大家做交易都很清楚一个点：成交量的大幅涨跌必定会带来价格的大幅涨跌，而对于A股来说，游资又是市场上的弄潮儿，怎么赶上游资的脚步喝口汤一直笔者的追求。论坛里面有很多大佬写了很多相关主题的文章，类似于分析龙虎榜等。而我则想通过分析成交量与股价的关系来构建因子，进一步看看能不能窥探到游资的动向。但是目前没有找到可以白嫖的早盘历史数据，当然这个时间段时笔者自己设定的，大家也可以根据代码进行调整获取符合自己要求的数据。
第一部分：获取所有个股的早盘数据
import os
import time
import pandas as pd
import akshare as ak
import warnings
import datetime as datetime
warnings.filterwarnings("ignore")
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
pd.set_option("max_rows", None) # 显示最多行数
pd.set_option("max_columns", None) # 显示最多列数
pd.set_option("expand_frame_repr", False) # 当列太多时显示不清楚
pd.set_option("display.unicode.east_asian_width", True) # 设置输出右对齐
# 参数设置
start_date = datetime.datetime.now()
#利用东财实时行情数据接口获取所有股票代码接口
df = ak.stock_zh_a_spot_em()
code_list = df[["序号", "代码", "名称"]].values
# 创建文件存储路径
def create_path(ak_code):
date_str = str(pd.to_datetime(start_date).date()) # 日期转换成字符串
path = os.path.join(".", "all_stock_candle", "stock", date_str)
# 保存数据
if not os.path.exists(path):
# os.mkdir(path) # 可以建一级文件夹
os.makedirs(path) # 可以建多级文件夹
file_name = ak_code + ".csv"
return os.path.join(path, file_name)
def do_load_data():
# 获取沪深京股票的1分钟数据
global df
for i, ak_code, ak_name in code_list:
print(f"已更新第{i}只股票：{ak_name}")
for i in range(5):
try:
# 利用东方财富接口获取一分钟股票数据
df = ak.stock_zh_a_hist_pre_min_em(symbol=ak_code)
if df.empty:
continue
df["股票代码"] = ak_code
df["股票名称"] = ak_name
df.rename(columns={"时间": "交易日期", "开盘": "开盘价", "最高": "最高价",
"最低": "最低价", "收盘": "收盘价", "成交量": "成交量"}, inplace=True)
df = df[["交易日期", "股票代码", "股票名称", "开盘价", "最高价", "最低价", "收盘价", "成交量", "成交额"]]
df.reset_index(drop=True, inplace=True)
break
except Exception as e:
print(e)
path = create_path(ak_code)
df.to_csv(path, index=False, mode="w", encoding="gbk")
time.sleep(2)
if __name__ == "__main__":
scheduler = BlockingScheduler()
scheduler.add_job(do_load_data, "cron", hour=16, minute=0) # 每天的16时执行任务。
scheduler.start()
第二步 将每个日期命名文件内数据进行拼接
pd.set_option#显示最多行数pd.set_option#显示最多列数pd.set_option#当列太多时显示不清楚pd.set_option#设置输出右对齐
path_list=glob.glob#返回所有的csv文档路径#print
filename_list=[]forpathinpath_list:filename=os.path.splitfilename_list.append
filename_list=set#创建一个无序不重复的元素集
forfilenameinfilename_list:code=filename.split[0]code_path_list=glob.glob
all_data = pd.DataFrame()
for code_path in code_path_list:
# print(code_path)
data = pd.read_csv(code_path,encoding="gbk")
all_data = all_data.append(data, ignore_index=True)
# 排序并重新索引
all_data.sort_values(by="交易日期", inplace=False)
all_data.reset_index(drop=True, inplace=True)
save_path = _ + f"/all_stock_candle/stock/merge_stock_data"
if not os.path.exists(save_path):
os.makedirs(save_path) # 可以建多级文件夹
file_name = code + ".csv"
data_path = os.path.join(save_path, file_name)
all_data.to_csv(data_path)
# print(all_data)
文章为作者独立观点，不代表 股票程序化软件自动交易接口观点
股民评论