python程序化交易神器——tushare
一直想试着将自己的交易思路程序化,可惜困难重重 ,连第一步获取数据都要花很多精力,直到最近发现了Tushare,不仅使用非常便利,功能也无比强大,股票、期货、基金、财经新闻,甚至电影票房等都可以非常便捷的获取,更难得的是这么强大的存在居然是开源免费的,不得不说国人的开源项目越来越强大了!不废话了,简单介绍下用法:
一、安装
使用前提
- 安装Python
- 安装pandas
- lxml也是必须的,正常情况下安装了Anaconda后无须单独安装,如果没有可执行:pip install lxml
建议安装Anaconda(http://www.continuum.io/downloads),一次安装包括了Python环境和全部依赖包,减少问题出现的几率。
下载安装
- 方式1:pip install tushare
- 方式2:访问https://pypi.python.org/pypi/Tushare/下载安装
版本升级
- pip install tushare --upgrade
二、简单用法
安装好必要的依赖包之后(建议装Anaconda,极其方便),以通用行情接口pro_bar为例:
接口名称:pro_bar
更新时间:股票和指数通常在15点~17点之间,数字货币实时更新,具体请参考各接口文档明细。
描述:目前整合了股票(未复权、前复权、后复权)、指数、数字货币的行情数据,未来还将整合包括期货期权、基金、外汇在内的所有交易行情数据,同时提供分钟数据。
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| ts_code | str | Y | 证券代码 |
| pro_api | str | N | pro版api对象 |
| start_date | str | N | 开始日期 (格式:YYYYMMDD) |
| end_date | str | N | 结束日期 (格式:YYYYMMDD) |
| asset | str | Y | 资产类别:E股票 I沪深指数 C数字货币 F期货 O期权,默认E |
| adj | str | N | 复权类型(只针对股票):None未复权 qfq前复权 hfq后复权 , 默认None |
| freq | str | Y | 数据频度 :1MIN表示1分钟(1/5/15/30/60分钟) D日线 ,默认D |
| ma | list | N | 均线,支持任意合理int数值 |
import tushare as ts
api = ts.pro_api(''your token'')(your token可以在免费注册后,个人主页的“接口Token”下找到)
#取000001的前复权行情
df = ts.pro_bar(pro_api=api, ts_code='000001.SZ', adj='qfq', start_date='20181001', end_date='20181031')
#df = ts.pro_bar(pro_api=api, ts_code='000001.SZ', adj='qfq', start_date='20181010', end_date='20181011',freq='60MIN')#遗憾的是分钟线目前似乎并不支持,如果不是这样请不吝赐教,多谢
更多官方文档请看这里
python程序化交易神器——tushare的更多相关文章
- 量化分析获取数据的3种姿势(压箱底的神器Tushare)
自打入门量化分析起,就有相当部分的时间在与数据打交道,从数据的获取.清洗到使用,对分析而言既是繁琐的,也是必须的.有大牛曾经说,量化分析有8成的开发时间都在处理数据. 为了节省时间,将更多精力投入到策 ...
- Python多环境管理神器(pyenv)
前面我们已经介绍了,python中两种最基础的虚拟环境管理工具,venv和virtualenv,其中virtualenv可以和virtualenvwrapper配合使用.详情请参考:https://w ...
- 中国的 Python 量化交易工具链有哪些
摘抄自知乎:https://www.zhihu.com/question/28557233 如题,提问的范围限于适合中国大陆金融市场使用的工具链,所以IbPy和Quotopian之类主要面向欧美市场的 ...
- Python量化交易
资料整理: 1.python量化的一个github 代码 2.原理 + python基础 讲解 3.目前发现不错的两个量化交易 学习平台: 聚宽和优矿在量化交易都是在15年线上布局的,聚宽是15年的新 ...
- 量化交易之 tushare
作为一名老股民,我对金融市场一直都保持长期的关注. 最近我大量接触量化交易相关的一切,发现市场力量还是蛮强大的,6年前的很多设想现在已经彻底变成现实,不得不承认市场从来不会等任何人.想好就要马上行动, ...
- Python量化交易的简单介绍
Python只是一门技术. 一.量化交易的发展 1.国外量化金融领域发展日趋成熟. 2.近几年量化交易在国内掀起热潮. 3.Python作为量化交易的编译语言. 二.什么是量化交易 1.利用计算机强大 ...
- python的debug神器PySnooper
同事给我推荐了这个调试神器,一直没工夫看,今天看了下. 原文链接: 史上最方便的Python Debug工具|腾讯技术说 体验了下,感觉最好的用法:1.优先逐行调试:2.一些复杂状态处理或者偶现的bu ...
- 计量经济与时间序列_ACF自相关与PACF偏自相关算法解析(Python,TB(交易开拓者))
1 在时间序列中ACF图和PACF图是非常重要的两个概念,如果运用时间序列做建模.交易或者预测的话.这两个概念是必须的. 2 ACF和PACF分别为:自相关函数(系数)和偏自相关函数(系数). ...
- Python多环境管理神器(Anaconda)
为了解决python多版本共存,解决不同版本之间的依赖冲突,虚拟环境隔离等问题,我们前面介绍了venv.virtualenv.virtualenvwrapper.pyenv.pipenv等众多工具.下 ...
随机推荐
- hermes 试用
hermes 是一个不错的基于kafaka 的event broker,基于push模型(webhook) 测试环境使用docker-compose 运行 环境准备 docker-compose ...
- mysql中 where in 用法详解
这里分两种情况来介绍 1.in 后面是记录集,如: select * from table where uname in(select uname from user); 2.in ...
- GlusterFS学习
环境准备 3台机器,每个机器双网卡,每个机器还需要额外添加1个10GB的磁盘用于测试 机器系统版本是centos6.6 [root@gluster-1-1 ~]# uname -rm 2.6.32-5 ...
- mybatis 一对多,(多对一,一对一
多对一,和一对一是同一种写法,每种写法又分在数据库关联和在mybatis关联 1,多对一,一对一数据库关联 2,多对一,一对一mybatis关联 3,一对多,数据库关联,注意,Java type改of ...
- linux shell获取键盘输入
linux shell从键盘获取输入 代码1: #!/bin/bash #提示“Input your choice:”,把用户的输入保存入变量choice_user中read -p "Inp ...
- JMeterPlugins插件监听器学习-监听器
JMeterPlugins插件监听器学习-监听器 1.jp@gc - Actiive Threads Over Time:不同时间活动用户数量展示(图表)2.jp@gc - AutoStop List ...
- Linux rcp命令详解
Linux rcp命令 Linux rcp命令用于复制远程文件或目录. rcp指令用在远端复制文件或目录,如同时指定两个以上的文件或目录,且最后的目的地是一个已经存在的目录,则它会把前面指定的所有文件 ...
- Spark版本说明
Source code: Spark 源码,需要编译才能使用,另外 Scala 2.11 需要使用源码编译才可使用 Pre-build with user-provided Hadoop: &qu ...
- ML: 降维算法-LLE
局部线性嵌入 (Locally linear embedding)是一种非线性降维算法,它能够使降维后的数据较好地保持原有 流形结构 .LLE可以说是流形学习方法最经典的工作之一.很多后续的流形学习. ...
- Block Design 小技巧之添加RTL代码到block_design
Block Design 小技巧之添加RTL代码到block_design 1.首先得打开Block Design,右击RTL文件,才会出现Add module to Block Design选项. ...