tushare
V0.2.0
TuPartager
La version Tushare Pro a été publiée, veuillez visiter le nouveau site officiel pour apprendre et interroger l'interface de données ! https://tushare.pro
TuShare est un outil qui met en œuvre le processus de collecte , de nettoyage et de traitement des données financières telles que les actions/contrats à terme. Il répond aux besoins d'acquisition de données des analystes financiers quantitatifs et des personnes qui étudient l'analyse des données. Il se caractérise par une large couverture de données. . L'appel de l'interface est simple et la réponse est rapide.
Bienvenue pour analyser le compte public WeChat de TuShare « Digging Rabbit » pour plus de ressources et d'informations à partager avec vous. De plus, puisque le site officiel de tushare est en cours de refonte et de développement, les derniers documents d'utilisation de l'interface seront publiés sur le compte officiel de DiDi Rabbit, veuillez donc scanner le code QR pour suivre, merci !
Groupe de communication QQ :
python2.x/3.x
pandas
pip install tushare --upgrade
Exemple 1. Obtenir des données historiques sur les transactions d'actions individuelles (y compris les données de moyenne mobile) :
import tushare as ts
ts.get_hist_data('600848') #一次性获取全部数据
另外，参考get_k_data函数
Les résultats montrent :
Date, cours d'ouverture, cours le plus élevé, cours de clôture, cours le plus bas, volume des transactions, changement de prix, augmentation ou diminution, cours moyen sur 5 jours, cours moyen sur 10 jours, cours moyen sur 20 jours, volume moyen sur 5 jours, 10- volume moyen journalier, 20 Volume journalier moyen, taux de rotation
open high close low volume p_change ma5
date
2012-01-11 6.880 7.380 7.060 6.880 14129.96 2.62 7.060
2012-01-12 7.050 7.100 6.980 6.900 7895.19 -1.13 7.020
2012-01-13 6.950 7.000 6.700 6.690 6611.87 -4.01 6.913
2012-01-16 6.680 6.750 6.510 6.480 2941.63 -2.84 6.813
2012-01-17 6.660 6.880 6.860 6.460 8642.57 5.38 6.822
2012-01-18 7.000 7.300 6.890 6.880 13075.40 0.44 6.788
2012-01-19 6.690 6.950 6.890 6.680 6117.32 0.00 6.770
2012-01-20 6.870 7.080 7.010 6.870 6813.09 1.74 6.832
ma10 ma20 v_ma5 v_ma10 v_ma20 turnover
date
2012-01-11 7.060 7.060 14129.96 14129.96 14129.96 0.48
2012-01-12 7.020 7.020 11012.58 11012.58 11012.58 0.27
2012-01-13 6.913 6.913 9545.67 9545.67 9545.67 0.23
2012-01-16 6.813 6.813 7894.66 7894.66 7894.66 0.10
2012-01-17 6.822 6.822 8044.24 8044.24 8044.24 0.30
2012-01-18 6.833 6.833 7833.33 8882.77 8882.77 0.45
2012-01-19 6.841 6.841 7477.76 8487.71 8487.71 0.21
2012-01-20 6.863 6.863 7518.00 8278.38 8278.38 0.23
Définissez l'heure des données historiques :
ts.get_hist_data('600848',start='2015-01-05',end='2015-01-09')
open high close low volume p_change ma5 ma10
date
2015-01-05 11.160 11.390 11.260 10.890 46383.57 1.26 11.156 11.212
2015-01-06 11.130 11.660 11.610 11.030 59199.93 3.11 11.182 11.155
2015-01-07 11.580 11.990 11.920 11.480 86681.38 2.67 11.366 11.251
2015-01-08 11.700 11.920 11.670 11.640 56845.71 -2.10 11.516 11.349
2015-01-09 11.680 11.710 11.230 11.190 44851.56 -3.77 11.538 11.363
ma20 v_ma5 v_ma10 v_ma20 turnover
date
2015-01-05 11.198 58648.75 68429.87 97141.81 1.59
2015-01-06 11.382 54854.38 63401.05 98686.98 2.03
2015-01-07 11.543 55049.74 61628.07 103010.58 2.97
2015-01-08 11.647 57268.99 61376.00 105823.50 1.95
2015-01-09 11.682 58792.43 60665.93 107924.27 1.54
Données historiques de restauration Obtenez des données historiques sur les redroits, qui sont divisées en données de redroits avant droit et de redroits après droit. L'interface fournit toutes les données historiques depuis la cotation du titre. La valeur par défaut est les redroits avant droit. Si les dates de début et de fin ne sont pas définies, les données de redressement de l'année écoulée seront renvoyées. Du point de vue des performances, il est recommandé de définir les dates de début et de fin, et il est préférable de ne pas dépasser un an après. Pour obtenir les données, veuillez les mettre à jour localement en temps opportun.
ts.get_h_data('002337') #前复权
ts.get_h_data('002337',autype='hfq') #后复权
ts.get_h_data('002337',autype=None) #不复权
ts.get_h_data('002337',start='2015-01-01',end='2015-03-16') #两个日期之间的前复权数据
Exemple 2. Obtenez les données de transaction de toutes les actions du dernier jour de bourse en une seule fois (la vitesse d'affichage des résultats dépend de la vitesse du réseau)
ts.get_today_all()
Les résultats montrent :
Code, nom, augmentation ou diminution du prix, prix actuel, prix d'ouverture, prix le plus élevé, prix le plus bas, dernier cours de clôture, volume des transactions, taux de rotation
code name changepercent trade open high low settlement
0 002738 中矿资源 10.023 19.32 19.32 19.32 19.32 17.56
1 300410 正业科技 10.022 25.03 25.03 25.03 25.03 22.75
2 002736 国信证券 10.013 16.37 16.37 16.37 16.37 14.88
3 300412 迦南科技 10.010 31.54 31.54 31.54 31.54 28.67
4 300411 金盾股份 10.007 29.68 29.68 29.68 29.68 26.98
5 603636 南威软件 10.006 38.15 38.15 38.15 38.15 34.68
6 002664 信质电机 10.004 30.68 29.00 30.68 28.30 27.89
7 300367 东方网力 10.004 86.76 78.00 86.76 77.87 78.87
8 601299 中国北车 10.000 11.44 11.44 11.44 11.29 10.40
9 601880 大连港 10.000 5.72 5.34 5.72 5.22 5.20
10 000856 冀东装备 10.000 8.91 8.18 8.91 8.18 8.10
volume turnoverratio
0 375100 1.25033
1 85800 0.57200
2 1058925 0.08824
3 69400 0.51791
4 252220 1.26110
5 1374630 5.49852
6 6448748 9.32700
7 2025030 6.88669
8 433453523 4.28056
9 323469835 9.61735
10 25768152 19.51090
Exemple 3. Obtenir des données historiques
import tushare as ts
df = ts.get_tick_data('600848',date='2014-01-09')
df.head(10)
Les résultats montrent :
Durée de la transaction, prix de la transaction, changement de prix, lot de transaction, montant de la transaction (yuans), type de transaction
Out[3]:
time price change volume amount type
0 15:00:00 6.05 -- 8 4840 卖盘
1 14:59:55 6.05 -- 50 30250 卖盘
2 14:59:35 6.05 -- 20 12100 卖盘
3 14:59:30 6.05 -0.01 165 99825 卖盘
4 14:59:20 6.06 0.01 4 2424 买盘
5 14:59:05 6.05 -0.01 2 1210 卖盘
6 14:58:55 6.06 -- 4 2424 买盘
7 14:58:45 6.06 -- 2 1212 买盘
8 14:58:35 6.06 0.01 2 1212 买盘
9 14:58:25 6.05 -0.01 20 12100 卖盘
10 14:58:05 6.06 -- 5 3030 买盘
Exemple 4. Obtenez des données de transaction en temps réel (données de cotations en temps réel)
df = ts.get_realtime_quotes('000581') #Single stock symbol
df[['code','name','price','bid','ask','volume','amount','time']]
Les résultats montrent :
Nom, prix d'ouverture, prix d'hier, prix actuel, prix le plus élevé, le plus bas, prix d'achat, prix de vente, volume des transactions, montant des transactions... plus dans la documentation
code name price bid ask volume amount time
0 000581 威孚高科 31.15 31.14 31.15 8183020 253494991.16 11:30:36
Demandez plusieurs méthodes de stock (de préférence pas plus de 30 à la fois) :
ts.get_realtime_quotes(['600848','000980','000981']) #symbols from a list
ts.get_realtime_quotes(df['code'].tail(10)) #from a Series
https://tushare.pro
http://tushare.org/
Ajout du module « Liste des dragons et des tigres »
Modifier le type de données get_h_data en float
Modifier la colonne ouverte manquée par l'interface get_index
Fusionner les corrections de bugs soumises sur GitHub
