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python接口同花顺_利用python探索股票市场数据指南

时间：2022-03-15 21:23:06

虽然同花顺之类的金融理财应用的数据足够好了，但还是有自己定制的冲动, 数据自然不会不会比前者好很多，但是按照自己的想法来定制还是不错的。

目标

通过免费的数据接口获取数据，每日增量更新标的历史交易数据, 然后通过Kibana做可视化及数据分析.

其实自己通过echarts之类的可视化框架做可视化也是个不错的选择，不过前期成本太大。还有就是pandas+matplotlib已经足以应付大部分需求了，可是交互感太弱，所以借助一个可视化应用是很有必要的，这里选择的是kibana, 它的竞品有Grafana.

这个目标应该会一直下去

成长离不开与优秀的同伴共同交流，如果你需要好的学习环境，好的学习资源，这里欢迎每一位热爱Python的小伙伴

环境配置

Python3(推荐Anaconda安装)

安装相关依赖：

pip install -r requirement.txt

配置eleasticsearch, kibana环境(推荐使用docker)

Elasticsearch, Logstash, Kibana 7.2.0

数据源

获取数据的方式有很多种，收费或者免费，作为业余爱好者自然选择免费的，这里选择 tushare.pro, 但其实tushare会有一点限制, 如获取数据的频率有一定的限制，并且接口也有限制, 需要很多积分。

其他的免费的数据获取方式的，大家可以自己尝试

pytdxfooltraderQUANTAXIS

获取数据

配置自己的token

import tushare as tsts.set_token("<your_token>")pro = ts.pro_api("<your_token>")

关于Token的获取可以参考一下链接

https://tushare.pro/document/1?doc_id=39

尝试手动获取数据

通过日期取历史某一天的全部历史df = pro.daily(trade_date='0725')df.head()ts_code trade_date open high low close pre_close change pct_chg vol amount value0 000032.SZ 0725 9.49 9.60 9.47 9.56 9.49 0.07 0.7376 12658.35 12075.625 8906.9810001 000060.SZ 0725 4.39 4.40 4.35 4.36 4.39 -0.03 -0.6834 129331.65 56462.292 -38586.3303532 000078.SZ 0725 3.37 3.38 3.35 3.38 3.37 0.01 0.2967 76681.00 25795.633 7653.5643113 000090.SZ 0725 5.66 5.66 5.56 5.61 5.64 -0.03 -0.5319 105582.72 59215.389 -31496.6654094 000166.SZ 0725 4.97 4.98 4.93 4.96 4.97 -0.01 -0. 268122.48 132793.120 -26717.975744获取某一只股票的日线行情数据data = ts.pro_bar(ts_code="601668.SH", adj='qfq', start_date="")data.head()ts_code trade_date open high low close pre_close change pct_chg vol amount0 601668.SH 0726 6.01 6.06 5.98 6.03 6.04 -0.01 -0.17 696833.16 419634.5471 601668.SH 0725 6.05 6.07 6.02 6.04 6.04 0.00 0.00 543074.55 327829.3802 601668.SH 0724 6.09 6.11 6.02 6.04 6.05 -0.01 -0.17 788228.12 477542.6093 601668.SH 0723 5.93 6.07 5.92 6.05 5.94 0.11 1.85 1077243.46 650250.0214 601668.SH 0722 6.02 6.03 5.92 5.94 6.00 -0.06 -1.00 811369.73 485732.343

数据的获取自然是需要自动化的，但是由于接口的限制，所以需要考虑以下问题。

股票列表判断是否超出接口限制，如果是，则暂停一段时间

关键代码部分

def save_data(code, start_date, fp):print("下载股票(%s)日线数据到 %s" % (code, fp))try:data = ts.pro_bar(ts_code=code, adj='qfq', start_date=start_date)# 当超过调用次数限制返回Noneif data is None:time.sleep(10)returnpass_set.add(code)except Exception:time.sleep(10)print("股票: %s 下载失败" % code)returnif len(data) == 0:pass_set.add(code)returntry:data.trade_date = pd.to_datetime(data.trade_date)data = data.sort_values("trade_date")if path.exists(fp):data.to_csv(fp, mode="a", header=False, index=False)else:data.to_csv(fp, index=False)except Exception:print("股票:%s 保存失败" % code)

大家可以参考我GitHub仓库的save_data.py, 通过以下命令就可以自动下载数据了

python save_data.py

代码里面配置的起始时间是-01-01,有需要的课自行更改，值得注意的是需要在同级目录配置一个config.json, 内容如下

{"token": "<your_token>"}

配上自己的token

配置elasticsearch, kibana

这里使用的是docker进行配置。

# 拉取镜像docker pull sebp/elk:720# 启动docker环境docker run -p 5601:5601 -p 9200:9200 -p 5044:5044 -v /home/elasticsearch/:/var/lib/elasticsearch -itd sebp/elk:720