量化分析v1
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Apr 11 10:13:32 2018 @author: chensimin """ import tushare as ts Today = '2018-04-12' #df_300236 = ts.get_today_ticks('300236') print('\n') #a1 = (df_300236.head(1).price - 33.447)*300 #print(a1) #print(df_300236.head(1)) ############################################################################### # 大单交易数据 # 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】 ############################################################################### dd_300236 = ts.get_sina_dd('300236',date=Today,vol=500) print(dd_300236) dd_600340 = ts.get_sina_dd('600340',date=Today,vol=1000) print(dd_600340) dd_300426 = ts.get_sina_dd('300426',date=Today,vol=500) print(dd_300426) ############################################################################### #业绩预告 #参数说明 #year:int 年度 e.g:2014 #quarter:int 季度 :1、2、3、4，只能输入这4个季度 #返回值说明 #code,代码 #name,名称 #type,业绩变动类型【预增、预亏等】 #report_date,发布日期 #pre_eps,上年同期每股收益 #range,业绩变动范围 ############################################################################### forecast = ts.forecast_data(2018,1) ############################################################################### #机构成交明细 #参数说明 #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 #code:代码 #name:名称 #date:交易日期 #bamount:机构席位买入额(万) #samount:机构席位卖出额(万) #type:类型 ############################################################################### inst_detail = ts.inst_detail() ############################################################################### #机构席位追踪 #获取机构近5、10、30、60日累积买卖次数和金额等情况 #参数说明 #days：统计周期5、10、30和60日，默认为5日 #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 #code:代码 #name:名称 #bamount:累积买入额(万) #bcount:买入次数 #samount:累积卖出额(万) #scount:卖出次数 #net:净额(万) ############################################################################### inst_tops = ts.inst_tops() ############################################################################### #文件存储---Excel #excel_writer: 文件路径或者ExcelWriter对象 #sheet_name:sheet名称，默认为Sheet1 #sep : 文件内容分隔符，默认为,逗号 #na_rep: 在遇到NaN值时保存为某字符，默认为’‘空字符 #float_format: float类型的格式 #columns: 需要保存的列，默认为None #header: 是否保存columns名，默认为True #index: 是否保存index，默认为True #encoding: 文件编码格式 #startrow: 在数据的头部留出startrow行空行 #startcol :在数据的左边留出startcol列空列 ############################################################################### forecast.to_excel('E:\stock_analysis\业绩预告.xlsx',index=False) inst_detail.to_excel('E:\stock_analysis\机构成交明细.xlsx',index=False) inst_tops.to_excel('E:\stock_analysis\机构席位追踪.xlsx',index=False)
总结：急需要补充pandas相关知识，以应对数据分析。
