免費股票數(shù)據(jù)接口：Tushare使用經(jīng)驗分享與避雷指南

大傻子的文淵閣 2025-02-17 發(fā)布于浙江

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??三年前我還是大四的時候，一個寫完畢業(yè)論文的早晨無意發(fā)現(xiàn)了Tushare，發(fā)現(xiàn)很好用并一直使用到現(xiàn)在。推薦給大家。目前，Tushare可調(diào)取A股、港股、外匯、基金等多種金融數(shù)據(jù)，十分全面好用。對于A股，其不光有每日的交易數(shù)據(jù)（開盤價、收盤價、最高價、最低價、漲幅、成交量等等日線數(shù)據(jù)），其還提供了基本面財務(wù)數(shù)據(jù)的調(diào)取，這對于自動化的財務(wù)報表分析極其重要。官網(wǎng)： Tushare。
??在使用Tushare調(diào)取數(shù)據(jù)時，有如下的坑需要注意。（此貼長期更新，新踩的坑會不斷添加）

避雷

數(shù)據(jù)順序

??對于時間序列的分析，不同的人對于數(shù)據(jù)順序有不同的喜好，但是一定要有個順序，搞錯的話就會出現(xiàn)“用后面的數(shù)據(jù)預(yù)測之前的結(jié)果”這種錯誤。我個人習(xí)慣將最早的數(shù)據(jù)放在0行，按時間順序不斷往后排。此處需要注意的是，直接按官網(wǎng)的示例調(diào)取數(shù)據(jù)后生成的dataframe數(shù)據(jù)是倒序的，如圖中trade_date列所示：
在這里插入圖片描述
若想按時間順序從前到后排列，加上以下一行代碼即可：

dataframe = dataframe.iloc[:: -1]

個股停牌問題

??直接調(diào)取API返回的dataframe并不包含所有交易日，而是只包含這支股票上市交易的日期的數(shù)據(jù)。所以對于某些策略，有必要在使用數(shù)據(jù)前檢查是否包含停牌期。一個直觀但錯誤的解決方法是利用datetime去判斷dataframe中的上一個交易日是否是昨天或上周五，但是這個方法沒有考慮到法定節(jié)假日對于暫停交易的影響。
??一個可行的方法是利用股指進行判斷，因為只要A股當天有交易股指就一定是有數(shù)據(jù)的。例如要判斷dataframe中上一行是否是上一個交易日的數(shù)據(jù)，可以調(diào)取上證50指數(shù)的日線數(shù)據(jù)，然后就相關(guān)行的trade_date列進行對比，代碼如下：

# 獲取交易日
# 以上證指數(shù)存在的日子作為有交易的日子
# 輸入：起始時間、結(jié)束時間
# 輸出：所有交易日期組成的list
def Get_Trading_Date(startDate, endDate):
    ts.set_token("###################################")
    dataframe = ts.pro_bar(ts_code= "000001.SH", asset= "I", start_date= startDate, end_date= endDate)
    dataframe = dataframe.iloc[::-1]
    dataframe.reset_index(drop= True, inplace= True)
    tradingDays = dataframe["trade_date"].values.tolist()
    return tradingDays


# 檢查x天前是否是停牌的
# 查找今天在tradingDays中對應(yīng)的位置，往前看x天，看dataframe中往前看x行對應(yīng)的date是否與這個真實的date一致
# 輸入：dataframe、row、幾天前、trading days list
# 輸出：Boolean，停牌返回False
def Suspension_Check(dataframe, row, nDays, tradingDays):
    today = dataframe.loc[row, "trade_date"]
    trueLastTradingDate = tradingDays[tradingDays.index(today) - nDays]
    stockLastTradingDate = dataframe.loc[row - nDays, "trade_date"]
    if stockLastTradingDate == trueLastTradingDate :
        return True
    else:
        return False

復(fù)權(quán)問題

??使用ts.pro_api().daily調(diào)取的數(shù)據(jù)是未復(fù)權(quán)的，若需調(diào)取復(fù)權(quán)數(shù)據(jù)，需要使用ts.pro_bar接口，需要注意的是該接口復(fù)權(quán)參數(shù)adj默認的也是未復(fù)權(quán)，需要設(shè)置adj=”qfq”或adj=”hfq”來看是前復(fù)權(quán)還是后復(fù)權(quán)。

調(diào)取頻率問題

對于積分低的用戶（忘了多少了好像是2000）Tushare有調(diào)取頻率的限制，直接遍歷調(diào)API的話可能會因為頻率超過限制而報錯。若想對所有的股票數(shù)據(jù)進行遍歷的測試，需加入延時。如下：

import timeit
import time
def Get_Stock(stockCode, startTime, endTime, timeStamp):
    timeDelta = timeit.default_timer() - timeStamp
    if timeDelta < 0.2 :
        time.sleep(0.2 - timeDelta)
    ts.set_token("##########################")
    dataframe = ts.pro_bar(ts_code= stockCode, start_date= startTime, end_date= endTime, adj="qfq")
    timeStamp = timeit.default_timer()
    return dataframe, timeStamp
timeStamp = timeit.default_timer()
for i in stock_code_list :
    dataframe, timeStamp = Get_Stock(i, startTime, endTime, timeStamp)
    '''
    run your algorithm here
    '''