python 轻松实现获取涨跌停数据

根据银监会规定，A股涨跌幅限制在10%以内的要求，我们通过tushare便可以获取涨跌停的数据

tushare官网：https://tushare.pro/document/2?doc_id=138

1.直接获取涨跌停的数据，按照升序排序

import tushare as ts
import numpy as np
import pandas as pd
pro = ts.pro_api()
from sqlalchemy import create_engine

创建数据库连接
engine=create_engine('mysql+pymysql://root:你的密码@localhost/你的数据库?charset=utf8')
循环指定时间内的数据
for i in range(20180810,20180811):
    获取涨跌幅数据，tushare接口
    df = pro.daily(trade_date=i)
    获取股票列表基本信息
    data1=pro.query('stock_basic', exchange='',list_status='L')
    将涨跌幅数据和股票列表基本数据合并（知识为了把信息显示的更全）
    result = pd.merge(df, data1, on='ts_code')
    将获取到的数据按涨跌幅字段pct_chg，进行升序排序（ascending = True为升序排序）
    df = result.sort_index(ascending = False,by = 'pct_chg')
    将获取的所有数据重置索引
    df.index = list(range(len(df)))
    数据入库Up_and_Down_Data为表名，其中不用自定义字段，字段会自动生成
    df.to_sql('Up_and_Down_Data',engine,if_exists='append',index=False)

入库结果：

 

2.如果你想获取涨跌幅大于十或者小于十的数据可以这样写

获取指定时间数据
for i in range(20180810,20180811):
    获取涨跌幅数据tushres接口
    df = pro.daily(trade_date=i)
    获取股票基本信息数据
    data1=pro.query('stock_basic', exchange='',list_status='L')
    根据merge对数据进行合并
    result = pd.merge(df, data1, on='ts_code')
    pct_chg对数据进行升序排序
    df = result.sort_index(ascending = True,by = 'pct_chg')
    获取pct_chg<=-10的数据
    a = df[(df["pct_chg"]<=(-10))]
    重置数据索引
    a.index = list(range(len(a)))
    数据入库
    a.to_sql('Up_and_Down_Data_dt',engine,if_exists='append',index=False)

 

这样就能获取到指定时间内的涨跌停的数据了 ，如果涉及到tushare接口问题，可以先进行tushare学习