[python]解析通达信盘后数据获取历史日线数据[通俗易懂]

[python]解析通达信盘后数据获取历史日线数据[通俗易懂]转自:http://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=4804415&page=1平时我们在做离线的模型回溯测试时候,需要历史的k线数据。可是通达信的日线数据如下:日线数据在通达信的安装目录:vipdoc\sh\lday下面本地的通达信是没有开放api和外部的自己的交易回溯测试…

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

转自:http://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=4804415&page=1

平时我们在做 离线的模型 回溯测试时候,需要历史的k线数据

可是通达信 的日线数据如下:
日线数据在

 

通达信的安装目录: vipdoc\sh\lday  下面

 

[python]解析通达信盘后数据获取历史日线数据[通俗易懂]

本地的通达信 是没有开放api和外部的  自己的交易回溯测试 工具或框架 进行交互的。

虽然 我们也可以  通过 sina 的api ,或者 yahoo,或者 juhe聚合数据,或者 wind 或者 tushare (http://tushare.org/index.html),或者 通联金融大数据  等 网络的api接口 获取  股票的 历史K线数据,  但是网络的开销总是会比较耗时一些。

其实可以通过 python来 解析 通达信  的这些 day 文件的数据,变成 我们熟悉的csv格式的数据。

 

#!/usr/bin/python  
def exactStock(fileName, code):
    ofile = open(fileName,'rb')
    buf=ofile.read()
    ofile.close()
    num=len(buf)
    no=num/32
    b=0
    e=32
    items = list() 
    for i in range(int(no)):
        a=unpack('IIIIIfII',buf[b:e])
        year = int(a[0]/10000);
        m = int((a[0]%10000)/100);
        month = str(m);
        if m <10 :
            month = "0" + month;
        d = (a[0]%10000)%100;
        day=str(d);
        if d< 10 :
            day = "0" + str(d);
        dd = str(year)+"-"+month+"-"+day
        openPrice = a[1]/100.0
        high = a[2]/100.0
        low =  a[3]/100.0
        close = a[4]/100.0
        amount = a[5]
        vol = a[6]
        unused = a[7]
        if i == 0 :
            preClose = close
        ratio = round((close - preClose)/preClose*100, 2)
        preClose = close
        item=[code, dd, str(openPrice), str(high), str(low), str(close), str(ratio), str(amount), str(vol)]
        items.append(item)
        b=b+32
        e=e+32
        
    return items

exactStock('E:\\new_tdx\\vipdoc\\sh\\lday\\sh000001.day',"000001")

然后调用 这个方法,就可以把day文件变成csv文件,方便pandas来处理。

(在调用这个py文件前, 先在通达信的 软件 菜单里面 ,把通达信的 历史日K线数据都下载到本地,一次即可下载整个市场所有股票品种的数据。。)

 

批量处理的,请参考下面脚本

# coding: UTF-8
from struct import *

import os
import sys


    
def day2csv_data(dirname,fname,targetDir):
    ofile=open(dirname+os.sep+fname,'rb')
    buf=ofile.read()
    ofile.close()
     
    ifile=open(targetDir+os.sep+fname+'.csv','w')
    num=len(buf)
    no=num/32
    b=0
    e=32
    line='' 
    linename=str('date')+','+str('open')+', '+str('high')+' ,'+str('low')+', '+str('close')+' ,'+str('amout')+', '+str('vol')+' ,'+str('str07')+''+'\n'
      # print line
    ifile.write(linename)
    # for i in xrange(no):
    for i in range(int(no)):
       a=unpack('IIIIIfII',buf[b:e])
       line=str(a[0])+','+str(a[1]/100.0)+', '+str(a[2]/100.0)+' ,'+str(a[3]/100.0)+', '+str(a[4]/100.0)+' ,'+str(a[5])+', '+str(a[6])+' ,'+str(a[7])+''+'\n'
      # print line
       ifile.write(line)
       b=b+32
       e=e+32
    ifile.close()
    


# pathdir='/vipdoc/sh/lday'
pathdir='X:\\股票\\解析通达信day日线数据\\day'
# targetDir='/_python_gp_tdx/data_gupiao/sh/lday'
targetDir='X:\\股票\\解析通达信day日线数据\\day'
 
listfile=os.listdir(pathdir)
 

for f in listfile:
   
    day2csv_data(pathdir,f,targetDir)
else:
    print ('The for '+pathdir+' to '+targetDir+'  loop is over')
    



[python]解析通达信盘后数据获取历史日线数据[通俗易懂]
调用示例:
pathdir=‘/vipdoc/sh/lday’
targetDir=‘/python_data_gupiao/sh/lday’
listfile=os.listdir(pathdir)
for in listfile:
      day2csv_data(pathdir,f,targetDir)

 

最终的效果如下:

[python]解析通达信盘后数据获取历史日线数据[通俗易懂]

 

打开这些文件如下:

是不是很熟悉的csv或者excel的格式。。。
[python]解析通达信盘后数据获取历史日线数据[通俗易懂]

这个格式的数据,

大家就 可以用  python的数据分析的库 pandas 的 pd.read_csv 方法来读取了。

这样速度回比较快,而且python调用 通达信的历史数据 ,就很方便了。

扩展:如何用python读取通达信的lc1文件

2020年10月26日,修正了日期的解析功能。

# 通达信5分钟线*.lc5文件和*.lc1文件
#     文件名即股票代码
#     每32个字节为一个5分钟数据,每字段内低字节在前
#     00 ~ 01 字节:日期,整型,设其值为num,则日期计算方法为:
#                   year=floor(num/2048)+2004;
#                   month=floor(mod(num,2048)/100);
#                   day=mod(mod(num,2048),100);
#     02 ~ 03 字节: 从0点开始至目前的分钟数,整型
#     04 ~ 07 字节:开盘价,float型
#     08 ~ 11 字节:最高价,float型
#     12 ~ 15 字节:最低价,float型
#     16 ~ 19 字节:收盘价,float型
#     20 ~ 23 字节:成交额,float型
#     24 ~ 27 字节:成交量(股),整型
#     28 ~ 31 字节:(保留)

from struct import *
import numpy as np
import pandas as pd

ofile=open('sz000005.lc5','rb')

buf=ofile.read()
ofile.close()

num=len(buf)
no=num//32
# 原来是这样的,在python2中, '整数 / 整数 = 整数',以上面的 100 / 2 就会等于 50, 并且是整数。
# 而在python3中, ‘整数/整数 = 浮点数’, 也就是100 / 2 = 50.0, 不过,使用 '//'就可以达到原python2中'/'的效果。

b=0
e=32
dl = []
for i in range(no):
   a=unpack('hhfffffii',buf[b:e])
   dl.append([str(int(a[0]/2048)+2004)+'-'+str(int(a[0]%2048/100)).zfill(2)+'-'+str(a[0]%2048%100).zfill(2),str(int(a[1]/60)).zfill(2)+':'+str(a[1]%60).zfill(2)+':00',a[2],a[3],a[4],a[5],a[6],a[7]])
   b=b+32
   e=e+32
df = pd.DataFrame(dl, columns=['date','time','open','high','low','close','amount','volume'])
print(df)

 

 

 

 

 

 
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