pythontushare股票数据

⑴ python中stock的用法

首先证券公司会提供一些API给你，使用的时tushare这个库。
首先安装tushare这个库
pip install tushare
打开IDE，使用的时pycharm这个工具。
import tushare, time #导入tushare库
data = tushare.get_realtime_quotes('600519') #获取股票代码为000581的股票信息
print(data)

⑵ 用Python能做哪些事情

Python作为一门胶水语言，其实能做的事非常多，下面我简单介绍一下，分为八个方面，主要内容如下：

数据处理

Python提供了大量用于数据处理和科学计算的库，像numpy,scipy,pandas等，对于矩阵计算、线性代数等，numpy可以快速计算并得到结果，pandas内置的DataFrame类型可以快速处理各种常见的文件，像CSV，Excel，JSon等，是数据分析的利器，在数据处理中经常使用：

可视化

Python数据可视化库也非常丰富，除了经常使用的matplotlib外，还有许多其他可视化库，像seaborn，pyecharts等，绘制的图形种类更丰富，更漂亮，代码量也更少，非常容易学习，对于日常作图制表来说，是一个非常不错的选择：

机器学习

现在机器学习正火，其实Python里面也有现成的机器学习模块可供学习—scikit-learn，对于常见的机器学习算法，像分类、回归、聚类、降维等，这个模块都有现成的代码可直接使用，非常方便，对于想入门机器学习的朋友来说，这是一个非常不错的选择：

神经网络

神经网络起源应该比较早了，目前在图像领域应用比较广泛，Python也有现成的神经网络模块可供使用，比较有名的就是谷歌开源的tensorflow，可以快速构建神经网氏轿络模型，并支持GPU计算，对于科研人员来说，是一个非常不错的选择，当然，除此之虚埋外，还有更高级的theano，keras等，使用也非常方便：

财经金融

对于想快速获取股票财经数据的朋友来说，Python也有现成的模块可供使用—tushare，一个免费、开源的财经数据接口包，可以快速获取国内股票数据，而且自动整合了数据爬取、清洗到加工的过程，使用起来非常不错，对于金融分析人员来说，是一个非常不错的工具：

爬虫

Python非常适合做网页爬虫，像常见的urllib，bs4，requests，lxml等模块，对于爬取大部分网页来说非常容易，请求解析于一身，可以快速获取到我们需要的数据，当然，为了提高开发效率，避免重复造轮子，Python也提供了一个非常受欢迎的爬虫框架—scrapy，可定制性更高，用户只需要添加少量代码，便可快速启动爬虫：

游戏开发

对于游戏开发来差核蚂说，Python也有一个专门的平台—pygame，专门用于游戏开发，对于开发小型游戏来说，这是一个非常不错的选择，摆脱了低级语言的束缚，代码量更少也更易学习，对于游戏感兴趣的朋友来说，这是一个非常不错的选择：

视频下载

对于视频下载来说，Python也有一个下载利器—you-get，可以免费快速的下载优酷、B站、美拍等网站视频，不需要登录，一键you-get就可以下载视频到本地，还支持在线播放功能，除此之外，还可以下载图片、音频等文件，是一个非常实用的工具：

目前，就分享这8个方便吧，比较实用也比较有趣，当然，还有许多其他方面的，像Web开发、桌面GUI、测试、运维、树莓派等，网上也有相关资料可供参考，感兴趣的朋友可以自己搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧

⑶ 如何利用python抓取美股数据

一 准备环境

1 安装tushare模块包。

pip install tushare

二 注册tushare账号，获取token（目前tushare pro版本必须有token值才能正常访问）

访问https://tushare.pro/register?reg=380388 tushare官网进行注册，然后记录token值备用。

三 开始python编程

Python代码：

import tushare as ts

#设置token

token='你自己的token'

pro = ts.pro_api(token)

#获取002242.SZ日行数据

pa=pro.daily(ts_code='002242.SZ', start_date='20200701',end_date='20200716')

# 打印获取数据

print(pa)

运行程序，可见如下打印，002242.SZ最近两周的数据都在这里了。

⑷ 100银子求助如何遍历读取TuShare的分笔股票数据

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)

根据 http://tushare.org/trading.html#id6 提供的例子，你可以包装成函数，传入你要获取的股票代码，df包含30个列的内容，你可以输出你想要的列，也可以保存到数据库里。
tushare.org上都写得很清楚了。
遍历读取无非就是
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就是序号，以i为基础你可以获取所有row的数据，包括具体某一行某一列。python根据坐标读取数据有多重方法，你学明白python后，tushare用起来就方便了。

⑸ python读取财经数据

提取日期数据基本语法
from WindPy import w
w.start()
当出现.ErrorCode==-103说明没连接上，要start一下

w.wsd(security, fields, startDate = None, endDate= None , options = None)
opion 可选（period, 日期类型， 货币类型，前后复权）

提取财务数据基本语法
w.wss(security, fields, options = None)

提取板块日序列基本语法
w.wses(sectorCode, fields, startDate = None, endDate = None, options = None)

提取板块日截面数据基本语法
w.wsee(sectorCode, fields, options=None)

提取宏观数据基本语法
w.edb(codes, startDate =None, endDate =None, options=None)

1.日期序列基本语法
ts.get_hist_data(stock,start,end)
注意：1.stock不能是集合,只能单个股票 2.需要带上.sz或.sh 3.没有field，只能取出数据后再切除.

2.pro用法
pro.daily(code, start, end, fields)

tushare引用语句

弊端也很明显，一方面不能stock集合输入，一次只能调取一个股票对应数据，另一方面tushare虽是免费试用，但有权限限制。

基本语法
wb.get_data_yahoo(code, start, end)
wb.DataReader(code, 'yahoo', start, end)

没法添加fields, 虽能集合适用，但出来的索引挺奇怪的

推荐使用定义函数或用for循环批量获取数据

总体感觉wind api最舒服，但需要账号，mac也不能直接调用wind api。还是推荐tushare的pro用法。

小白学习中，请指教=v=

⑹ Python量化教程：不得不学的K线图“代码复制可用”

不管是对量化分析师还是普通的投资者来说，K线图（蜡烛图）都是一种很经典、很重要的工具。在K线图中，它会绘制每天的最高价、最低价、开盘价和收盘价，这对于我们理解股票的趋势以及每天的多空对比很有帮助。

一般来说，我们会从各大券商平台获取K线图，但是这种情况下获得的K线图往往不能灵活调整，也不能适应复杂多变的生产需求。因此我们有必要学习一下如何使用Python绘制K线图。

需要说明的是，这里mpl_finance是原来的matplotlib.finance，但是现在独立出来了（而且好像没什么人维护更新了），我们将会使用它提供的方法来绘制K线图；tushare是用来在线获取股票数据的库；matplotlib.ticker中有个FuncFormatter()方法可以帮助我们调整坐标轴；matplotlib.pylab.date2num可以帮助我们将日期数据进行必要的转化。

我们以上证综指18年9月份以来的行情为例。

我们先使用mpl_finance绘制一下，看看是否一切正常。

可以看到，所有的节假日包括周末，在这里都会显示为空白，这对于我们图形的连续性非常不友好，因此我们要解决掉他们。

可以看到，空白问题完美解决，这里我们解释一下。由于matplotlib会将日期数据理解为 连续数据 ，而连续数据之间的间距是有意义的，所以非交易日即使没有数据，在坐标轴上还是会体现出来。连续多少个非交易日，在坐标轴上就对应了多少个小格子，但这些小格子上方并没有相应的蜡烛图。

明白了它的原理，我们就可以对症下药了。我们可以给横坐标（日期）传入连续的、固定间距的数据，先保证K线图的绘制是连续的；然后生成一个保存有正确日期数据的列表，接下来，我们根据坐标轴上的数据去取对应的正确的日期，并替换为坐标轴上的标签即可。

上边format_date函数就是这个作用。由于前边我们给dates列生成了从0开始的序列连续数据，因此我们可以直接把它当作索引，从真正的日期列表里去取对应的数据。在这里我们要使用matplotlib.ticker.FuncFormattter()方法，它允许我们指定一个格式化坐标轴标签的函数，在这个函数里，我们需要接受坐标轴的值以及位置，并返回自定义的标签。

你学会了吗？

当然，一个完整的K线图到这里并没有结束，后边我们会考虑加入均线、成交量等元素，感兴趣的同学欢迎关注哦！

⑺ 新人发帖求助，python使用tushare股票分析包方法报错

我是一名大学生，刚刚上手python，成功安装了tushare包，但是调用的官方文档的示例方法（get_hist_data）的时报错:
AttributeError: 'mole' object has no attribute 'get_hist_data'

代码是
[import tushare as ts
ts.get_hist_data('600848')][/code]

因为是示例，所以包应该下面有这个方法，我用print dir(ts) 看到下面只有
['__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__', '__package__', 'ts' ] 这几个方法（显然不是全部的方法）

希望各位能够帮助下新人解答一下。
刚刚实际运行了一下，没有报错，你检查一下是否安装正确，tushare包的安装直接用 pip install tushare 安装即可，没必要访问官网，当然，你需要先安装pip ,

⑻ python用什么方法或者库可以拿到全部股票代码

首先你需要知道哪个网站上有所有股票代码，然后分析这个网站股票代码的存放方式，再利用python写一个爬虫去爬取所有的股票代码

⑼ 股票池如何用python构建

股票池用python构建的方法是：使用第三方平台，目前可以使用的是聚宽，对比一下聚宽、优矿、大宽网（已经倒闭了），都大同小异，选哪个都一样。

虽然这些平台都大同小异，但是代码可不能简单复制粘贴，因为底层函数库是不一样的，有可能在别的平台根本用不了某个函数，并且简单复制到自己电脑中的python的话百分之百用不了。

代码的思路是，每个月底进行调仓，选出市值最小的股票交易，去掉ST/*ST/停牌/涨停的股票，然后选择最小市值的10只，基准是创业板综指，看看结果。

python构建数据获取方法是：旅衡

这里使用为了接下来的操作需要将一定历史范围的股票数据下载下来，这里下载起始时间为20160101，截至时间为运行代码的时间范围的历史日线数据。

这里以tushare为例, tushare获取历史数据有两种方式。

第一种是以迭代历史交陪拦易日的方式获取所有历史数据，假设获取三年的历史数据，一拆乱做年一般220个交易日左右，那么3年需要请求660多次左右，如果以这种方式的话，就下载数据的时间只需要1分钟多点的样子。

第二种是以迭代所有股票代码的方式获取所有历史数据，股票数量有大概3800多个，需要请求3800多次，但是在积分有限的情况下一分钟最多请求500次，也就意味着仅下载数据的时间至少需要大概8分钟时间。

理论上，你获取的历史范围超过17.3年，那么使用第一种方式才比第二种方式快。