我的Python心路历程 第十期 （10.2 通达信股票day数据转化为csv）

我的Python心路历程 第十期 （10.2 通达信股票day数据转化为csv）

股票day数据转化为csv，便于pandas分析。详见参考1来下载股票日线数据，如：上证所有证券日线。

其中，需要了解的是通达信日线*.day文件内容：
文件名即股票代码
每32个字节为一天数据
每4个字节为一个字段，
每个字段内低字节在前00 ~ 03 字节：年月日,
整型04 ~ 07 字节：开盘价100，
整型08 ~ 11 字节：最高价100,
整型12 ~ 15 字节：最低价100,
整型16 ~ 19 字节：收盘价100,
整型20 ~ 23 字节：成交额（元），
float型24 ~ 27 字节：成交量（股），
整型28 ~ 31 字节：（保留）

起初用struct.unpack方法解析数据编译报错如下：

查询源码介绍：


如上所示4字节没啥大问题，实在搞不定了，根据经验估计是struct类对unpack方法做了封装引起的，直接用unpack问题得到解决。

不啰嗦，不含糊。上编译通过的所有代码：

#!/usr/bin/python
# coding=UTF-8

import os
import sys
from struct import unpack
import datetime

#将通达信股票day数据转化为csv，便于pandas分析；以上证所有证券日线数据为例。
def day2csv(fileName, code):

    #获取绝对路径，data为当前文件夹
    curpath = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data')
    file_object_path = curpath + '/' + code + '.csv'
    file_object = open(file_object_path, 'w+')

    #初始化csv文件：Date	Open	High	Low	Close	Acount	Volume	Adj Close
    listname = 'Date' + "," + 'Open' + "," + 'High' + "," + 'Low' + "," + 'Close' + "," + 'Acount' + "," + 'Volume' + "," + 'Adj Close' + '\r\n'
    file_object.writelines(listname)

    #初始化变量
    i = 0

    with open(fileName, 'rb') as f:
        #有数据就继续处理
        while True:
            #每次读一条记录，相当于32字节，减小对buf的开销
            buf = f.read(32)

            # 没有数据了就结束while循环
            if not buf:
                break

            num = len(buf)
            no = num / 32
            b = 0
            e = 32
            #items = list()

            #解析buf
            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] / 10.0
            vol = a[6]
            unused = a[7]
            if i == 0:
                preClose = close

            i += 1

            ratio = round((close - preClose) / preClose * 100, 2)
            preClose = close

            #暂时用preClose代替，具体如何获取待确认后更新
            adjClose = preClose

            #整理当前这条记录：Date	Open	High	Low	Close	Acount	Volume	Adj Close
            item = [dd, str(openPrice), str(high), str(low), str(close), str(amount), str(vol), str(adjClose)]
            list = item[0] + "," + item[1] + "," + item[2] + "," + item[3] + "," + item[4] + "," + \
                   item[5] + "," + item[6] + "," + item[7] + "\r\n"

            #每条记录逐个写入csv
            file_object.writelines(list)

        #print list
        print "总共解析%d条记录。"%i

    file_object.close()
    f.close()

def main():
    # 获取绝对路径，data为当前文件夹
    curpath = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'shlday')
    filepath = curpath + '/' +'sh000001.day'

    #执行转化操作，'00001'为csv文件名；如果需要批量操作的话就遍历文件夹下面的所有day文件即可实现
    day2csv(filepath, '00001')

if __name__ == "__main__":
    main()

通过excel打开csv文件查看效果如下图所示：

需要说明的一点是，此处的adjClose并非取自通信达日线数据，是通过= preClose赋值。从通信达如何获取该值暂时没有答案，不过有辛通过雅虎金融数据中获得了该值，具体可详细参见参考5。

基于数据分析后的展示效果如参考4所述，如下：

哦耶，妥妥的捋顺了一层皮。

备注：
1、股票数据下载日线数据途径之一Python读取通达信本地数据
2、[python]解析通达信盘后数据获取历史日线数据
3、我的Python心路历程 第十期 （10.1 实践实例之股票数据分析）
4、股票数据下载日线数据途径之二如何下载股票历史数据？
5、我的Python心路历程 第十期 （10.3 雅虎金融股票day数据转化为csv）