如何用python获取股票数据

Python025

如何用python获取股票数据,第1张

在Python的QSTK中，是通过s_datapath变量，定义相应股票数据所在的文件夹。一般可以通过QSDATA这个环境变量来设置对应的数据文件夹。具体的股票数据来源，例如沪深、港股等市场，你可以使用免费的WDZ程序输出相应日线、5分钟数据到s_datapath变量所指定的文件夹中。然后可使用Python的QSTK中，qstkutil.DataAccess进行数据访问。

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python+聚宽 统计A股市场个股在某时间段的最高价、最低价及其时间 原创

2019-10-12 09:20:50

开拖拉机的大宝

码龄4年

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使用工具pycharm + 聚宽数据源，统计A股市场个股在某时间段的最高价、最低价及其时间，并打印excel表格输出

from jqdatasdk import *

import pandas as pd

import logging

import sys

logger = logging.getLogger("logger")

logger.setLevel(logging.INFO)

# 聚宽数据账户名和密码设置

auth('username','password')

#获取A股列表，包括代号，名称，上市退市时间等。

security = get_all_securities(types=[], date=None)

pd2 = get_all_securities(['stock'])

# 获取股票代号

stocks = list(get_all_securities(['stock']).index)

# 获取股票名称

stocknames = pd2['display_name']

start_date = '2015-01-01'

end_date = '2018-12-31'

def get_stocks_high_low(start_date,end_date):

# 新建表，表头列

# 为："idx","stockcode","stockname","maxvalue","maxtime","lowvalue","lowtime"

result = pd.DataFrame(columns=["idx", "stockcode", "stockname", "maxvalue", "maxtime", "lowvalue", "lowtime"])

for i in range(0,stocks.__len__()-1):

pd01 = get_price(stocks[i], start_date, end_date, frequency='daily',

fields=None, skip_paused=False,fq='pre', count=None)

result=result.append(pd.DataFrame({'idx':[i],'stockcode':[stocks[i]],'stockname':

[stocknames[i]],'maxvalue':[pd01['high'].max()],'maxtime':

[pd01['high'].idxmax()],'lowvalue': [pd01['low'].min()], 'lowtime':

[pd01['low'].idxmin()]}),ignore_index=True)

result.to_csv("stock_max_min.csv",encoding = 'utf-8', index = True)

logger.warning("执行完毕！