python 获取股市数据 baostock + 画K线图 mpl_finance

首页 > 财经 > 正文 2021-06-04

python 获取股市数据 baostock + 画K线图 mpl_finance

获取股票数据安装baostock库baostock库的特性获取A股K线数据核心代码如下完整代码如下画K线图安装mpl_finance库mpl_finance库的特性最简单的使用

获取股票数据

安装baostock库

pip install baostock

baostock库的特性

证券宝www.baostock.com是一个免费、开源的证券数据平台（无需注册）返回的数据格式是pandas DataFrame类型，以便于用pandas/NumPy/Matplotlib进行数据分析和可视化当前交易日17:30，完成日K线数据入库当前交易日20:30，完成分钟K线数据入库第二自然日1:30，完成前交易日“其它财务报告数据”入库

获取A股K线数据

注意：baostock库除了获取K线数据之外，还能获取估值指标、盈利能力、营运能力、成长能力、偿债能力等信息，但因为本文聚焦于对K线图的绘制，因此不涉及这些函数的使用。

核心代码如下

import baostock as bs lg = bs.login() rs = bs.query_history_k_data_plus("sh.000001", "date,code,open,high,low,close", start_date='2020-07-01', end_date='2020-07-29', frequency="d", adjustflag="3")

第一个参数指定要获取K线数据的股票的代码，上证综指是“sh.000001”，深证成指是“sz.399001”，而创业板指是“sz.399006”，也可以是各个股票的代码，例如浦发银行“sh.600000”。

第二个参数指定要提取的数据，例子中的“date,code,open,high,low,close”分别对应日期、代码、开盘价、最高价、最低价、收盘价。其余可以指定的数据和含义如下

参数名称参数描述说明 date 交易所行情日期格式：YYYY-MM-DD code 证券代码格式：sh.600000。sh：上海，sz：深圳 open 今开盘价格精度：小数点后4位；单位：人民币元 high 最高价精度：小数点后4位；单位：人民币元 low 最低价精度：小数点后4位；单位：人民币元 close 今收盘价精度：小数点后4位；单位：人民币元 preclose 昨日收盘价精度：小数点后4位；单位：人民币元 volume 成交数量单位：股 amount 成交金额精度：小数点后4位；单位：人民币元 adjustflag 复权状态不复权、前复权、后复权 turn 换手率精度：小数点后6位；单位：% tradestatus 交易状态 1：正常交易 0：停牌 pctChg 涨跌幅（百分比）精度：小数点后6位 peTTM 滚动市盈率精度：小数点后6位 psTTM 滚动市销率精度：小数点后6位 pcfNcfTTM 滚动市现率精度：小数点后6位 pbMRQ 市净率精度：小数点后6位 isST 是否ST 1是，0否

第三个参数start_date指定数据的开始日期（包含），为空时取2015-01-01。

第四个参数end_date指定数据的结束日期（包含），为空时取最近一个交易日。

第五个参数frequency指定数据类型，默认为d，日k线；d=日k线、w=周、m=月、5=5分钟、15=15分钟、30=30分钟、60=60分钟k线数据，不区分大小写。

第六个参数adjustflag指定复权类型，默认不复权：3；1：后复权；2：前复权。已支持分钟线、日线、周线、月线前后复权。对于指数来说，该参数没有任何影响。

完整代码如下

import baostock as bs import pandas as pd # 登陆系统 lg = bs.login() # 获取沪深A股历史K线数据 rs = bs.query_history_k_data_plus("sh.000001", "date,code,open,high,low,close", start_date='2020-07-01', end_date='2020-07-29', frequency="d", adjustflag="3") # 输出结果 data_list = [] while (rs.error_code == '0') & rs.next(): # 获取一条记录，将记录合并在一起 data_list.append(rs.get_row_data()) result = pd.DataFrame(data_list, columns=rs.fields) # 结果集输出到csv文件 result.to_csv("szzz.csv", index=False) print(result) # 退出系统 bs.logout()

画K线图

安装mpl_finance库

pip install --upgrade mplfinance

mpl_finance库的特性

mpl_finance库提供了对财务数据进行可视化和分析的工具。

最简单的使用

import pandas as pd import mplfinance as mpf # 读取刚刚保存的数据 daily = pd.read_csv('szzz.csv', index_col=0, parse_dates=True, usecols=[0, 2, 3, 4, 5]) mpf.plot(daily)