- 接口示例
pro = ts.pro_api()
#查询当前所有正常上市交易的股票列表
data = pro.stock_basic(exchange = '', list_status = 'L', fields = 'ts_code, symbol, name, area, industry, list_date')
- 数据样例
ts_code symbol name area industry list_date
0 000001.SZ 000001 平安银行 深圳 银行 19910403
1 000002.SZ 000002 万科A 深圳 全国地产 19910129
2 000004.SZ 000004 国农科技 深圳 生物制药 19910114
3 000005.SZ 000005 世纪星源 深圳 房产服务 19901210
4 000006.SZ 000006 深振业A 深圳 区域地产 19920427
5 000007.SZ 000007 全新好 深圳 酒店餐饮 19920413
6 000008.SZ 000008 神州高铁 北京 运输设备 19920507
7 000009.SZ 000009 中国宝安 深圳 综合类 19910625
8 000010.SZ 000010 美丽生态 深圳 建筑施工 19951027
9 000011.SZ 000011 深物业A 深圳 区域地产 19920330
10000012.SZ000012南玻A深圳玻璃199202282.2 daily股票日线行情数据接口
- 接口描述
获取股票日线行情数据。
数据说明：交易日每天15点～16点之间。本接口是未复权行情，停牌期间不提供数据。
调取说明：基础积分每分钟内最多调取500次，每次5000条数据，相当于23年历史。
- 输入参数
- 输出参数
- 接口示例
pro = ts.pro_api()
df = pro.daily(ts_code = '000001.SZ', start_date = '20180701', end_date = '20180718')
#多个股票
df = pro.daily(ts_code = '000001.SZ, 600000.SH', start_date = '20180701', end_date = '20180718')
#通过日期取历史某一天的全部历史
df = pro.daily(trade_date='20180810')
- 数据样例
ts_code trade_date open high low close pre_close change pct_chg vol amount
0 000001.SZ 20180718 8.75 8.85 8.69 8.70 8.72 -0.02 -0.23 525152.77 460697.377
1 000001.SZ 20180717 8.74 8.75 8.66 8.72 8.73 -0.01 -0.11 375356.33 326396.994
2 000001.SZ 20180716 8.85 8.90 8.69 8.73 8.88 -0.15 -1.69 689845.58 603427.713
3 000001.SZ 20180713 8.92 8.94 8.82 8.88 8.88 0.00 0.00 603378.21 535401.175
4 000001.SZ 20180712 8.60 8.97 8.58 8.88 8.64 0.24 2.78 1140492.31 1008658.828
5 000001.SZ 20180711 8.76 8.83 8.68 8.78 8.98 -0.20 -2.23 851296.70 744765.824
6 000001.SZ 20180710 9.02 9.02 8.89 8.98 9.03 -0.05 -0.55 896862.02 803038.965
7 000001.SZ 20180709 8.69 9.03 8.68 9.03 8.66 0.37 4.27 1409954.60 1255007.609
8 000001.SZ 20180706 8.61 8.78 8.45 8.66 8.60 0.06 0.70 988282.69 852071.526
9 000001.SZ 20180705 8.62 8.73 8.55 8.60 8.61 -0.01 -0.12 835768.77 722169.579三、神奇九转指标策略选股的Python实现3.1 代码说明
从Tushare获取的股票基础数据存放在Mysql数据中。从数据库中找出所有非ST股票，然后循环检查每一只股票当前日期是否符合神奇九转指标策略（包括卖出和买入），符合策略的股票数据显示在表格中。
注：因篇幅原因，以下代码为主要实现逻辑，非全部代码。如需请联系。
3.2 主要代码def get_nine_turn_index(self):
lstBuy = []
lstSell = []
dfBuy = self.get_data_from_file(IDX_BUY)
dfSell = self.get_data_from_file(IDX_SELL)
if dfBuy.empty or dfSell.empty:
stData = cmnDB().get_all_stock_basic_data(noST=True)
idx = 0
iTop = 15
total = len(stData)
start = time.perf_counter()
for itm in stData:
st = self.get_stock_json_data(itm)
stCode = itm[0]
data = cmnDB().get_nine_turn_data(stCode, lmt=iTop)
data = data.iloc[:iTop]
oClose = data.close.values
if self.get_is_nine_turn_buy_stock(oClose):
st['idx_type'] = IDX_BUY
lstBuy.append(st)
elif self.get_is_nine_turn_sell_stock(oClose):
st['idx_type'] = IDX_SELL
lstSell.append(st)
idx = 1
cmn.show_progress_bar(idx, total, start, oBar=oGauge)
# 生成csv文件
self.make_nine_turn_file(lstBuy, IDX_BUY)
self.make_nine_turn_file(lstSell, IDX_SELL)
# 转换为DataFrame
dfBuy = pd.DataFrame(lstBuy)
dfSell = pd.DataFrame(lstSell)
df = dfBuy.append(dfSell, ignore_index=True)
self.show_data_in_grid(df)
""" ==================================================
*** Name: get_is_nine_turn_buy_stock
*** Desc: check the stock meet the magic nine turn index of buy
*** Param: oClose - close value records of stock
*** Return: Boolean: True / False
"""
def get_is_nine_turn_buy_stock(self, oClose):
rtn = False
iCount = 0
for idx in range(len(oClose) - 5):
if oClose[idx] < oClose[idx 4]:
iCount = 1
if iCount == 8:
rtn = True
break
else:
break
return rtn
""" ==================================================
*** Name: get_is_nine_turn_sell_stock
*** Desc: check the stock meet the magic nine turn index of sell
*** Param: oClose - close value records of stock
*** Return: Boolean: True / False
"""
def get_is_nine_turn_sell_stock(self, oClose):
rtn = False
iCount = 0
for idx in range(len(oClose) - 5):
if oClose[idx] > oClose[idx 4]:
iCount = 1
if iCount == 8:
rtn = True
break
else:
break
return rtn3.3 实现结果数据样例
符合九转买入结构股票
