GithubHelp home page GithubHelp logo

apollohuang1 / tushare Goto Github PK

View Code? Open in Web Editor NEW

This project forked from waditu/tushare

0.0 0.0 0.0 7.37 MB

TuShare is a utility for crawling historical data of China stocks

License: BSD 3-Clause "New" or "Revised" License

Python 100.00%

tushare's Introduction

TuShare

Tushare Pro版已发布,请访问新的官网了解和查询数据接口! https://tushare.pro

TuShare是实现对股票/期货等金融数据从数据采集清洗加工数据存储过程的工具,满足金融量化分析师和学习数据分析的人在数据获取方面的需求,它的特点是数据覆盖范围广,接口调用简单,响应快速。

欢迎关注扫描TuShare的微信公众号“挖地兔”,更多资源和信息与您分享。另外,由于tushare官网在重新设计和开发,最新接口的使用文档都会在挖地兔公众号发布,所以,请扫码关注,谢谢!

QQ交流群:

  • 一群(已满):14934432
  • 二群(付费高级用户群,可获得更多支持及参与圈子活动):658562506
  • 三群(免费):665480579
  • 四群 (免费) :527416821

Dependencies

python 2.x/3.x

pandas

Installation

Upgrade

pip install tushare --upgrade

Quick Start

Example 1. 获取个股历史交易数据(包括均线数据):

import tushare as ts

ts.get_hist_data('600848') #一次性获取全部数据
另外,参考get_k_data函数

结果显示:

日期 ,开盘价, 最高价, 收盘价, 最低价, 成交量, 价格变动 ,涨跌幅,5日均价,10日均价,20日均价,5日均量,10日均量,20日均量,换手率

			 open    high   close     low     volume    p_change  ma5 \
date                                                                     
2012-01-11   6.880   7.380   7.060   6.880   14129.96     2.62   7.060   
2012-01-12   7.050   7.100   6.980   6.900    7895.19    -1.13   7.020   
2012-01-13   6.950   7.000   6.700   6.690    6611.87    -4.01   6.913   
2012-01-16   6.680   6.750   6.510   6.480    2941.63    -2.84   6.813   
2012-01-17   6.660   6.880   6.860   6.460    8642.57     5.38   6.822   
2012-01-18   7.000   7.300   6.890   6.880   13075.40     0.44   6.788   
2012-01-19   6.690   6.950   6.890   6.680    6117.32     0.00   6.770   
2012-01-20   6.870   7.080   7.010   6.870    6813.09     1.74   6.832 

			 ma10    ma20      v_ma5     v_ma10     v_ma20     turnover  
date                                                                  
2012-01-11   7.060   7.060   14129.96   14129.96   14129.96     0.48  
2012-01-12   7.020   7.020   11012.58   11012.58   11012.58     0.27  
2012-01-13   6.913   6.913    9545.67    9545.67    9545.67     0.23  
2012-01-16   6.813   6.813    7894.66    7894.66    7894.66     0.10  
2012-01-17   6.822   6.822    8044.24    8044.24    8044.24     0.30  
2012-01-18   6.833   6.833    7833.33    8882.77    8882.77     0.45  
2012-01-19   6.841   6.841    7477.76    8487.71    8487.71     0.21  
2012-01-20   6.863   6.863    7518.00    8278.38    8278.38     0.23  

设定历史数据的时间:

ts.get_hist_data('600848',start='2015-01-05',end='2015-01-09')

			open    high   close     low    volume   p_change     ma5    ma10 \  
date                                                                            
2015-01-05  11.160  11.390  11.260  10.890  46383.57     1.26  11.156  11.212   
2015-01-06  11.130  11.660  11.610  11.030  59199.93     3.11  11.182  11.155   
2015-01-07  11.580  11.990  11.920  11.480  86681.38     2.67  11.366  11.251   
2015-01-08  11.700  11.920  11.670  11.640  56845.71    -2.10  11.516  11.349   
2015-01-09  11.680  11.710  11.230  11.190  44851.56    -3.77  11.538  11.363   
 			ma20     v_ma5    v_ma10     v_ma20 	 turnover  
date                                                        
2015-01-05  11.198  58648.75  68429.87   97141.81     1.59  
2015-01-06  11.382  54854.38  63401.05   98686.98     2.03  
2015-01-07  11.543  55049.74  61628.07  103010.58     2.97  
2015-01-08  11.647  57268.99  61376.00  105823.50     1.95  
2015-01-09  11.682  58792.43  60665.93  107924.27     1.54  

复权历史数据 获取历史复权数据,分为前复权和后复权数据,接口提供股票上市以来所有历史数据,默认为前复权。如果不设定开始和结束日期,则返回近一年的复权数据,从性能上考虑,推荐设定开始日期和结束日期,而且最好不要超过一年以上,获取到数据后,请及时在本地存储。

ts.get_h_data('002337') #前复权
ts.get_h_data('002337',autype='hfq') #后复权
ts.get_h_data('002337',autype=None) #不复权
ts.get_h_data('002337',start='2015-01-01',end='2015-03-16') #两个日期之间的前复权数据

Example 2. 一次性获取最近一个日交易日所有股票的交易数据(结果显示速度取决于网速)

ts.get_today_all()

结果显示:

代码,名称,涨跌幅,现价,开盘价,最高价,最低价,最日收盘价,成交量,换手率

	  code    name     changepercent  trade   open   high    low  settlement \  
0     002738  中矿资源         10.023  19.32  19.32  19.32  19.32       17.56   
1     300410  正业科技         10.022  25.03  25.03  25.03  25.03       22.75   
2     002736  国信证券         10.013  16.37  16.37  16.37  16.37       14.88   
3     300412  迦南科技         10.010  31.54  31.54  31.54  31.54       28.67   
4     300411  金盾股份         10.007  29.68  29.68  29.68  29.68       26.98   
5     603636  南威软件         10.006  38.15  38.15  38.15  38.15       34.68   
6     002664  信质电机         10.004  30.68  29.00  30.68  28.30       27.89   
7     300367  东方网力         10.004  86.76  78.00  86.76  77.87       78.87   
8     601299  **北车         10.000  11.44  11.44  11.44  11.29       10.40   
9     601880   大连港         10.000   5.72   5.34   5.72   5.22        5.20   
10    000856  冀东装备         10.000   8.91   8.18   8.91   8.18        8.10  
		volume  	 turnoverratio  
0        375100        1.25033  
1         85800        0.57200  
2       1058925        0.08824  
3         69400        0.51791  
4        252220        1.26110  
5       1374630        5.49852  
6       6448748        9.32700  
7       2025030        6.88669  
8     433453523        4.28056  
9     323469835        9.61735  
10     25768152       19.51090  

Example 3. 获取历史分笔数据

import tushare as ts

df = ts.get_tick_data('600848',date='2014-01-09')
df.head(10)

结果显示:

成交时间、成交价格、价格变动,成交手、成交金额(元),买卖类型

Out[3]: 
 	 time  		price change  volume  amount  type
0    15:00:00   6.05     --       8    4840   卖盘
1    14:59:55   6.05     --      50   30250   卖盘
2    14:59:35   6.05     --      20   12100   卖盘
3    14:59:30   6.05  -0.01     165   99825   卖盘
4    14:59:20   6.06   0.01       4    2424   买盘
5    14:59:05   6.05  -0.01       2    1210   卖盘
6    14:58:55   6.06     --       4    2424   买盘
7    14:58:45   6.06     --       2    1212   买盘
8    14:58:35   6.06   0.01       2    1212   买盘
9    14:58:25   6.05  -0.01      20   12100   卖盘
10   14:58:05   6.06     --       5    3030   买盘

Example 4. 获取实时交易数据(Realtime Quotes Data)

df = ts.get_realtime_quotes('000581') #Single stock symbol
df[['code','name','price','bid','ask','volume','amount','time']]

结果显示:

名称、开盘价、昨价、现价、最高、最低、买入价、卖出价、成交量、成交金额...more in docs

   code    name     price  bid    ask    volume   amount        time
0  000581  威孚高科  31.15  31.14  31.15  8183020  253494991.16  11:30:36 

请求多个股票方法(一次最好不要超过30个):

ts.get_realtime_quotes(['600848','000980','000981']) #symbols from a list
ts.get_realtime_quotes(df['code'].tail(10)) #from a Series

更多文档

https://tushare.pro

http://tushare.org/

Change Logs

1.2.17 2018/11/24

  • Pro版增加期货数据
  • Pro版增加A股周/月数据
  • Pro版增加通用行情pro_bar接口股票/基金/期货/数据货币行情的支持,同时支持股票的复权行情

1.2.15 2018/10/15

  • 增加通用行情pro_bar接口
  • 优化set_token功能

1.2.12 2018/08/10

1.0.5 2017/11/12

  • 新增可转债数据
  • 增加长连接关闭函数
  • 修复部分bug

1.0.2 2017/10/29

  • 新增bar接口,支持更稳定的股票、ETF、期货期权、港股、中概股等品种
  • 新增tick接口,支持以上品种的成交数据
  • 新增沪深港通每日资金流向数据
  • 修复了部分bug

0.9.2 2017/09/13

  • 新增数据货币行情数据接口,同时支持火币、okcoin、**比特币
  • 部分bug修复

0.8.8 2017/08/29

  • 新增分红送股数据(包含历史)
  • 新增get_day_all接口
  • 新增BDI接口

0.8.0 2017/06/05

  • 新增期货行情数据6个接口,感谢debugo贡献代码
  • 修复部分bug

0.7.6 2017/05/16

  • get_today_all接口数据补齐
  • forecast_data mac下编码问题修复

0.7.0 2017/03/12

  • get_today_all接口提速
  • 版本累积更新

0.6.2 2016/12/03

  • 新增十大股东和十大流通股接口 top10_holders
  • 新增全球实时指数列表接口 global_realtime
  • 修复部分bug

0.6.1 2016/11/22

  • 修正get_k_databug
  • 修正实盘交易登录问题

0.5.6 2016/11/06

  • 新增全新行情数据接口get_k_data(请关注tushare公众号“挖地兔”后查看历史文章《全新的免费行情数据接口》)
  • 修复程序和文档bug

0.5.1 2016/10/16

  • 新增实盘交易接口
  • 修复bug

0.4.9 2016/03/26

  • 新增申万行业分类get_industry_classified(standard='sw')
  • 新增交易日历trade_cal()
  • 修复bug

0.4.3 2015/12/24

  • 新增电影票房数据
  • 修复部分bug

0.4.1 2015/11/27

  • 新增sina大单数据
  • 修改当日分笔bug
  • 深市融资融券数据修复

0.3.9 2015/10/13

  • 新增期权隐含波动率数据
  • 修复指数成份及权重接口问题

0.3.8 2015/09/19

  • 沪深300成份股和权重接口问题修复
  • 其它bug的修复

0.3.5 2015/07/27

  • 部分代码修正

0.3.4 2015/06/15

  • 新增‘龙虎榜’模块

    1. 每日龙虎榜列表
    2. 个股上榜统计
    3. 营业部上榜统计
    4. 龙虎榜机构席位追踪
    5. 龙虎榜机构席位成交明细
  • 修改get_h_data数据类型为float

  • 修改get_index接口遗漏的open列

  • 合并GitHub上提交的bug修复

0.2.8 2015/04/28

  • 新增大盘指数实时行情列表
  • 新增大盘指数历史行情数据(全部)
  • 新增终止上市公司列表(退市)
  • 新增暂停上市公司列表
  • 修正融资融券明细无日期的缺陷
  • 修正get_h_data部分bug

0.2.6

  • 新增沪市融资融券列表
  • 新增沪市融资融券明细列表
  • 新增深市融资融券列表
  • 新增深市融资融券明细列表
  • 修正复权数据数据源出现null造成异常问题(对大约300个股票有影响)

0.2.5 2015/04/16

  • 完成python2.x和python3.x兼容性支持
  • 部分算法优化和代码重构
  • 新增中证500成份股
  • 新增当日分笔交易明细
  • 修正分配预案(高送转)bug

0.2.3 2015/04/11

  • 新增“新浪股吧”消息和热度
  • 新增新股上市数据
  • 修正“基本面”模块中数据重复的问题
  • 修正历史数据缺少一列column(数据来源问题)的bug

0.2.0 2015/03/17

  • 新增历史复权数据接口
  • 新增即时滚动新闻、信息地雷数据
  • 新增沪深300指数成股份及动态权重、
  • 新增上证50指数成份股
  • 修改历史行情数据类型为float

0.1.9 2015/02/06

  • 增加分类数据
  • 增加数据存储示例

0.1.6 2015/01/27

  • 增加了重点指数的历史和实时行情
  • 更新docs

0.1.5 2015/01/26

  • 增加基本面数据接口
  • 发布一版使用手册,开通TuShare docs网站

0.1.3 2015/01/13

  • 增加实时交易数据的获取
  • Done for crawling Realtime Quotes data

0.1.1 2015/01/11

  • 增加tick数据的获取

0.1.0 2014/12/01

  • 创建第一个版本
  • 实现个股历史数据的获取

tushare's People

Contributors

jimmysoa avatar xiaoluffy avatar yutiansut avatar zhsso avatar tsingjyujing avatar lstwzd avatar algony-tony avatar astraeux avatar shenjian74 avatar thippo avatar qytz avatar tradingreason avatar odoomod avatar liaocyintl avatar holsety avatar chuihero avatar byhankswang avatar suckhard avatar raymondmars avatar metalworkcolossus avatar zackzk avatar hardywu avatar

Recommend Projects

  • React photo React

    A declarative, efficient, and flexible JavaScript library for building user interfaces.

  • Vue.js photo Vue.js

    🖖 Vue.js is a progressive, incrementally-adoptable JavaScript framework for building UI on the web.

  • Typescript photo Typescript

    TypeScript is a superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.

  • TensorFlow photo TensorFlow

    An Open Source Machine Learning Framework for Everyone

  • Django photo Django

    The Web framework for perfectionists with deadlines.

  • D3 photo D3

    Bring data to life with SVG, Canvas and HTML. 📊📈🎉

Recommend Topics

  • javascript

    JavaScript (JS) is a lightweight interpreted programming language with first-class functions.

  • web

    Some thing interesting about web. New door for the world.

  • server

    A server is a program made to process requests and deliver data to clients.

  • Machine learning

    Machine learning is a way of modeling and interpreting data that allows a piece of software to respond intelligently.

  • Game

    Some thing interesting about game, make everyone happy.

Recommend Org

  • Facebook photo Facebook

    We are working to build community through open source technology. NB: members must have two-factor auth.

  • Microsoft photo Microsoft

    Open source projects and samples from Microsoft.

  • Google photo Google

    Google ❤️ Open Source for everyone.

  • D3 photo D3

    Data-Driven Documents codes.