阿灵屯米亭最近想review一下A股的历史数据,来判断江湖上的各种传言,such as红三兵,波浪理论等等,所以就找到了Tushare,发现这个数据平台(Tushare大数据社区)真的是完美。个人tushare ID:461716。提供了非常丰富的数据接口。

然后就开始了我们的获取数据之路,接下来简单介绍一下如何获取相关的股票数据。

首先需要一个账户,直接注册,学生可完成认证后免费使用数据接口。这里先接上设置一下,code如下:

import tushare as ts
import pandas as pdts.set_token('0ec2e266d6d28e8e208ca83d3fc23c73f6202353da6a89ce602221a2') ###仅第一次设置需要,在个人设置内可以看到
pro = ts.pro_api()

然后需要获取当前在上市的股票列表:

data = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,symbol,name,area,industry,market,list_date')

这里就有非常丰富的信息了,如下:

ts_code symbol name area industry market list_date
000001.SZ 000001 平安银行 深圳 银行 主板 19910403
000002.SZ 000002 万科A 深圳 全国地产 主板 19910129
000004.SZ 000004 国华网安 深圳 软件服务 主板 19910114
000005.SZ 000005 ST星源 深圳 环境保护 主板 19901210
000006.SZ 000006 深振业A 深圳 区域地产 主板 19920427

这样方便我们后续分行业,板块等进行分析。

接下来就是获取每日的股票数据:

columns_name_none=['ts_code', 'trade_date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'pre_close','change', 'pct_chg', 'vol', 'amount']
all_stock_price_data=pd.DataFrame(columns=columns_name_none)
for i in pd.period_range("20160914", "20210824", freq="D"):day=str(i)day=day.replace('-','')print(day)# all_stock_price_data=pd.concat(all_stock_price_data,pd.DataFrame(pro.daily(trade_date=day)))all_stock_price_data=all_stock_price_data.append(pro.daily(trade_date=day))

由于数据很多,可以设置时间,相关获取的参数详见:

Tushare大数据社区

如果想要复权数据也有近3-4年的:

Tushare大数据社区

获取完数据就可以随意分析啦,完美社区!

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