一直想试着将自己的交易思路程序化,可惜困难重重 ,连第一步获取数据都要花很多精力,直到最近发现了Tushare,不仅使用非常便利,功能也无比强大,股票.期货.基金.财经新闻,甚至电影票房等都可以非常便捷的获取,更难得的是这么强大的存在居然是开源免费的,不得不说国人的开源项目越来越强大了!不废话了,简单介绍下用法: 一.安装 使用前提 安装Python 安装pandas lxml也是必须的,正常情况下安装了Anaconda后无须单独安装,如果没有可执行:pip install lxml 建议安装A

接口名称 :pro_bar 接口说明 :复权行情通过通用行情接口实现,利用Tushare Pro提供的复权因子进行计算,目前暂时只在SDK中提供支持,http方式无法调取. Python SDK版本要求: >= 1.2.26 注:tushare包下载和初始化教程,请查阅我之前的文章 复权说明 类型      |      算法      |      参数标识 不复权      |      无      |      空或None 前复权      |      当日收盘价 × 当日复权因子

前复权是从今天的价格倒推 后复权是从上市价格前推 不复权就是原始K线.

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

自打入门量化分析起,就有相当部分的时间在与数据打交道,从数据的获取.清洗到使用,对分析而言既是繁琐的,也是必须的.有大牛曾经说,量化分析有8成的开发时间都在处理数据. 为了节省时间,将更多精力投入到策略的开发,数据的来源和初始的质量就尤为重要. 方便的数据渠道和整洁的数据编排,可以节省大量时间. 这里我们以大A股为例,分享3种获取行情交易数据的方法,推荐程度为由低到高. 一.从行情软件手动搬运 通达信.大智慧.同花顺等行情软件都会将数据储存在本地. 1.一些比较基本的数据(如日线.分钟线等)通常

接口名称:pro_bar 更新时间:股票和指数通常在15点-17点之间,数字货币实时更新,具体请参考各接口文档明细. 描述:目前整合了股票(未复权.前复权.后复权).指数.数字货币.ETF基金.期货.期权的行情数据,未来还将整合包括外汇在内的所有交易行情数据,同时提供分钟数据. 其它:由于本接口是集成接口,在SDK层做了一些逻辑处理,目前暂时没法用http的方式调取通用行情接口.用户可以访问Tushare的Github,查看源代码完成类似功能. 注:tushare包下载和初始化教程,请查阅我之前

概要说明 版本要求:Matlab需要2016b及以上版本 接口说明:可以用help pro_api和help pro_bar查看 demo程序:请参考tushare_pro_test.m文件 程序包下载 可通过以下方式获取: 1.下载地址 接口说明 当前Matlab版本主要提供query接口(可获取股票列表.日线行情等Tushare公开的所有数据),以及通用行情接口pro_bar. 输出数据为matalb table数据类型,和pandas的DataFrame非常接近.调用失败时返回[]并显示相

get_k_data 接口文档 全新的免费行情数据接口 原创: Jimmy 挖地兔 2016-11-06 前言在tushareAPI里,曾经被用户喜欢和作为典范使用的API get_hist_data,经历了数据的一些些缺失和一丢丢错误之后,在用户们的齐声呼“换”之下,终于要变成tushare中的一个history.迎来的是一个集分钟数据.日周月数据,前后复权数据,揽括所有股票.指数和ETF的get_k_data.未来,还将加入期货期权等品种,所以,get_k_data或许将会成为未来一个“著名

获取股票数据的接口很多,免费的接口有新浪.网易.雅虎的API接口,收费的就是证券公司及相应的公司提供的接口.收费试用的接口一般提供的数据只是最近一年或三年的,限制比较多,除非money足够多.所以本文主要讨论的是免费数据的获取及处理. 国内提供股票数据的接口如sinajs,money.163.com,yahoo,它们提供的API接口不同,每家提供的数据大同小异,可以选择一家的数据来处理. 目前,国内有一个开源的财经数据获取包,封装了上述的接口,不需关系数据源从哪去,它会优先从最快的源来取数据.使

日k线 只能取8年 1分钟K线 只能取五天 前复权K线出现负数的股价 后复权K线会出现上千的股价

    距离上一篇文章,正好两个星期. 这边文章9月15日 16:30 开始写. 可能几个小时后就写完了.用一句粗俗的话说, "当你怀孕的时候,别人都知道你怀孕了, 但不知道你被日了多少回 " ,纪念这两周的熬夜,熬夜.  因为某些原因,文章发布的有点仓促,本来应该再整理实验和代码比较合适.文章都是两个主要作用: 对自己的工作总结, 方便自己回顾和分享给有兴趣的朋友.   不说废话了, 进入正题. 本次的课题很简单, 深度神经网络(AI)来预测5日和22日后的走势. (22日尚未整理,

# 股票的多因子分层回测代码实现 import os import pymysql # import datetime, time # from config import * database_table_name = "stockdata" infile_path = 'E:/学习资料/stock_data' outfile_path = 'E:/学习资料/stock_data1' # 删除首行的股票代码和空行 def delblankline(infile, outfile):

书在这里 一个完整的股票交易包括选股.买股.持股.卖股四个阶段. 右侧交易,顶是跌出来的,底是涨出来的 一定要敢于止损,设好止损位,严格执行,即使踏空也无怨无悔:资金安全第一位 坚持只买处于上升通道的股票,坚决不买下降通道的股票,如果股票一直处在上升通道,就应该把握住机会,坚持持有,千万不要脑袋一热就卖掉 不要把所有的钱一次性买进同一只股票,不要把所有鸡蛋放在一个篮子里 截断亏损,让利润奔跑 只持有正确的仓位,学会加码 当行情处于震荡调整市中,投资者所持有的进行短线操作的股票比例应该加大,长线股

用matplotlib制作的比较满意的蜡烛图 2D图形制作包, 功能强大, 习练了很久, 终于搞定了一个比较满意的脚本. 特点: 使用方面要非常简单 绘制出来的图要非常的满意, 具有如下的特点 时间和空间的比例尺需要固定, 就是说图件的大小需要依据数据的长度和价格的变动幅度自动调整, 至少时间轴上应该如此. 时间轴的刻度: 对于日线图而言, 年/月/日/星期几 都应该一目了然. Y轴: 对数刻度, 10%等比刻度线, 刻度值的标签应该能反应绝对的股价, 支持双Y轴(右侧的Y轴度量大盘的变化) 蜡

//[和讯数据] //大商所DCE.郑商所CZCE.上期所SHFE3.中金所CFFEX //期货1分钟线http://webftcn.hermes.hexun.com/ ... I1709&date=20170705 //只显示一个交易日http://webftcn.hermes.hexun.com/ ... 570&t=1499317473239 //从指定日期开始显示指定数量的数据http://webftcn.hermes.hexun.com/ ... &number=1000

获取股票数据的源头主要有:数据超市.雅虎.新浪.Google.和讯.搜狐.ChinaStockWebService.东方财富客户端.证券之星.网易财经. 数据超市 2016年5月6日更新.根据最近频繁出现的数据超市,可以无限制获取相关数据,而不再需要使用爬虫等方式获取,这样不仅节省了极大资源,也有利于遍历数据. 具体的方法不再赘述,列出来相关网站清单,开发者可自行到这些网站查询调用方法. 聚合数据 https://www.juhe.cn/ 百度API数据 http://apistore.baid

最近在做一个项目,需要用到股票的数据,我在网上查了很久,最终发现在股票数据上面还是tushare比较专业,而且对于将来做金融行业的大数据这一块的,tushare绝对是你的一个好帮手,所以下面我就简单介绍一下. 一.Tushare Pro简介 Tushare旧的版本运行了三年,在旧的版本运行了三年之后,Tushare Pro被发布,相对于之前的版本,它更加稳定质量更好,而且有了前三年的运行经验,Pro用起来更加流畅,而且将数据扩大到了股票.基金.期货.债券.外汇.行业大数据等区块链的数据,数据量更

tushare是一个开放的,免费的金融数据平台,包含沪深股票数据,指数数据,基金数据,期货数据,期权数据,债券数据,外汇数据,港股数据,行业经济数据,宏观经济数据以及新闻快讯等特色数据.其中以沪深股票数据最为丰富,包含了有: 基础数据 股票列表 交易日历 股票曾用名 沪深股通成分股 上市公司基本信息 上市公司管理层 管理层薪酬和持股 IPO新股上市 行情数据 日线行情 周线行情 月线行情 复权行情 复权因子 停复牌信息 每日指标 通用行情接口 个股资金流向 每日涨跌停价格 每日涨跌停统计 沪深港

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