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tushare股票分析

发布时间:2021-05-21 20:51:01

❶ 如何从tushare中调取十大股东数据

0. 简介

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,为他们在数据获取方面极大地减轻工作量,使他们更加专注于策略和模型的研究与实现上。考虑到Python pandas包在金融量化分析中体现出的优势,TuShare返回的绝大部分的数据格式都是pandas DataFrame类型。
1. 历史行情
获取个股历史交易数据(包括均线数据),可以通过参数设置获取日k线、周k线、月k线,以及5分钟、15分钟、30分钟和60分钟k线数据。本接口只能获取近3年的日线数据,适合搭配均线数据进行选股和分析。

参数说明:
code:股票代码,即6位数字代码,或者指数代码(sh=上证指数 sz=深圳成指 hs300=沪深300指数 sz50=上证50 zxb=中小板 cyb=创业板)
start:开始日期,格式YYYY-MM-DD
end:结束日期,格式YYYY-MM-DD
ktype:数据类型,D=日k线 W=周 M=月 5=5分钟 15=15分钟 30=30分钟 60=60分钟,默认为D
retry_count:当网络异常后重试次数,默认为3
pause:重试时停顿秒数,默认为0
返回值说明:
date:日期
open:开盘价
high:最高价
close:收盘价
low:最低价
volume:成交量
price_change:价格变动
p_change:涨跌幅
ma5:5日均价
ma10:10日均价
ma20:20日均价
v_ma5:5日均量
v_ma10:10日均量
v_ma20:20日均量
turnover:换手率[注:指数无此项]
(1) #获取全部日k线数据(查看前11行)

❷ 新人发帖求助,python使用tushare股票分析包方法报错

1、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
2、没必要访问官网,当然,你需要先安装pip ,自己网络。

❸ 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 ,

❹ 如何从tushare获取所有A股编号数组

首先确定是否安装正确tushare,如果安装直接用pipinstalltushare安装即可。

❺ 怎样使用tushare的提供的数据与库talib计算macd

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

❻ 新人发帖求助,python使用tushare股票分析包方法报错

常用以下几种:
TSocket—使用阻塞式 I/O 进行传输,是最常见的模式
TFramedTransport—非阻塞方式,按块的大小进行传输,类似于 Java 中的 NIO
若使用 TFramedTransport 传输层,其服务器必须修改为非阻塞的服务类型,客户端只需替换 TTransport 部分
TNonblockingTransport —— 使用非阻塞方式,用于构建异步客户端!

❼ 请问有类似tushare的财经股票数据API吗

题主是做量化回测吗?我觉得用大智慧、同花顺的公式平台就可以了。这些都是上市公司,数据齐备,公式平台开发也很简单,基本上不需要有编程经验,看看软件中的指标、公式等例子就会使用了。而且每个指标都有详细的中文说明。

如果是企业机构等,有专门的金融实时行情API接口,例如微盛的金融实时行情API接口。我之前在券商实习时,师兄所在部门就使用微盛的金融API接口进行测试。他们的优点是支持市场多,几乎涵盖了内地、海外的所有主要市场,包括现货、期货期权。例如师兄当时做上证50的套利测试,微盛的API接口包括了上证50成分股现货、中金所的上证50股指期货、以及上证50期权(很多接口都没有期权,这样不方便做套利测试)。不过他们接口的缺点是需要有编程基础,没有编程基础是搞不定的(需要有专门的程序员来开发),这个不适合普通投资者使用。

❽ 如何从tushare获取所有A股编号数组

stock_info=ts.get_stock_basics()
def get_all_stock_id():
#获取所有股票代码
for i in stock_info.index:
print i

❾ 我使用python引用tushare库时,想要导入上证50的数据,却提示发现了什么解析包,怎么解决

接口的问题,应该是对应读取的excel接口文件有问题

❿ 用Python 进行股票分析 有什么好的入门书籍或者课程吗

概率炒股法:
用python获取股票价格,如tushare,如果发现股票当天涨幅在大盘之上(2点30到2点50判断),买入持有一天,下跌当天就别买,你可以用概率论方法,根据资金同时持有5支,10支或20支,这样不怕停盘影响,理论上可以跑赢大盘。
还有一种是操作etf,如大盘50 etf,300 etf,中小板etf,创业板etf,当天2.30分判断那个etf上涨就买入那支,不上涨什么都不买,持有一天,第二天如是。

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