股市韭菜或者金融学相关的同学，数据回测则是一个快速实验的一个方式，如果依靠交易软件，一个个的回测，头都要炸了，近期在搜索数据接口时，发现了tushare，提供的接口基本满足了我的需求，这里特地推荐一下
tushare官网地址
不仅仅是股票，tushare还提供了指数、基金、期货、期权、债券、外汇、港股、行业经济、区块链等相关数据接口
使用
安装
这里以debain为例
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首先安装python和pip
wget https://www.python.org/ftp/py...
sudo apt install libffi-dev
tar xvf Python-3.7.0.tar
cd Python-3.7.0
./configure --prefix=/usr/local/python3.7/ --enable-optimizations
sudo make && sudo make install
ln -s /usr/local/python3.7/bin/python3.7 /usr/bin/python3.7
ln -s /usr/local/python3.7/bin/pip3.7 /usr/bin/pip3.7
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接下来开始正式安装tushare
sudo apt-get install libbz2-dev
sudo pip3.7 install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.ed...
sudo pip3.7 install tushare -i https://pypi.tuna.tsinghua.ed...
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选择性安装mysql扩展，如果安装了mysql，可以选择把数据导入到mysql中
sudo pip3.7 install PyMySQL
获取token
在调用接口的时候，会有token验证，所以我们需要先获取自己的token
个人主页->接口token
图上即是同学自己的token了，默认是隐藏的
快速开始
eg: 获取每日行情接口
import tushare as ts
import pandas
pro = ts.pro_api("your token")
daily = pro.daily(trade_date='20180810')
pandas.set_option('display.max_rows', 5) # 总共显示5行
# pandas.set_option('display.max_rows', None) # 显示所有行
pandas.set_option('display.max_columns', None) # 显示所有列
pandas.set_option('display.max_colwidth', 50) # 每列的宽度
print(daily)显示结果
获取数据并导入到MySQL
import tushare as ts
import pymysql
import re
import time
pro = ts.pro_api("your token ")
db = pymysql.connect("host", "user", "pass", "dbname")
cursor = db.cursor()
# 交易日历, is_open 表示开市，则获取当天的数据
cal = pro.trade_cal(exchange='', start_date='20181001', end_date='20200315')
for row in cal.iterrows():
# 获取开市当时的行情
if row[1]["is_open"] == 1:
daily = pro.daily(trade_date=row[1]["cal_date"])
for dayrow in daily.iterrows():
# 用正则获取股票代码，不包含SZ这些
ts_codes = re.findall(r"(\d+)", dayrow[1]["ts_code"])
# 遍历获取的行情数据，并插入到数据库
sql = "insert into backdata (ts_code, trade_date, open, high, low, close, pre_close, " \
"chg_quota, pct_chg, vol, amount, up_limit, down_limit) value ('%s', '%s', '%s', " \
"'%s', '%s', '%s', '%s', '%s', " \
"'%s', '%s', '%s', '%s', '%s')" % (
ts_codes[0], dayrow[1]["trade_date"], int(dayrow[1]["open"] * 100),
round(dayrow[1]["high"] * 100), int(dayrow[1]["low"] * 100), int(dayrow[1]["close"] * 100),
int(dayrow[1]["pre_close"] * 100),
dayrow[1]["change"], dayrow[1]["pct_chg"], dayrow[1]["vol"], int(dayrow[1]["amount"] * 1000),
round(dayrow[1]["pre_close"] * 110),
round(dayrow[1]["pre_close"] * 90))
cursor.execute(sql)
db.commit()
time.sleep(1)
写在最后
文中仅仅介绍了一点点接口，更多内容可以自行查看官方文档
金融数据接口文档： https://tushare.pro/document/2
区块链数据接口文档：https://tushare.pro/document/41