ts.pro_bar(ts_code=self.code, adj=fq, start_date=start_date, end_date=end_date)
                                                                         
        return self.h_dat
3. 数据存储在本地Mongo数据库中
class Stock_Collection(object):
    def __init__(self,db_name):
        self.db_name = db_name
        client = pymongo.MongoClient('mongodb://stock:stock@localhost:27017/stock')
        self.db = client[self.db_name]
        
    def insertdatas(self,name,datas):
        collection = self.db[name]   
        
        collection.insert(json.loads(datas.T.to_json()).values())
        
    def getDistinctCode(self,name):
        collection = self.db[name]
        
        code = collection.distinct('ts_code')   
        
        return code
    
    def setIndex_Code(self):
        self.sentiment_index = ['IXIC','DJI','HSI'] # 情绪指数
        self.sentiment_index_column = ['trade_date','open','high','close','low','change','pct_chg']
        self.index_daily = ['000001.SH', '399001.SZ']
        self.index_daily_column = ['trade_date','open','high','close','low','vol','change','pct_chg']
        
    def setCode(self,code):
        self.code = code #['002230.SZ'] #, '000547.SZ', '601318.SH', '601208.SH', '600030.SH', '000938.SZ', '002108.SZ', '600967.SH']
        self.stock_column = ['trade_date','open','high','close','low','vol','change','pct_chg']
    # 构造LSTM模型训练集    
    def generate_train_datas(self,db_name,code_name,filename):
        collection = self.db[db_name]
        self.out_code = code_name
        #查询条件“字典”
        query_dict = {
 'ts_code':'1','trade_date':{
 '$gt':'20171001'}}
        #col_name = {'_id':0,'trade_date':1,'ts_code':1,'open':1,'high':1,'close':1,'low':1,'vol':1,'change':1,'pct_chg':1}
        col_name = {
 '_id':0}
        for d in self.stock_column:
            col_name[d] = 1

        query_dict['ts_code'] = self.out_code
        #注意时间排序
        df = pd.DataFrame(list(collection.find(query_dict,col_name).sort([('trade_date',1)])))
        df['trade_date'] = df['trade_date'].apply(lambda x:re.sub('\D','',x)) #去掉日期中的“-”符号
        self.code.remove(self.out_code)  # 删除输出股票代码
        #构造股票数据集
        n = 0
        k = 0
        columns = self.stock_column.copy()
        columns.remove('trade_date') 
        print('Start!')
        #self.code长度为1，下面循环不执行
        for code in self.code:
            query_dict['ts_code'] = code
            df1 = pd.DataFrame(list(collection.find(query_dict,col_name).sort([('trade_date',1)])))
            df1['trade_date'] = df1['trade_date'].apply(lambda x:re.sub('\D','',x)) #去掉日期中的“-”符号
            #按日期合并两个表
            #df =pd.merge(left=df,right=df1,how='left',on=['trade_date'])
            #以上证为基准
            df =pd.merge(left=df,right=df1,how='inner',on=['trade_date'])
            # 处理合并表，字段重复的情况，需要把_x,_y新命名字段，下轮继续
            cols_dict = {
 }
            for cols in columns:
                cols_dict[cols+'_x'] = cols + str(n)
                cols_dict[cols+'_y'] = cols + str(n+1)             
            if k==0:
                df = df.rename(columns=cols_dict)    
                n = n + 2
                k = 1
            else:
                k = 0
            print('code 1')
            print(df)
        #构造数据集——上证、深成指数
        query_dict = {
 'ts_code':'1'}
        columns = self.index_daily_column.copy() #默认list为传址，需要赋值新list
        columns.remove('trade_date')   
        print(self.index_daily_column)      
        for index_daily in self.index_daily:
            query_dict['ts_code'] = index_daily
            col_name = {
 '_id':0}
            for d in self.index_daily_column:
                col_name[d] = 1
            df1 = pd.DataFrame(list(collection.find(query_dict,col_name).sort([('trade_date',1)])))
            df1['trade_date'] = df1['trade_date'].apply(lambda x:re.sub('\D','',x)) #去掉日期中的“-”符号
            #按日期合并两个表
            df =pd.merge(left=df,right=df1,how='left',on=['trade_date'])
            cols_dict = {
 }
            for cols in columns:
                cols_dict[cols+'_x'] = cols + str(n)
                cols_dict[cols+'_y'] = cols + str(n+1)
            if k==0:
                df = df.rename(columns=cols_dict)    
                n = n + 2
                k = 1
            else:
                k = 0
         
            print(df)
        #构造数据集——情绪指数
        columns = self.sentiment_index_column.copy()
        columns.remove('trade_date')              
        for sentiment_index in self.sentiment_index:
            query_dict['ts_code'] = sentiment_index
            col_name = {
 '_id':0}
            for d in self.sentiment_index_column:
                col_name[d] = 1
            df1 = pd.DataFrame(list(collection.find(query_dict,col_name).sort([('trade_date',1)])))
            df1['trade_date'] = df1['trade_date'].apply(lambda x:re.sub('\D','',x)) #去掉日期中的“-”符号
            #按日期合并两个表
            df =pd.merge(left=df,right=df1,how='left',on=['trade_date'])
            cols_dict = {
 }
            for cols in columns:
                cols_dict[cols+'_x'] = cols + str(n)
                cols_dict[cols+'_y'] = cols + str(n+1)
            df = df.rename(columns=cols_dict)    
            if k==0:
                df = df.rename(columns=cols_dict)    
                n = n + 2
                k = 1
            else:
                k = 0              
        print(df)
        df = df.fillna(0) #数据缺失补上为0，相当于停盘！！！
        df.to_csv(filename)

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的基于Python获取股票分析数据实践全部内容，希望文章能够帮你解决基于Python获取股票分析数据实践所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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