【数据】【自动化交易】Python获取中国股市行情和指数

一般来说获取股市行情和指数都是需要付费的，并且这些数据你根本无法导出，比如早年看我妈他们炒股用的大富翁等软件。不过现在可以用诸如腾讯、新浪财经等的网页数据，不过顶多是1s级的，不过免费。所以思路就是使用爬虫扒取。

爬虫也不需要你自己写，这里介绍几种易用的数据lib:

• Tushare: 内核并非爬虫，好像是C++写的，文档比较老了。印象最深的是它有电影票房数据模块。
• easyquotation: 要求$V_{Python}\ge 3.5$。单只股票数据感觉比Tushare全，小巧易用。
• pyalgotrade-cn: 可以和Tushare数据配合回测的lib。

easyquotation

前言

• 获取新浪的免费实时行情
• 获取腾讯财经的免费实时行情
• 获取集思路的分级基金数据

开发环境 : Ubuntu 16.04 / Python 3.5

requirements

• Python 3.5+
• pip install -r requirements.txt

安装

pip install easyquotation

升级

pip install easyquotation --upgrade

用法

引入:

import easyquotation

选择行情

quotation = easyquotation.use('sina') # 新浪 ['sina'] 腾讯 ['tencent', 'qq']

获取所有股票行情

quotation.market_snapshot(prefix=True) # prefix 参数指定返回的行情字典中的股票代码 key 是否带 sz/sh 前缀

return

 {'sh000159': {'name': '国际实业', # 股票名
'buy': 8.87, # 竞买价
'sell': 8.88, # 竞卖价
'now': 8.88, # 现价
'open': 8.99, # 开盘价
'close': 8.96, # 昨日收盘价
'high': 9.15, # 今日最高价
'low': 8.83, # 今日最低价
'turnover': 22545048, # 交易股数
'volume': 202704887.74， # 交易金额
'ask1': 8.88, # 卖一价
'ask1_volume': 111900, # 卖一量
'ask2': 8.89,
'ask2_volume': 54700,
'bid1': 8.87, # 买一价
'bid1_volume': 21800, # 买一量
...
'bid2': 8.86,
'bid2_volume': 78400,
'date': '2016-02-19',
'time': '14:30:00',
...},
......
}

单只股票

quotation.real('162411') # 支持直接指定前缀，如 'sh000001'

多只股票

quotation.stocks(['000001', '162411'])

同时获取指数和行情

quotation.stocks(['sh000001', 'sz000001'], prefix=True)

更新股票代码

easyquotation.update_stock_codes()

选择 jsl 行情

quotation = easyquotation.use('jsl') # ['jsl']

获取分级基金信息

quotation.funda() # 参数可选择利率、折价率、交易量、有无下折、是否永续来过滤
quotation.fundb() # 参数如上

对应的分级 A 数据

return

{ 150020:
{'abrate': '5:5',
'calc_info': None,
'coupon_descr': '+3.0%',
'coupon_descr_s': '+3.0%',
'fund_descr': '每年第一个工作日定折，无下折，A不参与上折，净值<1元无定折',
'funda_amount': 178823,
'funda_amount_increase': '0',
'funda_amount_increase_rt': '0.00%',
'funda_base_est_dis_rt': '2.27%',
'funda_base_est_dis_rt_t1': '2.27%',
'funda_base_est_dis_rt_t2': '-0.34%',
'funda_base_est_dis_rt_tip': '',
'funda_base_fund_id': '163109',
'funda_coupon': '5.75',
'funda_coupon_next': '4.75',
'funda_current_price': '0.783',
'funda_discount_rt': '24.75%',
'funda_id': '150022',
'funda_increase_rt': '0.00%',
'funda_index_id': '399001',
'funda_index_increase_rt': '0.00%',
'funda_index_name': '深证成指',
'funda_left_year': '永续',
'funda_lower_recalc_rt': '1.82%',
'funda_name': '深成指A',
'funda_nav_dt': '2015-09-14',
'funda_profit_rt': '7.74%',
'funda_profit_rt_next': '6.424%',
'funda_value': '1.0405',
'funda_volume': '0.00',
'fundb_upper_recalc_rt': '244.35%',
'fundb_upper_recalc_rt_info': '深成指A不参与上折',
'last_time': '09:18:22',
'left_recalc_year': '0.30411',
'lower_recalc_profit_rt': '-',
'next_recalc_dt': '<span style="font-style:italic">2016-01-04</span>',
'owned': 0,
'status_cd': 'N'}>'}}

分级基金套利接口

quotation.fundarb(jsl_username, jsl_password, avolume=100, bvolume=100, ptype='price')

jsl_username: 集思录用户名
jsl_password: 集思路登录密码
avolume: A成交额，单位百万
bvolume: B成交额，单位百万
ptype: 溢价计算方式，price=现价，buy=买一，sell=卖一

return

{
"165511":{
'base_fund_id': '165511',
# 母基金代码
'AB_price': '现价A/B : 1.008/1.329',
'a_profit_rt_next': '4.705',
'a_ratio': 4,
'abrate': '4:6',
'apply_fee': '0',
'apply_fee_tip': '0',
'apply_sell': '-0.59',
'asset_ratio': '95%',
'asset_ratio_last': '99%',
'asset_ratio_num': '95.00',
'b_est_val': '1.340',
'b_gangan': '1.502',
'b_ratio': 6,
'base_est_dis_rt': '-0.56%',
'base_est_val': '1.2073',
'base_fund_nm': '信诚500',
'base_lower_recalc_rt': '54.15%',
'base_nav': '1.1970',
'base_nav_dt': '2016-04-13',
'buy1A': '1.007',
'buy1B': '1.329',
'buy1_amountA': '0.201',
'buy1_amountB': '7.123',
'buy_redeem': '-0.51',
'calc_info': None,
'coupon': '0.00%',
'coupon_next': '4.700',
'est_dis_rt': '-0.55%',
'est_time': '2016-04-14 15:10:05',
'fundA_amount': '6667',
'fundA_amount_increase': '-51',
'fundA_amount_increase_rt': '-0.76%',
'fundA_amount_tip': '2016-04-14 A类总份额6667.000万份，份额增长-0.76%',
'fundA_id': '150028',
'fundA_last_dt': '2016-04-14',
'fundA_last_time': '14:57:02',
'fundA_nav': '1.0090',
'fundA_nav_dt': '2016-04-13',
'fundA_nm': '中证500A',
'fundA_stock_volume': '28.2446',
'fundA_stock_volume_tip': 'A类总份额6667.000万份, 成交28万份',
'fundA_turnover_rt': '0.42%',
'fundA_volume': '28.46',
'fundB_amount': 10000.5,
'fundB_amount_increase': '-76',
'fundB_amount_tip': '2016-04-14 B类总份额10000万份，份额增长-0.76%',
'fundB_id': '150029',
'fundB_last_dt': '2016-04-14',
'fundB_last_time': '15:00:27',
'fundB_nav': '1.3220',
'fundB_nav_dt': '2016-04-13',
'fundB_nm': '中证500B',
'fundB_stock_volume': '255.5280',
'fundB_stock_volume_tip': 'B类总份额10000万份, 成交256万份',
'fundB_turnover_rt': '2.56%',
'fundB_volume': '337.24',
'fund_company_nm': '信诚基金',
'funda_name_tip': '下期利率：4.70，修正收益率：4.71%',
'idx_incr_rt': '0.91%',
'increase_rtA': '-0.10%',
'increase_rtB': '1.06%',
'index_id': '399905',
'index_nm': '中证 500',
'is_est_val': 1,
'is_last_nav': 1,
'lower_recalc_rt': '54.15',
'maturity_dt': '-',
'merge_price': '1.2006',
'min_apply_amount': None,
'notes': 'http://www.xcfunds.com/funds_2012/165511/fundinfor.shtmlrn',
'ownedA': 0,
'ownedM': 1,
'priceA': '1.008',
'priceB': '1.329',
'real_idx_increase_rt': '0.91',
'recalc_to': None,
'redeem_fee': '0.5%',
'redeem_fee_tip': '0.5%',
'sell1A': '1.008',
'sell1B': '1.330',
'sell1_amountA': '7.132',
'sell1_amountB': '16.820',
'status_cd': 'N'
}
}

指数ETF查询接口

TIP : 尚未包含黄金ETF和货币ETF

集思录ETF源网页

quotation.etfindex(index_id="", min_volume=0, max_discount=None, min_discount=None)

return

{
"510050": {
"fund_id": "510050",
# 代码
"fund_nm": "50ETF",
# 名称
"price": "2.066",
# 现价
"increase_rt": "0.34%",
# 涨幅
"volume": "71290.96",
# 成交额(万元)
"index_nm": "上证50",
# 指数
"pe": "9.038",
# 指数PE
"pb": "1.151",
# 指数PB
"index_increase_rt": "0.45%",
# 指数涨幅
"estimate_value": "2.0733",
# 估值
"fund_nav": "2.0730",
# 净值
"nav_dt": "2016-03-11",
# 净值日期
"discount_rt": "-0.34%",
# 溢价率
"creation_unit": "90",
# 最小申赎单位(万份)
"amount": "1315800",
# 份额
"unit_total": "271.84",
# 规模(亿元)
"index_id": "000016",
# 指数代码
"last_time": "15:00:00",
# 价格最后时间(未确定)
"last_est_time": "23:50:02",
# 估值最后时间(未确定)
}
}

分数图

腾讯分时图地址

quotation = easyquotation.use("timekline")
data = quotation.real(['603828'], prefix=True)

return

{
'sh603828': {
'date': '170721',
#日期
'time_data': {
'201707210930': ['0930', '19.42', '61'], # [时间, 当前价, 上一分钟到这一分钟之间的成交数量]
'201707210931': ['0931', '19.42','122'],
'201707210932': ['0932', '19.43', '123'],
'201707210933': ['0933', '19.48', '125'],
'201707210934': ['0934', '19.49', '133'],
'201707210935': ['0935', '19.48', '161'],
...
}
}

港股日k线图

腾讯日k线图

import easyquotation
quotation
= easyquotation.use("daykline")
data = quotation.real(['00001','00700'])
print(data)

return

{
'00001': [
['2017-10-09', '352.00', '349.00', '353.00', '348.60', '13455864.00'], # [日期, 今开, 今收, 最高, 最低, 成交量 ]
['2017-10-10', '350.80', '351.20', '352.60', '349.80', '10088970.00'],
]
'00700':[
]
}
}

腾讯港股时时行情

腾讯控股时时行情

import easyquotation
quotation = easyquotation.use("hkquote")
data = quotation.real(['00001','00700'])
print(data)

{
'00001':
{
'stock_code': '00001', # 股票代码
'lotSize': '"100', # 每手数量
'name': '长和', # 股票名称
'price': '97.20', # 股票当前价格
'lastPrice': '97.75', # 股票昨天收盘价格
'openPrice': '97.75', # 股票今天开盘价格
'amount': '1641463.0', # 股票成交量
'time': '2017/11/29 15:38:58', # 当前时间
'high': '98.05', # 当天最高价格
'low': '97.15' # 当天最低价格
},
'00700':
{
'stock_code': '00700',
'lotSize': '"100',
'name': '腾讯控股',
'price': '413.20',
'lastPrice': '419.20',
'openPrice': '422.20',
'amount': '21351010.0',
'time': '2017/11/29 15:39:01',
'high': '422.80',
'low': '412.40'
}
}

开发指南

初始化环境

进入项目目录后运行

make init

Tushare

TuShare是实现对股票/期货等金融数据从数据采集、清洗加工 到 数据存储过程的工具，满足金融量化分析师和学习数据分析的人在数据获取方面的需求，它的特点是数据覆盖范围广，接口调用简单,响应快速。

Dependencies

• python 2.x/3.x
• pandas

Installation

• 方式1：pip install tushare
• 方式2：python setup.py install
• 方式3：访问https://pypi.python.org/pypi/tushare/下载安装

Upgrade

pip install tushare --upgrade

Quick Start

Example 1. 获取个股历史交易数据（包括均线数据）：

import tushare as ts
ts.get_hist_data('600848') #一次性获取全部数据

结果显示：

日期 ，开盘价， 最高价， 收盘价， 最低价， 成交量， 价格变动 ，涨跌幅，5日均价，10日均价，20日均价，5日均量，10日均量，20日均量，换手率

open
high
close
low
volume
p_change
ma5 
date
2012-01-11
6.880
7.380
7.060
6.880
14129.96
2.62
7.060
2012-01-12
7.050
7.100
6.980
6.900
7895.19
-1.13
7.020
2012-01-13
6.950
7.000
6.700
6.690
6611.87
-4.01
6.913
2012-01-16
6.680
6.750
6.510
6.480
2941.63
-2.84
6.813
2012-01-17
6.660
6.880
6.860
6.460
8642.57
5.38
6.822
2012-01-18
7.000
7.300
6.890
6.880
13075.40
0.44
6.788
2012-01-19
6.690
6.950
6.890
6.680
6117.32
0.00
6.770
2012-01-20
6.870
7.080
7.010
6.870
6813.09
1.74
6.832
ma10
ma20
v_ma5
v_ma10
v_ma20
turnover
date
2012-01-11
7.060
7.060
14129.96
14129.96
14129.96
0.48
2012-01-12
7.020
7.020
11012.58
11012.58
11012.58
0.27
2012-01-13
6.913
6.913
9545.67
9545.67
9545.67
0.23
2012-01-16
6.813
6.813
7894.66
7894.66
7894.66
0.10
2012-01-17
6.822
6.822
8044.24
8044.24
8044.24
0.30
2012-01-18
6.833
6.833
7833.33
8882.77
8882.77
0.45
2012-01-19
6.841
6.841
7477.76
8487.71
8487.71
0.21
2012-01-20
6.863
6.863
7518.00
8278.38
8278.38
0.23

设定历史数据的时间：

ts.get_hist_data('600848',start='2015-01-05',end='2015-01-09')
open
high
close
low
volume
p_change
ma5
ma10 
date
2015-01-05
11.160
11.390
11.260
10.890
46383.57
1.26
11.156
11.212
2015-01-06
11.130
11.660
11.610
11.030
59199.93
3.11
11.182
11.155
2015-01-07
11.580
11.990
11.920
11.480
86681.38
2.67
11.366
11.251
2015-01-08
11.700
11.920
11.670
11.640
56845.71
-2.10
11.516
11.349
2015-01-09
11.680
11.710
11.230
11.190
44851.56
-3.77
11.538
11.363
ma20
v_ma5
v_ma10
v_ma20
turnover
date
2015-01-05
11.198
58648.75
68429.87
97141.81
1.59
2015-01-06
11.382
54854.38
63401.05
98686.98
2.03
2015-01-07
11.543
55049.74
61628.07
103010.58
2.97
2015-01-08
11.647
57268.99
61376.00
105823.50
1.95
2015-01-09
11.682
58792.43
60665.93
107924.27
1.54

复权历史数据
获取历史复权数据，分为前复权和后复权数据，接口提供股票上市以来所有历史数据，默认为前复权。如果不设定开始和结束日期，则返回近一年的复权数据，从性能上考虑，推荐设定开始日期和结束日期，而且最好不要超过一年以上，获取到数据后，请及时在本地存储。

ts.get_h_data('002337') #前复权
ts.get_h_data('002337',autype='hfq') #后复权
ts.get_h_data('002337',autype=None) #不复权
ts.get_h_data('002337',start='2015-01-01',end='2015-03-16') #两个日期之间的前复权数据

Example 2. 一次性获取最近一个日交易日所有股票的交易数据（结果显示速度取决于网速）

ts.get_today_all()

结果显示：

代码，名称，涨跌幅，现价，开盘价，最高价，最低价，最日收盘价，成交量，换手率

code
name
changepercent
trade
open
high
low
settlement 
0
002738
中矿资源
10.023
19.32
19.32
19.32
19.32
17.56
1
300410
正业科技
10.022
25.03
25.03
25.03
25.03
22.75
2
002736
国信证券
10.013
16.37
16.37
16.37
16.37
14.88
3
300412
迦南科技
10.010
31.54
31.54
31.54
31.54
28.67
4
300411
金盾股份
10.007
29.68
29.68
29.68
29.68
26.98
5
603636
南威软件
10.006
38.15
38.15
38.15
38.15
34.68
6
002664
信质电机
10.004
30.68
29.00
30.68
28.30
27.89
7
300367
东方网力
10.004
86.76
78.00
86.76
77.87
78.87
8
601299
中国北车
10.000
11.44
11.44
11.44
11.29
10.40
9
601880
大连港
10.000
5.72
5.34
5.72
5.22
5.20
10
000856
冀东装备
10.000
8.91
8.18
8.91
8.18
8.10
volume
turnoverratio
0
375100
1.25033
1
85800
0.57200
2
1058925
0.08824
3
69400
0.51791
4
252220
1.26110
5
1374630
5.49852
6
6448748
9.32700
7
2025030
6.88669
8
433453523
4.28056
9
323469835
9.61735
10
25768152
19.51090

Example 3. 获取历史分笔数据

import tushare as ts
df = ts.get_tick_data('600848',date='2014-01-09')
df.head(10)

结果显示：

成交时间、成交价格、价格变动，成交手、成交金额(元)，买卖类型

Out[3]:
time
price change
volume
amount
type
0
15:00:00
6.05
--
8
4840
卖盘
1
14:59:55
6.05
--
50
30250
卖盘
2
14:59:35
6.05
--
20
12100
卖盘
3
14:59:30
6.05
-0.01
165
99825
卖盘
4
14:59:20
6.06
0.01
4
2424
买盘
5
14:59:05
6.05
-0.01
2
1210
卖盘
6
14:58:55
6.06
--
4
2424
买盘
7
14:58:45
6.06
--
2
1212
买盘
8
14:58:35
6.06
0.01
2
1212
买盘
9
14:58:25
6.05
-0.01
20
12100
卖盘
10
14:58:05
6.06
--
5
3030
买盘

Example 4. 获取实时交易数据(Realtime Quotes Data)

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

结果显示：

名称、开盘价、昨价、现价、最高、最低、买入价、卖出价、成交量、成交金额…more in docs

code
name
price
bid
ask
volume
amount
time
0
000581
威孚高科
31.15
31.14
31.15
8183020
253494991.16
11:30:36

请求多个股票方法（一次最好不要超过30个）：

ts.get_realtime_quotes(['600848','000980','000981']) #symbols from a list
ts.get_realtime_quotes(df['code'].tail(10)) #from a Series

pyalgotrade-cn

这部分参考了这个博客。

策略可视化

在pyalgotrade中，已经为我们提供了很好用的可视化模块了，plotter。所以，一开始我们先导入模块。

from pyalgotrade import plotter

把策略的净值图、买卖开仓情况绘制出来其实很简单，把我们的策略实例化之后，传给plotter就可以了。

myStrategy = MyStrategy(feed, "fd")# 策略实例化
plt = plotter.StrategyPlotter(myStrategy) # 传入策略
myStrategy.run()# 运行策略
myStrategy.info("Final portfolio value: $%.2f" % myStrategy.getResult())
plt.plot()# 绘制

最后

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