Project Name | Stars | Downloads | Repos Using This | Packages Using This | Most Recent Commit | Total Releases | Latest Release | Open Issues | License | Language |
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Tushare | 12,165 | 4 months ago | 572 | bsd-3-clause | Python | |||||
TuShare is a utility for crawling historical data of China stocks | ||||||||||
China_stock_announcement | 173 | 3 years ago | mit | Python | ||||||
该项目通过scrapy爬虫从巨潮网络的服务器获取中国股市的公告 | ||||||||||
Adata | 165 | 6 days ago | apache-2.0 | Python | ||||||
免费开源A股量化数据库; 专注A股,专注量化,向阳而生; 开放、纯净、持续、为Ai(爱)发电。为个人量化交易而生,保卫3000点,珍惜底部机会......【股票数据,股票行情数据,股票量化数据,k线行情数据,股票概念数据,股票数据接口,行情数据接口】【多数据源融合,动态设置代理,保障数据高可用性】 | ||||||||||
Laosheng.top | 60 | a day ago | 3 | other | HTML | |||||
老生常谈,节约您的搜寻时间。Laosheng.top 一带一路民间站,全球免费云媒体,五大洲的报纸、电视、通讯社;The Belt and Road Cloud Media。 解放军微博阵列,联合国有关部门,世界国别速查表,央企股票全家福。 高等院校三千所,中国千县政府网。 中国法律体系概览,大萌法律读本。老生常谈排行榜,难搜到的好网站。LSIP 大规模集成网页。😤 | ||||||||||
Multiplefactorriskmodel | 56 | 6 years ago | 4 | mit | Python | |||||
This project explores the way to construct the multiple factor risk model to calculate the risk contribution of each factor and the total portfolio risk using daily stock data from China. | ||||||||||
Heatmap_for_tushare | 37 | 5 years ago | mit | Python | ||||||
Create a heatmap for Real time China stocks price by Tushare's data | ||||||||||
Financecenter | 37 | 2 months ago | 2 | December 28, 2021 | mit | SCSS | ||||
Fetching Financial Data (US/China) | ||||||||||
Kc Sofastack Demo | 35 | 3 years ago | 3 | apache-2.0 | Java | |||||
SOFAStack Demo for SOFAStack Cloud Native Workshop on KubeCon China 2019 | ||||||||||
Stock_crawler | 31 | 2 years ago | R | |||||||
R API for Crawling Stock and Index Data from Sina Finance | ||||||||||
Alfred.workflow.chinastockquotation | 29 | 4 years ago | 3 | apache-2.0 | PHP | |||||
Realtime China stock quotation, support all companies & indexes of Shanghai exchange and Shenzhen exchange. |
TuShare
Tushare Pro版已发布,请访问新的官网了解和查询数据接口! https://tushare.pro
TuShare是实现对股票/期货等金融数据从数据采集、清洗加工 到 数据存储过程的工具,满足金融量化分析师和学习数据分析的人在数据获取方面的需求,它的特点是数据覆盖范围广,接口调用简单,响应快速。
欢迎关注扫描TuShare的微信公众号“挖地兔”,更多资源和信息与您分享。另外,由于tushare官网在重新设计和开发,最新接口的使用文档都会在挖地兔公众号发布,所以,请扫码关注,谢谢!
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python 2.x/3.x
pip install tushare --upgrade
Example 1. 获取个股历史交易数据(包括均线数据):
import tushare as ts
ts.get_hist_data('600848') #一次性获取全部数据
另外,参考get_k_data函数
结果显示:
日期 ,开盘价, 最高价, 收盘价, 最低价, 成交量, 价格变动 ,涨跌幅,5日均价,10日均价,20日均价,5日均量,10日均量,20日均量,换手率
open high close low volume p_change ma5 \
date
2012-01-11 6.880 7.380 7.060 6.880 14129.96 2.62 7.060
2012-01-12 7.050 7.100 6.980 6.900 7895.19 -1.13 7.020
2012-01-13 6.950 7.000 6.700 6.690 6611.87 -4.01 6.913
2012-01-16 6.680 6.750 6.510 6.480 2941.63 -2.84 6.813
2012-01-17 6.660 6.880 6.860 6.460 8642.57 5.38 6.822
2012-01-18 7.000 7.300 6.890 6.880 13075.40 0.44 6.788
2012-01-19 6.690 6.950 6.890 6.680 6117.32 0.00 6.770
2012-01-20 6.870 7.080 7.010 6.870 6813.09 1.74 6.832
ma10 ma20 v_ma5 v_ma10 v_ma20 turnover
date
2012-01-11 7.060 7.060 14129.96 14129.96 14129.96 0.48
2012-01-12 7.020 7.020 11012.58 11012.58 11012.58 0.27
2012-01-13 6.913 6.913 9545.67 9545.67 9545.67 0.23
2012-01-16 6.813 6.813 7894.66 7894.66 7894.66 0.10
2012-01-17 6.822 6.822 8044.24 8044.24 8044.24 0.30
2012-01-18 6.833 6.833 7833.33 8882.77 8882.77 0.45
2012-01-19 6.841 6.841 7477.76 8487.71 8487.71 0.21
2012-01-20 6.863 6.863 7518.00 8278.38 8278.38 0.23
设定历史数据的时间:
ts.get_hist_data('600848',start='2015-01-05',end='2015-01-09')
open high close low volume p_change ma5 ma10 \
date
2015-01-05 11.160 11.390 11.260 10.890 46383.57 1.26 11.156 11.212
2015-01-06 11.130 11.660 11.610 11.030 59199.93 3.11 11.182 11.155
2015-01-07 11.580 11.990 11.920 11.480 86681.38 2.67 11.366 11.251
2015-01-08 11.700 11.920 11.670 11.640 56845.71 -2.10 11.516 11.349
2015-01-09 11.680 11.710 11.230 11.190 44851.56 -3.77 11.538 11.363
ma20 v_ma5 v_ma10 v_ma20 turnover
date
2015-01-05 11.198 58648.75 68429.87 97141.81 1.59
2015-01-06 11.382 54854.38 63401.05 98686.98 2.03
2015-01-07 11.543 55049.74 61628.07 103010.58 2.97
2015-01-08 11.647 57268.99 61376.00 105823.50 1.95
2015-01-09 11.682 58792.43 60665.93 107924.27 1.54
复权历史数据 获取历史复权数据,分为前复权和后复权数据,接口提供股票上市以来所有历史数据,默认为前复权。如果不设定开始和结束日期,则返回近一年的复权数据,从性能上考虑,推荐设定开始日期和结束日期,而且最好不要超过一年以上,获取到数据后,请及时在本地存储。
ts.get_h_data('002337') #前复权
ts.get_h_data('002337',autype='hfq') #后复权
ts.get_h_data('002337',autype=None) #不复权
ts.get_h_data('002337',start='2015-01-01',end='2015-03-16') #两个日期之间的前复权数据
Example 2. 一次性获取最近一个日交易日所有股票的交易数据(结果显示速度取决于网速)
ts.get_today_all()
结果显示:
代码,名称,涨跌幅,现价,开盘价,最高价,最低价,最日收盘价,成交量,换手率
code name changepercent trade open high low settlement \
0 002738 中矿资源 10.023 19.32 19.32 19.32 19.32 17.56
1 300410 正业科技 10.022 25.03 25.03 25.03 25.03 22.75
2 002736 国信证券 10.013 16.37 16.37 16.37 16.37 14.88
3 300412 迦南科技 10.010 31.54 31.54 31.54 31.54 28.67
4 300411 金盾股份 10.007 29.68 29.68 29.68 29.68 26.98
5 603636 南威软件 10.006 38.15 38.15 38.15 38.15 34.68
6 002664 信质电机 10.004 30.68 29.00 30.68 28.30 27.89
7 300367 东方网力 10.004 86.76 78.00 86.76 77.87 78.87
8 601299 中国北车 10.000 11.44 11.44 11.44 11.29 10.40
9 601880 大连港 10.000 5.72 5.34 5.72 5.22 5.20
10 000856 冀东装备 10.000 8.91 8.18 8.91 8.18 8.10
volume turnoverratio
0 375100 1.25033
1 85800 0.57200
2 1058925 0.08824
3 69400 0.51791
4 252220 1.26110
5 1374630 5.49852
6 6448748 9.32700
7 2025030 6.88669
8 433453523 4.28056
9 323469835 9.61735
10 25768152 19.51090
Example 3. 获取历史分笔数据
import tushare as ts
df = ts.get_tick_data('600848',date='2014-01-09')
df.head(10)
结果显示:
成交时间、成交价格、价格变动,成交手、成交金额(元),买卖类型
Out[3]:
time price change volume amount type
0 15:00:00 6.05 -- 8 4840 卖盘
1 14:59:55 6.05 -- 50 30250 卖盘
2 14:59:35 6.05 -- 20 12100 卖盘
3 14:59:30 6.05 -0.01 165 99825 卖盘
4 14:59:20 6.06 0.01 4 2424 买盘
5 14:59:05 6.05 -0.01 2 1210 卖盘
6 14:58:55 6.06 -- 4 2424 买盘
7 14:58:45 6.06 -- 2 1212 买盘
8 14:58:35 6.06 0.01 2 1212 买盘
9 14:58:25 6.05 -0.01 20 12100 卖盘
10 14:58:05 6.06 -- 5 3030 买盘
Example 4. 获取实时交易数据(Realtime Quotes Data)
df = ts.get_realtime_quotes('000581') #Single stock symbol
df[['code','name','price','bid','ask','volume','amount','time']]
结果显示:
名称、开盘价、昨价、现价、最高、最低、买入价、卖出价、成交量、成交金额...more in docs
code name price bid ask volume amount time
0 000581 威孚高科 31.15 31.14 31.15 8183020 253494991.16 11:30:36
请求多个股票方法(一次最好不要超过30个):
ts.get_realtime_quotes(['600848','000980','000981']) #symbols from a list
ts.get_realtime_quotes(df['code'].tail(10)) #from a Series
新增‘龙虎榜’模块
修改get_h_data数据类型为float
修改get_index接口遗漏的open列
合并GitHub上提交的bug修复