目录
1 前言
2 操作演示
3 代码
4 软件下载
5 stockpy整体功能介绍
真正的市场高手不但要熟练掌握日线,对分钟线也要进行深入研究。缠中说禅在他的博客中讲到,年、季、月、周、日、60分钟、30分钟、5分钟、1分钟研究道理是相同的。粒度越细,那么赢利点就越多。如果长期不操作,那么好苹果也会成为烂苹果。高手甚至能在某一天的某一秒就确定这一秒是几年来的最高点。这都需要剖析分钟线数据。
在研究的过程中,发现网上相关资料要不语焉不详,要不就是资料数据过时,无法直接拿来使用。这回正好借着在家发烧的大好时机,深挖细挖通达信分钟数据结构和python代码,终于可以顺利导出5分钟和1分钟数据了。在这里,python代码和程序都拿出来与大家免费分享。
软件主要增加以下内容:
* 转换通达信5分钟数据
* 转换通达信1分钟数据
* 以上数据中的日期字段,本来是一串数字,转换为可读日期“年月日”
* 分钟字段计算为“时:分”格式
from struct import *
import pandas as pd
import os
# import sys
import time
import datetime
import math
# stock_list = []
# linename=['code','date','open','high','low','close','amout','vol']
# df_all_stock = pd.DataFrame(stock_list, columns=linename)
def miniute2csv_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('miniute')+','+str('open')+','+str('high')+','+str('low')+','+str('close')+','+str('amout')+','+str('vol')+'\n'
ifile.write(linename)
t = datetime.datetime.strptime("2012-11-11 00:00:00", "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
for i in range(int(no)):
# a=unpack('IIIIIfII',buf[b:e])
a = unpack('HHfffffii',buf[b:e])
year=math.floor(a[0]/2048)+2004
month=math.floor((a[0] % 2048)/100)
day=(a[0] % 2048) % 100
hm = (t + datetime.timedelta(minutes=a[1])).strftime("%H:%M")
line = str(year)+'{:02}'.format(month)+'{:02}'.format(day)+','+hm+','+'{:.2f}'.format(a[2])+','+'{:.2f}'.format(a[3])+','+'{:.2f}'.format(a[4])+','+'{:.2f}'.format(a[5])+','+'{:.2f}'.format(a[6])+','+str(a[7])+'\n'
# line = str(year)+'{:02}'.format(month)+'{:02}'.format(day)+','+str(a[1])+','+'{:.2f}'.format(a[2])+','+'{:.2f}'.format(a[3])+','+'{:.2f}'.format(a[4])+','+'{:.2f}'.format(a[5])+','+'{:.2f}'.format(a[6])+','+str(a[7])+'\n'
# line =str(a[0]) +','+str(a[1])+','+'{:.2f}'.format(a[2])+','+'{:.2f}'.format(a[3])+','+'{:.2f}'.format(a[4])+','+'{:.2f}'.format(a[5])+','+'{:.2f}'.format(a[6])+','+str(a[7])+'\n'
ifile.write(line)
b = b+32
e = e+32
ifile.close()
df_gp = pd.read_csv(targetDir + os.sep + fname + '.csv', sep=',')
df_gp.to_excel(targetDir + os.sep + fname + '.xlsx')
#print("可能需要较长时间,请耐心等待......")
targetDir=r'.\data\tdx'
# 目标文件夹若不存在,则创建
if not os.path.exists(targetDir):
os.makedirs(targetDir)
time.sleep(1)
# 沪市数据转换
#tdxPath = r'C:\new_mszq_v6\vipdoc\sh\lday'
#pathdir#
#fn#
if len(fn)==0:
listfile = os.listdir(tdxPath)
else:
listfile = fn
start = time.time()
i = 0
for f in listfile:
i+=1
#if i < 5:
miniute2csv_data(tdxPath, f, targetDir)
#print(f)
print ('数据转换完成。')
stop = time.time()
print("用时:%s秒"%str(stop-start))
免费软件。
下载:
https://www.1hwj.net/forum.php?mod=viewthread&tid=57&extra=
通达信日线数据转换为csv、xlsx、feather格式;
通达信5分钟、1分钟数据转换为csv、xlsx格式;
搜索历史数据中特定形态,目前支持61种形态;
主要面向不会编程的朋友,以上所有功能不需要学习编程,点击几次鼠标即可完成;
免费的哈。
其他功能需求请在评论区留言,如果有可能我会尽量实现。