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pandas:tushare数据处理(一)

pandas:tushare数据处理(一)

作者: 哈劳斯军士 | 来源:发表于2017-04-13 19:35 被阅读6126次

    今天刚刚从清华大神那里得到消息,tushare的数据有很多问题,get_stock_basics()和get_his_data()存在坏点,谨慎应用中频策略。
    但问题是stock_basics那个url不是上海证券交易所吗?难道这种数据都有问题?
    妈的还是要买通联数据。

    Tushare-财经数据接口
    一个非常强大的存在,类似的还有vn.py,easytrader等包,但很显然tushare是这些包的爸爸,作者挖地兔有公众号,一个外貌很有特点的人,目前easytrader可以实现银河证券的实盘交易,具体的。
    十分钟搞定pandas
    显然十分钟是搞不定的。

    获得所有A股股票代码

    stock_info = ts.get_stock_basics()
    CODE_LIST = []
    for i in stock_info.index:
        CODE_LIST.append(i)
    print CODE_LIST
    

    ts.get_k_data()
    获得历史数据的方法,包含信息如下,tushare目前支持13年9月以后的A股数据,据说以后还要搞港股美股期货市场什么的,不太相信。

    in []:kdata = ts.get_k_data('600848')
        kdata
    out []:
               date   open  close   high    low    volume    code
    0    2013-09-02   6.40   6.20   6.52   6.09   34096.0  600848
    1    2013-09-03   6.20   6.24   6.36   6.19   23047.0  600848
    ...
    639  2017-04-12  20.26  21.41  22.66  20.26  142753.0  600848
    640  2017-04-13  21.30  21.43  21.80  21.02   77429.0  600848
    '''
    

    获得某一个具体的数据,例如我们要获得最后一天的volume:

    in []:kdata.iloc[-1,5]
    out[]:
    77429.0
    

    要注意的是,有的股票是今天才上市的,所以只能获得一个只有一行的DF,这个时候如果你要取昨天的成交量kdata.iloc[-2,5]就会报错,所以我们在取昨天的成交量的时候需要进行一个判定,cookbook里面找不到,结果stack有很好的答案:
    how to get row count of pandas dataframe?

    In [3]: df = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3))
    In [4]: df
    Out[4]: 
       0  1  2
    0  0  1  2
    1  3  4  5
    2  6  7  8
    In [5]: df.shape
    Out[5]: (3, 3)
    In [8]: len(df.index)
    Out[8]: 3
    

    将索引值设为日期:

    in []: kdata_ri = kdata.set_index('date') 
        kdata_ri
    out []:
                 open  close   high    low    volume    code
    date                                                    
    2013-09-02   6.40   6.20   6.52   6.09   34096.0  600848
    2013-09-03   6.20   6.24   6.36   6.19   23047.0  600848
    ...
    2017-04-13  21.30  21.43  21.80  21.02   77429.0  600848
    

    再找一个数据,比如2017-03-22的数据,要注意的是date字段是unicode编码,直接使用utf-8的字符串会报错:

    in []:kdata_ri.ix[u'2017-03-22']
    out []:
    open       20.19
    close      19.89
    high       20.24
    low        19.88
    volume     36156
    code      600848
    Name: 2017-03-22, dtype: object
    

    如果要选取volumn,可以用:

    in []:kdata_ri.ix[u'2017-03-22','volume']
    out []:
    36156.0
    

    至于iloc, ix 以及loc, at等DataFrame方法的区别,这里先不表,或许我也还没弄清楚。

    除此之外,pandas还提供了一些时间序列工具,比如我们可以用pd.rolling_mean()的方法生成均线,注意年线是250日均线,半年线是120日均线,月线是30日均线,这个和公历年还是有区别的:

    in []:close = pd.Series(kdata_ri.close)  #首先生成一个日期为key, 收盘价为value的series
        me_250 = pd.rolling_mean(close, 250) #新生成的也是一个Serise
    out []: <string>:1: FutureWarning: pd.rolling_mean is deprecated for Series and will be removed in a future version, replace with 
        Series.rolling(window=365,center=False).mean()
    

    这个警报是因为前240个值算不出均线值,那么我们看看me250的结果:

    in []: me250
    out []:
    date
    2013-09-02         NaN
    2013-09-03         NaN
    ...
    2017-04-12    20.11960
    2017-04-13    20.12060
    Name: close, dtype: float64
    

    很明显前240个值都是NaN。

    get_realtime_quotes

    该方法是用来获得实时数据的,用的是鹅厂数据,其实用来做高频策略还是不太能放心的。

    in []:rtprice = ts.get_realtime_quotes('600848')
        rtprice
    out []:
     name    open pre_close   price    high     low     bid     ask   volume  \
    0  上海临港  21.300    21.410  21.430  21.800  21.020  21.420  21.430  7742964   
              amount   ...      a2_p a3_v    a3_p a4_v    a4_p a5_v    a5_p  \
    0  165976827.000   ...    21.440  117  21.450   52  21.460  105  21.470   
             date      time    code  
    0  2017-04-13  15:00:00  600848  
    [1 rows x 33 columns]
    

    这个接口有一个好处是比较稳定,比如获得股票名称,这个接口就要比get_stock_basic()要好。

    最后写一个简书里插入LaTex公式的东西,因为简书不支持LaTex语法,所以可以用一个网站来生成图片,比如说这个矩阵:
    ![][matrix]
    [matrix]: http://latex.codecogs.com/svg.latex?\begin{bmatrix}1&x&x2\1&y&y2\1&z&z^2\\end{bmatrix}
    方法:
    简书中编辑数学公式

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