Tushare Pro 新版发布,免费、开源的python财经数据接口包
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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。当然,如果您习惯了用Excel或者关系型数据库做分析,您也可以通过Tushare的数据存储功能,将数据全部保存到本地后进行分析。应一些用户的请求,从0.2.5版本开始,Tushare同时兼容Python 2.x和Python 3.x,对部分代码进行了重构,并优化了一些算法,确保数据获取的高效和稳定。
下载安装
版本升级
- pip install tushare --upgrade
复制代码
查看当前版本的方法:- import tushare
- <p>print(tushare.<strong>version</strong>)
- </p>
复制代码 如何优雅高效的撸数据?
获取Tushare Pro 的数据API,首先需要注册一个pro账号,然后登录pro网站在个人主页里拿到token码。另外,别忘了修改一下个人信息,这样可以多20积分。对于股票行情数据,只要有120积分就可以相对高频的撸数据了,这120积分随手可得(注册成功有100积分、然后修改个人信息有20积分)。
Tushare的行情等时间序列数据,一般都有两个常用参数:trade_date和ts_code,分别是交易日期和证券代码。如果你是想提取部分个股的历史数据,用ts_code参数,加上开始和结束日期可以方便提取数据。
但!如果是要获取所有历史数据,我们不建议通过ts_code来循环,而是用trade_date来提取,道理很简单,股票有5000多个,需要循环5000多次,每年的交易日也就才220左右,所以效率更高。总的来说,积分越高可以调取的频次会越高。
也就是以下方式:- import tushare as ts
- <p>pro = ts.pro_api()</p>
- <p>df = pro.daily(trade_date='20200325')
- </p>
复制代码 在循环提取数据时,首先我们可以通过交易日历拿到一段历史的交易日。- #获取20200101~20200401之间所有有交易的日期
- df = pro.trade_cal(exchange='SSE', is_open='1',
- start_date='20200101',
- end_date='20200401',
- fields='cal_date')
- <p>print(df.head())</p>
- <p></p>
复制代码 交易日:- cal_date
- 0 20200102
- 1 20200103
- 2 20200106
- 3 20200107
- 4 20200108
复制代码 循环过程中,为了保持数据提取的稳定性,可以先建立一个专门的函数,实现一个重试机制:- def get_daily(self, ts_code='', trade_date='', start_date='', end_date=''):
- for _ in range(3):
- try:
- if trade_date:
- df = self.pro.daily(ts_code=ts_code, trade_date=trade_date)
- else:
- df = self.pro.daily(ts_code=ts_code, start_date=start_date, end_date=end_date)
- except:
- time.sleep(1)
- else:
- return df
复制代码 然后通过在循环中调取数据:- for date in df['cal_date'].values:
- df = get_daily(date)
复制代码 更多学习资料,请关注Tushare官方公众号“挖地兔”,可以获取到数据科学和金融数据相关领域的文章:
来源:https://www.cnblogs.com/cbw-mango/p/18392929
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发表于 2024-9-2 19:59:02
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