量化工具使用介绍——Tushare

Tushare ID:497485
今年年初的时候，我和几位小伙伴一起合作打花旗杯，项目和量化交易有关。不可避免地会使用到一些常规的量化工具（尤其是python的第三方库），虽然决赛还没有开始，我们已经确定进入了二十强。非常感谢一些第三方库包括tushare、jqdatasdk等给予的支持，决定写几篇文章向大家介绍一下（事情有点多，拖到了现在…)

Tushare（官网：Tushare大数据社区）。

Tushare是一个免费、开源的财经数据接口包，拥有丰富的数据内容。目前已经可以通过http、Python、Matlab、R语言方式来获取数据。由于我们的策略由Python实现，这里只介绍与Python有关的内容。用户可以在本地下载第三方库进行调用。

平台采取“积分制”的形式返回数据，部分数据需要达到一定的积分才能获取。（在校学生和高校老师绑定可以获取1500的积分哦，具体操作见：Tushare大数据社区）

数据类型：

Tushare涵盖了大量的财经数据，下面简单介绍一下：

在股票方面，提供了沪深股票的股票基本列表，上市公司信息、交易日历等，行情方面提供日线行情、中高频分钟行情、tick级行情，复权因子等，财务方面提供利润表、资产负债表、现金流量表等数据。除了股票数据，tushare还提供指数、公募基金、期货、现货、期权、债券、外汇、港股、美股等数据，可以满足大多数量化交易员所需要的数据要求。

具体使用方法：

tushare的使用方法也非常简单。（正好前段时间anaconda崩了，重装了下，正好可以演示下）

以jupyter notebook为例，直接使用pip install tushare 的命令即可以安装tushare库，进行后续的数据获取。

安装tushare

登录tushare

我们需要借助token码才能登录，这个需要去官网注册

利用接口获取数据，这里选取了南京新百的股票：

下面介绍一个非常简单的双均线策略（这块基本上其实和tushare没有多少关系，用例子简单说明下怎么做策略）

我们首先需要引入其他两个库pandas和numpy，这也是数据分析的实用工具了：

data是数据框类型，利用pandas库对数据进行预处理：

第一行是根据交易日期进行从小到大的排序，第二行是将trade_data转换为时间序列，第三行是重置index。我们发现最开始的数据是没有数据的，这时股票没有上市，需要把这些行去除掉：

计算5日均值和20日均值，并添加到dataframe中：

设置cash和持股数量：

接下来根据五日均值和二十日均值的大小关系进行买入/卖出操作：

得到持仓信息：

计算equity和baseline:

计算收益率并进行绘图：

在参数随意选取5和20的情况下策略的表现并不是太好。在现实中一般会通过网格搜索找到最佳的参数，这里不详细介绍了。这只是一个较为简略的策略，实际上还要考虑涨停不能买、跌停不能卖、交易手续费、滑点等等问题，策略的收益率还会更低一些。

个人拙见，均线策略还是蛮玄学的。通过找到某个参数当然可以拟合出最佳策略，但是参数很难有量化的意义，未来这些参数能否继续历史的表现也是未知的。还是因子选股等方法靠谱些。

源代码如下：

在这里插入代码片
##########################双均线策略##################################

import tushare as ts
import pandas as pd
import numpy as np
ts.set_token('#####')//这里请填写自己的token码
pro = ts.pro_api()

data = ts.pro_bar(ts_code='600682.SH', adj='qfq', end_date='20220101')
data.sort_values(by="trade_date", inplace=True)
data["trade_date"] = pd.to_datetime(data["trade_date"])
data.reset_index(inplace=True, drop=True)

data["ma5"] = data["close"].rolling(5).mean().fillna(method="bfill")
data["ma20"] = data["close"].rolling(20).mean().fillna(method="bfill")

CASH = 1000000
STOCKHOLD = 0

data.loc[0, "cash"] = CASH
data.loc[0, "stock_hold"] = STOCKHOLD

data.loc[1, "cash"] = CASH
data.loc[1, "stock_hold"] = STOCKHOLD


for i in range(1, len(data) - 1):
    if data.loc[i, "ma5"] > data.loc[i, "ma20"] and data.loc[i - 1, "ma5"] < data.loc[
        i - 1, "ma20"] and data.loc[i, "stock_hold"] == 0:
        data.loc[i + 1, "stock_hold"] = data.loc[i, "cash"] // (100 * data.loc[i + 1, "open"]) * 100
        data.loc[i + 1, "cash"] = data.loc[i, "cash"] - data.loc[i + 1, "stock_hold"] * data.loc[i + 1, "open"]
        continue

    if data.loc[i, "ma5"] < data.loc[i, "ma20"] and data.loc[i - 1, "ma5"] > data.loc[
        i - 1, "ma20"] and data.loc[i, "stock_hold"] > 0:
        data.loc[i + 1, "stock_hold"] = 0
        data.loc[i + 1, "cash"] = data.loc[i, "cash"] + data.loc[i, "stock_hold"] * data.loc[i + 1, "open"]
        continue

    data.loc[i + 1, "stock_hold"] = data.loc[i, "stock_hold"]
    data.loc[i + 1, "cash"] = data.loc[i, "cash"]

data["equity"] = data["stock_hold"] * data["close"] + data["cash"]
data["equity_baseline"] = data["close"] / data.iloc[0]["close"] * CASH
data["MAXDDRATE"] = (data["equity"] - data["equity"].expanding().max()) / data["equity"].expanding().max()

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
# Equity
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(data["trade_date"], data["equity"], c="r", label="my")
ax.plot(data["trade_date"], data["equity_baseline"], c="g", label="market")
# MaxDrawDown
ax2 = ax.twinx()
ax2.fill_between(data["trade_date"], data["MAXDDRATE"], facecolor="b", interpolate=True, alpha=.25)
ax.legend(loc=4)
ax.set_xlabel("DATE")
ax.set_ylabel("EQUITY")
ax2.set_ylabel("MAXDDRATE")
# calculate the return rate per year
delta_days = (data["trade_date"].iloc[-1] - data["trade_date"].iloc[0]).days
return_rate_per_year = (data["equity"].iloc[-1] / data["equity"].iloc[0]) ** (
        252 / delta_days) - 1
return_rate_per_year_pct = round(return_rate_per_year * 100, 2)
ax3 = fig.add_subplot(122)
ax3.axis("off")
print("Return per year is " + str(return_rate_per_year_pct) + "%.")
# calculate the sharpe ratio
return_sr = data["equity"] / data["equity"].shift(1) - 1
RF = 0.05
mean_ = np.mean(return_sr) * 252
sigma_ = np.std(return_sr) * np.sqrt(252)
sharpe = (mean_ - RF) / sigma_
print("Sharpe ratio is " + str(round(sharpe, 2)) + ".")
plt.show()