Python 金融: TuShare API 獲取股票數(shù)據(jù) (1)
歡迎來(lái)到多多教Python金融專欄,這是一檔專為金融專業(yè)人士與自由交易投資者準(zhǔn)備的節(jié)目。我作為一名具有五年量化交易經(jīng)驗(yàn)的量化交易員,將在這里分享我在研究過(guò)程中運(yùn)用到的Python技巧與實(shí)用案例。本欄目旨在深度探討金融領(lǐng)域的Python應(yīng)用,期待與同行共同進(jìn)步。如有Python基礎(chǔ)不足的情況,建議先查看本系列的基礎(chǔ)功教程。
近期,一位健身房里的量化高手推薦了一款名為TuShare的Python庫(kù),我立即深入研究并注冊(cè)了社區(qū)會(huì)員。通過(guò)簡(jiǎn)單的API調(diào)用,我對(duì)其功能印象深刻,決定將它作為金融專欄的首篇主題,以表達(dá)對(duì)開(kāi)源社區(qū)的支持。以下內(nèi)容將引導(dǎo)您如何通過(guò)Python的TuShare庫(kù)獲取股票數(shù)據(jù)。
以下是獲取股票數(shù)據(jù)的教程步驟:
安裝TuShare庫(kù)
首先,訪問(wèn)TuShare官網(wǎng),進(jìn)入平臺(tái)介紹并點(diǎn)擊下載安裝。根據(jù)指示,使用"pip"工具在終端安裝TuShare庫(kù)。如果您已經(jīng)安裝了Anaconda和PyCharm,可以通過(guò)這些軟件來(lái)安裝。接下來(lái),我們將分別介紹如何在終端、PyCharm及Anaconda中配置TuShare。
終端內(nèi)使用pip安裝TuShare
通過(guò)pip安裝庫(kù)是Python軟件包管理的便捷方式。首先,打開(kāi)終端并輸入“which pip3.7”以確認(rèn)pip3.7的安裝路徑。這里的例子使用pip3.7,對(duì)應(yīng)Python 3.7版本。您可能需要安裝其他4個(gè)依賴庫(kù)(如Pandas等),它們?cè)谄渌坛讨杏性敿?xì)說(shuō)明。
PyCharm中安裝TuShare
如果已在PyCharm中安裝了庫(kù),可直接在Preferences中打開(kāi)Project Interpreter界面,搜索并安裝lxml、pandas、requests、BeautifulSoup4和tushare。注意選擇官方版本以確保兼容性。
在Anaconda環(huán)境中安裝TuShare
雖然PyCharm是基于pip的庫(kù)管理系統(tǒng),但Anaconda有自己的環(huán)境管理機(jī)制。在Anaconda的環(huán)境中安裝TuShare,您需要切換到特定的虛擬環(huán)境并使用終端內(nèi)的pip進(jìn)行安裝。
嘗試調(diào)用TuShare庫(kù)
在完成上述步驟后,您將能夠使用Python調(diào)用TuShare庫(kù)。在Python環(huán)境中嘗試調(diào)用并打印庫(kù)版本,確保安裝成功。
接下來(lái)的教程將深入探討如何驗(yàn)證股票數(shù)據(jù)、進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗以及利用TuShare庫(kù)的API功能。如遇到問(wèn)題,建議查閱相關(guān)教程或在留言區(qū)提問(wèn)。同時(shí),您還可以參考以下鏈接獲取安裝指南和解決方案:
- Windows下安裝Anaconda的教程
- 終端內(nèi)pip安裝失敗時(shí)的解決方案
希望這些內(nèi)容能夠幫助您順利開(kāi)始使用TuShare庫(kù),探索Python在金融領(lǐng)域的應(yīng)用潛力。期待與您在金融研究的道路上共同成長(zhǎng)。
相關(guān)評(píng)說(shuō):
龍灣區(qū)交叉: ______ 1.WEB開(kāi)發(fā) Python擁有很多免費(fèi)數(shù)據(jù)函數(shù)庫(kù)、免費(fèi)web網(wǎng)頁(yè)模板系統(tǒng)、以及與web服務(wù)器進(jìn)行交互的庫(kù),可以實(shí)現(xiàn)web開(kāi)發(fā),搭建web框架,目前比較有名氣的Python web框架為Django.從事該領(lǐng)域應(yīng)從數(shù)據(jù)、組件、安全等多領(lǐng)域進(jìn)行學(xué)習(xí),從...
龍灣區(qū)交叉: ______ 第1 部分是Python 入門,第2 部分是統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ),第3 部分是金融理論、投資組合與量化選股,第4 部分是時(shí)間序列簡(jiǎn)介與配對(duì)交易,第5 部分是技術(shù)指標(biāo)與量化投資.1. 《量化投資:以Python為工具》首先對(duì)Python 編程語(yǔ)言進(jìn)行介紹,通過(guò)學(xué)習(xí),讀者可以迅速掌握用Python 語(yǔ)言處理數(shù)據(jù)的方法,并靈活運(yùn)用Python 解決實(shí)際金融問(wèn)題;2. 其次,向讀者介紹量化投資的理論知識(shí),主要講解量化投資所需的數(shù)量基礎(chǔ)和類型等方面;3. 最后講述如何在Python 語(yǔ)言中構(gòu)建量化投資策略.
龍灣區(qū)交叉: ______ (1) #按照市值從小到大的順序活得N支股票的代碼; (2) #分別對(duì)這一百只股票進(jìn)行100支股票操作; (3) #獲取從2016.05.01到2016.11.17的漲跌幅數(shù)據(jù); (4) #選取記錄大于40個(gè)的數(shù)據(jù),去除次新股; (5) #將文件名名為“股票代碼.csv”.
龍灣區(qū)交叉: ______ matlab和R各有各的長(zhǎng)處和優(yōu)點(diǎn),R比較適合于進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、計(jì)量和數(shù)據(jù)的處理,matlab比較適合于矩陣的計(jì)算和處理,如果說(shuō)需要金融方面的數(shù)據(jù)處理的話,二者皆可.我也是金融方面的學(xué)者,我個(gè)人推薦現(xiàn)在比較流行的Python語(yǔ)言,這個(gè)現(xiàn)階段發(fā)展更適合于金融數(shù)據(jù)的處理,而且可以和各大金融數(shù)據(jù)庫(kù)有端口相連,數(shù)據(jù)獲取比較方便,而且還有專門的金融數(shù)據(jù)處理的程序包.python語(yǔ)言對(duì)于有編程基礎(chǔ)的人來(lái)說(shuō)上手很快.希望我的回答對(duì)你有所幫助.
龍灣區(qū)交叉: ______ python是一個(gè)完全面對(duì)對(duì)象的可腳本,可二進(jìn)制編譯運(yùn)行的高級(jí)語(yǔ)言.一般以腳本方式運(yùn)行,運(yùn)行調(diào)試完可生成二進(jìn)制代碼來(lái)保證運(yùn)行的速度.代碼非常簡(jiǎn)潔 擁有無(wú)與倫比的配套標(biāo)準(zhǔn)庫(kù).一般廣泛用于各種領(lǐng)域.尤其在科學(xué)界流行. 在python...
龍灣區(qū)交叉: ______ 一、python虛擬機(jī)沒(méi)有java強(qiáng),java虛擬機(jī)是java的核心,python的核心是可以很方便地使用c語(yǔ)言函數(shù)或c++庫(kù).二、python是全動(dòng)態(tài)性的,可以在運(yùn)行時(shí)自己修改自己的代碼,java只能通過(guò)變通方法實(shí)現(xiàn).python的變量是動(dòng)態(tài)的,而java的變量...
龍灣區(qū)交叉: ______ numpy 介紹:一個(gè)用python實(shí)現(xiàn)的科學(xué)計(jì)算包.包括:1、一個(gè)強(qiáng)大的N維數(shù)組對(duì)象Array;2、比較成熟的(廣播)函數(shù)庫(kù);3、用于整合C/C++和Fortran代碼的工具包;4、實(shí)用的線性代數(shù)、傅里葉變換和隨機(jī)數(shù)生成函數(shù).numpy和稀疏矩陣運(yùn)算...
龍灣區(qū)交叉: ______ python是一門高級(jí)的編程語(yǔ)言,廣泛應(yīng)用在各種領(lǐng)域之中,同時(shí)也是人工智能領(lǐng)域首選的語(yǔ)言.為什么將python用于金融?因?yàn)镻ython的語(yǔ)法很容易實(shí)現(xiàn)金融算法和數(shù)學(xué)計(jì)算,可以將數(shù)學(xué)語(yǔ)句轉(zhuǎn)化成python代碼,沒(méi)有任何語(yǔ)言能像Python這樣適用于數(shù)學(xué). 向TA提問(wèn)官方電話
龍灣區(qū)交叉: ______ 因?yàn)槎M(jìn)制浮點(diǎn)數(shù)不能解決這個(gè)問(wèn)題.先看一個(gè)現(xiàn)象,和 round 無(wú)關(guān)的:>>> def show(x):... """打印一個(gè)數(shù),20 位精度"""... print('{:.20f}'.format(x))...>>> show(1.5)1.50000000000000000000>>> show(1.25)1.25000000000000000000>>>...