基于python的中证股票分析

第三方库tushare
Tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包。主要实现对股票等金融数据从数据采集、清洗加工到数据存储的过程，能够为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据，为他们在数据获取方面极大地减轻工作量，使他们更加专注于策略和模型的研究与实现上。考虑到Python pandas包在金融量化分析中体现出的优势，Tushare返回的绝大部分的数据格式都是pandas DataFrame类型，非常便于用pandas/NumPy/Matplotlib进行数据分析和可视化。

使用前提：安装python和pandas。
1、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
2、版本升级
pip install tushare --upgrade
3、可参考链接
http://tushare.org/
https://tushare.pro/
https://www.oschina.net/p/tushare?hmsr=aladdin1e1

用tushare获取股票行情数据，使用的是ts.get_hist_data()函数或者ts.get_k_data（）函数。

import tushare as ts
df = ts.get_k_data("code",start="",end="",ktype="",retry_count="",pause)
# 输入值说明
code：股票代码，即6位数字代码，或者指数代码（sh=上证指数 sz=深圳成指 hs300=沪深300指数 sz50=上证50 zxb=中小板 cyb=创业板）
start：开始日期，格式YYYY-MM-DD
end：结束日期，格式YYYY-MM-DD
ktype：数据类型，D=日k线 W=周 M=月 5=5分钟 15=15分钟 30=30分钟 60=60分钟，默认为D
retry_count：当网络异常后重试次数，默认为3
pause:重试时停顿秒数，默认为0# 返回值说明
date：日期；open：开盘价；high：最高价；close：收盘价；low：最低价；volume：成交量；
price_change：价格变动；p_change：涨跌幅；ma5：5日均价；ma10：10日均价；ma20:20日均价；
v_ma5:5日均量；v_ma10:10日均量；v_ma20:20日均量；turnover:换手率[注：指数无此项]

案例内容

1、Show the first 30th stocks of 中证 500 with descending weight.

import tushare as ts
import pandas as pd# 获得中证500的实时数据，将中证500的股票数据放在一个dataframe（）中
# token获取的方式https://blog.csdn.net/liu_1314521/article/details/109011406?
TOKEN = 'cbfe2cc36362624682e5215f5e378c65a8846f70d3095429102f0559'
pro = ts.pro_api(token=TOKEN)
data = pd.DataFrame()
data = ts.get_zz500s()# 获取前三十行数据并根据weight降序排列
data_sorted = data.sort_values(['weight'], ascending=False)[0:30]
print(data_sorted)

中证500的实时数据：

按降序进行排序，权重值为30的部分截图：

2、获取某个股票的历史数据

#获取k线数据，加载至DataFrame中,这个是茅台的股票
df = ts.get_k_data("600519",start="1999-01-01")
#将从Tushare中获取的数据存储至本地
df.to_csv("600519.csv")
#将原数据中的时间作为行索引，并将字符串类型的时间序列化成时间对象类型,并且给显示索引
df = pd.read_csv("600519.csv", index_col='date',parse_dates=['date'])[['open','close','high','low']]

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