财经数据接口包tushare的使用（一）

Tushare是一款开源免费的金融数据接口包，可以用于获取股票的历史数据、年度季度报表数据、实时分笔数据、历史分笔数据，本文对tushare的用法，已经存在的一些问题做一些介绍。 

一：安装tushare

为避免由于依赖包缺失导致安装失败，请先安装anaconda,百度网盘地址： 
链接：http://pan.baidu.com/s/1qYDQUGs 密码：6wq8 
安装直接一直下一步即可 
安装完成之后，anaconda会自动配置环境变量，直接就可以用了，cmd打开命令行窗口，使用命令 
pip install tushare 
即可安装tushare 

二：tushare的使用

1、获取历史数据之get_hist_data 

参数说明： 

• code：股票代码，即6位数字代码，或者指数代码（sh=上证指数 sz=深圳成指 hs300=沪深300指数 sz50=上证50 zxb=中小板 cyb=创业板） 
• start：开始日期，格式YYYY-MM-DD 
• end：结束日期，格式YYYY-MM-DD 
• ktype：数据类型，D=日k线 W=周 M=月 5=5分钟 15=15分钟 30=30分钟 60=60分钟，默认为D 
• retry_count：当网络异常后重试次数，默认为3 
• pause:重试时停顿秒数，默认为0

返回值说明： 

• date：日期 
• open：开盘价 
• high：最高价 
• close：收盘价 
• low：最低价 
• volume：成交量 
• price_change：价格变动 
• p_change：涨跌幅 
• ma5：5日均价 
• ma10：10日均价 
• ma20:20日均价 
• v_ma5:5日均量 
• v_ma10:10日均量 
• v_ma20:20日均量 
• turnover:换手率[注：指数无此项]

调用方法： 
例一： 

import tushare as ts 
data=ts.get_hist_data(‘300032’) 
print(data)

结果展示： 

open high close low volume price_change p_change \

date 

2017-11-22 13.89 13.96 13.95 13.77 19670.56 -0.02 -0.14 
2017-11-21 13.97 13.98 13.97 13.77 23196.87 -0.01 -0.07 
2017-11-20 13.90 14.02 13.98 13.68 23114.10 0.01 0.07 
2017-11-17 13.87 13.97 13.97 13.67 39828.91 0.00 0.00 
2017-11-16 13.98 14.09 13.97 13.86 18029.02 -0.04 -0.29 
2017-11-15 14.37 14.37 14.01 13.88 31731.32 -0.37 -2.57 
2017-11-14 14.00 14.43 14.38 14.00 49168.37 0.32 2.28

           ma5    ma10    ma20     v_ma5    v_ma10    v_ma20  turnover

date 

2017-11-22 13.968 14.046 14.044 24767.89 26789.33 28602.29 0.26 
2017-11-21 13.980 14.048 14.054 27180.04 27617.60 28540.55 0.31 
2017-11-20 14.062 14.043 14.064 32374.34 28650.48 28455.20 0.31 
2017-11-17 14.078 14.038 14.083 31644.05 29352.32 28141.07 0.53 
2017-11-16 14.114 14.039 14.099 28582.57 29823.22 27169.73 0.24 
2017-11-15 14.124 14.042 14.118 28810.76 30467.91 27007.47 0.42 
2017-11-14 14.116 14.046 14.132 28055.16 30117.38 26536.15 0.66

请读者注意，文档中的注释并不准确，使用该接口并不能获取股票自上市以来的所有日线数据，例如这里举的例子，金龙机电这只股票(2009年12月25日上市)。 
请再看例子： 
例二： 

import tushare as ts 
data=ts.get_hist_data(‘300032’,start=’2011-01-01’,end=’2011-05-01’) 
print(data)

返回结果是： 

Empty DataFrame 
Columns: [open, high, close, low, volume, price_change, p_change, ma5, ma10, ma20, v_ma5, v_ma10, v_ma20, turnover] 
Index: []

可以看到，这几行代码返回的数据为一个空的dataframe，这是网页文章中没有详细说明的问题在这里指出。如何解决这个问题，请关注微信公众号【数据之佳】，注意是才子佳人的佳，该公众号分享量化分析模型，讲解一些比较好的模型，工具等等，tushare的使用公众号中有更详细的介绍。公众号也会讲解如何用其他方式获取更稳定可靠的数据

2、获取历史数据之get_h_data 
作者提供另外一个函数get_h_data用于获取股票历史数据，该函数的调用网页文档没有给出例子，在这里依然用上面的例子来作测试： 
例三： 

import tushare as ts 
data=ts.get_h_data(‘300032’) 
print(data)

返回结果： 

open high close low volume amount 
date 
2017-11-22 13.89 13.96 13.95 13.77 1967056.0 27282987.0 
2017-11-21 13.97 13.98 13.97 13.77 2319687.0 32194061.0 
2017-11-20 13.90 14.02 13.98 13.68 2311410.0 32033838.0 
2017-11-17 13.87 13.97 13.97 13.67 3982891.0 54911258.0 
…… 
2016-11-24 17.31 17.42 17.17 17.15 3799600.0 66045345.0 
2016-11-23 17.37 17.51 17.27 17.24 5008208.0 87687070.0 
2016-11-22 17.37 17.41 17.40 17.20 4536796.0 79050365.0 
[246 rows x 6 columns]

在不指定开始时间和结束时间时，该函数默认返回最近一年的日线数据，返回的数据与get_hist_data不同的是，该函数只返回开盘价（open）、最高价（high）、收盘价（close）、最低价（low）、成交量（volume）、成交金额（amount）六列 
同样的，测试一下该接口能不能获取更早一些的数据：

import tushare as ts 
data=ts.get_h_data(‘300032’,start=’2011-01-01’,end=’2011-05-01’) 
print(data)

返回结果： 

[Getting data:]# open high close low volume amount 
date 
2011-04-29 14.18 14.41 14.41 13.96 444287.0 10930304.0 
2011-04-28 14.60 14.66 14.10 13.86 2550197.0 63069508.0 
2011-04-27 14.50 14.67 14.44 14.26 457503.0 11427143.0 
2011-04-26 14.82 14.82 14.41 14.31 628685.0 15732398. …… 
2011-01-04 13.14 13.23 13.21 12.84 1099825.0 24814884.0 
[77 rows x 6 columns]

可以看到，相比于get_hist_data,该函数能够返回较早一些的数据，但没有换手率，均线数据这些指标，当然，我们可以获取到数据之后，自己写个脚本计算均线这些信息，但是如果要自己计算换手率，就必须知道股票的市值是多少，这两个函数都没有返回关于股票市值的信息，因此如果要自己计算换手率，就得从其他地方获取股票每个交易日的市值信息。

3、获取历史数据之：get_k_data 
作者提供了第三个获取K线数据的函数，get_k_data,参数与get_hist_data相同。

例四： 

import tushare as ts 
data=ts.get_k_data(‘300032’) 
print(data)

返回结果： 

date open close high low volume code 
0 2015-02-02 12.914 13.742 14.086 12.914 56295.0 300032 
1 2015-02-03 13.742 14.377 14.500 13.742 63588.0 300032 
2 2015-02-04 14.412 14.510 14.761 13.791 35558.0 300032 
3 2015-02-05 14.520 14.471 14.751 14.224 34088.0 300032 
4 2015-02-06 14.648 14.343 14.648 13.845 35039.0 300032 
5 2015-02-09 14.372 14.062 14.549 13.904 24195.0 300032

与前两个函数相比，这个函数获取数据的速度很明显要快很多，而且可以返回每一只股票从上市开始到当前交易日的所有日线数据，这个有点是前两个函数都不具备的，读者可以自己验证一下，get_h_data可以返回比get_hist_data更早一些的数据，但是对于有些股票依然不能获取很早的数据，更重要的是，如果批量3000多只股票的数据，前两个都不如get_k_data稳定，我一开始搜集数据的时候，为了获取更全面的数据，用的是get_hist_data,但是批量获取，反反复复跑脚本，没有一次是能够将数据完整获取完的，每一次都是中途就挂了，读者可以自己测试一下，间隔时间长一些应该没问题，不过我后来已经知道其他的解决办法，既能够获取全面的数据，同时也不必担心速度的问题，怎么获取一样会在微信公众号【数据之佳】介绍，这里先介绍tushare

4、获取实时行情数据get_today_all() 
返回值说明： 

• code：代码 
• name:名称 
• changepercent:涨跌幅 
• trade:现价 
• open:开盘价 
• high:最高价 
• low:最低价 
• settlement:昨日收盘价 
• volume:成交量 
• turnoverratio:换手率 
• amount:成交量 
• per:市盈率 
• pb:市净率 
• mktcap:总市值 
• nmc:流通市值

该函数没有参数，直接调用即可 
测试： 
例五： 

import tushare as ts 
data=ts.get_today_all() 
print(data)

返回值： 

[Getting data:]############################################################ code name changepercent trade open high low settlement \ 
0 603999 读者传媒 -0.622 7.99 8.03 8.11 7.92 8.04 
1 603998 方盛制药 -2.535 12.69 13.00 13.13 12.58 13.02 
2 603997 继峰股份 -1.529 11.59 11.77 11.86 11.50 11.77 
…… 
volume turnoverratio amount per pb mktcap \ 
0 2208414.0 0.95851 17697355.0 27.552 2.759 4.602240e+05 
1 2733900.0 1.01565 34976989.0 79.313 5.471 5.468584e+05 
2 1848500.0 1.08099 21572699.0 19.644 4.428 7.301700e+05 
nmc 
0 1.840896e+05 
1 3.415859e+05 
2 1.981890e+05 
……. 
[3446 rows x 15 columns]

限于篇幅，这里只贴出前三行数据，get_today_all()获取了所有股票的当前行情数据，但是获取一次数据的耗时比较长，读者可以自己在实时行情和盘后自己测试一下，看看会不会挂，整体延时有多久等等

5、历史分笔数据之：get_tick_data 
参数说明： 

code：股票代码，即6位数字代码 
date：日期，格式YYYY-MM-DD 
retry_count : int, 默认3,如遇网络等问题重复执行的次数 
pause : int, 默认 0,重复请求数据过程中暂停的秒数，防止请求间隔时间太短出现的问题

该函数返回指定日期的历史分笔数据，但由于历史分笔数据很耗空间，所以一般服务器都不会存储很长时间的历史分笔数据，该接口也一样，并不能获取从上市以来的所有日期的分笔数据。 
例六： 

import tushare as ts 
data=ts.get_tick_data(‘300032’,’2017-11-01’) 
print(data)

返回结果： 

time price change volume amount type 
0 15:00:03 14.05 -0.01 371 521255 卖盘 
1 14:57:03 14.06 0.01 1 1406 买盘 
2 14:56:57 14.05 – 92 129260 卖盘 
3 14:56:54 14.05 – 20 28100 卖盘 
…… 
1526 09:30:36 14.10 -0.02 159 224190 中性盘 
1527 09:30:06 14.12 14.12 7 9884 买盘 
[1528 rows x 6 columns]

6、实时分笔数据之get_realtime_quotes 

参数说明： 

• symbols：6位数字股票代码，或者指数代码（sh=上证指数 sz=深圳成指 hs300=沪深300指数 sz50=上证50 zxb=中小板 cyb=创业板） 可输入的类型：str、list、set或者pandas的Series对象

例八： 

import tushare as ts 
data=ts.get_realtime_quotes(‘300032’) 
print(data) 
name open pre_close price high low bid ask volume \ 
0 金龙机电 13.890 13.970 13.950 13.960 13.770 13.940 13.950 1967056 
amount … a2_p a3_v a3_p a4_v a4_p a5_v a5_p \ 
0 27282987.240 … 13.960 741 13.970 547 13.980 332 13.990 
date time code 
0 2017-11-22 16:28:03 300032 
[1 rows x 33 columns]

该接口返回的数据量较小，还是比较快的，读者可以自己在实时行情中和盘后自己测试一下

7、当日历史分笔之get_today_ticks 
参数说明： 

code：股票代码，即6位数字代码 
retry_count : int, 默认3,如遇网络等问题重复执行的次数 
pause : int, 默认 0,重复请求数据过程中暂停的秒数，防止请求间隔时间太短出现的问题

例九 

import tushare as ts 
data=ts.get_today_ticks(‘300032’) 
print(data)

返回值 

[Getting data:]################# time price pchange change volume amount type 
0 15:00:03 14.36 +2.79 0.00 938 1346968 卖盘 
1 14:57:00 14.36 +2.79 0.01 2 2872 卖盘 
2 14:56:57 14.35 +2.72 -0.01 27 39463 卖盘 
…… 
984 09:25:03 13.89 -0.57 0.00 27 37503 0 
[985 rows x 7 columns]

该接口返回当前日期，当前时刻的所有粉笔成交数据，相比于上一个接口，速度慢很多,也请读者自己测试

8、大单交易数据之get_sina_dd 
获取大单交易数据，默认为大于等于400手，数据来源于新浪财经。 

参数说明： 

• code：股票代码，即6位数字代码 
• date:日期，格式YYYY-MM-DD 
• vol:手数，默认为400手，输入数值型参数 
• retry_count : int, 默认3,如遇网络等问题重复执行的次数 
• pause : int, 默认 0,重复请求数据过程中暂停的秒数，防止请求间隔时间太短出现的问题

返回值说明： 

• code：代码 
• name：名称 
• time：时间 
• price：当前价格 
• volume：成交手 
• preprice ：上一笔价格 
• type：买卖类型【买盘、卖盘、中性盘】

例十： 

import tushare as ts 
data=ts.get_sina_dd(‘300032’,’2017-11-1’) 
print(data)

返回值 

code name time price volume preprice type 
0 300032 金龙机电 14:45:54 13.97 91900 14.00 卖盘 
1 300032 金龙机电 10:51:36 14.10 57488 14.11 卖盘 
2 300032 金龙机电 10:19:42 14.05 50000 14.06 卖盘 
3 300032 金龙机电 09:38:36 14.03 42800 14.02 买盘

借助于tushare，其实我们已经可以做一些量化分析和策略了，但是tushare在实际使用中，有一些不经如人意的地方，我在使用中遇到的问题，同时也自己优化了一一些地方，实在不满意的数据，从其他地方用自己想办法获取，对于tushare已经可以做得很好的就不用自己再去做了。

本文链接：http://blog.csdn.net/wolf1132/article/details/78606945