財經數據接口包tushare的使用（一）
Tushare是一款開源免費的金融數據接口包，可以用於獲取股票的歷史數據、年度季度報表數據、實時分筆數據、歷史分筆數據，本文對tushare的用法，已經存在的一些問題做一些介紹。
一：安裝tushare
為避免由於依賴包缺失導致安裝失敗，請先安裝anaconda,百度網盤地址：
鏈接：http://pan.baidu.com/s/1qYDQUGs 密碼：6wq8
安裝直接一直下一步即可
安裝完成之后，anaconda會自動配置環境變量，直接就可以用了，cmd打開命令行窗口，使用命令
pip install tushare
即可安裝tushar
二：tushare的使用
1、獲取歷史數據之 get_hist_data
參數說明：
• code：股票代碼，即6位數字代碼，或者指數代碼（sh=上證指數 sz=深圳成指 hs300=滬深300指數 sz50=上證50 zxb=中小板 cyb=創業板）
• start：開始日期，格式YYYY-MM-DD
• end：結束日期，格式YYYY-MM-DD
• ktype：數據類型，D=日k線 W=周 M=月 5=5分鍾 15=15分鍾 30=30分鍾 60=60分鍾，默認為D
• retry_count：當網絡異常后重試次數，默認為3
• pause:重試時停頓秒數，默認為0
返回值說明：
• date：日期
• open：開盤價
• high：最高價
• close：收盤價
• low：最低價
• volume：成交量
• price_change：價格變動
• p_change：漲跌幅
• ma5：5日均價
• ma10：10日均價
• ma20:20日均價
• v_ma5:5日均量
• v_ma10:10日均量
• v_ma20:20日均量
• turnover:換手率[注：指數無此項]
調用方法：
例一：
import tushare as ts data=ts.get_hist_data(‘300032’) print(data)
結果展示：
open high close low volume price_change p_change \
date
2018-12-04 16.80 17.15 17.09 16.70 52382.91 0.25 1.49
2018-12-03 17.00 17.22 16.84 16.62 53706.54 0.58 3.57
2018-11-30 16.30 16.39 16.26 15.72 39473.33 0.04 0.25
2018-11-29 17.05 17.09 16.22 16.20 43111.44 -0.68 -4.02
2018-11-28 16.70 16.94 16.90 16.20 45034.68 0.23 1.38
2018-11-27 16.77 16.88 16.67 16.52 34464.46 0.15 0.91
2018-11-26 16.75 16.95 16.52 16.11 34463.00 -0.18 -1.08
2018-11-23 18.01 18.02 16.70 16.60 77016.79 -1.20 -6.70
2018-11-22 18.25 18.27 17.90 17.86 47241.00 -0.15 -0.83
2018-11-21 18.00 18.17 18.05 17.77 68355.30 -0.33 -1.79
ma5 ma10 ma20 v_ma5 v_ma10 v_ma20
date
2018-12-04 16.662 16.915 17.569 46741.78 49524.95 74213.35
2018-12-03 16.578 17.044 17.603 43158.09 55527.30 76015.06
2018-11-30 16.514 17.249 17.666 39309.38 59021.37 78567.25
2018-11-29 16.602 17.503 17.748 46818.07 66538.81 82437.55
2018-11-28 16.938 17.792 17.800 47643.99 78491.83 84790.15
2018-11-27 17.168 17.943 17.812 52308.11 87770.77 86009.69
2018-11-26 17.510 18.066 17.819 67896.51 93372.31 87098.74
2018-11-23 17.984 18.203 17.831 78733.36 97700.81 87289.41
2018-11-22 18.404 18.273 17.846 86259.55 94334.13 85500.81
2018-11-21 18.646 18.239 17.799 109339.68 96096.54 85845.67
2018-11-20 18.718 18.223 17.773 123233.42 98901.76 84578.53
2018-11-19 18.622 18.162 17.736 118848.10 96502.82 82182.74
請讀者注意，文檔中的注釋並不准確，使用該接口並不能獲取股票自上市以來的所有日線數據，例如這里舉的例子，金龍機電這只股票(2009年12月25日上市)。
請再看例子：
例二：
import tushare as ts data=ts.get_hist_data('603712',start='2018-11-28',end='2018-12-01') print(data)
返回結果是：
open high close low volume price_change p_change \ date 2018-11-30 16.30 16.39 16.26 15.72 39473.33 0.04 0.25 2018-11-29 17.05 17.09 16.22 16.20 43111.44 -0.68 -4.02 2018-11-28 16.70 16.94 16.90 16.20 45034.68 0.23 1.38 ma5 ma10 ma20 v_ma5 v_ma10 v_ma20 date 2018-11-30 16.514 17.249 17.666 39309.38 59021.37 78567.25 2018-11-29 16.602 17.503 17.748 46818.07 66538.81 82437.55 2018-11-28 16.938 17.792 17.800 47643.99 78491.83 84790.15
2、獲取歷史數據之 get_h_data
作者提供另外一個函數get_h_data用於獲取股票歷史數據，該函數的調用網頁文檔沒有給出例子，在這里依然用上面的例子來作測試：
例三：
import tushare as ts data=ts.get_h_data(‘300032’) print(data)
返回結果：
[Getting data:] open high close low volume amount
date
2018-11-30 16.30 16.39 16.26 15.72 3947333.0 63721274.0
2018-11-29 17.05 17.09 16.22 16.20 4311144.0 72000288.0
2018-11-28 16.70 16.94 16.90 16.20 4503468.0 75076700.0
在不指定開始時間和結束時間時，該函數默認返回最近一年的日線數據，返回的數據與get_hist_data不同的是，該函數只返回開盤價（open）、最高價（high）、收盤價（close）、最低價（low）、成交量（volume）、成交金額（amount）六列
同樣的，測試一下該接口能不能獲取更早一些的數據：
import tushare as ts data=ts.get_h_data('603712',start='2018-11-28',end='2018-12-01') print(data)
返回結果：
[Getting data:] open high close low volume amount
date
2018-11-30 16.30 16.39 16.26 15.72 3947333.0 63721274.0
2018-11-29 17.05 17.09 16.22 16.20 4311144.0 72000288.0
2018-11-28 16.70 16.94 16.90 16.20 4503468.0 75076700.0
可以看到，相比於get_hist_data,該函數能夠返回較早一些的數據，但沒有換手率，均線數據這些指標，當然，我們可以獲取到數據之后，自己寫個腳本計算均線這些信息，但是如果要自己計算換手率，就必須知道股票的市值是多少，這兩個函數都沒有返回關於股票市值的信息，因此如果要自己計算換手率，就得從其他地方獲取股票每個交易日的市值信息。
3、獲取歷史數據之：get_k_data
作者提供了第三個獲取K線數據的函數，get_k_data,參數與get_hist_data相同。
例四：
import tushare as ts data=ts.get_k_data('603712') print(data)
返回結果：
date open close high low volume code
0 2018-02-26 5.455 6.543 6.543 5.455 666.0 603712
1 2018-02-27 7.203 7.203 7.203 7.203 372.0 603712
2 2018-02-28 7.922 7.922 7.922 7.922 425.0 603712
3 2018-03-01 8.711 8.711 8.711 8.711 882.0 603712
4 2018-03-02 9.580 9.580 9.580 9.580 3754.0 603712
與前兩個函數相比，這個函數獲取數據的速度很明顯要快很多，而且可以返回每一只股票從上市開始到當前交易日的所有日線數據，這個有點是前兩個函數都不具備的，讀者可以自己驗證一下，get_h_data可以返回比get_hist_data更早一些的數據，但是對於有些股票依然不能獲取很早的數據，更重要的是，如果批量3000多只股票的數據，前兩個都不如get_k_data穩定，我一開始搜集數據的時候，為了獲取更全面的數據，用的是get_hist_data,但是批量獲取，反反復復跑腳本，沒有一次是能夠將數據完整獲取完的，每一次都是中途就掛了，讀者可以自己測試一下，間隔時間長一些應該沒問題，不過我后來已經知道其他的解決辦法，既能夠獲取全面的數據，同時也不必擔心速度的問題，怎么獲取一樣會在微信公眾號【數據之佳】介紹，這里先介紹tushare
4、獲取實時行情數據 get_today_all()
返回值說明：
• code：代碼
• name:名稱
• changepercent:漲跌幅
• trade:現價
• open:開盤價
• high:最高價
• low:最低價
• settlement:昨日收盤價
• volume:成交量
• turnoverratio:換手率
• amount:成交量
• per:市盈率
• pb:市凈率
• mktcap:總市值
• nmc:流通市值
該函數沒有參數，直接調用即可
測試：
例五：
import tushare as ts data=ts.get_today_all() print(data)
返回值：
[Getting data:]############################################################ code name changepercent trade open high low settlement \ 0 603999 讀者傳媒 9.945 5.97 5.41 5.97 5.35 5.43 1 603998 方盛制葯 -2.293 5.54 5.52 5.60 5.47 5.67 2 603997 繼峰股份 -2.036 8.18 8.29 8.29 8.15 8.35 ... volume turnoverratio amount per pb \ 0 17473309.0 7.58390 100935110.0 45.573 2.025 1 5109486.0 1.20168 28242031.0 39.571 2.280 2 1192200.0 0.18924 9790259.0 17.783 2.878 ... mktcap nmc 0 3.438720e+05 1.375488e+05 1 2.374237e+05 2.355590e+05 2 5.232329e+05 5.153400e+05 ... [3634 rows x 15 columns]
限於篇幅，這里只貼出前三行數據，get_today_all()獲取了所有股票的當前行情數據，但是獲取一次數據的耗時比較長，讀者可以自己在實時行情和盤后自己測試一下，看看會不會掛，整體延時有多久等等
5、歷史分筆數據之：get_tick_data
參數說明：
code：股票代碼，即6位數字代碼
date：日期，格式YYYY-MM-DD
retry_count : int, 默認3,如遇網絡等問題重復執行的次數
pause : int, 默認 0,重復請求數據過程中暫停的秒數，防止請求間隔時間太短出現的問題
該函數返回指定日期的歷史分筆數據，但由於歷史分筆數據很耗空間，所以一般服務器都不會存儲很長時間的歷史分筆數據，該接口也一樣，並不能獲取從上市以來的所有日期的分筆數據。
例六：
import tushare as ts
data=ts.get_tick_data(‘300032’,’2017-11-01’)
print(data)
返回結果：
time price change volume amount type
0 15:00:03 14.05 -0.01 371 521255 賣盤
1 14:57:03 14.06 0.01 1 1406 買盤
2 14:56:57 14.05 – 92 129260 賣盤
3 14:56:54 14.05 – 20 28100 賣盤
……
1526 09:30:36 14.10 -0.02 159 224190 中性盤
1527 09:30:06 14.12 14.12 7 9884 買盤
[1528 rows x 6 columns]
6、實時分筆數據之 get_realtime_quotes
參數說明：
• symbols：6位數字股票代碼，或者指數代碼（sh=上證指數 sz=深圳成指 hs300=滬深300指數 sz50=上證50 zxb=中小板 cyb=創業板） 可輸入的類型：str、list、set或者pandas的Series對象
例八：
import tushare as ts data=ts.get_realtime_quotes('603712') print(data)
name open pre_close price high low bid ask volume \ 0 七一二 16.700 17.090 16.800 16.950 16.600 16.760 16.800 2561622 amount ... a2_p a3_v a3_p a4_v a4_p a5_v a5_p \ 0 42952410.000 ... 16.810 88 16.820 63 16.830 10 16.840 date time code 0 2018-12-05 13:48:15 603712 [1 rows x 33 columns]
該接口返回的數據量較小，還是比較快的，讀者可以自己在實時行情中和盤后自己測試一下
7、當日歷史分筆之 get_today_ticks
參數說明：
code：股票代碼，即6位數字代碼
retry_count : int, 默認3,如遇網絡等問題重復執行的次數
pause : int, 默認 0,重復請求數據過程中暫停的秒數，防止請求間隔時間太短出現的問題
例九
import tushare as ts data=ts.get_today_ticks('603712') print(data)
返回值
[Getting data:]########################## time price pchange change volume amount type 0 13:49:35 16.77 -1.87 0.00 7 11739 買盤 1 13:49:32 16.77 -1.87 -0.01 30 50310 賣盤 2 13:49:11 16.78 -1.81 0.00 7 11746 買盤 3 13:49:08 16.78 -1.81 0.00 2 3356 買盤 4 13:49:02 16.78 -1.81 0.00 5 8390 買盤 5 13:48:47 16.78 -1.81 -0.02 10 16780 賣盤
該接口返回當前日期，當前時刻的所有粉筆成交數據，相比於上一個接口，速度慢很多,也請讀者自己測試
7、大單交易數據之 get_sina_dd
獲取大單交易數據，默認為大於等於400手，數據來源於新浪財經。
參數說明：
• code：股票代碼，即6位數字代碼
• date:日期，格式YYYY-MM-DD
• vol:手數，默認為400手，輸入數值型參數
• retry_count : int, 默認3,如遇網絡等問題重復執行的次數
• pause : int, 默認 0,重復請求數據過程中暫停的秒數，防止請求間隔時間太短出現的問題
返回值說明：
• code：代碼
• name：名稱
• time：時間
• price：當前價格
• volume：成交手
• preprice ：上一筆價格
• type：買賣類型【買盤、賣盤、中性盤】
例10：
import tushare as ts
data=ts.get_sina_dd(‘300032’,’2017-11-1’)
print(data)
返回值
code name time price volume preprice type
0 300032 金龍機電 14:45:54 13.97 91900 14.00 賣盤
1 300032 金龍機電 10:51:36 14.10 57488 14.11 賣盤
2 300032 金龍機電 10:19:42 14.05 50000 14.06 賣盤
3 300032 金龍機電 09:38:36 14.03 42800 14.02 買盤
借助於tushare，其實我們已經可以做一些量化分析和策略了，但是tushare在實際使用中，有一些不經如人意的地方，我在使用中遇到的問題，同時也自己優化了一一些地方，實在不滿意的數據，從其他地方用自己想辦法獲取，對於tushare已經可以做得很好的就不洗自己再去做了，想要了解怎樣獲取更全面的數據，學習如何將機器學習算法和數據分析方法運用到自己的量化模型當中，請關注微信公眾號【數據之佳】，我們將不定期更新文章
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