python量化分析系列之—使用python获取股票历史数据和实时分笔数据

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

财经数据接口包tushare的使用（一）

Tushare是一款开源免费的金融数据接口包，可以用于获取股票的历史数据、年度季度报表数据、实时分笔数据、历史分笔数据，本文对tushare的用法，已经存在的一些问题做一些介绍。
一：安装tushare

为避免由于依赖包缺失导致安装失败，请先安装anaconda,百度网盘地址：
链接：http://pan.baidu.com/s/1qYDQUGs 密码：6wq8
安装直接一直下一步即可
安装完成之后，anaconda会自动配置环境变量，直接就可以用了，cmd打开命令行窗口，使用命令
pip install tushare
即可安装tushare
二：tushare的使用

1、获取历史数据之get_hist_data
参数说明：
• code：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）
• start：开始日期，格式YYYY-MM-DD
• end：结束日期，格式YYYY-MM-DD
• 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
• retry_count：当网络异常后重试次数，默认为3
• pause:重试时停顿秒数，默认为0
返回值说明：
• date：日期
• open：开盘价
• high：最高价
• close：收盘价
• low：最低价
• volume：成交量
• price_change：价格变动
• p_change：涨跌幅
• ma5：5日均价
• ma10：10日均价
• ma20:20日均价
• v_ma5:5日均量
• v_ma10:10日均量
• v_ma20:20日均量
• turnover:换手率[注：指数无此项]
调用方法：
例一：
import tushare as ts
data=ts.get_hist_data(‘300032’)
print(data)

结果展示：
open high close low volume price_change p_change \
date
2017-11-22 13.89 13.96 13.95 13.77 19670.56 -0.02 -0.14
2017-11-21 13.97 13.98 13.97 13.77 23196.87 -0.01 -0.07
2017-11-20 13.90 14.02 13.98 13.68 23114.10 0.01 0.07
2017-11-17 13.87 13.97 13.97 13.67 39828.91 0.00 0.00
2017-11-16 13.98 14.09 13.97 13.86 18029.02 -0.04 -0.29
2017-11-15 14.37 14.37 14.01 13.88 31731.32 -0.37 -2.57
2017-11-14 14.00 14.43 14.38 14.00 49168.37 0.32 2.28

           ma5    ma10    ma20     v_ma5    v_ma10    v_ma20  turnover  

date
2017-11-22 13.968 14.046 14.044 24767.89 26789.33 28602.29 0.26
2017-11-21 13.980 14.048 14.054 27180.04 27617.60 28540.55 0.31
2017-11-20 14.062 14.043 14.064 32374.34 28650.48 28455.20 0.31
2017-11-17 14.078 14.038 14.083 31644.05 29352.32 28141.07 0.53
2017-11-16 14.114 14.039 14.099 28582.57 29823.22 27169.73 0.24
2017-11-15 14.124 14.042 14.118 28810.76 30467.91 27007.47 0.42
2017-11-14 14.116 14.046 14.132 28055.16 30117.38 26536.15 0.66

请读者注意，文档中的注释并不准确，使用该接口并不能获取股票自上市以来的所有日线数据，例如这里举的例子，金龙机电这只股票(2009年12月25日上市)。
请再看例子：
例二：
import tushare as ts
data=ts.get_hist_data(‘300032’,start=’2011-01-01’,end=’2011-05-01’)
print(data)

返回结果是：
Empty DataFrame
Columns: [open, high, close, low, volume, price_change, p_change, ma5, ma10, ma20, v_ma5, v_ma10, v_ma20, turnover]
Index: []
可以看到，这几行代码返回的数据为一个空的dataframe，这是网页文章中没有详细说明的问题在这里指出。如何解决这个问题，请关注微信公众号【数据之佳】，注意是才子佳人的佳，该公众号分享量化分析模型，讲解一些比较好的模型，工具等等，tushare的使用公众号中有更详细的介绍。公众号也会讲解如何用其他方式获取更稳定可靠的数据

2、获取历史数据之get_h_data
作者提供另外一个函数get_h_data用于获取股票历史数据，该函数的调用网页文档没有给出例子，在这里依然用上面的例子来作测试：
例三：
import tushare as ts
data=ts.get_h_data(‘300032’)
print(data)

返回结果：
open high close low volume amount
date
2017-11-22 13.89 13.96 13.95 13.77 1967056.0 27282987.0
2017-11-21 13.97 13.98 13.97 13.77 2319687.0 32194061.0
2017-11-20 13.90 14.02 13.98 13.68 2311410.0 32033838.0
2017-11-17 13.87 13.97 13.97 13.67 3982891.0 54911258.0
……
2016-11-24 17.31 17.42 17.17 17.15 3799600.0 66045345.0
2016-11-23 17.37 17.51 17.27 17.24 5008208.0 87687070.0
2016-11-22 17.37 17.41 17.40 17.20 4536796.0 79050365.0
[246 rows x 6 columns]

在不指定开始时间和结束时间时，该函数默认返回最近一年的日线数据，返回的数据与get_hist_data不同的是，该函数只返回开盘价（open）、最高价（high）、收盘价（close）、最低价（low）、成交量（volume）、成交金额（amount）六列
同样的，测试一下该接口能不能获取更早一些的数据：

import tushare as ts
data=ts.get_h_data(‘300032’,start=’2011-01-01’,end=’2011-05-01’)
print(data)

返回结果：
[Getting data:]# open high close low volume amount
date
2011-04-29 14.18 14.41 14.41 13.96 444287.0 10930304.0
2011-04-28 14.60 14.66 14.10 13.86 2550197.0 63069508.0
2011-04-27 14.50 14.67 14.44 14.26 457503.0 11427143.0
2011-04-26 14.82 14.82 14.41 14.31 628685.0 15732398. ……
2011-01-04 13.14 13.23 13.21 12.84 1099825.0 24814884.0
[77 rows x 6 columns]

可以看到，相比于get_hist_data,该函数能够返回较早一些的数据，但没有换手率，均线数据这些指标，当然，我们可以获取到数据之后，自己写个脚本计算均线这些信息，但是如果要自己计算换手率，就必须知道股票的市值是多少，这两个函数都没有返回关于股票市值的信息，因此如果要自己计算换手率，就得从其他地方获取股票每个交易日的市值信息。

3、获取历史数据之：get_k_data
作者提供了第三个获取K线数据的函数，get_k_data,参数与get_hist_data相同。

例四：
import tushare as ts
data=ts.get_k_data(‘300032’)
print(data)
返回结果：
date open close high low volume code
0 2015-02-02 12.914 13.742 14.086 12.914 56295.0 300032
1 2015-02-03 13.742 14.377 14.500 13.742 63588.0 300032
2 2015-02-04 14.412 14.510 14.761 13.791 35558.0 300032
3 2015-02-05 14.520 14.471 14.751 14.224 34088.0 300032
4 2015-02-06 14.648 14.343 14.648 13.845 35039.0 300032
5 2015-02-09 14.372 14.062 14.549 13.904 24195.0 300032

与前两个函数相比，这个函数获取数据的速度很明显要快很多，而且可以返回每一只股票从上市开始到当前交易日的所有日线数据，这个有点是前两个函数都不具备的，读者可以自己验证一下，get_h_data可以返回比get_hist_data更早一些的数据，但是对于有些股票依然不能获取很早的数据，更重要的是，如果批量3000多只股票的数据，前两个都不如get_k_data稳定，我一开始搜集数据的时候，为了获取更全面的数据，用的是get_hist_data,但是批量获取，反反复复跑脚本，没有一次是能够将数据完整获取完的，每一次都是中途就挂了，读者可以自己测试一下，间隔时间长一些应该没问题，不过我后来已经知道其他的解决办法，既能够获取全面的数据，同时也不必担心速度的问题，怎么获取一样会在微信公众号【数据之佳】介绍，这里先介绍tushare

4、获取实时行情数据get_today_all()
返回值说明：
• code：代码
• name:名称
• changepercent:涨跌幅
• trade:现价
• open:开盘价
• high:最高价
• low:最低价
• settlement:昨日收盘价
• volume:成交量
• turnoverratio:换手率
• amount:成交量
• per:市盈率
• pb:市净率
• mktcap:总市值
• nmc:流通市值
该函数没有参数，直接调用即可
测试：
例五：
import tushare as ts
data=ts.get_today_all()
print(data)
返回值：
[Getting data:]############################################################ code name changepercent trade open high low settlement \
0 603999 读者传媒 -0.622 7.99 8.03 8.11 7.92 8.04
1 603998 方盛制药 -2.535 12.69 13.00 13.13 12.58 13.02
2 603997 继峰股份 -1.529 11.59 11.77 11.86 11.50 11.77
……
volume turnoverratio amount per pb mktcap \
0 2208414.0 0.95851 17697355.0 27.552 2.759 4.602240e+05
1 2733900.0 1.01565 34976989.0 79.313 5.471 5.468584e+05
2 1848500.0 1.08099 21572699.0 19.644 4.428 7.301700e+05
nmc
0 1.840896e+05
1 3.415859e+05
2 1.981890e+05
…….
[3446 rows x 15 columns]

限于篇幅，这里只贴出前三行数据，get_today_all()获取了所有股票的当前行情数据，但是获取一次数据的耗时比较长，读者可以自己在实时行情和盘后自己测试一下，看看会不会挂，整体延时有多久等等

5、历史分笔数据之：get_tick_data
参数说明：
code：股票代码，即6位数字代码
date：日期，格式YYYY-MM-DD
retry_count : int, 默认3,如遇网络等问题重复执行的次数
pause : int, 默认 0,重复请求数据过程中暂停的秒数，防止请求间隔时间太短出现的问题

该函数返回指定日期的历史分笔数据，但由于历史分笔数据很耗空间，所以一般服务器都不会存储很长时间的历史分笔数据，该接口也一样，并不能获取从上市以来的所有日期的分笔数据。
例六：
import tushare as ts
data=ts.get_tick_data(‘300032’,’2017-11-01’)
print(data)

返回结果：
time price change volume amount type
0 15:00:03 14.05 -0.01 371 521255 卖盘
1 14:57:03 14.06 0.01 1 1406 买盘
2 14:56:57 14.05 – 92 129260 卖盘
3 14:56:54 14.05 – 20 28100 卖盘
……
1526 09:30:36 14.10 -0.02 159 224190 中性盘
1527 09:30:06 14.12 14.12 7 9884 买盘
[1528 rows x 6 columns]

6、实时分笔数据之get_realtime_quotes
参数说明：
• symbols：6位数字股票代码，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） 可输入的类型：str、list、set或者pandas的Series对象
例八：
import tushare as ts
data=ts.get_realtime_quotes(‘300032’)
print(data)
name open pre_close price high low bid ask volume \
0 金龙机电 13.890 13.970 13.950 13.960 13.770 13.940 13.950 1967056
amount … a2_p a3_v a3_p a4_v a4_p a5_v a5_p \
0 27282987.240 … 13.960 741 13.970 547 13.980 332 13.990
date time code
0 2017-11-22 16:28:03 300032
[1 rows x 33 columns]

该接口返回的数据量较小，还是比较快的，读者可以自己在实时行情中和盘后自己测试一下

6、当日历史分笔之get_today_ticks
参数说明：
code：股票代码，即6位数字代码
retry_count : int, 默认3,如遇网络等问题重复执行的次数
pause : int, 默认 0,重复请求数据过程中暂停的秒数，防止请求间隔时间太短出现的问题

例九
import tushare as ts
data=ts.get_today_ticks(‘300032’)
print(data)

返回值
[Getting data:]################# time price pchange change volume amount type
0 15:00:03 14.36 +2.79 0.00 938 1346968 卖盘
1 14:57:00 14.36 +2.79 0.01 2 2872 卖盘
2 14:56:57 14.35 +2.72 -0.01 27 39463 卖盘
……
984 09:25:03 13.89 -0.57 0.00 27 37503 0
[985 rows x 7 columns]

该接口返回当前日期，当前时刻的所有粉笔成交数据，相比于上一个接口，速度慢很多,也请读者自己测试

7、大单交易数据之get_sina_dd
获取大单交易数据，默认为大于等于400手，数据来源于新浪财经。
参数说明：
• code：股票代码，即6位数字代码
• date:日期，格式YYYY-MM-DD
• vol:手数，默认为400手，输入数值型参数
• retry_count : int, 默认3,如遇网络等问题重复执行的次数
• pause : int, 默认 0,重复请求数据过程中暂停的秒数，防止请求间隔时间太短出现的问题
返回值说明：
• code：代码
• name：名称
• time：时间
• price：当前价格
• volume：成交手
• preprice ：上一笔价格
• type：买卖类型【买盘、卖盘、中性盘】
例10：
import tushare as ts
data=ts.get_sina_dd(‘300032’,’2017-11-1’)
print(data)

返回值
code name time price volume preprice type
0 300032 金龙机电 14:45:54 13.97 91900 14.00 卖盘
1 300032 金龙机电 10:51:36 14.10 57488 14.11 卖盘
2 300032 金龙机电 10:19:42 14.05 50000 14.06 卖盘
3 300032 金龙机电 09:38:36 14.03 42800 14.02 买盘

借助于tushare，其实我们已经可以做一些量化分析和策略了，但是tushare在实际使用中，有一些不经如人意的地方，我在使用中遇到的问题，同时也自己优化了一一些地方，实在不满意的数据，从其他地方用自己想办法获取，对于tushare已经可以做得很好的就不洗自己再去做了，想要了解怎样获取更全面的数据，学习如何将机器学习算法和数据分析方法运用到自己的量化模型当中，请关注微信公众号【数据之佳】，我们将不定期更新文章