金融量化分析-python量化分析系列之
财经数据接口包的使用（一）
是一款开源免费的金融数据接口包，可以用于获取股票的历史数据、年度季度报表数据、实时分笔数据、历史分笔数据，本文对的用法，已经存在的一些问题做一些介绍。
一：安装
为避免由于依赖包缺失导致安装失败，请先安装,百度网盘地址：
链接： 密码：6wq8
安装直接一直下一步即可
安装完成之后，会自动配置环境变量，直接就可以用了，cmd打开命令行窗口，使用命令
pip
即可安装
二：的使用 1、获取历史数据之
参数说明：
• 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
• ：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
• ：成交量
• ：价格变动
• ：涨跌幅
• ma5：5日均价
• ma10：10日均价
• ma20:20日均价
• v_ma5:5日均量
• :10日均量
• :20日均量
• :换手率[注：指数无此项]
调用方法：
例一：
import tushare as ts data=ts.get_hist_data(‘300032’) print(data)
结果展示：
open high close low volume price_change p_change \ date 2018-12-04 16.80 17.15 17.09 16.70 52382.91 0.25 1.49 2018-12-03 17.00 17.22 16.84 16.62 53706.54 0.58 3.57 2018-11-30 16.30 16.39 16.26 15.72 39473.33 0.04 0.25 2018-11-29 17.05 17.09 16.22 16.20 43111.44 -0.68 -4.02 2018-11-28 16.70 16.94 16.90 16.20 45034.68 0.23 1.38 2018-11-27 16.77 16.88 16.67 16.52 34464.46 0.15 0.91 2018-11-26 16.75 16.95 16.52 16.11 34463.00 -0.18 -1.08 2018-11-23 18.01 18.02 16.70 16.60 77016.79 -1.20 -6.70 2018-11-22 18.25 18.27 17.90 17.86 47241.00 -0.15 -0.83 2018-11-21 18.00 18.17 18.05 17.77 68355.30 -0.33 -1.79
ma5 ma10 ma20 v_ma5 v_ma10 v_ma20 date 2018-12-04 16.662 16.915 17.569 46741.78 49524.95 74213.35 2018-12-03 16.578 17.044 17.603 43158.09 55527.30 76015.06 2018-11-30 16.514 17.249 17.666 39309.38 59021.37 78567.25 2018-11-29 16.602 17.503 17.748 46818.07 66538.81 82437.55 2018-11-28 16.938 17.792 17.800 47643.99 78491.83 84790.15 2018-11-27 17.168 17.943 17.812 52308.11 87770.77 86009.69 2018-11-26 17.510 18.066 17.819 67896.51 93372.31 87098.74 2018-11-23 17.984 18.203 17.831 78733.36 97700.81 87289.41 2018-11-22 18.404 18.273 17.846 86259.55 94334.13 85500.81 2018-11-21 18.646 18.239 17.799 109339.68 96096.54 85845.67 2018-11-20 18.718 18.223 17.773 123233.42 98901.76 84578.53 2018-11-19 18.622 18.162 17.736 118848.10 96502.82 82182.74
请读者注意，文档中的注释并不准确，使用该接口并不能获取股票自上市以来的所有日线数据，例如这里举的例子，金龙机电这只股票(2009年12月25日上市)。
请再看例子：
例二：
import tushare as ts
data=ts.get_hist_data('603712',start='2018-11-28',end='2018-12-01')
print(data)
返回结果是：
open high close low volume price_change p_change \ date 2018-11-30 16.30 16.39 16.26 15.72 39473.33 0.04 0.25 2018-11-29 17.05 17.09 16.22 16.20 43111.44 -0.68 -4.02 2018-11-28 16.70 16.94 16.90 16.20 45034.68 0.23 1.38 ma5 ma10 ma20 v_ma5 v_ma10 v_ma20 date 2018-11-30 16.514 17.249 17.666 39309.38 59021.37 78567.25 2018-11-29 16.602 17.503 17.748 46818.07 66538.81 82437.55 2018-11-28 16.938 17.792 17.800 47643.99 78491.83 84790.15
2、获取历史数据之
作者提供另外一个函数用于获取股票历史数据，该函数的调用网页文档没有给出例子，在这里依然用上面的例子来作测试：
例三：
import tushare as ts data=ts.get_h_data(‘300032’) print(data)
返回结果：
[Getting data:] open high close low volume amount date 2018-11-30 16.30 16.39 16.26 15.72 3947333.0 63721274.0 2018-11-29 17.05 17.09 16.22 16.20 4311144.0 72000288.0 2018-11-28 16.70 16.94 16.90 16.20 4503468.0 75076700.0
在不指定开始时间和结束时间时，该函数默认返回最近一年的日线数据，返回的数据与不同的是，该函数只返回开盘价（open）、最高价（high）、收盘价（close）、最低价（low）、成交量（）、成交金额（）六列
同样的，测试一下该接口能不能获取更早一些的数据：
import tushare as ts
data=ts.get_h_data('603712',start='2018-11-28',end='2018-12-01')
print(data)
返回结果：
[Getting data:] open high close low volume amount date 2018-11-30 16.30 16.39 16.26 15.72 3947333.0 63721274.0 2018-11-29 17.05 17.09 16.22 16.20 4311144.0 72000288.0 2018-11-28 16.70 16.94 16.90 16.20 4503468.0 75076700.0
可以看到，相比于,该函数能够返回较早一些的数据，但没有换手率，均线数据这些指标，当然，我们可以获取到数据之后，自己写个脚本计算均线这些信息，但是如果要自己计算换手率，就必须知道股票的市值是多少，这两个函数都没有返回关于股票市值的信息，因此如果要自己计算换手率，就得从其他地方获取股票每个交易日的市值信息。
3、获取历史数据之：
作者提供了第三个获取K线数据的函数，,参数与相同。
例四：
import tushare as ts
data=ts.get_k_data('603712')
print(data)
返回结果：
date open close high low volume code 0 2018-02-26 5.455 6.543 6.543 5.455 666.0 603712 1 2018-02-27 7.203 7.203 7.203 7.203 372.0 603712 2 2018-02-28 7.922 7.922 7.922 7.922 425.0 603712 3 2018-03-01 8.711 8.711 8.711 8.711 882.0 603712 4 2018-03-02 9.580 9.580 9.580 9.580 3754.0 603712
与前两个函数相比，这个函数获取数据的速度很明显要快很多，而且可以返回每一只股票从上市开始到当前交易日的所有日线数据，这个有点是前两个函数都不具备的，读者可以自己验证一下，可以返回比更早一些的数据，但是对于有些股票依然不能获取很早的数据，更重要的是，如果批量3000多只股票的数据，前两个都不如稳定，我一开始搜集数据的时候，为了获取更全面的数据，用的是,但是批量获取，反反复复跑脚本，没有一次是能够将数据完整获取完的，每一次都是中途就挂了，读者可以自己测试一下，间隔时间长一些应该没问题，不过我后来已经知道其他的解决办法，既能够获取全面的数据，同时也不必担心速度的问题，怎么获取一样会在微信公众号【数据之佳】介绍，这里先介绍
4、获取实时行情数据 ()
返回值说明：
• code：代码
• name:名称
• :涨跌幅
• trade:现价
• open:开盘价
• high:最高价
• low:最低价
• :昨日收盘价
• :成交量
• :换手率
• :成交量
• per:市盈率
• pb:市净率
• :总市值
• nmc:流通市值
该函数没有参数，直接调用即可
测试：
例五：
import tushare as ts data=ts.get_today_all() print(data)
返回值：
[Getting data:]############################################################ code name changepercent trade open high low settlement \ 0 603999 读者传媒 9.945 5.97 5.41 5.97 5.35 5.43 1 603998 方盛制药 -2.293 5.54 5.52 5.60 5.47 5.67 2 603997 继峰股份 -2.036 8.18 8.29 8.29 8.15 8.35 ... volume turnoverratio amount per pb \ 0 17473309.0 7.58390 100935110.0 45.573 2.025 1 5109486.0 1.20168 28242031.0 39.571 2.280 2 1192200.0 0.18924 9790259.0 17.783 2.878 ... mktcap nmc 0 3.438720e+05 1.375488e+05 1 2.374237e+05 2.355590e+05 2 5.232329e+05 5.153400e+05 ... [3634 rows x 15 columns]
限于篇幅，这里只贴出前三行数据，()获取了所有股票的当前行情数据，但是获取一次数据的耗时比较长，读者可以自己在实时行情和盘后自己测试一下，看看会不会挂，整体延时有多久等等
5、历史分笔数据之：
参数说明：
code：股票代码，即6位数字代码
date：日期，格式YYYY-MM-DD
: int, 默认3,如遇网络等问题重复执行的次数
pause : int, 默认 0,重复请求数据过程中暂停的秒数，防止请求间隔时间太短出现的问题
该函数返回指定日期的历史分笔数据，但由于历史分笔数据很耗空间，所以一般服务器都不会存储很长时间的历史分笔数据，该接口也一样，并不能获取从上市以来的所有日期的分笔数据。
例六：
as ts
