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TuShare is a utility for crawling historical data of China stocks

License: BSD 3-Clause "New" or "Revised" License

Python 100.00%

python finance fintech stock-market stock-data tushare pandas realtime-quotes-data

tushare's Introduction

TuShare

Tushare Pro版已发布，请访问新的官网了解和查询数据接口！ https://tushare.pro

TuShare是实现对股票/期货等金融数据从数据采集、清洗加工 到 数据存储过程的工具，满足金融量化分析师和学习数据分析的人在数据获取方面的需求，它的特点是数据覆盖范围广，接口调用简单,响应快速。

欢迎关注扫描TuShare的微信公众号“挖地兔”，更多资源和信息与您分享。另外，由于tushare官网在重新设计和开发，最新接口的使用文档都会在挖地兔公众号发布，所以，请扫码关注，谢谢！

QQ交流群：

一群（已满）：14934432
二群（付费高级用户群，可获得更多支持及参与圈子活动）：658562506
三群（免费）：665480579
四群 (免费) ：527416821

Dependencies

python 2.x/3.x

pandas

Installation

方式1：pip install tushare
方式2：python setup.py install
方式3：访问https://pypi.python.org/pypi/tushare/下载安装

Upgrade

pip install tushare --upgrade

Quick Start

Example 1. 获取个股历史交易数据（包括均线数据）：

import tushare as ts

ts.get_hist_data('600848') #一次性获取全部数据
另外，参考get_k_data函数

结果显示：

日期，开盘价，最高价，收盘价，最低价，成交量，价格变动，涨跌幅，5日均价，10日均价，20日均价，5日均量，10日均量，20日均量，换手率

			 open    high   close     low     volume    p_change  ma5 \
date                                                                     
2012-01-11   6.880   7.380   7.060   6.880   14129.96     2.62   7.060   
2012-01-12   7.050   7.100   6.980   6.900    7895.19    -1.13   7.020   
2012-01-13   6.950   7.000   6.700   6.690    6611.87    -4.01   6.913   
2012-01-16   6.680   6.750   6.510   6.480    2941.63    -2.84   6.813   
2012-01-17   6.660   6.880   6.860   6.460    8642.57     5.38   6.822   
2012-01-18   7.000   7.300   6.890   6.880   13075.40     0.44   6.788   
2012-01-19   6.690   6.950   6.890   6.680    6117.32     0.00   6.770   
2012-01-20   6.870   7.080   7.010   6.870    6813.09     1.74   6.832 

			 ma10    ma20      v_ma5     v_ma10     v_ma20     turnover  
date                                                                  
2012-01-11   7.060   7.060   14129.96   14129.96   14129.96     0.48  
2012-01-12   7.020   7.020   11012.58   11012.58   11012.58     0.27  
2012-01-13   6.913   6.913    9545.67    9545.67    9545.67     0.23  
2012-01-16   6.813   6.813    7894.66    7894.66    7894.66     0.10  
2012-01-17   6.822   6.822    8044.24    8044.24    8044.24     0.30  
2012-01-18   6.833   6.833    7833.33    8882.77    8882.77     0.45  
2012-01-19   6.841   6.841    7477.76    8487.71    8487.71     0.21  
2012-01-20   6.863   6.863    7518.00    8278.38    8278.38     0.23

设定历史数据的时间：

ts.get_hist_data('600848',start='2015-01-05',end='2015-01-09')

			open    high   close     low    volume   p_change     ma5    ma10 \  
date                                                                            
2015-01-05  11.160  11.390  11.260  10.890  46383.57     1.26  11.156  11.212   
2015-01-06  11.130  11.660  11.610  11.030  59199.93     3.11  11.182  11.155   
2015-01-07  11.580  11.990  11.920  11.480  86681.38     2.67  11.366  11.251   
2015-01-08  11.700  11.920  11.670  11.640  56845.71    -2.10  11.516  11.349   
2015-01-09  11.680  11.710  11.230  11.190  44851.56    -3.77  11.538  11.363   
 			ma20     v_ma5    v_ma10     v_ma20 	 turnover  
date                                                        
2015-01-05  11.198  58648.75  68429.87   97141.81     1.59  
2015-01-06  11.382  54854.38  63401.05   98686.98     2.03  
2015-01-07  11.543  55049.74  61628.07  103010.58     2.97  
2015-01-08  11.647  57268.99  61376.00  105823.50     1.95  
2015-01-09  11.682  58792.43  60665.93  107924.27     1.54

复权历史数据 获取历史复权数据，分为前复权和后复权数据，接口提供股票上市以来所有历史数据，默认为前复权。如果不设定开始和结束日期，则返回近一年的复权数据，从性能上考虑，推荐设定开始日期和结束日期，而且最好不要超过一年以上，获取到数据后，请及时在本地存储。

ts.get_h_data('002337') #前复权
ts.get_h_data('002337',autype='hfq') #后复权
ts.get_h_data('002337',autype=None) #不复权
ts.get_h_data('002337',start='2015-01-01',end='2015-03-16') #两个日期之间的前复权数据

Example 2. 一次性获取最近一个日交易日所有股票的交易数据（结果显示速度取决于网速）

ts.get_today_all()

结果显示：

代码，名称，涨跌幅，现价，开盘价，最高价，最低价，最日收盘价，成交量，换手率

	  code    name     changepercent  trade   open   high    low  settlement \  
0     002738  中矿资源         10.023  19.32  19.32  19.32  19.32       17.56   
1     300410  正业科技         10.022  25.03  25.03  25.03  25.03       22.75   
2     002736  国信证券         10.013  16.37  16.37  16.37  16.37       14.88   
3     300412  迦南科技         10.010  31.54  31.54  31.54  31.54       28.67   
4     300411  金盾股份         10.007  29.68  29.68  29.68  29.68       26.98   
5     603636  南威软件         10.006  38.15  38.15  38.15  38.15       34.68   
6     002664  信质电机         10.004  30.68  29.00  30.68  28.30       27.89   
7     300367  东方网力         10.004  86.76  78.00  86.76  77.87       78.87   
8     601299  **北车         10.000  11.44  11.44  11.44  11.29       10.40   
9     601880   大连港         10.000   5.72   5.34   5.72   5.22        5.20   
10    000856  冀东装备         10.000   8.91   8.18   8.91   8.18        8.10  
		volume  	 turnoverratio  
0        375100        1.25033  
1         85800        0.57200  
2       1058925        0.08824  
3         69400        0.51791  
4        252220        1.26110  
5       1374630        5.49852  
6       6448748        9.32700  
7       2025030        6.88669  
8     433453523        4.28056  
9     323469835        9.61735  
10     25768152       19.51090

Example 3. 获取历史分笔数据

import tushare as ts

df = ts.get_tick_data('600848',date='2014-01-09')
df.head(10)

结果显示：

成交时间、成交价格、价格变动，成交手、成交金额(元)，买卖类型

Out[3]: 
 	 time  		price change  volume  amount  type
0    15:00:00   6.05     --       8    4840   卖盘
1    14:59:55   6.05     --      50   30250   卖盘
2    14:59:35   6.05     --      20   12100   卖盘
3    14:59:30   6.05  -0.01     165   99825   卖盘
4    14:59:20   6.06   0.01       4    2424   买盘
5    14:59:05   6.05  -0.01       2    1210   卖盘
6    14:58:55   6.06     --       4    2424   买盘
7    14:58:45   6.06     --       2    1212   买盘
8    14:58:35   6.06   0.01       2    1212   买盘
9    14:58:25   6.05  -0.01      20   12100   卖盘
10   14:58:05   6.06     --       5    3030   买盘

Example 4. 获取实时交易数据(Realtime Quotes Data)

df = ts.get_realtime_quotes('000581') #Single stock symbol
df[['code','name','price','bid','ask','volume','amount','time']]

结果显示：

名称、开盘价、昨价、现价、最高、最低、买入价、卖出价、成交量、成交金额...more in docs

   code    name     price  bid    ask    volume   amount        time
0  000581  威孚高科  31.15  31.14  31.15  8183020  253494991.16  11:30:36

请求多个股票方法（一次最好不要超过30个）：

ts.get_realtime_quotes(['600848','000980','000981']) #symbols from a list
ts.get_realtime_quotes(df['code'].tail(10)) #from a Series

1.2.17 2018/11/24

Pro版增加期货数据
Pro版增加A股周/月数据
Pro版增加通用行情pro_bar接口股票/基金/期货/数据货币行情的支持，同时支持股票的复权行情

1.2.15 2018/10/15

增加通用行情pro_bar接口
优化set_token功能

1.2.12 2018/08/10

发布Pro版第一稿
发布Pro网站，https://tushare.pro

1.0.5 2017/11/12

新增可转债数据
增加长连接关闭函数
修复部分bug

1.0.2 2017/10/29

新增bar接口，支持更稳定的股票、ETF、期货期权、港股、中概股等品种
新增tick接口，支持以上品种的成交数据
新增沪深港通每日资金流向数据
修复了部分bug

0.9.2 2017/09/13

新增数据货币行情数据接口,同时支持火币、okcoin、**比特币
部分bug修复

0.8.8 2017/08/29

新增分红送股数据（包含历史）
新增get_day_all接口
新增BDI接口

0.8.0 2017/06/05

新增期货行情数据6个接口，感谢debugo贡献代码
修复部分bug

0.7.6 2017/05/16

get_today_all接口数据补齐
forecast_data mac下编码问题修复

0.7.0 2017/03/12

get_today_all接口提速
版本累积更新

0.6.2 2016/12/03

新增十大股东和十大流通股接口 top10_holders
新增全球实时指数列表接口 global_realtime
修复部分bug

0.6.1 2016/11/22

修正get_k_databug
修正实盘交易登录问题

0.5.6 2016/11/06

新增全新行情数据接口get_k_data(请关注tushare公众号“挖地兔”后查看历史文章《全新的免费行情数据接口》)
修复程序和文档bug

0.5.1 2016/10/16

新增实盘交易接口
修复bug

0.4.9 2016/03/26

新增申万行业分类get_industry_classified(standard='sw')
新增交易日历trade_cal()
修复bug

0.4.3 2015/12/24

新增电影票房数据
修复部分bug

0.4.1 2015/11/27

新增sina大单数据
修改当日分笔bug
深市融资融券数据修复

0.3.9 2015/10/13

新增期权隐含波动率数据
修复指数成份及权重接口问题

0.3.8 2015/09/19

沪深300成份股和权重接口问题修复
其它bug的修复

0.3.5 2015/07/27

部分代码修正

0.3.4 2015/06/15

新增‘龙虎榜’模块
1. 每日龙虎榜列表
2. 个股上榜统计
3. 营业部上榜统计
4. 龙虎榜机构席位追踪
5. 龙虎榜机构席位成交明细
修改get_h_data数据类型为float
修改get_index接口遗漏的open列
合并GitHub上提交的bug修复

0.2.8 2015/04/28

新增大盘指数实时行情列表
新增大盘指数历史行情数据（全部）
新增终止上市公司列表（退市）
新增暂停上市公司列表
修正融资融券明细无日期的缺陷
修正get_h_data部分bug

0.2.6

新增沪市融资融券列表
新增沪市融资融券明细列表
新增深市融资融券列表
新增深市融资融券明细列表
修正复权数据数据源出现null造成异常问题（对大约300个股票有影响）

0.2.5 2015/04/16

完成python2.x和python3.x兼容性支持
部分算法优化和代码重构
新增中证500成份股
新增当日分笔交易明细
修正分配预案（高送转）bug

0.2.3 2015/04/11

新增“新浪股吧”消息和热度
新增新股上市数据
修正“基本面”模块中数据重复的问题
修正历史数据缺少一列column（数据来源问题）的bug

0.2.0 2015/03/17

新增历史复权数据接口
新增即时滚动新闻、信息地雷数据
新增沪深300指数成股份及动态权重、
新增上证50指数成份股
修改历史行情数据类型为float

0.1.9 2015/02/06

增加分类数据
增加数据存储示例

0.1.6 2015/01/27

增加了重点指数的历史和实时行情
更新docs

0.1.5 2015/01/26

增加基本面数据接口
发布一版使用手册，开通TuShare docs网站

0.1.3 2015/01/13

增加实时交易数据的获取
Done for crawling Realtime Quotes data

0.1.1 2015/01/11

增加tick数据的获取

0.1.0 2014/12/01

创建第一个版本
实现个股历史数据的获取

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tushare's Issues

get_profit_data returns nothing

I found that get_profit_data only returns column titles.
It seems that "html = lxml.html.parse(url)" in "_get_profit_data" doesn't get the full cotent of page. And it triggered a excetion.
Simple test
url = 'http://vip.stock.finance.sina.com.cn/q/go.php/vFinanceAnalyze/kind/profit/index.phtml?s_i=&s_a=&s_c=&reportdate=2014&quarter=1&p=29&num=60'
html = lxml.html.parse(url)
xtrs = html.xpath("//table[@Class="list_table"]/tr")
for trs in xtrs:
code = trs.xpath('td[1]/a/text()')[0]
name = trs.xpath('td[2]/a/text()')[0]
roe = trs.xpath('td[3]/text()')
print(code, name, roe)

And I could escape this by get the content via requests.get and then use lxml parse it.

get_report_data返回的dataframe里code是数字型的，导致以0开头的code只剩下后面几位。

建议增强按时间提取信息的功能

建议增加函数get_hist_data()，处理特殊参数all，即，

get_hist_data('all', '2015-05-01', ktype='D')

函数值是这一天所有日线数据，并以股票代码为index。这样我们可以更方便的合成，近五日换手率列表。

code '2015-05-01' '2015-05-02' '2015-05-03'
600001 0.051 0.061 0.123

逐股和逐日，就像空间和时间，是最基本的两种提取信息的维度。目前似乎TuShare支持其中一种。

望考虑增强按时间提取所有数据的功能，从日线开始，扩展到其他时间尺度。另外，时间参数的表示，也成问题，有些日期不开市，所以宜支持，自然时间和交易时间两种方式，例如，Unix时间。

非常感谢！

建议加入“龙虎榜数据”

“龙虎榜数据”来源
深圳证券交易所 http://www.szse.cn/main/disclosure/news/scgkxx/
上海证券交易所 http://www.sse.com.cn/disclosure/diclosure/public/

谢谢。

大盘上涨家数可以支持获取吗?

上涨家数, 下跌家数,在

大盘指数行情列表
获取大盘指数实时行情列表，以表格的形式展示大盘指数实时行情。

调用方法：

import tushare as ts

df = ts.get_index()

能不能返回?
有几家上涨可以判断主力对今日的看法

凤凰财经提供的周K线和月K线的成交量和换手率有错误

和新浪财经，甚至和凤凰财经网站上的数据不一致。

关于期货数据接口?

我看到有一个版本的提交里写了 "期货实时数据获取"

是指可以在 tushare 里查看期货的 tick 数据了么? 数据源应该还好, 随便注册个 ctp 就可以用了

但是现在的 methods 里没看到的样子, 是会到下个版本里么?

另外, 如果期货的 methods 和股票的用在一起, 会不会太混乱了..... 希望能分离开..

以及是否能对信息类和数据类的方法分离一下?

例如:
ts.info.get_gdp_*
ts.stock.get_today
这样子....

get_industry_classified()保存成csv报错

把get_industry_classified()获得数据保存成csv的时候报错，保存成xls没问题
把get_stock_basics()获得的数据保存成csv没问题

data2 = ts.get_industry_classified()
print('\nget classified ...ok')
data2.to_csv('D:/Other/PY/data/industry_classified2.csv')
print('save classified ...ok')

[Getting data:]#################################################Traceback (most recent call last):
  File "D:/Other/PY/tuShareGetStockList.py", line 13, in <module>
    data2.to_csv('D:/Other/PY/data/industry_classified2.csv')
  File "D:\Soft\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 1189, in to_csv
    formatter.save()
  File "D:\Soft\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\format.py", line 1467, in save

get classified ...ok
    self._save()
  File "D:\Soft\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\format.py", line 1567, in _save
    self._save_chunk(start_i, end_i)
  File "D:\Soft\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\format.py", line 1594, in _save_chunk
    lib.write_csv_rows(self.data, ix, self.nlevels, self.cols, self.writer)
  File "pandas\lib.pyx", line 975, in pandas.lib.write_csv_rows (pandas\lib.c:17612)
UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 0-3: ordinal not in range(128)

Process finished with exit code 1

UnboundLocalError when calling get_today_ticks().

调用 get_today_ticks()时出错，错误如下：
UnboundLocalError: local variable 'data' referenced before assignment.

可以试一下把data = pd.DataFrame()放到try外面。

历史分时数据，ts.get_tick_data('600848',date='日期')，每一天的数据量和时间节点不尽相同。

请问：
历史分时数据，ts.get_tick_data('600848',date='日期')，每一天的数据量和时间节点不尽相同。有时相差上千行，是原始数据就是这样的，还是API的数据质量问题？

Import lxml.html 出错

谢谢你的开源tushare，第一次运行时报错：在spyder下运行调用任何tushare 公式都报错

例如 import tushare as ts
ts.get_area_classified()

File "C:\Anaconda\lib\site-packages\tushare\stock\trading.py", line 13, in
import lxml.html
ImportError: No module named html

但在powershell 里面进入python 然后 import lxml.html 成功不报错。
pip list 里显示有 lxml (3.4.4)

第一次用Python，不知是不是我设置问题。

当天已经收盘,现在查询不到今天的历史数据,结果df里没有今天的

endDate='2015-07-23'
df=ts.get_h_data("000026",start='2015-06-01',end=endDate)

当天已经收盘,现在查询不到今天的历史数据,结果df里没有今天的

get_debtpaying_data这个方法抓取网页时有bug

get_today_all()的疑似bug

使用get_today_all()的时候，有两个疑似bug：
1 有的股票的信息有时会出现两次，而且重复的股票是随机的
2 有的股票信息缺失，而且缺失的股票是随机的
使用环境：windows 7 32bit , python version 2.7.10

复权数据可靠性

请问复权数据可靠性有多高？理解tushare用的都是免费数据源，不可能100%，但想知道复权数据准确度大概能达到什么样的水平？

yahoo-finance上沪深两市复权数据至少有30％不全或错误，不知道国内数据源的数据会不会好一些？

谢谢！

是否可以提供分级基金的交易数据？

2015-07-17 data is missing

sym1 is None after the following snippet executes. It worked fine for 2015-07-16 but stopped working on 2015-07-17.

import tushare as ts
sym1 = ts.get_tick_data('600893', date='2015-07-17')

沪市B股获取出错

http://vip.stock.finance.sina.com.cn/corp/go.php/vMS_FuQuanMarketHistory/stockid/900901.phtml?year=2015&jidu=1
http://vip.stock.finance.sina.com.cn/corp/go.php/vMS_FuQuanMarketHistory/stockid/200418.phtml?year=2015&jidu=1
等等都出错了,当前价格为零点几,但复权价都几百的, 造成
df = ts.get_h_data('900901', start='2015-08-01', end=endDate) 在这里出错了:
`if ((float(rt['high']) == 0) & (float(rt['low']) == 0)):``

pydev debugger: starting
[Getting data:]Traceback (most recent call last):
  File "/Applications/Aptana Studio 3/plugins/org.python.pydev_3.0.0.1388187472/pysrc/pydevd.py", line 1479, in <module>
    debugger.run(setup['file'], None, None)
  File "/Applications/Aptana Studio 3/plugins/org.python.pydev_3.0.0.1388187472/pysrc/pydevd.py", line 1125, in run
    pydev_imports.execfile(file, globals, locals)  #execute the script
  File "/Users/apple/node/undo4096/tool/stock/winBuy.py", line 75, in <module>
    df = ts.get_h_data('900901', start='2015-08-01', end=endDate)
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/tushare-0.3.4-py2.7.egg/tushare/stock/trading.py", line 392, in get_h_data
    if ((float(rt['high']) == 0) & (float(rt['low']) == 0)):
TypeError: 'NoneType' object has no attribute '__getitem__'

但深市B股就ok, 要怎么解决?

复权数据的计算方法似乎有问题？

看到复权数据的计算只除以了一次rate。

如果一次获取的数据比较长，中间复权了多次，每次的复权因子都是不同的，这样是不是漏掉了很多次复权计算？

[0.1.8]升级中报错

@jimmysoa

您好

这个项目太有用了，感谢！

我在运行0.1.8升级命令式，报错

Traceback (most recent call last):
  File "setup.py", line 4, in <module>
    import tushare
  File "/Users/Liang/tushare/tushare/__init__.py", line 7, in <module>
    from tushare.stock.fundamental import (get_stock_basics, get_report_data,
  File "/Users/Liang/tushare/tushare/stock/fundamental.py", line 11, in <module>
    import lxml.html
ImportError: No module named lxml.html

如何支持指数基金数据

我发现不支持指数基金数据，我有Python编程能力，如何为项目添加支持新的数据

获取某股票历史数据出错

import tushare as ts
data = ts.get_h_data('000033',start='2014-06-29',end='2015-06-29')

给出以下错误信息：

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/Users/hao/venv/q-django/lib/python3.4/site-packages/tushare/stock/trading.py", line 392, in get_h_data
    if ((float(rt['high']) == 0) & (float(rt['low']) == 0)):
TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable

可能是这股有点奇怪？既没有停牌，也没有数据

写到MySQL报1170错误

这几天试了一下，将数据获取后逐一写到本地数据库，有发现部分数据会报错，不晓得大家有没有遇到。
举个例子：
df = ts.get_stock_basics() #获取所有股票列表
将这个数据写到数据库时，运行时错误代码：
sqlalchemy.exc.OperationalError: (_mysql_exceptions.OperationalError) (1170, "BLOB/TEXT column 'code' used in key specification without a key length") [SQL: u'CREATE INDEX ix_hist5_code ON hist5 (code)']

在抓取
df = ts.get_index() #大盘行情
这个不报错

平台 OSX 10.10.4 Python:2.7 MYSQL:5.6.26

`_code_to_symbol`判断交易所逻辑不完整

tushare/stock/trading.py _code_to_symbol：

return 'sh%s'%code if code[:1] == '6' else 'sz%s'%code

SSE B股以'9'开头，ETF以'5'开头，还有可转债等

30分钟线只有最近2个月的吗？

ind_data = ts.get_hist_data('sh', ktype='30', start='2012-06-25', end='2015-06-24')
最早的2015-04-22 13:30:00

是否考虑数据本地化功能。

tushare是不是能提供数据本地化的功能。

让用户可以在本地保持所有数据的副本，提供一个统一的数据访问接口，首先访问本地数据看是否命中，如果没有命中，自动去网上下载相应数据并在本地保存。这样的功能基本上所有使用tushare作为量化研究的数据来源应用都需要实现的。

Python3支持 / 指数数据 / 整合进zipline

理论上把print改一下就支持python3了，不过我没仔细看代码。
获取不了创业板R(399606)之类的数据，get_hist_data和get_h_data分别报错，AssertionError: 15 columns passed, passed data had 14 columns，AttributeError: 'list' object has no attribute 'keys'
zipline 是Quantopian的一个算法测试框架，目前不支持**的证券数据……

[新功能]送配方案列表和中报列表

高送转和中报，都是可能热炒的概念。

研究高送转操作手法，需要一个可以及时更新的，包含送配方案（比例）、除权登记日（包括历史的）、除权日、股票代码和股票名称的列表。

最终我们可以这样检索，等于1（10送10）的，2008年1-3月除权的，股票代码。

中报也类似，股票代码、（预计）披露日期、预增（降）、百分数。

务必包含历史，便于研究炒作的方向和力度

印象中上半年炒高送转，下半年炒中报。

INDEX_COLS少了"open"列

INDEX_COLS少了"open"列，另外，不建议get_index函数里修改amount：
df['amount'] = df['amount'] / 100000000，保留原数据比较好。

能否提供Level-2的历史tick data？

请教 tick data 中“买盘/卖盘/中性盘”的判断方法

get_tick_data()返回数据的type列，买盘/卖盘/中性盘的判断标准具体是什么？

一些股票获取失败了ts.get_h_data('000033',start='2015-06-01',end='2015-07-21')

df=ts.get_h_data('000033',start='2015-06-01',end='2015-07-21')
if df is not None:
    print "OK"
else:
    print "ERROR"

一些股票获取失败了

用 ts.get_hist_data 按交易日期，取不到15分钟、5分钟、30分钟数据

 ts.get_hist_data('601106', start='2015-02-05', end='2015-02-06', ktype='30')
 ts.get_hist_data('601106', start='2015-02-05', end='2015-02-06', ktype='15')
 ts.get_hist_data('601106', start='2015-02-05', end='2015-02-06', ktype='5')

返回空。

 ts.get_hist_data('601106', start='2015-02-05', end='2015-02-06', ktype='60')

则正常。

ts.new_stocks() 返回错误

错误信息为
#No tables found matching pattern '.+'

600018数据获取错误

日线数据没有问题，周线月线出现错误。

import pandas as pd
import tushare as ts

RawData = ts.get_hist_data('600018', start='2015-01-01', end='2015-07-27', ktype='W')
print(RawData)

Traceback (most recent call last):
  File "D:/MyDoc/LCW/Investment/Python/PQuant/test1.py", line 9, in <module>
    RawData = ts.get_hist_data('600018', start='2015-01-01', end='2015-07-27', ktype='W')
  File "C:\Program Files\Anaconda3\lib\site-packages\tushare\stock\trading.py", line 84, in get_hist_data
    df[col] = df[col].astype(float)
  File "C:\Program Files\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 2411, in astype
    dtype=dtype, copy=copy, raise_on_error=raise_on_error, **kwargs)
  File "C:\Program Files\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\internals.py", line 2504, in astype
    return self.apply('astype', dtype=dtype, **kwargs)
  File "C:\Program Files\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\internals.py", line 2459, in apply
    applied = getattr(b, f)(**kwargs)
  File "C:\Program Files\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\internals.py", line 373, in astype
    values=values, **kwargs)
  File "C:\Program Files\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\internals.py", line 403, in _astype
    values = com._astype_nansafe(self.values.ravel(), dtype, copy=True)
  File "C:\Program Files\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\common.py", line 2734, in _astype_nansafe
    return arr.astype(dtype)
ValueError: could not convert string to float: 

Process finished with exit code 1

获取 get_h_data 数据出错

data = get_h_data(code=code, end="2015-07-01")

2015-07-01 14.35 14.59 13.92 13.74 183540608 2629096448
2015-06-30 13.54 14.54 14.54 13.38 254810320 3572978432
....

结果会出现超过7月-1号的数据

怎么获得期货如IF1507的即时数据?

to_sql方法没有股票代码

我想把历史数据，报价及交易数据保存到数据库，发现报价保存是没有股票代码的，这样就无法区分具体是哪支股票的价格了

获取get_stock_basics

from tushare import get_stock_basics


base_frame=get_stock_basics()

print base_frame["name"]

如何获取code 列表

建议在所有输入股票代码的地方拓展为可接受股票代码列表

如 “ts.get_hist_data('600848')” 拓展为 “ts.get_hist_data(['600848', '600004','000876'])” , 返回结果为各股票数据的dataframe的combine，并加入一个‘STK_ID' index或column来区分。

请问能否自动增量插入数据到mysql里面

非常感谢jim的付出

请问能否实现：

傻瓜化的配置，比如只需要配置好mysql帐号密码
然后让脚本一直运行，自动去服务器拉取数据并存入数据库
第二天当脚本再次运行，他会自动接着上次继续拉取数据存入数据库

不会出现重复入库的情况

当然这个需求并不是特别广泛，（：

谢谢

获取中小板和创业板分类错误

创业板和中小板都是相似的问题，沪深300和中证500没有问题。

import pandas as pd
import tushare as ts
pd.set_option('display.width', 200)
zxb = ts.get_sme_classified()

"C:\Program Files\Anaconda3\python.exe" "D:/MyDoc/Cloud Station/Investment/Python/PQuant/A Share DK Pailie.py"
Traceback (most recent call last):
  File "D:/MyDoc/Cloud Station/Investment/Python/PQuant/A Share DK Pailie.py", line 8, in <module>
    zxb = ts.get_sme_classified()
  File "C:\Program Files\Anaconda3\lib\site-packages\tushare\stock\classifying.py", line 113, in get_sme_classified
    df = fd.get_stock_basics()
  File "C:\Program Files\Anaconda3\lib\site-packages\tushare\stock\fundamental.py", line 44, in get_stock_basics
    text = urlopen(request, timeout=10).read()
  File "C:\Program Files\Anaconda3\lib\urllib\request.py", line 161, in urlopen
    return opener.open(url, data, timeout)
  File "C:\Program Files\Anaconda3\lib\urllib\request.py", line 469, in open
    response = meth(req, response)
  File "C:\Program Files\Anaconda3\lib\urllib\request.py", line 579, in http_response
    'http', request, response, code, msg, hdrs)
  File "C:\Program Files\Anaconda3\lib\urllib\request.py", line 507, in error
    return self._call_chain(*args)
  File "C:\Program Files\Anaconda3\lib\urllib\request.py", line 441, in _call_chain
    result = func(*args)
  File "C:\Program Files\Anaconda3\lib\urllib\request.py", line 587, in http_error_default
    raise HTTPError(req.full_url, code, msg, hdrs, fp)
urllib.error.HTTPError: HTTP Error 403: Forbidden

Process finished with exit code 1

get_tick_data 数据来源

请问get_tick_data的数据是在哪个网页爬到的？

get_stock_basics() 最近返回403 forbidden错误

/usr/lib64/python2.7/urllib2.pyc in _call_chain(self, chain, kind, meth_name, _args)
380 func = getattr(handler, meth_name)
381
--> 382 result = func(_args)
383 if result is not None:
384 return result

/usr/lib64/python2.7/urllib2.pyc in http_error_default(self, req, fp, code, msg, hdrs)
529 class HTTPDefaultErrorHandler(BaseHandler):
530 def http_error_default(self, req, fp, code, msg, hdrs):
--> 531 raise HTTPError(req.get_full_url(), code, msg, hdrs, fp)
532
533 class HTTPRedirectHandler(BaseHandler):

HTTPError: HTTP Error 403: Forbidden

支持下载指数历史数据

例如沪深300指数 000300.SH 的历史数据

前复权函数测试有bug

cannot convert the series to <type 'float'>

[2.0] 升级到2.0之后，运行时报错

@jimmysoa
你好

在升级到2.0之后，报错如下，不知如何解决。

NiTu:Liang ~$ python dddd.py
Traceback (most recent call last):
  File "dddd.py", line 1, in <module>
    import tushare as ts
  File "/Users/Liang/anaconda/lib/python2.7/site-packages/tushare/__init__.py", line 5, in <module>
    from tushare.stock.trading import (get_hist_data, get_tick_data,
  File "/Users/Liang/anaconda/lib/python2.7/site-packages/tushare/stock/trading.py", line 16, in <module>
    import pandas as pd
  File "/Users/Liang/anaconda/lib/python2.7/site-packages/pandas/__init__.py", line 41, in <module>
    from pandas.core.api import *
  File "/Users/Liang/anaconda/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/api.py", line 9, in <module>
    from pandas.core.groupby import Grouper
  File "/Users/Liang/anaconda/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/groupby.py", line 15, in <module>
    from pandas.core.frame import DataFrame
  File "/Users/Liang/anaconda/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/frame.py", line 40, in <module>
    from pandas.computation.eval import eval as _eval
  File "/Users/Liang/anaconda/lib/python2.7/site-packages/pandas/computation/eval.py", line 8, in <module>
    from pandas.computation.expr import Expr, _parsers, tokenize_string
  File "/Users/Liang/anaconda/lib/python2.7/site-packages/pandas/computation/expr.py", line 148, in <module>
    (getattr(ast, node) for node in dir(ast))))
  File "/Users/Liang/anaconda/lib/python2.7/site-packages/pandas/computation/expr.py", line 147, in <lambda>
    issubclass(x, ast.AST),
AttributeError: 'module' object has no attribute 'AST'

谢谢

get_hist_data 能自定义ma么？

例如ma60 ma200

怎么判断该股票是不是ST或S股?

import tushare as ts

ts.get_st_classified()

>>> import tushare as ts
>>> ts.get_st_classified()
      code   name
0   000033  *ST新都
1   000059  *ST华锦
2   000068  *ST华赛
3   000155  *ST川化
4   000403   ST生化
5   000510  *ST金路
6   000520  *ST凤凰
7   000557  *ST广夏
8   000590  *ST古汉
9   000611  *ST蒙发
10  000659  *ST中富
11  000677  *ST海龙
12  000711  *ST京蓝
13  000799  *ST酒鬼
14  000815  *ST美利
15  000892  *ST星美
16  000912  *ST天化
17  000927  *ST夏利
18  000976  *ST春晖
19  000995  *ST皇台
20  002015  *ST霞客
21  002192  *ST路翔
22  002306  *ST云网
23  002417  *ST元达
24  002506  *ST集成
25  002608  *ST舜船
26  002633  *ST申科
27  600069  *ST银鸽
28  600071  *ST光学
29  600091  *ST明科
30  600145  *ST新亿
31  600163  *ST南纸
32  600217  *ST秦岭
33  600242  *ST中昌
34  600247  *ST成城
35  600265   ST景谷
36  600301  *ST南化
37  600401  *ST海润
38  600408  *ST安泰
39  600444  *ST国通
40  600539  *ST狮头
41  600608  *ST沪科
42  600644  *ST乐电
43  600656  *ST博元
44  600691  *ST阳化
45  600710  *ST常林
46  600715  *ST松辽
47  600722  *ST金化
48  600732  *ST新梅
49  600779  *ST水井
50  600793   ST宜纸
51  600817   ST宏盛
52  600870  *ST厦华
53  600962  *ST中鲁
54  600984  *ST建机

S股怎么没有列出来? 比如S佳通

获取指数数据报错

get_h_data('000300', start='2000-01-01'， index=True)
返回网络错误。

sr/lib/python2.7/site-packages/tushare/stock/trading.pyc in get_h_data(code, start, end, autype, index, retry_count, pause)
363 ct._write_console()
364 df = _parse_fq_data(_get_index_url(index, code, qt), index,
--> 365 retry_count, pause)
366 data = data.append(df, ignore_index=True)
367 if len(data) == 0 or len(data[(data.date>=start)&(data.date<=end)]) == 0:

/usr/lib/python2.7/site-packages/tushare/stock/trading.pyc in _parse_fq_data(url, index, retry_count, pause)
481 else:
482 return df
--> 483 raise IOError(ct.NETWORK_URL_ERROR_MSG)
484
485

IOError: 获取失败，请检查网络和URL

如果只获取最近的数据则没问题。

版本0.3.4

waditu / tushare Goto Github PK

tushare's Introduction

Dependencies

Installation

Upgrade

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更多文档

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1.2.17 2018/11/24

1.2.15 2018/10/15

1.2.12 2018/08/10

1.0.5 2017/11/12

1.0.2 2017/10/29

0.9.2 2017/09/13

0.8.8 2017/08/29

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0.7.6 2017/05/16

0.7.0 2017/03/12

0.6.2 2016/12/03

0.6.1 2016/11/22

0.5.6 2016/11/06

0.5.1 2016/10/16

0.4.9 2016/03/26

0.4.3 2015/12/24

0.4.1 2015/11/27

0.3.9 2015/10/13

0.3.8 2015/09/19

0.3.5 2015/07/27

0.3.4 2015/06/15

0.2.8 2015/04/28

0.2.6

0.2.5 2015/04/16

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