网站设计公司北京,企业网站建设的类型,网站建设第三方,php公司网站本章将详细介绍四大主流金融数据源#xff08;Tushare、AkShare、Baostock、通联数据#xff08;DataAPI#xff09;#xff09;#xff0c;分析其特点与适用场景#xff0c;并通过实战案例展示数据获取与处理的全流程。 #x1f449; 点击关注不迷路 #x1f449; 点击… 本章将详细介绍四大主流金融数据源Tushare、AkShare、Baostock、通联数据DataAPI分析其特点与适用场景并通过实战案例展示数据获取与处理的全流程。 点击关注不迷路 点击关注不迷路 点击关注不迷路 文章大纲 2.1.1 Tushare2.1.2 AkShare2.1.3 Baostock2.1.4 通联数据Data API2.1.5 选择建议与注意事项2.1.6 常见问题解决方案 2.1.1 Tushare
Tushare 是国内最知名的开源金融数据接口之一提供股票、期货、基金、外汇、数字货币等多种数据。其特点包括 高频数据提供Level2行情、资金流向等特色数据 数据覆盖广支持A股、港股、美股的历史行情、财务数据、市场新闻等。 易用性高返回数据格式为Pandas DataFrame便于直接分析与可视化。 免费与付费结合基础数据如日线行情免费但部分高频数据需通过积分或付费获取。 实战案例获取A股行情与资金流分析 运行效果展示 2.1.2 AkShare
AkShare 是完全开源且免费的金融数据接口库数据源涵盖东方财富、新浪财经等多个平台特点包括 多维度数据提供股票、期货、期权、宏观经济、区块链等数据支持实时和历史行情。 社区活跃通过官方微信群和文档持续更新适合需要灵活爬取数据的用户。 局限性部分高频数据如分钟级获取有限需结合其他工具补充。 示例代码 import akshare as ak
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns# 获取 A 股日线数据以平安银行000001.SZ为例
stock_daily ak.stock_zh_a_daily(symbolsz000001, start_date20230101, end_date20231231, adjustqfq)# 数据统计计算收盘价的均值、最大值和最小值
close_stats stock_daily[close].describe()[[mean, max, min]]
print(收盘价统计信息)
print(close_stats)# 可视化绘制收盘价折线图
plt.figure(figsize(12, 6))
plt.plot(stock_daily[date], stock_daily[close], labelClose Price)
plt.title(Ping An Bank Daily Close Price in 2023)
plt.xlabel(Date)
plt.ylabel(Close Price)
plt.legend()
plt.xticks(rotation45)
plt.show()# 可视化绘制收盘价的箱线图
plt.figure(figsize(8, 6))
sns.boxplot(ystock_daily[close])
plt.title(Box Plot of Ping An Bank Daily Close Price in 2023)
plt.ylabel(Close Price)
plt.show()2.1.3 Baostock
Baostock 是一个专注于国内证券数据的开源平台无需注册即可使用特点包括
分钟级数据免费提供股票、指数的分钟线数据适合高频策略研究。数据质量高数据经过清洗和标准化可直接用于回测和建模。接口简洁支持Python直接调用返回结构清晰的DataFrame。
示例代码
import baostock as bs
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns# 登陆系统
lg bs.login()
# 显示登陆返回信息
print(login respond error_code: lg.error_code)
print(login respond error_msg: lg.error_msg)# 获取沪深 300 指数成份股
rs bs.query_hs300_stocks()
hs300_stocks []
while (rs.error_code 0) rs.next():# 获取一条记录将记录合并在一起hs300_stocks.append(rs.get_row_data())
hs300_df pd.DataFrame(hs300_stocks, columnsrs.fields)# 选择其中一只股票如中国平安601318.SH
stock_code sh.601318
start_date 2023-01-01
end_date 2023-12-31# 获取股票历史 K 线数据
rs bs.query_history_k_data_plus(stock_code,date,code,open,high,low,close,preclose,volume,amount,adjustflag,turn,tradestatus,pctChg,isST,start_datestart_date, end_dateend_date,frequencyd, adjustflag3)
data_list []
while (rs.error_code 0) rs.next():# 获取一条记录将记录合并在一起data_list.append(rs.get_row_data())
df pd.DataFrame(data_list, columnsrs.fields)# 数据类型转换
df[date] pd.to_datetime(df[date])
df[[open, high, low, close, preclose, volume, amount, turn, pctChg]] df[[open, high, low, close, preclose, volume, amount, turn, pctChg]].astype(float)# 数据统计计算收盘价的均值、最大值、最小值
close_stats df[close].describe()[[mean, max, min]]
print(收盘价统计信息)
print(close_stats)# 可视化绘制收盘价折线图
plt.figure(figsize(12, 6))
plt.plot(df[date], df[close], labelClose Price)
plt.title(Ping An Bank Daily Close Price in 2023)
plt.xlabel(Date)
plt.ylabel(Close Price)
plt.legend()
plt.xticks(rotation45)
plt.show()# 可视化绘制收盘价的箱线图
plt.figure(figsize(8, 6))
sns.boxplot(ydf[close])
plt.title(Box Plot of Ping An Bank Daily Close Price in 2023)
plt.ylabel(Close Price)
plt.show()# 可视化绘制成交量柱状图
plt.figure(figsize(12, 6))
plt.bar(df[date], df[volume], labelVolume)
plt.title(Ping An Bank Daily Volume in 2023)
plt.xlabel(Date)
plt.ylabel(Volume)
plt.legend()
plt.xticks(rotation45)
plt.show()# 可视化绘制收盘价和成交量的散点图
plt.figure(figsize(8, 6))
sns.scatterplot(xdf[close], ydf[volume])
plt.title(Scatter Plot of Ping An Bank Close Price and Volume)
plt.xlabel(Close Price)
plt.ylabel(Volume)
plt.show()# 登出系统
bs.logout()2.1.4 通联数据Data API
通联数据通过优矿UQER等平台提供API接口特点包括
专业级数据涵盖股票、因子、财报、行业大数据等适合深度量化研究。免费与开放注册优矿账号后可免费获取大部分基础数据部分高频数据需企业合作。集成工具链支持数据清洗、合并、标准化等操作可直接在Notebook中分析。
示例代码优矿平台
import datapipe
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns# 替换为你自己的 API Token
token your_api_token
client datapipe.DatapipeClient(token)# 获取某只股票如 000001.SZ 平安银行在指定日期范围的日线数据
symbol 000001.SZ
start_date 2023-01-01
end_date 2023-12-31try:df client.get_historical_bars(symbol, start_datestart_date, end_dateend_date)print(成功获取股票日线数据)print(df.head())
except Exception as e:print(f获取数据时出错{e})# 计算收盘价的基本统计信息
close_stats df[close].describe()
print(收盘价的基本统计信息)
print(close_stats)# 计算成交量的总和与平均值
volume_sum df[volume].sum()
volume_mean df[volume].mean()
print(f成交量总和: {volume_sum})
print(f成交量平均值: {volume_mean})# 设置图片清晰度
plt.rcParams[figure.dpi] 300# 绘制收盘价折线图
plt.figure(figsize(12, 6))
plt.plot(df[date], df[close], labelClose Price)
plt.title(f{symbol} 收盘价走势 ({start_date} - {end_date}))
plt.xlabel(日期)
plt.ylabel(收盘价)
plt.legend()
plt.xticks(rotation45)
plt.show()# 绘制成交量柱状图
plt.figure(figsize(12, 6))
plt.bar(df[date], df[volume], labelVolume)
plt.title(f{symbol} 成交量走势 ({start_date} - {end_date}))
plt.xlabel(日期)
plt.ylabel(成交量)
plt.legend()
plt.xticks(rotation45)
plt.show()# 绘制收盘价的箱线图
plt.figure(figsize(8, 6))
sns.boxplot(ydf[close])
plt.title(f{symbol} 收盘价箱线图)
plt.ylabel(收盘价)
plt.show()# 绘制收盘价和成交量的散点图
plt.figure(figsize(8, 6))
sns.scatterplot(xdf[close], ydf[volume])
plt.title(f{symbol} 收盘价与成交量散点图)
plt.xlabel(收盘价)
plt.ylabel(成交量)
plt.show()2.1.5 选择建议与注意事项
1. 免费性与适用场景 Tushare和 AkShare适合基础研究Baostock 适合高频数据需求通联数据适合专业因子分析。 2. 数据更新与稳定性 Tushare 和 AkShare 依赖社区维护可能存在接口变动风险Baostock 和通联数据由官方维护稳定性更高。 3. 合规与限制 部分接口如Tushare需遵守数据调用频率限制避免因超额请求被封禁。 2.1.6 常见问题解决方案
API限制报错 使用time.sleep(60)在循环中增加延迟升级付费套餐或切换备用API密钥 时区不一致 # 统一为北京时间
data data.tz_localize(UTC).tz_convert(Asia/Shanghai)中文乱码处理plt.rcParams[font.sans-serif] [SimHei] # 设置中文字体
plt.rcParams[axes.unicode_minus] False # 解决负号显示问题学习路径建议 新手阶段从Yahoo Finance开始练习基础数据处理 进阶阶段通过Alpha Vantage学习实时数据接口调用 专业阶段使用TushareQuandl构建A股多因子模型 高阶应用结合多源数据进行宏观经济与市场的联动分析
通过灵活运用不同数据源开发者可以构建覆盖全球市场的量化分析系统。实际应用中需特别注意数据授权协议与更新频率确保策略的合规性与时效性。
