使用掘金获取当前正在交易的合约并可视化价格和持仓量
2024-05-09 12:19:52
记录一下常用的代码。
使用掘金获取当前正在交易的合约。
前提：安装有掘金的客户端和相应的库。
导入模块
如果仅仅是获取数据，那么只导入pandas和MyKlines（自定义的）模块就可以了。
其他模块，都是为了绘图而服务的。
'''
导入相关模块
==========================================================================================
'''
'''
导入相关模块
==========================================================================================
'''
print('开始运行...导入相关模块...')
import matplotlib.pyplot as plt # 绘图
import pandas as pd # 处理数据
import numpy as np # 处理数据
import datetime # 获取时间
import talib as tl # 计算指标
import os # 打开文件用
from pylab import mpl # 在图表中显示中文字体
import math # 取近似值
from MyKlines import * # 自定义的画K线、获取数据模块#------------------------------------------------------------------
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 以黑体显示中文
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号-显示错误问题
#-----------------------------------------------------------------------------------------
print('-' * 78)
根据掘金的get_instruments()函数获取期货信息
主要用到掘金API里面的get_instruments()函数，获取在交易的所有数据，然后再自定义个函数，只返回需要的数据。
获取数据：
# 获取当前的时间
now = datetime.datetime.now()
now_str = now.strftime('%Y年%m月%d日 %H:%M:%S %A')
print(f'当前的时间是：{now_str}')
#-----------------------------------------------------------------------------------------
symbols = get_instruments(symbols=None,exchanges=None, # 上期所 默认None表示所有sec_types=4, # 期货names=None, # 默认None 表示所有skip_suspended=True,skip_st=True,fields=None,df=True #是否返回dataframe格式, 默认False, 返回list[dict]
)# 上交所 SHSE
# 深交所 SZSE
# 中金所 CFFEX
# 上期所 SHFE
# 大商所 DCE
# 郑商所 CZCE
# 上海国际能源交易中心 INEprint(symbols)
print('-' * 80)
结果：
当前的时间是：2022年12月15日 11:12:14 Thursdayposition symbol ... listed_date conversion_price
0 0 CFFEX.IC1902 ... 2018-12-24 00:00:00+08:00 0.0
1 0 CFFEX.IC1903 ... 2018-07-23 00:00:00+08:00 0.0
2 0 CFFEX.IC1904 ... 2019-02-18 00:00:00+08:00 0.0
3 0 CFFEX.IC1905 ... 2019-03-18 00:00:00+08:00 0.0
4 0 CFFEX.IC1906 ... 2018-10-22 00:00:00+08:00 0.0
... ... ... ... ... ...
3200 0 SHFE.zn2307 ... 2022-07-18 00:00:00+08:00 0.0
3201 0 SHFE.zn2308 ... 2022-08-16 00:00:00+08:00 0.0
3202 0 SHFE.zn2309 ... 2022-09-16 00:00:00+08:00 0.0
3203 0 SHFE.zn2310 ... 2022-10-18 00:00:00+08:00 0.0
3204 0 SHFE.zn2311 ... 2022-11-16 00:00:00+08:00 0.0[3205 rows x 24 columns]
自定义函数：
def transform_data(data, contain='沥青', column_list=['sec_id', 'sec_name', 'listed_date', 'delisted_date']):"""说明:筛选合约------------------------------------变量:data:pandas dataframecontain：包含的字符串column_list：需要的列------------------------------------返回:data_choose:转换后的dataframe------------------------------------"""# 筛选条件，返回True或False# 包含BU的数据choose = data['sec_name'].str.contains(contain)data_choose = data[choose]# 筛选需要的列data_choose = data_choose[['sec_id', 'sec_name', 'listed_date', 'delisted_date']]# 把日期改为字符串# 把时间列转为字符串data_choose.listed_date = data_choose.listed_date.apply(lambda x: x.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))data_choose.delisted_date = data_choose.delisted_date.apply(lambda x: x.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))# 把时间列转为时间格式data_choose.listed_date = pd.to_datetime(data_choose.listed_date)data_choose.delisted_date = pd.to_datetime(data_choose.delisted_date)# 修改时间一列的列名data_choose.rename(columns={"sec_id": "ID","sec_name": "合约名称","listed_date": "上市日期","delisted_date": "退市日期",},inplace=True)return data_choosedata = transform_data(data=symbols, contain='沥青')
print(data)
结果：
--------------------------------------------------------------------------------ID 合约名称 上市日期 退市日期
2473 bu1902 石油沥青1902 2018-08-16 2019-02-15
2474 bu1903 石油沥青1903 2017-03-16 2019-03-15
2475 bu1904 石油沥青1904 2018-10-16 2019-04-15
2476 bu1905 石油沥青1905 2018-11-16 2019-05-15
2477 bu1906 石油沥青1906 2017-06-16 2019-06-17
... ... ... ... ...
2530 bu2311 石油沥青2311 2022-11-16 2023-11-15
2531 bu2312 石油沥青2312 2021-12-16 2023-12-15
2532 bu2403 石油沥青2403 2022-03-16 2024-03-15
2533 bu2406 石油沥青2406 2022-06-16 2024-06-17
2534 bu2409 石油沥青2409 2022-09-16 2024-09-18[62 rows x 4 columns]
再筛选出当前正在交易的合约：
data = data[data['上市日期'].apply(lambda x: x < now)]
data = data[data['退市日期'].apply(lambda x: x > now)]bu_list = data.ID.valuesprint(data)
print('-' * 80)
print(bu_list)
这样就获取到当前正在交易的期货合约的列表了。我这里选择的合约是石油沥青。
结果：
[62 rows x 4 columns]ID 合约名称 上市日期 退市日期
2520 bu2301 石油沥青2301 2022-03-16 2023-01-16
2521 bu2302 石油沥青2302 2022-03-16 2023-02-15
2522 bu2303 石油沥青2303 2021-03-16 2023-03-15
2523 bu2304 石油沥青2304 2022-04-18 2023-04-17
2524 bu2305 石油沥青2305 2022-05-17 2023-05-15
2525 bu2306 石油沥青2306 2021-06-16 2023-06-15
2526 bu2307 石油沥青2307 2022-07-18 2023-07-17
2527 bu2308 石油沥青2308 2022-08-16 2023-08-15
2528 bu2309 石油沥青2309 2021-09-16 2023-09-15
2529 bu2310 石油沥青2310 2022-10-18 2023-10-16
2530 bu2311 石油沥青2311 2022-11-16 2023-11-15
2531 bu2312 石油沥青2312 2021-12-16 2023-12-15
2532 bu2403 石油沥青2403 2022-03-16 2024-03-15
2533 bu2406 石油沥青2406 2022-06-16 2024-06-17
2534 bu2409 石油沥青2409 2022-09-16 2024-09-18
--------------------------------------------------------------------------------
['bu2301' 'bu2302' 'bu2303' 'bu2304' 'bu2305' 'bu2306' 'bu2307' 'bu2308''bu2309' 'bu2310' 'bu2311' 'bu2312' 'bu2403' 'bu2406' 'bu2409']
绘图
下面，就是获取列表里的数据，然后根据数据绘制图表了。
获取数据，如果返回为empty，说明这个合约没有交易，或者不存在，那么就忽略它。
# ==========================================================================================
# 确定数据开始的时间
time_delta = datetime.timedelta(days=0, hours=1, minutes=0, seconds=0)
time_start = (now - time_delta).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
# 获取数据
close = []
future = []
position = []
for bu in bu_list:data = get_data_juejin(symbol=bu, start=time_start, end=now, frequency="1m")if not data.empty:print(data)c = data['close'].values[-1]p = data['position'].values[-1]close.append(c)future.append(bu)position.append(p)
print(future, close)
结果:
['bu2301', 'bu2302', 'bu2303', 'bu2304', 'bu2305', 'bu2306', 'bu2307', 'bu2309', 'bu2312', 'bu2406'] [3577.0, 3576.0, 3587.0, 3588.0, 3588.0, 3595.0, 3578.0, 3531.0, 3492.0, 3435.0]可视化一下：
# 获取价格并画图
fig = plt.figure(figsize=(16, 9), dpi=100)
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax2 = ax1.twinx()# line = mlines.Line2D(future, close, lw=2, ls='-', alpha=1, color='red')
# # 设置图层顺序
# line.set_zorder(1)
# ax1.add_line(line)
# 在不同的绘图区域，zorder不生效
ax2.bar(future, position, color='g', linewidth=0.2, zorder=1)ax1.plot(future, close, marker='o', color='red', linewidth=2, zorder=2)
ax1.grid()
ax2.grid(which='major',axis='both',alpha=0.5,color='r',linestyle='--',
)
# zorder 用来控制绘图顺序，其值越大，越在上面。plt.savefig('各期价格.jpg')# plt.show()
os.popen('各期价格.jpg')os.popen()函数用来打开保存的图片。
用到此函数，是因为VS Code默认的绘图方式使用矢量绘画引擎，导致绘图结果显示不完美。
通过保存图片到本地，然后打开的方式，可以完美解决这个问题。
图中的折线是价格，Bar是持仓量：
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