python 通达信数据

原创

mob64ca12eee07b 2023-10-19 16:06:17 ©著作权

©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者mob64ca12eee07b的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任

引言

Python 是一种通用、高级、解释型的程序设计语言，它在数据处理和分析领域广泛应用。而通达信是一种股票交易软件，它提供了各种数据分析工具和指标分析方法。本文将介绍如何使用 Python 获取通达信的股票数据，并进行简单的数据处理和分析。

安装依赖

在开始之前，我们需要安装相关的 Python 库。我们可以使用以下命令进行安装：

pip install pytdx pandas matplotlib

pytdx 是一个通达信数据的 Python 接口，它提供了获取股票数据的方法。
pandas 是一个数据处理库，它提供了处理和分析数据的功能。
matplotlib 是一个绘图库，它提供了绘制各种类型图表的方法。

获取股票数据

首先，我们需要连接通达信数据服务器，并获取股票数据。我们可以使用 pytdx 提供的 get_security_bars 方法来获取股票数据。以下是一个示例代码：

from pytdx.hq import TdxHq_API

# 创建 TdxHq_API 对象
api = TdxHq_API()

# 连接通达信数据服务器
api.connect('119.147.212.81', 7709)

# 获取股票数据
data = api.get_security_bars(9, 0, '000001', 0, 10)

# 打印股票数据
for item in data:
    print(item)

在上面的示例代码中，我们首先创建了一个 TdxHq_API 对象，并使用 connect 方法连接到通达信数据服务器。然后，我们使用 get_security_bars 方法获取股票数据，其中参数 9 表示获取日线数据，参数 0 表示获取最新的数据，参数 '000001' 表示获取股票代码为 000001 的股票数据，参数 0 表示前复权数据，参数 10 表示获取最新的 10 条数据。最后，我们使用 for 循环遍历获取到的数据，并打印出来。

数据处理和分析

获取到股票数据后，我们可以使用 pandas 对数据进行处理和分析。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 将获取到的股票数据转换为 DataFrame 对象
df = pd.DataFrame(data, columns=['datetime', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'amount'])

# 将日期时间格式化为可读格式
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime'])

# 将日期时间设置为索引
df.set_index('datetime', inplace=True)

# 计算每日涨跌幅
df['change'] = df['close'].pct_change()

# 计算每日涨停和跌停
df['limit_up'] = df['close'] >= df['close'].shift() * 1.1
df['limit_down'] = df['close'] <= df['close'].shift() * 0.9

# 绘制股票收盘价和涨跌幅图表
df[['close', 'change']].plot(subplots=True, figsize=(10, 6))

在上面的示例代码中，我们首先将获取到的股票数据转换为 DataFrame 对象，并指定了每一列的名称。然后，我们使用 pd.to_datetime 方法将日期时间格式化为可读格式，再使用 set_index 方法将日期时间设置为索引。接下来，我们使用 pct_change 方法计算每日涨跌幅，并使用 >= 和 <= 运算符计算每日涨停和跌停。最后，我们使用 plot 方法绘制股票收盘价和涨跌幅的图表。