python股票数据的包

① tushare的接口怎么样使用

安装TuShare
方式1：pip install tushare
方式2：访问https://pypi.python.org/pypi/tushare/下载安装
方式3：将源代码下载到本地python setup.py install
升级TuShare
1、先查看本地与线上的版本版本号：
pip search tushare
2、升级TuShare：
pip install tushare --upgrade
确认安装成功
import tushare as ts
print ts.__version__
获取历史交易数据
import tushare as ts
df = ts.get_hist_data（‘600848’）
ts.get_hist_data（‘600848’，ktype='W‘） #获取周k线数据
ts.get_hist_data（'600848’，ktype='M‘） #获取月k线数据
ts.get_hist_data（'600848’，ktype='5‘） #获取5分钟k线数据
ts.get_hist_data（'600848’，ktype='15‘） #获取15分钟k线数据
ts.get_hist_data（'600848’，ktype='30‘） #获取30分钟k线数据
ts.get_hist_data（'600848’，ktype='60‘） #获取60分钟k线数据
ts.get_hist_data（'sh’）#获取上证指数k线数据，其它参数与个股一致，下同
ts.get_hist_data（‘sz’）#获取深圳成指k线数据 ts.get_hist_data（‘hs300’）#获取沪深300指数k线数据
ts.get_hist_data（‘sz50’）#获取上证50指数k线数据
ts.get_hist_data（‘zxb’）#获取中小板指数k线数据
ts.get_hist_data（‘cyb’）#获取创业板指数k线数据
Python财经数据接口包TuShare的使用
获取历史分笔数据
df = ts.get_tick_data（‘000756','2015-03-27’）
df.head（10）
Python财经数据接口包TuShare的使用
获取实时分笔数据
df = ts.get_realtime_quotes（‘000581’）
print df[['code','name','price','bid','ask','volume','amount','time']]
返回值说明：
0：name，股票名字
1：open，今日开盘价
2：pre_close，昨日收盘价
3：price，当前价格
4：high，今日最高价
5：low，今日最低价
6：bid，竞买价，即“买一”报价
7：ask，竞卖价，即“卖一”报价
8：volumn，成交量 maybe you need do volumn/100
9：amount，成交金额（元 CNY）
10：b1_v，委买一（笔数 bid volume）
11：b1_p，委买一（价格 bid price）
12：b2_v，“买二”
13：b2_p，“买二”
14：b3_v，“买三”
15：b3_p，“买三”
16：b4_v，“买四”
17：b4_p，“买四”
18：b5_v，“买五”
19：b5_p，“买五”
20：a1_v，委卖一（笔数 ask volume）
21：a1_p，委卖一（价格 ask price）
…
30：date，日期
31：time，时间

② python做数据分析需要哪些库

NumPy
是Python科学计算的基础包，提供快速高效的多维数组对象ndarray;直接对数组执行数学运算及对数组执行元素级计算的函数;用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具;线性代数运算、傅里叶变换以及随机数生成。
Pandas
它可以说是只要做数据分析的，无人不知无人不晓，因为它有着非常重要的作用。Pandas库提供了我们很多函数，能够快速的、方便的处理结构化的大型数据。
毫不夸张的说，Pandas是让Python成为强大的数据分析工具的非常重要的因素，尤其对于金融行业，比如基金股票的分析师，Pandas提供了高性能的时间序列功能和一系列的工具，可以自由灵活的处理数据，使用一次你就会爱上它。
Matplotlib
它是流行的用于绘制数据图表的Python库，它跟IPython结合使用效果更好，提供了一种非常好用的交互式的数据绘图环境。
IPython
它是Python科学计算标准工具集的组成部分，可以把很多东西联系到一起，有点类似于一个增强版的Python shell。
目的就是为了提高编程、测试和调试Python代码的速度，很多大牛都在使用IPython，它非常方便，当我们分析数据的时候，也是用这个工具的，而且不用print，回车即可打印。

③ 如何选取过去每个月股票的市值 python

类似，可以修改一下
股票涨跌幅数据是量化投资学习的基本数据资料之一，下面以python代码编程为工具，获得所需要的历史数据。主要步骤有：
（1） #按照市值从小到大的顺序活得N支股票的代码；
（2） #分别对这一百只股票进行100支股票操作；
（3） #获取从2016.05.01到2016.11.17的涨跌幅数据；
（4） #选取记录大于40个的数据，去除次新股；
（5） #将文件名名为“股票代码.csv”。
具体代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Nov 17 23:04:33 2016
获取股票的历史涨跌幅，并分别存为csv格式
@author: yehxqq151376026
"""

import numpy as np
import pandas as pd

#按照市值从小到大的顺序活得100支股票的代码
df = get_fundamentals(
query(fundamentals.eod_derivative_indicator.market_cap)
.order_by(fundamentals.eod_derivative_indicator.market_cap.asc())
.limit(100),'2016-11-17', '1y'
)

#分别对这一百只股票进行100支股票操作
#获取从2016.05.01到2016.11.17的涨跌幅数据
#选取记录大于40个的数据，去除次新股
#将文件名名为“股票代码.csv”
for stock in range(100):
priceChangeRate = get_price_change_rate(df['market_cap'].columns[stock], '20160501', '20161117')
if priceChangeRate is None:
openDays = 0
else:
openDays = len(priceChangeRate)
if openDays > 40:
tempPrice = priceChangeRate[39:(openDays - 1)]
for rate in range(len(tempPrice)):
tempPrice[rate] = "%.3f" %tempPrice[rate]
fileName = ''
fileName = fileName.join(df['market_cap'].columns[i].split('.')) + '.csv'
fileName
tempPrice.to_csv(fileName)

④ 如何用python 爬虫抓取金融数据

获取数据是数据分析中必不可少的一部分，而网络爬虫是是获取数据的一个重要渠道之一。鉴于此，我拾起了Python这把利器，开启了网络爬虫之路。

本篇使用的版本为python3.5，意在抓取证券之星上当天所有A股数据。程序主要分为三个部分：网页源码的获取、所需内容的提取、所得结果的整理。

一、网页源码的获取

很多人喜欢用python爬虫的原因之一就是它容易上手。只需以下几行代码既可抓取大部分网页的源码。

为了减少干扰，我先用正则表达式从整个页面源码中匹配出以上的主体部分，然后从主体部分中匹配出每只股票的信息。代码如下。

pattern=re.compile('<tbody[sS]*</tbody>')
body=re.findall(pattern,str(content)) #匹配<tbody和</tbody>之间的所有代码pattern=re.compile('>(.*?)<')
stock_page=re.findall(pattern,body[0]) #匹配>和<之间的所有信息

其中compile方法为编译匹配模式，findall方法用此匹配模式去匹配出所需信息，并以列表的方式返回。正则表达式的语法还挺多的，下面我只罗列所用到符号的含义。

语法 说明

. 匹配任意除换行符“ ”外的字符

* 匹配前一个字符0次或无限次

？ 匹配前一个字符0次或一次

s 空白字符：[<空格> fv]

S 非空白字符：[^s]

[...] 字符集，对应的位置可以是字符集中任意字符

(...) 被括起来的表达式将作为分组，里面一般为我们所需提取的内容

正则表达式的语法挺多的，也许有大牛只要一句正则表达式就可提取我想提取的内容。在提取股票主体部分代码时发现有人用xpath表达式提取显得更简洁一些，看来页面解析也有很长的一段路要走。

三、所得结果的整理

通过非贪婪模式(.*?)匹配>和<之间的所有数据，会匹配出一些空白字符出来，所以我们采用如下代码把空白字符移除。

stock_last=stock_total[:] #stock_total：匹配出的股票数据for data in stock_total: #stock_last：整理后的股票数据
if data=='':
stock_last.remove('')

最后，我们可以打印几列数据看下效果，代码如下

print('代码',' ','简称',' ',' ','最新价',' ','涨跌幅',' ','涨跌额',' ','5分钟涨幅')for i in range(0,len(stock_last),13): #网页总共有13列数据
print(stock_last[i],' ',stock_last[i+1],' ',' ',stock_last[i+2],' ',' ',stock_last[i+3],' ',' ',stock_last[i+4],' ',' ',stock_last[i+5])

⑤ 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=

⑥ 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：

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。

⑦ python的QSTK中，里面股票的历史数据是包含在包里面么，还是通过网络获取

在 Python的QSTK中，是通过 s_datapath 变量，定义相应股票数据所在的文件夹。一般可以通过 QSDATA 这个环境变量来设置对应的数据文件夹。

具体的股票数据来源，例如沪深、港股等市场，你可以使用免费的WDZ程序输出相应日线、5分钟数据到 s_datapath 变量所指定的文件夹中。然后可使用 Python的QSTK中，qstkutil.DataAccess进行数据访问。

⑧ 在财经领域使用大数据分析技术主要运用的是pandas吗

大数据分析进阶之python财经数据抓取
Python常用数据分析包：
Pandas：数据分析
Nltk：自然语言处理
Scikit：人工智能和机器学习
Numpy/scipy：矢量数据和科学计算
Sympy：符号计算
Gpu：并行超速运算
Opencv：图像视频处理
TVTK/mayavi：可视化

财经数据接口包
Pandas
Python Data Analysis Library 或 是基于NumPy 的一种工具，是python的一个数据分析包。
Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。
Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。

Pandas返回的数据格式都是pandas DataFrame类型，非常便于用pandas/NumPy/Matplotlib进行数据分析和可视化。

使用pandas自带财经数据接口，能够获取雅虎财经、世界银行等财经数据。

TuShare
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，为他们在数据来源方面极大地减轻了工作量，使他们更加专注于策略和模型的研究与实现上。

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。

使用TuShare自带财经数据接口，能够获取新浪财经的证券、宏观等财经数据。

使用TuShare自带财经数据接口，能够获取即时新浪财经数据、新浪股吧数据、个股信息地雷数据等数据。

接口简单易懂，返回的数据格式规整，非常便于处理分析！
数据挖掘实验室
持续追踪大数据和数据新闻前沿，通过自然语言处理、机器学习、R等大数据处理手段和D3、Echarts等数据可视化方法，玩转大数据驱动新闻。

⑨ python 设计一个名为Stock的类来表示一个公司的股票

是的，设计一个名为 Stock的类表示股票，该类包括:
1、一个名为symbol的字符串数据域表示股票代码:
2、一个名为name的字符串数据域表示股票名称;
3、一个名为previousPrice的double型数据域，用来存储股票的前一 日收盘价:
4、一个名为currentPrice的double型数据域，用来存储股票的当前价格:
5、创建一个给定特定代码和名称的股票构造方法:
6、一个名为getChangePercentO方法，返回从前的日价格到当前价格变化的百分比。
实现这个类，编写个测试程序，创建一个Stock 对象，它的股票代码是600000，股票名称是“浦发银行”，前一日收盘价是 25.5元，当前的最新价是28.6元，显示市值变化的百分比。

拓展资料
设计一个Stock类和DividendStock类
编写了一个表示拥有股票情况的Stock类，这里给出了一个简化版，去掉了对参数的合法性的检查等细节，现在需要创建一个可以发放分红的股票。红利的多少和持有股票的数量成正比，不是所有的股票都是会有分红的，所以不能直接在Stock类上直接增加这个功能，而是应该在Stock类的基础上，继承一个DividendStock类。并在这个子类中增加分红的属性和行为。
(1)一个用于记录分红的字段dividents
(2)重写父类的getProfit方法（在父类的getProfit方法的基础上还要加上分红的）
父类的getProfit+股票的总的分红(也就是字段dividents的值)
(3)增加计算分红的方法，方法中的参数表示每股的红利，可以理解为成员变量dividents赋值： 股票的总的分红=每股的红利*总股数
public void payDividend(double amountPerShare)
编写一个测试的程序，创建一个名为”Oracle”的分红股票，先后以单价32元购买200股，以单价40元购买350股。每股的分红2.8元。这支股票的当前价格是每股50元。

⑩ 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 ,