tushare所有股票數據

A. 100銀子求助如何遍歷讀取TuShare的分筆股票數據

import tushare as ts
import time

while True:
df = ts.get_realtime_quotes('000581') #Single stock symbol
print df[['code','name','price','bid','ask','volume','amount','time']]
time.sleep(2)

根據 http://tushare.org/trading.html#id6 提供的例子，你可以包裝成函數，傳入你要獲取的股票代碼，df包含30個列的內容，你可以輸出你想要的列，也可以保存到資料庫里。
tushare.org上都寫得很清楚了。
遍歷讀取無非就是
import tushare as ts

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

for i in df.index:

print df.loc[i]
print df.loc[i]['price']
其中i就是序號，以i為基礎你可以獲取所有row的數據，包括具體某一行某一列。python根據坐標讀取數據有多重方法，你學明白python後，tushare用起來就方便了。

B. 怎樣遍歷任意股票歷史數據要求使用循環。

下載個大智慧就可以了啊

C. 請問有類似tushare的財經股票數據API嗎

題主是做量化回測嗎？我覺得用大智慧、同花順的公式平台就可以了。這些都是上市公司，數據齊備，公式平台開發也很簡單，基本上不需要有編程經驗，看看軟體中的指標、公式等例子就會使用了。而且每個指標都有詳細的中文說明。

如果是企業機構等，有專門的金融實時行情API介面，例如微盛的金融實時行情API介面。我之前在券商實習時，師兄所在部門就使用微盛的金融API介面進行測試。他們的優點是支持市場多，幾乎涵蓋了內地、海外的所有主要市場，包括現貨、期貨、期權。例如師兄當時做上證50的套利測試，微盛的API介麵包括了上證50成分股現貨、中金所的上證50股指期貨、以及上證50期權（很多介面都沒有期權，這樣不方便做套利測試）。不過他們介面的缺點是需要有編程基礎，沒有編程基礎是搞不定的（需要有專門的程序員來開發），這個不適合普通投資者使用。

D. python用什麼方法或者庫可以拿到全部股票代碼

首先你需要知道哪個網站上有所有股票代碼，然後分析這個網站股票代碼的存放方式，再利用python寫一個爬蟲去爬取所有的股票代碼

E. 如何從tushare獲得某一日的所有漲停股票

你可以在你交易軟體上查看就可以的啊

F. 股票池如何用python構建

股票池用python構建的方法是：使用第三方平台，目前可以使用的是聚寬，對比一下聚寬、優礦、大寬網（已經倒閉了），都大同小異，選哪個都一樣。

雖然這些平台都大同小異，但是代碼可不能簡單復制粘貼，因為底層函數庫是不一樣的，有可能在別的平台根本用不了某個函數，並且簡單復制到自己電腦中的python的話百分之百用不了。

代碼的思路是，每個月底進行調倉，選出市值最小的股票交易，去掉ST/*ST/停牌/漲停的股票，然後選擇最小市值的10隻，基準是創業板綜指，看看結果。

python構建數據獲取方法是：

這里使用為了接下來的操作需要將一定歷史范圍的股票數據下載下來，這里下載起始時間為20160101，截至時間為運行代碼的時間范圍的歷史日線數據。

這里以tushare為例, tushare獲取歷史數據有兩種方式。

第一種是以迭代歷史交易日的方式獲取所有歷史數據，假設獲取三年的歷史數據，一年一般220個交易日左右，那麼3年需要請求660多次左右，如果以這種方式的話，就下載數據的時間只需要1分鍾多點的樣子。

第二種是以迭代所有股票代碼的方式獲取所有歷史數據，股票數量有大概3800多個，需要請求3800多次，但是在積分有限的情況下一分鍾最多請求500次，也就意味著僅下載數據的時間至少需要大概8分鍾時間。

理論上，你獲取的歷史范圍超過17.3年，那麼使用第一種方式才比第二種方式快。

G. tushare的介面怎麼樣使用

一、安裝TuShare

方式1：pip install tushare

方式2：訪問https://pypi.python.org/pypi/tushare/下載安裝

方式3：將源代碼下載到本地python setup.py install

二、升級TuShare

1、先查看本地與線上的版本版本號：

pip search tushare

2、升級TuShare：

pip install tushare --upgrade

確認安裝成功

import tushare as ts
print ts.__version__
import tushare as ts
df = ts.get_hist_data（『600848』）
ts.get_hist_data（『600848』，ktype='W『） #獲取周k線數據
ts.get_hist_data（'600848』，ktype='M『） #獲取月k線數據
ts.get_hist_data（'600848』，ktype='5『） #獲取5分鍾k線數據
ts.get_hist_data（'600848』，ktype='15『） #獲取15分鍾k線數據
ts.get_hist_data（'600848』，ktype='30『） #獲取30分鍾k線數據
ts.get_hist_data（'600848』，ktype='60『） #獲取60分鍾k線數據
ts.get_hist_data（'sh』）#獲取上證指數k線數據，其它參數與個股一致，下同
ts.get_hist_data（『sz』）#獲取深圳成指k線數據 ts.get_hist_data（『hs300』）#獲取滬深300指數k線數據
ts.get_hist_data（『sz50』）#獲取上證50指數k線數據
ts.get_hist_data（『zxb』）#獲取中小板指數k線數據
ts.get_hist_data（『cyb』）#獲取創業板指數k線數據
Python財經數據介麵包TuShare的使用
獲取歷史分筆數據
df = ts.get_tick_data（『000756','2015-03-27』）
df.head（10）
Python財經數據介麵包TuShare的使用
獲取實時分筆數據
df = ts.get_realtime_quotes（『000581』）
print df[['code','name','price','bid','ask','volume','amount','time']]
返回值說明：
0：name，股票名字
1：open，今日開盤價
2：pre_close，昨日收盤價
3：price，當前價格
4：high，今日最高價
5：low，今日最低價
6：bid，競買價，即「買一」報價
7：ask，競賣價，即「賣一」報價
8：volumn，成交量 maybe you need do volumn/100
9：amount，成交金額（元 CNY）
10：b1_v，委買一（筆數 bid volume）
11：b1_p，委買一（價格 bid price）
12：b2_v，「買二」
13：b2_p，「買二」
14：b3_v，「買三」
15：b3_p，「買三」
16：b4_v，「買四」
17：b4_p，「買四」
18：b5_v，「買五」
19：b5_p，「買五」
20：a1_v，委賣一（筆數 ask volume）
21：a1_p，委賣一（價格 ask price）
…
30：date，日期
31：time，時間

H. 為什麼pandas有國內股票數據

都是公開發行上市的股票，當然會有的，Pandas是數據分析工具包
TuShare是國內股票數據抓取工具，除了股票的實時和歷史數據，還有基本面數據，加上自然語言處理（比如情緒分析），或者機器學習，就比較有趣了。

I. 請問怎樣用Java獲取股票行情歷史數據新浪、搜狐、百度財經都可以......

publicclassStockConnection{
	publicstaticvoidmain(String[]args){
		URLur=null;
		try{
			//搜狐股票行情歷史介面
//			ur=newURL("http://q.stock.sohu.com/hisHq?code=cn_300228&start=20130930&end=20131231&stat=1&order=D&period=d&callback=historySearchHandler&rt=jsonp");
			//新浪股票行情歷史介面
			ur=newURL("http://biz.finance.sina.com.cn/stock/flash_hq/kline_data.php?&rand=random(10000)&symbol=sh600000&end_date=20150809&begin_date=20000101&type=plain");
			HttpURLConnectionuc=(HttpURLConnection)ur.openConnection();
			BufferedReaderreader=newBufferedReader(newInputStreamReader(ur.openStream(),"GBK"));
			Stringline;
			while((line=reader.readLine())!=null){
				System.out.println(line);
			}
		}catch(Exceptione){
			//TODOAuto-generatedcatchblock
			e.printStackTrace();
		}
	}
}