使用pandas-datareader获取股票量化交易软件,股票数据
pandas-datareader是一款很受欢迎的Python库，可以用来从多个数据源获取金融数据。使用这个库可以轻松获取美股、欧洲股票量化交易软件,股票市场和加拿大股票市场的历史数据。
import pandas_datareader as pdr
import datetime
start=datetime.datetime(2020,1,1)
end=datetime.datetime(2020,12,31)
df=pdr.get_data_yahoo("AAPL",start=start,end=end) #获取苹果公司2020年的股票数据
上述代码的含义是获取苹果公司AAPL在2020年的股票数据，存入DataFrame格式的变量df中，start和end设置了时间范围。
使用tushare获取股票数据
tushare是Python下的一个数据接口包，提供了大量交易数据、基本面数据和宏观数据。使用tushare可以获得包括中国股票市场在内的全球股票市场的历史数据。
import tushare as ts
token = "你的tushare token" # 需要先在tushare官网注册并获取token
pro = ts.pro_api(token)
df = pro.daily(ts_code="000001.SZ", start_date="20200101", end_date="20201231") # 获取2020年深圳证券交易所上市公司000001的股票数据
以上代码使用了tushare，需要在tushare官网进行注册，并获取token。代码中使用的方法是pro_api，获取的历史数据以DataFrame格式存储在变量df中。
使用baostock获取股票数据
baostock是一款免费的金融数据接口，可以提供全球股票、期货、期权和外汇等多种金融数据。使用baostock需要先在其官网进行注册，获取AppKey和Secret。
import baostock as bs
import pandas as pd
lg = bs.login(user_id="用户名", password="密码")
if lg.error_code == "0": # 登录成功
rs = bs.query_history_k_data("sh.000001", "date,code,open,high,low,close,volume,amount,turn", start_date="2020-01-01", end_date="2020-12-31", frequency="d")
data_list = []
while (rs.error_code == "0") & rs.next():
data_list.append(rs.get_row_data())
result = pd.DataFrame(data_list, columns=rs.fields)
bs.logout() # 登出baostock
以上代码使用了baostock获取了2020年上海证券交易所指数sh.000001的股票数据。
总结
以上就是Python获取股票数据的三种方法，通过pandas-datareader、tushare和baostock都可以轻松获取股票数据。其中tushare最适合中国A股市场，pandas-datareader适合美股、欧洲股票市场和加拿大股票市场，baostock适合全球的股票、期货、期权和外汇等金融数据。大家可以根据需求选择合适的数据源来获取股票数据，以方便自己的分析和决策。
最后的最后
对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。
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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
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