pandas:tushare数据处理(一)

今天刚刚从清华大神那里得到消息,tushare的数据有很多问题,get_stock_basics()和get_his_data()存在坏点,谨慎应用中频策略。
但问题是stock_basics那个url不是上海证券交易所吗?难道这种数据都有问题?
妈的还是要买通联数据。

Tushare-财经数据接口
一个非常强大的存在,类似的还有vn.py,easytrader等包,但很显然tushare是这些包的爸爸,作者挖地兔有公众号,一个外貌很有特点的人,目前easytrader可以实现银河证券的实盘交易,具体的。
十分钟搞定pandas
显然十分钟是搞不定的。

获得所有A股股票代码

stock_info = ts.get_stock_basics()
CODE_LIST = []
for i in stock_info.index:
    CODE_LIST.append(i)
print CODE_LIST

ts.get_k_data()
获得历史数据的方法,包含信息如下,tushare目前支持13年9月以后的A股数据,据说以后还要搞港股美股期货市场什么的,不太相信。

in []:kdata = ts.get_k_data('600848')
    kdata
out []:
           date   open  close   high    low    volume    code
0    2013-09-02   6.40   6.20   6.52   6.09   34096.0  600848
1    2013-09-03   6.20   6.24   6.36   6.19   23047.0  600848
...
639  2017-04-12  20.26  21.41  22.66  20.26  142753.0  600848
640  2017-04-13  21.30  21.43  21.80  21.02   77429.0  600848
'''

获得某一个具体的数据,例如我们要获得最后一天的volume:

in []:kdata.iloc[-1,5]
out[]:
77429.0

要注意的是,有的股票是今天才上市的,所以只能获得一个只有一行的DF,这个时候如果你要取昨天的成交量kdata.iloc[-2,5]就会报错,所以我们在取昨天的成交量的时候需要进行一个判定,cookbook里面找不到,结果stack有很好的答案:
how to get row count of pandas dataframe?

In [3]: df = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3))
In [4]: df
Out[4]: 
   0  1  2
0  0  1  2
1  3  4  5
2  6  7  8
In [5]: df.shape
Out[5]: (3, 3)
In [8]: len(df.index)
Out[8]: 3

将索引值设为日期:

in []: kdata_ri = kdata.set_index('date') 
    kdata_ri
out []:
             open  close   high    low    volume    code
date                                                    
2013-09-02   6.40   6.20   6.52   6.09   34096.0  600848
2013-09-03   6.20   6.24   6.36   6.19   23047.0  600848
...
2017-04-13  21.30  21.43  21.80  21.02   77429.0  600848

再找一个数据,比如2017-03-22的数据,要注意的是date字段是unicode编码,直接使用utf-8的字符串会报错:

in []:kdata_ri.ix[u'2017-03-22']
out []:
open       20.19
close      19.89
high       20.24
low        19.88
volume     36156
code      600848
Name: 2017-03-22, dtype: object

如果要选取volumn,可以用:

in []:kdata_ri.ix[u'2017-03-22','volume']
out []:
36156.0

至于iloc, ix 以及loc, at等DataFrame方法的区别,这里先不表,或许我也还没弄清楚。

除此之外,pandas还提供了一些时间序列工具,比如我们可以用pd.rolling_mean()的方法生成均线,注意年线是250日均线,半年线是120日均线,月线是30日均线,这个和公历年还是有区别的:

in []:close = pd.Series(kdata_ri.close)  #首先生成一个日期为key, 收盘价为value的series
    me_250 = pd.rolling_mean(close, 250) #新生成的也是一个Serise
out []: <string>:1: FutureWarning: pd.rolling_mean is deprecated for Series and will be removed in a future version, replace with 
    Series.rolling(window=365,center=False).mean()

这个警报是因为前240个值算不出均线值,那么我们看看me250的结果:

in []: me250
out []:
date
2013-09-02         NaN
2013-09-03         NaN
...
2017-04-12    20.11960
2017-04-13    20.12060
Name: close, dtype: float64

很明显前240个值都是NaN。

get_realtime_quotes

该方法是用来获得实时数据的,用的是鹅厂数据,其实用来做高频策略还是不太能放心的。

in []:rtprice = ts.get_realtime_quotes('600848')
    rtprice
out []:
 name    open pre_close   price    high     low     bid     ask   volume  \
0  上海临港  21.300    21.410  21.430  21.800  21.020  21.420  21.430  7742964   
          amount   ...      a2_p a3_v    a3_p a4_v    a4_p a5_v    a5_p  \
0  165976827.000   ...    21.440  117  21.450   52  21.460  105  21.470   
         date      time    code  
0  2017-04-13  15:00:00  600848  
[1 rows x 33 columns]

这个接口有一个好处是比较稳定,比如获得股票名称,这个接口就要比get_stock_basic()要好。

最后写一个简书里插入LaTex公式的东西,因为简书不支持LaTex语法,所以可以用一个网站来生成图片,比如说这个矩阵:
![][matrix]
[matrix]: http://latex.codecogs.com/svg.latex?\begin{bmatrix}1&x&x2\1&y&y2\1&z&z^2\\end{bmatrix}
方法:
简书中编辑数学公式

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