行情数据接口-美股版

一、美股历史数据API

1.数据列表

待完善补充

下载美股公司列表，分别是纳斯达克，纽交所，美国证券交易所，三个CSV文件

下载地址，纳斯达克官网：Company List: NASDAQ, NYSE, & AMEX Companies

http://www.nasdaq.com/screening/company-list.aspx

site = "http://xueqiu.com/S/" + symbol + "/historical.csv"

2. 雅虎网
（1）官网：https://www.yahoo.com/

（2）安装 pandas-datareader

命令行窗口：pip install pandas-datareader（建议）
下载本地安装：https://pypi.org/project/pandas-datareader/
（3）读取数据

import pandas_datareader.data as pdr 

# 读取标普500
sp500 = pdr.DataReader(name='^GSPC',data_source='yahoo',start='1/1/2020',end='2/26/2020)   
# 查看数据前5行
sp500.head()
# 输出数据
sp500.to_csv('sp500.csv')

上证、深证标的

import pandas_datareader.data as pdr 

# 读取浦发银行：600000（上证）
stock_600000 = pdr.get_data_yahoo('600000.ss','1/1/2015','20/8/2015')   
stock_600000.head()

# 读取广发证券：000776（深证）
stock_000776 = pdr.get_data_yahoo('000776.sz','1/1/2015','20/8/2015')   
stock_000776.head()

3. TuShare
TuShare是一个免费、开源的python财经数据接口包。
主要实现对股票等金融数据从数据采集、清洗加工 到 数据存储的过程，能够为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据，为他们在数据获取方面极大地减轻工作量，使他们更加专注于策略和模型的研究与实现上。

考虑到Python pandas包在金融量化分析中体现出的优势，TuShare返回的绝大部分的数据格式都是pandas DataFrame类型。

（1）官网：http://tushare.org/

（2）安装 tushare

命令行窗口：pip install tushare
下载本地安装：https://pypi.python.org/pypi/tushare/
（3）读取数据

import tushare as ts 

# 读取中国平安（601318）数据
zgpa = ts.get_hist_data('601318', start='2019-01-01', end='2019-02-20')
# 查看数据前5行
zgpa.head()
# 输出数据
zgpa.to_csv('zgpa.csv')

注： "ts.get_hist_data"接口即将停止更新，请尽快使用Pro版接口：https://tushare.pro/document/2

import tushare as ts             # 事先安装：pip install tushare
pro = ts.pro_api()

df_000776 = pro.daily(ts_code='000776.SZ', start_date='20161017', end_date='20181117')       # 日线数据
df_000776 = pro.weekly(ts_code='000776.SZ', start_date='20161017', end_date='20181117')      # 周线数据
df_000776 = pro.monthly(ts_code='000776.SZ', start_date='20161017', end_date='20181117')     # 月线数据

df_000776.head()

二、美股实时数据API

参考知乎：暂时没有验证

个人印象中有以下这些：

API Solutions | Interactive Brokers

API Developer | TD Ameritrade

Developer Center - X_TRADER API®

Programmatic Trading Interfaces

CQG APIs | CQG, Inc.

Futures Broker | AMP Futures | AMP Clearing

以上是美国可以用的，提供“实时”数据接口的Broker。还有很多金融数据提供者都可以提供“实时”数据，但不具备下单的功能。

1.sina实时接口

本篇以BABA（阿里巴巴）为例，在浏览器地址栏输入以下url，即可获取个股数据：

http://hq.sinajs.cn/list=gb_baba （股票代码必须为小写字母，结果如下图所示）

import requests

url = 'http://hq.sinajs.cn/list=gb_baba'        # 股票代码必须为小写字母
res = requests.get(url).text
print(res)      # 此处输出与浏览器页面获取的数据一致

data = res[14:-3].replace('="',',').split(',')      # 删除、替换无关字符
print(data)
for datum in data:      # data数据类型为list，遍历可获得分项数据，详情见本篇截图
    print(datum)        # 注意：获取的datum数据类型为string

2.如果要一次获取大量股票，可在本地创建一个txt文件，存储股票列表，如下：

import requests

f = open(r"C:\Python\StockTest\CNstock.txt")        # txt文件，存储股票代码，一行一个代码，小写字母
symbols = [line.strip() for line in f.readlines()]
f.close()

def getQuote(sym):
    url = 'http://hq.sinajs.cn/list=gb_'+sym
    res = requests.get(url).text
    # print(res)      # 此处输出与浏览器页面获取的数据一致
    quote = res[14:-3].replace('="',',').split(',')      # 删除、替换无关字符
    print(quote)
    
for symbol in symbols:      # 遍历股票列表，逐条输出股票数据
    getQuote(symbol)

3.新浪财经提供的行情数据都有哪些呢？请看截图：

对应的新浪财经个股页面如下：【注意：新浪财经页面，某些数据不显示，所以获取的数据也空缺】

4.新浪数据说它是“实时”的，是相较于传统财经网站15分钟的数据延迟而言。实际上，经笔者亲自测试，a.新浪数据是非完整数据，数据源为Nasdaq交易所集团（Nasdaq、Nqbx、Nqpx三大交易所数据）以及FINRA/TRF（darkpool暗盘数据），因此其他交易所成交的数据，新浪页面是不会更新的，这是秒级乃至分钟级的数据缺失；b.新浪页面的数据刷新，大概有数秒的延迟。敬请留意！

2.yahoo

https://query1.finance.yahoo.com/v7/finance/quote?symbols=LVMUY