中国股市历史数据获取工具
baoshare的Python项目详细描述
- 它很容易使用，因为返回的大多数数据都是pandas dataframe对象
- 我们有自己的数据服务器，运行高效稳定
- 自由中国股市数据
- 易于机器学习和数据挖掘
目标用户
- 中国金融市场分析师
- 金融数据分析爱好者
- 对中国股市感兴趣的投资者
安装
pip install baoshare
升级
pip install baoshare –upgrade
快速启动
import baostock as bs
import pandas as pd
# 登陆系统
lg = bs.login(user_id="anonymous", password="123456")
# 显示登陆返回信息
print(lg.error_code)
print(lg.error_msg)
# 详细指标参数，参见“历史行情指标参数”章节
rs = bs.query_history_k_data("sh.601398",
"date,code,open,high,low,close,volume,amount,adjustflag",
start_date='2017-01-01', end_date='2017-01-31',
frequency="d", adjustflag="3")
print(rs.error_code)
print(rs.error_msg)
# 获取具体的信息
result = pd.DataFrame(columns=["date","code","open","high","low","close","volume","amount","adjustflag"])
while (rs.error_code == '0') & rs.next():
# 分页查询，将每页信息合并在一起
result = result.append(rs.get_row_data(), ignore_index=True)
result.to_csv("D:\history_k_data.csv", index=False)
print(result)
# 登出系统
bs.logout()
返回：
date code open high low close preclose volume
0 2017-01-03 sh.601398 4.4000 4.4300 4.3900 4.4300 4.4100 104161632
1 2017-01-04 sh.601398 4.4200 4.4400 4.4100 4.4300 4.4300 118923425
2 2017-01-05 sh.601398 4.4300 4.4500 4.4200 4.4400 4.4300 87356137
3 2017-01-06 sh.601398 4.4400 4.4500 4.4300 4.4400 4.4400 87008191
4 2017-01-09 sh.601398 4.4500 4.4800 4.4300 4.4600 4.4400 117454094
5 2017-01-10 sh.601398 4.4500 4.4700 4.4400 4.4600 4.4600 63663257
6 2017-01-11 sh.601398 4.4600 4.4800 4.4500 4.4700 4.4600 52395427
7 2017-01-12 sh.601398 4.4600 4.4700 4.4400 4.4700 4.4700 62166279
amount adjustflag turn tradestatus
0 460087744.0000 3 0.038634 1
1 526408816.0000 3 0.044109 1
2 387580736.0000 3 0.032401 1
3 386138112.0000 3 0.032272 1
4 523539392.0000 3 0.043564 1
5 283646224.0000 3 0.023613 1
6 233898107.0000 3 0.019434 1
7 277258304.0000 3 0.023058 1
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