ashares库 | A股市场历史行情数据
大邓和他的Python
共 2603字,需浏览 6分钟
· 2021-12-09
代码非原创,是对项目 https://github.com/mpquant/Ashare 的封装, 中国股市A股股票行情实时数据最简封装API接口, 包含日线,分时分钟线,全部格式成DataFrame格式数据,可用来研究,量化分析,证券股票程序化自动化交易系统 行情系统包括新浪腾讯双数据核心,自动故障切换,为量化研究者在数据获取方面极大地减轻工作量,更加专注于策略和模型的研究与实现。
功能特点
双内核封装,新浪财经,腾讯股票的实时行情数据,包括任意历史日线,周线,月线,分钟线,小时线等,已经稳定运行数年 双内核一主一备,自动热备,自动切换,Ashare即使用来做量化实盘行情源也可以满足。 全部数据格式清理成DataFrame格式数据,让您非常方便的使用pandas来分析和处理 和其他行情库(tushare等)比的优点是什么?-- 简单 轻量 便携 开源 Ashare把复杂的数据获取,拆分,整合逻辑全部封装成一个函数 get_price()
看完下面例子就会了Ashare可以用在任何需要量化研究,量化分析的场合
安装
pip install akshares
快速上手
from ashares import get_price,
# 证券代码兼容多种格式 通达信,同花顺,聚宽
# sh000001 (000001.XSHG) sz399006 (399006.XSHE) sh600519 ( 600519.XSHG )
df=get_price('sh000001', frequency='1d', count=5) #默认获取今天往前5天的日线实时行情
print('上证指数日线行情\n',df)
df=get_price('000001.XSHG',frequency='1d',count=5,end_date='2021-04-30') #可以指定结束日期,获取历史行情
print('上证指数历史行情\n',df)
df=get_price('000001.XSHG',frequency='1w',count=5,end_date='2018-06-15') #支持'1d'日, '1w'周, '1M'月
print('上证指数历史周线\n',df)
df=get_price('sh600519',frequency='15m',count=5) #分钟线实时行情,可用'1m','5m','15m','30m','60m'
print('贵州茅台15分钟线\n',df)
df=get_price('600519.XSHG',frequency='60m',count=6) #分钟线实时行情,可用'1m','5m','15m','30m','60m'
print('贵州茅台60分钟线\n',df)
Run
#上证指数日线行情----------------------------------------------------
open close high low volume
2021-06-07 3597.14 3599.54 3600.38 3581.90 303718677.0
2021-06-08 3598.75 3580.11 3621.52 3563.25 304491470.0
2021-06-09 3576.80 3591.40 3598.71 3572.64 298323296.0
2021-06-10 3587.53 3610.86 3624.34 3584.13 318174808.0
2021-06-11 3614.11 3589.75 3614.40 3587.15 360554970.0
#贵州茅台60分钟线----------------------------------------------------
open close high low volume
2021-06-10 14:00:00 2237.00 2224.16 2245.00 2222.00 4541.53
2021-06-10 15:00:00 2222.21 2238.48 2240.34 2222.21 4146.88
2021-06-11 10:30:00 2239.00 2220.00 2244.00 2197.86 12030.00
2021-06-11 11:30:00 2220.01 2210.18 2231.80 2200.18 4868.00
2021-06-11 14:00:00 2210.10 2223.35 2224.48 2206.01 4544.00
2021-06-11 15:00:00 2223.33 2178.81 2226.80 2178.81 12529.00
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