[python]解析通达信盘后数据获取历史日线数据

转自：http://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=4804415&page=1

平时我们在做 离线的模型 回溯测试时候，需要历史的k线数据。

可是通达信 的日线数据如下：
日线数据在

 

通达信的安装目录： vipdoc\sh\lday  下面

 

本地的通达信 是没有开放api和外部的  自己的交易回溯测试 工具或框架 进行交互的。

虽然 我们也可以  通过 sina 的api ，或者 yahoo，或者 juhe聚合数据，或者 wind 或者 tushare （http://tushare.org/index.html），或者 通联金融大数据  等 网络的api接口 获取  股票的 历史K线数据，  但是网络的开销总是会比较耗时一些。

其实可以通过 python来 解析 通达信  的这些 day 文件的数据，变成 我们熟悉的csv格式的数据。

 

#!/usr/bin/python  
def exactStock(fileName, code):
    ofile = open(fileName,'rb')
    buf=ofile.read()
    ofile.close()
    num=len(buf)
    no=num/32
    b=0
    e=32
    items = list() 
    for i in range(int(no)):
        a=unpack('IIIIIfII',buf[b:e])
        year = int(a[0]/10000);
        m = int((a[0]%10000)/100);
        month = str(m);
        if m <10 :
            month = "0" + month;
        d = (a[0]%10000)%100;
        day=str(d);
        if d< 10 :
            day = "0" + str(d);
        dd = str(year)+"-"+month+"-"+day
        openPrice = a[1]/100.0
        high = a[2]/100.0
        low =  a[3]/100.0
        close = a[4]/100.0
        amount = a[5]
        vol = a[6]
        unused = a[7]
        if i == 0 :
            preClose = close
        ratio = round((close - preClose)/preClose*100, 2)
        preClose = close
        item=[code, dd, str(openPrice), str(high), str(low), str(close), str(ratio), str(amount), str(vol)]
        items.append(item)
        b=b+32
        e=e+32
        
    return items

exactStock('E:\\new_tdx\\vipdoc\\sh\\lday\\sh000001.day',"000001")

然后调用 这个方法，就可以把day文件变成csv文件，方便pandas来处理。


（在调用这个py文件前， 先在通达信的 软件 菜单里面 ，把通达信的 历史日K线数据都下载到本地，一次即可下载整个市场所有股票品种的数据。。）

 

批量处理的，请参考下面脚本

# coding: UTF-8
from struct import *

import os
import sys


    
def day2csv_data(dirname,fname,targetDir):
    ofile=open(dirname+os.sep+fname,'rb')
    buf=ofile.read()
    ofile.close()
     
    ifile=open(targetDir+os.sep+fname+'.csv','w')
    num=len(buf)
    no=num/32
    b=0
    e=32
    line='' 
    linename=str('date')+','+str('open')+', '+str('high')+' ,'+str('low')+', '+str('close')+' ,'+str('amout')+', '+str('vol')+' ,'+str('str07')+''+'\n'
      # print line
    ifile.write(linename)
    # for i in xrange(no):
    for i in range(int(no)):
       a=unpack('IIIIIfII',buf[b:e])
       line=str(a[0])+','+str(a[1]/100.0)+', '+str(a[2]/100.0)+' ,'+str(a[3]/100.0)+', '+str(a[4]/100.0)+' ,'+str(a[5])+', '+str(a[6])+' ,'+str(a[7])+''+'\n'
      # print line
       ifile.write(line)
       b=b+32
       e=e+32
    ifile.close()
    


# pathdir='/vipdoc/sh/lday'
pathdir='X:\\股票\\解析通达信day日线数据\\day'
# targetDir='/_python_gp_tdx/data_gupiao/sh/lday'
targetDir='X:\\股票\\解析通达信day日线数据\\day'
 
listfile=os.listdir(pathdir)
 

for f in listfile:
   
    day2csv_data(pathdir,f,targetDir)
else:
    print ('The for '+pathdir+' to '+targetDir+'  loop is over')
    

调用示例：
pathdir='/vipdoc/sh/lday'
targetDir='/python_data_gupiao/sh/lday'
listfile=os.listdir(pathdir)
for f in listfile:
      day2csv_data(pathdir,f,targetDir)

 

最终的效果如下：

 

打开这些文件如下：

是不是很熟悉的csv或者excel的格式。。。

这个格式的数据，


大家就 可以用  python的数据分析的库 pandas 的 pd.read_csv 方法来读取了。

这样速度回比较快，而且python调用 通达信的历史数据 ，就很方便了。

【扩展】：如何用python读取通达信的lc1文件

 

通达信5分钟线*.lc5文件和*.lc1文件
    文件名即股票代码
    每32个字节为一个5分钟数据，每字段内低字节在前
    00 ~ 01 字节：日期，整型，设其值为num，则日期计算方法为：
                  year=floor(num/2048)+2004;
                  month=floor(mod(num,2048)/100);
                  day=mod(mod(num,2048),100);
    02 ~ 03 字节： 从0点开始至目前的分钟数，整型
    04 ~ 07 字节：开盘价，float型
    08 ~ 11 字节：最高价，float型
    12 ~ 15 字节：最低价，float型
    16 ~ 19 字节：收盘价，float型
    20 ~ 23 字节：成交额，float型
    24 ~ 27 字节：成交量（股），整型
    28 ~ 31 字节：（保留）

from struct import *
import numpy as np
import pandas as pd
ofile=open('sz000001.lc1','rb')
buf=ofile.read()
ofile.close()

num=len(buf)
no=num/32
b=0
e=32
dl = []
for i in xrange(no):
   a=unpack('hhfffffii',buf[b:e])
   dl.append([str(int(a[0]/2048)+2004)+'-'+str(int(a[0]%2048/100)).zfill(2)+'-'+str(a[0]%20480).zfill(2),str(int(a[1]/60)).zfill(2)+':'+str(a[1]%60).zfill(2)+':00',a[2],a[3],a[4],a[5],a[6],a[7]])
   b=b+32
   e=e+32
df = pd.DataFrame(dl, columns=['date','time','open','high','low','close','amount','volume'])