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股票数据获取（Tushare）

数据是量化投资的燃料。Tushare 是国内最常用的免费金融数据接口，提供了股票、基金、期货等多类数据。

Tushare 简介​

Tushare 是一个免费的 Python 金融数据接口包，提供：

  • 股票行情数据（日线、分钟线）
  • 公司财务数据
  • 指数数据
  • 宏观经济数据
  • 新闻舆情数据

安装与初始化​

# 安装
# pip install tushare

import tushare as ts

# 设置 token（需在 https://tushare.pro 注册获取）
ts.set_token('your_token_here')
pro = ts.pro_api()

获取股票基本信息​

# 获取上市公司列表
stock_list = pro.stock_basic(
    exchange='',          # 交易所：SSE=上交所 SZSE=深交所
    list_status='L',      # L=上市 D=退市 P=暂停上市
    fields='ts_code,symbol,name,area,industry,list_date'
)

print(f"共有 {len(stock_list)} 只上市股票")
print(stock_list.head())

# 按行业筛选
tech_stocks = stock_list[stock_list['industry'].str.contains('软件|互联网', na=False)]
print(f"软件和互联网行业: {len(tech_stocks)} 只")

获取日线行情数据​

# 获取单只股票日线
df = pro.daily(
    ts_code='000001.SZ',     # 平安银行
    start_date='20240101',
    end_date='20240601'
)

# 按日期排序
df = df.sort_values('trade_date')

print(df.head())
print(f"\n数据范围: {df['trade_date'].min()} ~ {df['trade_date'].max()}")
print(f"交易日数: {len(df)}")

# 列说明：
# open: 开盘价, high: 最高价, low: 最低价
# close: 收盘价, pre_close: 昨收价
# vol: 成交量（手）, amount: 成交额（千元）

批量获取多只股票数据​

# 定义股票池
stock_codes = ['000001.SZ', '000002.SZ', '600000.SH', '600036.SH']

all_data = {}
for code in stock_codes:
    try:
        df = pro.daily(ts_code=code, start_date='20240101', end_date='20240601')
        df = df.sort_values('trade_date')
        all_data[code] = df
        print(f"{code} 获取成功: {len(df)} 条数据")
    except Exception as e:
        print(f"{code} 获取失败: {e}")

获取财务数据​

# 利润表
income = pro.income(
    ts_code='000001.SZ',
    period='20231231',   # 报告期
    fields='ts_code,ann_date,end_date,revenue,n_income,eps,basic_eps'
)

# 资产负债表
balance = pro.balancesheet(
    ts_code='000001.SZ',
    period='20231231',
    fields='ts_code,total_assets,total_liab,total_hldr_eqy'
)

# 现金流量表
cashflow = pro.cashflow(
    ts_code='000001.SZ',
    period='20231231',
    fields='ts_code,n_cashflow_act'
)

其他数据源​

AKShare（免费，无需 token）​

# pip install akshare
import akshare as ak

# 获取 A 股实时行情
stock_zh_a_spot_df = ak.stock_zh_a_spot_em()

# 获取历史数据
hist = ak.stock_zh_a_hist(
    symbol="000001",
    period="daily",
    start_date="20240101",
    end_date="20240601",
    adjust="qfq"  # 前复权
)

Yahoo Finance（国际股票）​

# pip install yfinance
import yfinance as yf

# 获取美股数据
apple = yf.download('AAPL', start='2024-01-01', end='2024-06-01')

数据持久化​

获取数据后应保存到本地，避免重复请求：

import os

DATA_DIR = './data'

def save_stock_data(code, df):
    """保存股票数据到本地 CSV"""
    os.makedirs(DATA_DIR, exist_ok=True)
    filepath = os.path.join(DATA_DIR, f'{code}.csv')
    df.to_csv(filepath, index=False)

def load_stock_data(code):
    """从本地 CSV 加载股票数据"""
    filepath = os.path.join(DATA_DIR, f'{code}.csv')
    if os.path.exists(filepath):
        return pd.read_csv(filepath)
    return None

下一步：双均线策略 →

Last updated on by Kimi Gao