数据分析小白入门之从Tushare获取财经数据

2019-07-31 10:52:13
tushare简介

下面是官网对其的介绍,详细参考http://tushare.org/

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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，非常便于用pandas/NumPy/Matplotlib进行数据分析和可视化。
当然，如果您习惯了用Excel或者关系型数据库做分析，您也可以通过Tushare的数据存储功能，
将数据全部保存到本地后进行分析。
应一些用户的请求，从0.2.5版本开始，Tushare同时兼容Python 2.x和Python 3.x，
对部分代码进行了重构，并优化了一些算法，确保数据获取的高效和稳定。

tushare安装

不论是linux 还是window系统，在命令行里直接执行相关的pip命令即可

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pip install tushare
pip install matplotlib 
pip install openpyxl

pip install jupyter

一切静待执行完毕

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jupyter notebook

在浏览器打开的页面中选择“new” 创建一个新的python2文件，执行下面这行语句：

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import tushare as ts

print(ts.__version__)

正常输出的话就可以使用了

tushare简单使用

最新版本需要token来进行验证，而这个只要注册一个账户即可，下面就是注册链接
https://tushare.pro/register?reg=289223
根据提示，根据我们日常的经验，轻松就可以注册完成

我们可以在我们刚才注册过网站的右上角点击个人主页,在接口TOKEN中我们就可以复制到token
获取到token之后，就是设置token了，直接上代码

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import tushare as ts

#方式一
ts.set_token('复制的token填在这里')
#这种方式设置会保存token到本地,所以只需设置一次,失效之后,可以替换为新的token

#方式二
pro = ts.pro_api()
pro = ts.pro_api('复制的token填在这里')
这种在初始化接口的时候设置token

设置过token之后，就是使用tushare获取数据

基础功能

  • get_hist_data
    获取股票历史数据

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    import tushare as ts
    ts.get_hist_data('601006')

    date		open	high	close	low	volume	price_change	p_change	ma5	ma10	ma20	v_ma5	v_ma10	v_ma20
    													
    2019-07-30	7.90	7.95	7.92	7.89	185306.34	0.03	0.38	7.882	7.847	7.906	206837.68	205383.95	253866.89
    2019-07-29	7.84	7.90	7.89	7.84	174947.23	0.04	0.51	7.862	7.839	7.924	207086.78	211223.57	264796.92
    2019-07-26	7.86	7.88	7.85	7.83	183398.98	-0.02	-0.25	7.840	7.838	7.939	218223.60	216809.15	275667.15
    2019-07-25	7.89	7.90	7.87	7.83	195916.06	-0.01	-0.13	7.828	7.838	7.951	218596.59	220304.86	285239.61
    2019-07-24	7.82	7.91	7.88	7.81	294619.81	0.06	0.77	7.812	7.838	7.965	227321.78	222894.04	308046.28
    2019-07-23	7.76	7.83	7.82	7.75	186551.83	0.04	0.51	7.812	7.837	8.009	203930.21	215005.02	323511.71
    2019-07-22	7.80	7.82	7.78	7.72	230631.33	-0.01	-0.13	7.816	7.849	8.056	215360.36	224992.43	333106.69
    2019-07-19	7.79	7.85	7.79	7.78	185263.91	0.00	0.00	7.836	7.870	8.107	215394.70	254050.48	341493.82
    2019-07-18	7.85	7.86	7.79	7.77	239542.00	-0.09	-1.14	7.848	7.902	8.156	222013.13	268792.96	354813.18
    2019-07-17	7.84	7.88	7.88	7.81	177661.97	0.04	0.51	7.864	7.933	8.204	218466.30	284275.44	370840.09
    2019-07-16	7.88	7.88	7.84	7.82	243702.58	-0.04	-0.51	7.862	7.965	8.241	226079.84	302349.83	395746.08
    2019-07-15	7.85	7.89	7.88	7.77	230803.05	0.03	0.38	7.882	8.008	8.272	234624.51	318370.28	394510.21
    2019-07-12	7.89	7.90	7.85	7.83	218356.06	-0.02	-0.25	7.904	8.040	8.298	292706.26	334525.14	403332.35
    2019-07-11	7.91	7.92	7.87	7.87	221807.84	0.00	0.00	7.956	8.064	8.329	315572.78	350174.36	422860.53
    2019-07-10	7.95	7.96	7.87	7.86	215729.67	-0.07	-0.88	8.002	8.092	8.356	350084.58	393198.52	427026.92
    ......

  • get_realtime_quotes
    获取股票实时行情

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    import tushare as ts
    ts.get_realtime_quotes('601006')

    	name	open	pre_close	price	high	low	    bid	    ask	    volume	 amount	    ...	   a2_p	  a3_v	  a3_p	  a4_v	  a4_p	   a5_v	   a5_p	    date	   time	        code
    0	大秦铁路	7.910	7.920		7.920	7.940	7.900	7.920	7.930	8712132	69009119.000 ...	7.940	6582	7.950	4530	7.960	1752 7.970 2019-07-31	   11:16:02	       601006

  • get_deposit_rate
    除了股票，TuShare 还提供了多种数据，比如宏观经济数据

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    import tushare as ts
    ts.get_deposit_rate()

    	date	deposit_type	rate
    0	2015-10-24	定活两便(定期)	--
    1	2015-10-24	定期存款整存整取(半年)	1.30
    2	2015-10-24	定期存款整存整取(二年)	2.10
    3	2015-10-24	定期存款整存整取(三个月)	1.10
    4	2015-10-24	定期存款整存整取(三年)	2.75
    5	2015-10-24	定期存款整存整取(五年)	--
    6	2015-10-24	定期存款整存整取(一年)	1.50
    7	2015-10-24	活期存款(不定期)	0.35

  • realtime_boxoffice
    电影票房

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    import tushare as ts
    ts.realtime_boxoffice()

    	BoxOffice	Irank	MovieName	boxPer	default_url	larger_url	moblie_url	movieDay	sumBoxOffice	time
    0		4143.16	1	哪吒之魔童降世	81.56	http://images.entgroup.cn/group2/M00/02/8A/wKg...	http://images.entgroup.cn/group1/M00/05/13/wKg...	http://images.entgroup.cn/group2/M00/02/8A/wKg...	6	112864.35	2019-07-31 11:24:57
    1		428.82	2	银河补习班	8.44	http://images.entgroup.cn/group1/M00/05/0E/wKg...	http://images.entgroup.cn/group2/M00/02/8A/wKg...	http://images.entgroup.cn/group1/M00/05/0E/wKg...	14	78734.09	2019-07-31 11:24:57
    2		173.57	3	狮子王	3.42	http://images.entgroup.cn/group1/M00/05/0C/wKg...	http://images.entgroup.cn/group2/M00/02/8A/wKg...	http://images.entgroup.cn/group1/M00/05/0C/wKg...	20	80458.95	2019-07-31 11:24:57
    3		83.24	4	扫毒2：天地对决	1.64	http://images.entgroup.cn/group2/M00/00/59/wKg...	http://images.entgroup.cn/group1/M00/05/10/wKg...	http://images.entgroup.cn/group2/M00/00/9B/wKg...	27	128413.41	2019-07-31 11:24:57
    4		55.68	5	跳舞吧！大象	1.10	http://images.entgroup.cn/group2/M00/02/8A/wKg...		http://images.entgroup.cn/group1/M00/05/13/wKg...	6	3723.65	2019-07-31 11:24:57
    5		34.51	6	回到过去拥抱你	0.68	http://images.entgroup.cn/group1/M00/05/10/wKg...		http://images.entgroup.cn/group1/M00/05/10/wKg...	6	1703.80	2019-07-31 11:24:57
    6		28.01	7	烈火英雄	0.55	http://images.entgroup.cn/group1/M00/00/CA/wKg...		http://images.entgroup.cn/group1/M00/01/46/wKg...	0	5422.26	2019-07-31 11:24:57
    7		22.08	8	蜘蛛侠：英雄远征	0.43	http://images.entgroup.cn/group1/M00/05/0D/wKg...	http://images.entgroup.cn/group1/M00/05/0D/wKg...	http://images.entgroup.cn/group1/M00/05/0D/wKg...	34	140925.20	2019-07-31 11:24:57
    8		17.48	9	爱宠大机密2	0.34	http://images.entgroup.cn/group2/M00/00/4D/wKg...	http://images.entgroup.cn/group1/M00/05/10/wKg...	http://images.entgroup.cn/group1/M00/01/0A/wKg...	27	15257.41	2019-07-31 11:24:57
    9		15.14	10	猪八戒·传说	0.30	http://images.entgroup.cn/group1/M00/05/08/wKg...		http://images.entgroup.cn/group1/M00/05/08/wKg...	13	5802.09	2019-07-31 11:24:57
    10		78.23	11	其它	1.00				0	0.00	2019-07-31 11:24:57

  • 演示
    下面的代码来演示下 TuShare 的使用。这里我将获取今年上证指数的日K信息，然后保存成 excel 文件，再画出每日的收盘指数的折线图

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    import tushare as ts
    import matplotlib.pyplot as plt

    df=ts.get_hist_data('sh', start='2019-01-01')
    df.to_excel('stock_sh.xlsx')
    df.close.plot()
    ax = plt.gca()
    ax.invert_xaxis()
    plt.figure()
    plt.show()

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  • 后续的思考
    通过接口我们看到的是冷冰冰数据，所以，接下来数据的可视化才是重头戏，将这些数据之间的联系结合起来更是具有挑战的事情，对所涉及到的金融概念及他们的意义需要领会，可以根据这些数据实现一些自己的想法。