要做量化投资，数据是基础，正所谓“巧妇难为无米之炊”
在免费数据方面，各大网站的财经板块其实已提供相应的api，如新浪、雅虎、搜狐。。。可以通过urlopen相应格式的网址获取数据
而TuShare正是这么一个免费、开源的python财经数据接口包，已将各类数据整理为dataframe类型供我们使用。
主要用到的函数：
1.实时行情获取
tushare.get_today_all()
一次性获取当前交易所有股票的行情数据（如果是节假日，即为上一交易日，结果显示速度取决于网速）
2.历史数据获取
tushare.get_hist_data(code, start, end,ktype, retry_count,pause)
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
具体可参考官网/index.html
而如果要进行完备详细的回测，每次在线获取数据无疑效率偏低，因此还需要入库
下面是数据库设计部分
表1：stocks
股票表，第一列为股票代码，第二列为名称，如果get_today_all()中存在的股票stocks表中没有，则插入之。
表2：hdata_date
日线表，由于分钟线只能获取一周内的数据，我们先对日线进行研究。
字段和get_hist_data返回值基本一致，多了stock_code列，并将record_date列本来是dataframe的index
stock_code,record_date,//主键
open,high,close,low,//开盘，最高，收盘，最低
volume,//成交量
price_change,p_change,//价差，涨幅
ma5,ma10,ma20//k日收盘均价
v_ma5,v_ma10,v_ma20,//(k日volume均值)
turnover//换手率
python工程目前有3个文件，main.py(主程序),Stocks.py(“股票们”类)以及Hdata.py(历史数据类)
main.py
import psycopg2 #使用的是PostgreSQL数据库
importtushare as tsfrom Stocks import*
from HData import*
importdatetime
stocks=Stocks("postgres","123456")
hdata=HData("postgres","123456")#stocks.db_stocks_create()#如果还没有表则需要创建#print(stocks.db_stocks_update())#根据todayall的情况更新stocks表
#hdata.db_hdata_date_create()
nowdate=datetime.datetime.now().date()
codestock_local=stocks.get_codestock_local()
hdata.db_connect()#由于每次连接数据库都要耗时0.0几秒，故获取历史数据时统一连接
for i inrange(0,len(codestock_local)):
nowcode=codestock_local[i][0]#print(hdata.get_all_hdata_of_stock(nowcode))
print(i,nowcode,codestock_local[i][1])
maxdate=hdata.db_get_maxdate_of_stock(nowcode)print(maxdate, nowdate)if(maxdate):if(maxdate>=nowdate):#maxdate小的时候说明还有最新的数据没放进去
continuehist_data=ts.get_hist_data(nowcode, str(maxdate+datetime.timedelta(1)),str(nowdate), 'D', 3, 0.001)
hdata.insert_perstock_hdatadate(nowcode, hist_data)else:#说明从未获取过这只股票的历史数据
hist_data = ts.get_hist_data(nowcode, None, str(nowdate), 'D', 3, 0.001)
hdata.insert_perstock_hdatadate(nowcode, hist_data)
hdata.db_disconnect()
Stocks.py
importtushare as tsimportpsycopg2class Stocks(object):#这个类表示"股票们"的整体(不是单元)
defget_today_all(self):
self.todayall=ts.get_today_all()def get_codestock_local(self):#从本地获取所有股票代号和名称
conn = psycopg2.connect(database="wzj_quant", user=self.user, password=self.password, host="127.0.0.1",
port="5432")
cur=conn.cursor()#创建stocks表
cur.execute('''select * from stocks;''')
rows=cur.fetchall()
mit()
conn.close()returnrowspass
def __init__(self,user,password):#self.aaa = aaa
self.todayall=[]
self.user=user
self.password=passworddef db_perstock_insertsql(self,stock_code,cns_name):#返回的是插入语句
sql_temp="insert into stocks values("sql_temp+="\'"+stock_code+"\'"+","+"\'"+cns_name+"\'"sql_temp+=");"
returnsql_temppass
def db_stocks_update(self):#根据gettodayall的情况插入原表中没的。。gettodayall中有的源表没的保留不删除#返回新增行数
ans=0
conn= psycopg2.connect(database="wzj_quant", user=self.user, password=self.password, host="127.0.0.1", port="5432")
cur=conn.cursor()
self.get_today_all()for i inrange(0,len(self.todayall)):
sql_temp='''select * from stocks where stock_code='''sql_temp+="\'"+self.todayall["code"][i]+"\';"cur.execute(sql_temp)
rows=cur.fetchall()if(len(rows)==0):#如果股票代码没找到就插
ans+=1cur.execute(self.db_perstock_insertsql(self.todayall["code"][i],self.todayall["name"][i]))mit()
conn.close()print("db_stocks_update finish")returnansdefdb_stocks_create(self):
conn= psycopg2.connect(database="wzj_quant", user=self.user, password=self.password, host="127.0.0.1", port="5432")
cur=conn.cursor()#创建stocks表
cur.execute('''drop table if exists stocks;
create table stocks(stock_code varchar primary key,cns_name varchar);''')
mit()
conn.close()print("db_stocks_create finish")pass
HData.py
importpsycopg2importtushare as tsimportpandas as pdfrom time importclockclassHData(object):def __init__(self,user,password):#self.aaa = aaa
self.hdata_date=[]
self.user=user
self.password=password
self.conn=None
self.cur=Nonedefdb_connect(self):
self.conn= psycopg2.connect(database="wzj_quant", user=self.user, password=self.password, host="127.0.0.1",
port="5432")
self.cur=self.conn.cursor()defdb_disconnect(self):
self.conn.close()defdb_hdata_date_create(self):
conn= psycopg2.connect(database="wzj_quant", user=self.user, password=self.password, host="127.0.0.1",
port="5432")
cur=conn.cursor()#创建stocks表
cur.execute('''drop table if exists hdata_date;
create table hdata_date(stock_code varchar,record_date date,
open float,high float,close float,low float,
volume float,
price_change float,p_change float,
ma5 float,ma10 float,ma20 float,
v_ma5 float,v_ma10 float,v_ma20 float,
turnover float
);
alter table hdata_date add primary key(stock_code,record_date);''')
mit()
conn.close()print("db_hdata_date_create finish")pass
def db_get_maxdate_of_stock(self,stock_code):#获取某支股票的最晚日期
self.cur.execute("select max(record_date) from hdata_date where stock_code="+"\'"+stock_code+"\'"+";")
ans=self.cur.fetchall()if(len(ans)==0):returnNonereturnans[0][0]
mit()pass
def insert_perstock_hdatadate(self,stock_code,data):#插入一支股票的所有历史数据到数据库#如果有code和index相同的不重复插入
t1=clock()for i inrange(0,len(data)):
str_temp=""str_temp+="\'"+stock_code+"\'"+","str_temp+="\'"+data.index[i]+"\'"
for j in range(0,data.shape[1]):
str_temp+=","+"\'"+str(data.iloc[i,j])+"\'"sql_temp="values"+"("+str_temp+")"self.cur.execute("insert into hdata_date"+sql_temp+";")
mit()print(clock()-t1)print(stock_code+"insert_perstock_hdatadate finish")def get_all_hdata_of_stock(self,stock_code):#将数据库中的数据读取并转为dataframe格式返回
conn = psycopg2.connect(database="wzj_quant", user=self.user, password=self.password, host="127.0.0.1",
port="5432")
cur=conn.cursor()
sql_temp="select * from hdata_date where stock_code="+"\'"+stock_code+"\';"cur.execute(sql_temp)
rows=cur.fetchall()
mit()
conn.close()
dataframe_cols=[tuple[0] for tuple in cur.description]#列名和数据库列一致
df = pd.DataFrame(rows, columns=dataframe_cols)returndfpass
main.py的控制台输出示例:
HData中的函数get_all_hdata_of_stock结果示例:
stock_code record_date open high close low volume \
0 603999 -12-10 14.07 14.07 14.07 14.07 337.00
1 603999 -12-11 15.48 15.48 15.48 15.48 119.00
2 603999 -12-14 17.03 17.03 17.03 17.03 267.00
3 603999 -12-15 18.73 18.73 18.73 18.73 244.00
.. ... ... ... ... ... ... ...
397 603999 -08-01 9.62 9.97 9.79 9.61 36337.80
398 603999 -08-02 9.80 9.85 9.61 9.59 32135.60
price_change p_change ma5 ma10 ma20 v_ma5 v_ma10 \
0 4.30 44.01 14.070 14.070 14.070 337.00 337.00
1 1.41 10.02 14.775 14.775 14.775 228.00 228.00
2 1.55 10.01 15.527 15.527 15.527 241.00 241.00
3 1.70 9.98 16.328 16.328 16.328 241.75 241.75
.. ... ... ... ... ... ... ...
397 0.16 1.66 9.680 9.709 9.924 36754.46 49436.88
398 -0.18 -1.84 9.698 9.741 9.863 36513.38 49998.51
v_ma20 turnover
0 337.00 0.06
1 228.00 0.02
2 241.00 0.04
3 241.75 0.04
.. ... ...
397 42602.09 1.58
398 42114.31 1.39
数据库中的数据示例
stocks表
hdata_date表
