⑴ tushare的接口怎么样使用
Tushare简介
Tushare金融大数据开放社区，免费提供各类金融数据和区块链数据,助力智能投资与创新型投资。网址：https://tushare.pro/register?reg=527754
注：推广一下分享链接，帮我攒点积分，你好我也好 ^_^ 。
python环境安装
强烈建议使用Anaconda，Anaconda的安装见：https://tushare.pro/document/1?doc_id=29
python的IDE我使用vscode，在Anaconda主界面中直接打开vscode，它会帮你设置好环境，简单方便。
tushare库安装
打开vscode的[查看]->[终端]，输入 pip install tushare 即可安装tushare。输入 pip install tushare --upgrade 即可更新tushare。缺少或者更新其他python库，参照这个方法即可。
环境安装好后，就可以开工了。直接上代码，这份代码从Tushare下载股票列表数据，保存为csv文件，同时保存在mssql数据库中。
注意：在to_sql中的schema参数为数据库名，需要带上该数据库的角色，我使用sa登录，数据库隶属于dbo。使用to_sql不需要创建表，pandas会自动帮你创建好，也不需要自己写插入数据的代码，还是很方便的。如果你在表中增加了主键或者唯一索引，有重复数据时批量入库会失败。tushare本身是有少量重复数据的。采用逐行入库的方式速度会比较慢，需要根据业务自己衡量选择。
#!/usr/bin/python3
# coding:utf-8
# -*- coding: utf-8 -*-
import time
import datetime
import random
import tushare
import pandas
import pymssql
import sqlalchemy
#需修改的参数
stock_list_file = 'stock_list.csv' #股票列表文件csv
#tushare token
tushare_token='你自己的token'
#数据库参数
db_host = '127.0.0.1'
db_user = 'sa'
db_password = 'pwd'
db_db = 'quantum'
db_charset = 'utf8'
db_url = 'mssql+pymssql://sa:[email protected]:1433/quantum'
#股票列表
def get_stock_basic() :
print('开始下载股票列表数据')
#获取tushare
pro = tushare.pro_api()
#下载
data = pro.stock_basic(fields='ts_code,symbol,name,fullname,list_status,list_date,delist_date')
#保存到csv文件
data.to_csv(stock_list_file)
#入库
engine = sqlalchemy.create_engine(db_url)
try:
#先一次性入库，异常后逐条入库
pandas.io.sql.to_sql(data, 'stock_basic', engine, schema='quantum.dbo', if_exists='append', index=False)
except :
#逐行入库
print('批量入库异常，开始逐条入库.')
for indexs in data.index :
line = data.iloc[indexs:indexs+1, :]
try:
pandas.io.sql.to_sql(line, 'stock_basic', engine, schema='quantum.dbo', if_exists='append', index=False, chunksize=1)
except:
print('股票列表数据入库异常：')
print(line)
finally:
pass
finally:
pass
print('完成下载股票列表数据')
return 1
#全量下载所有股票列表数据
if __name__ == '__main__':
print('开始...')
#初始化tushare
tushare.set_token(tushare_token)
print('获取股票列表')
get_stock_basic()
print('结束')
⑵ 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。
⑶ 我想用c#写一些股票方面的小程序，请问有没有数据接口
您好，我们知道不管是不是要做股票模拟交易，还是股票自动化交易，都是需要股票数据的，这样我就必须找到股票数据接口。
经常有在sina看股票的就可以知道sina的股票数据也是即时的，所以我们也可以通过sina来实现股票数据接口。
可以在这边下载新浪股票数据接口。新浪股票数据接口，是免费的股票数据接口 但是新浪股票数据接口有一个缺陷，就是它不好提供全市场的数据，如果我们想要得到全市场的数据，而加大对新浪的需求的话 可能会导致新浪把我们的IP给封了，这样就悲剧啦。
所以我们需要找到的是股票商业数据接口， 现在有有一些商业公司在提供，比如银江股票接口，数畅股票接口，网际风股票接口， 这些数据的接口大部分在100-200每年，用起来的话还算是比较稳定的，但是他们提供的是传统的C++接口，然后做为我们新生代的程序员 看C++就有点累了。然后我们这边就提供了写好的C#股票数据接口，你可以方便把它做成C#行情写库软件，也可以把它做成C#的webservice股票接口。 我们股票行情写库对股票数据接口里面的大部分数据进行了优化，支持股票实时数据，股票分时数据，股票日线数据，股票日k线数据补全，除权数据。 未来还将支持财务数据。 我们自己的股票模拟交易也是用它的。
到现在已经稳定运行超过了1年了。 免费下载 C#行情写库软件 。 源代码的价格是800元。 行情写库软件的价格是400元。
⑷ 怎样用python处理股票
用Python处理股票需要获取股票数据，以国内股票数据为例，可以安装Python的第三方库：tushare；一个国内股票数据获取包。可以在网络中搜索“Python tushare”来查询相关资料，或者在tushare的官网上查询说明文档。
⑸ 股票行情数据接口，一般哪里有
你再网络搜一下“量亿数据”，里面有各种股票数据接口
⑹ 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）
⑺ python tushare炒股好用吗
[python] view plain
#!/usr/bin/python
# coding: UTF-8
"""This script parse stock info"""
import tushare as ts
def get_all_price(code_list):
'''''process all stock'''
df = ts.get_realtime_quotes(STOCK)
print df
if __name__ == '__main__':
STOCK = ['600219', ##南山铝业
'000002', ##万 科A
'000623', ##吉林敖东
'000725', ##京东方A
'600036', ##招商银行
'601166', ##兴业银行
'600298', ##安琪酵母
'600881', ##亚泰集团
'002582', ##好想你
'600750', ##江中药业
'601088', ##中国神华
'000338', ##潍柴动力
'000895', ##双汇发展
'000792'] ##盐湖股份
get_all_price(STOCK)
上述的代码就是调用 ts 的 get_realtime_quotes 这个接口，获取并打印对应的股票数据。
保存成tushare-example.py这个文件后，执行结果如下：
[python] view plain
# python tushare-example.py
name open pre_close price high low bid ask \
0 南山铝业 6.090 6.040 6.020 6.240 6.000 6.010 6.030
1 万 科A 0.00 24.43 0.00 0.00 0 0.00 0.00
2 吉林敖东 23.80 23.89 23.42 23.81 23.39 23.41 23.42
3 京东方A 2.30 2.31 2.30 2.31 2.29 2.29 2.30
4 招商银行 14.900 14.880 14.860 14.930 14.780 14.870 14.880
5 兴业银行 14.380 14.380 14.420 14.500 14.350 14.420 14.430
6 安琪酵母 32.570 32.610 32.270 33.500 32.010 32.260 32.290
7 亚泰集团 5.020 5.040 4.920 5.030 4.910 4.910 4.920
8 好想你 0.00 15.62 0.00 0.00 0 0.00 0.00
9 江中药业 25.910 26.050 25.510 26.100 25.500 25.500 25.510
10 中国神华 13.150 13.130 13.100 13.220 13.090 13.090 13.100
11 潍柴动力 7.26 7.24 7.18 7.28 7.16 7.17 7.18
12 双汇发展 18.15 18.17 18.20 18.25 18.10 18.20 18.21
13 盐湖股份 18.21 18.37 17.84 18.36 17.80 17.83 17.84
volume amount ... a2_p a3_v a3_p a4_v a4_p \
0 57575165 351584271.000 ... 6.040 649 6.050 764 6.060
1 0 0.00 ... 0.00 0.00 0.00
2 11613023 274208845.93 ... 23.43 260 23.44 3 23.45
3 200290823 460365710.26 ... 2.31 121698 2.32 65422 2.33
4 16885368 250744421.000 ... 14.890 2746 14.900 1060 14.910
5 44311362 639044453.000 ... 14.440 2299 14.450 1971 14.460
6 6430819 211088364.000 ... 32.300 50 32.390 3 32.400
7 11602430 57638953.000 ... 4.930 1358 4.940 1207 4.950
8 0 0.00 ... 0.00 0.00 0.00
9 8142359 209824301.000 ... 25.520 37 25.530 48 25.540
10 11113228 146177929.000 ... 13.110 176 13.120 92 13.130
11 13815858 99641720.65 ... 7.19 1783 7.20 540 7.21
12 3251027 59110247.93 ... 18.22 235 18.23 248 18.24
13 14408288 259983524.09 ... 17.85 118 17.86 22 17.87
a5_v a5_p date time code
0 575 6.070 2016-02-05 15:00:00 600219
1 0.00 2016-02-05 15:05:56 000002
2 19 23.46 2016-02-05 15:05:56 000623
3 55669 2.34 2016-02-05 15:05:56 000725
4 790 14.920 2016-02-05 15:00:00 600036
5 3526 14.470 2016-02-05 15:00:00 601166
6 8 32.470 2016-02-05 15:00:00 600298
7 893 4.960 2016-02-05 15:00:00 600881
8 0.00 2016-02-05 15:05:56 002582
9 78 25.550 2016-02-05 15:00:00 600750
10 206 13.140 2016-02-05 15:00:00 601088
11 668 7.22 2016-02-05 15:05:56 000338
12 506 18.25 2016-02-05 15:05:56 000895
13 28 17.88 2016-02-05 15:05:56 000792
bingo!
⑻ 股票池如何用python构建
股票池用python构建的方法是：使用第三方平台，目前可以使用的是聚宽，对比一下聚宽、优矿、大宽网（已经倒闭了），都大同小异，选哪个都一样。
虽然这些平台都大同小异，但是代码可不能简单复制粘贴，因为底层函数库是不一样的，有可能在别的平台根本用不了某个函数，并且简单复制到自己电脑中的python的话百分之百用不了。
代码的思路是，每个月底进行调仓，选出市值最小的股票交易，去掉ST/*ST/停牌/涨停的股票，然后选择最小市值的10只，基准是创业板综指，看看结果。
python构建数据获取方法是：
这里使用为了接下来的操作需要将一定历史范围的股票数据下载下来，这里下载起始时间为20160101，截至时间为运行代码的时间范围的历史日线数据。
这里以tushare为例, tushare获取历史数据有两种方式。
第一种是以迭代历史交易日的方式获取所有历史数据，假设获取三年的历史数据，一年一般220个交易日左右，那么3年需要请求660多次左右，如果以这种方式的话，就下载数据的时间只需要1分钟多点的样子。
第二种是以迭代所有股票代码的方式获取所有历史数据，股票数量有大概3800多个，需要请求3800多次，但是在积分有限的情况下一分钟最多请求500次，也就意味着仅下载数据的时间至少需要大概8分钟时间。
理论上，你获取的历史范围超过17.3年，那么使用第一种方式才比第二种方式快。
⑼ 求助大神 有没有股票实时行情的API接口
对于个人投资者，一般的看盘软件中，通过自定义公式接口，可以获取到股票实时行情的。例如 通达信、同花顺、大智慧都支持。这个就相当于股票实时行情的API接口。这种方式采用的就是股票软件中的公式接口，一般都是这些软件中自带的公式语言，编程比较简单，普通用户一般也可很快上手，使用也比较方便。
如果是企业用户，有专门的金融实时行情API接口的提供方，例如微盛的金融实时行情API接口。这种方式需要软件开发人员才能开发，使用的就是真正的计算机语言，C、C#、java、php等等，更专业些，不太适合普通用户使用。