量化分析:把Tushare数据源,规整成PyalgoTrade所需格式 分析A股历史数据,首先需要确定数据来源.如果只想做日k线.周k线的技术分析,可以用PyalgoTrade直接从yahoo.google等下载数据,用不着Tushare.但是,如果想做分钟k线的技术分析,或者想了解基本面和消息面的数据,就用得着Tushare了. PyalgoTrade使用的基本数据格式有两种,一是Yahoo格式,二是NinjaTrader格式. Yahoo格式的数据分段为: 日线数据:Date,Open,Hi

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最近在做一个项目,主要是基于股票市场来验证一些model,看看能否做量化交易.那么如何获取数据呢?因为客户这边前期是不想花钱买数据的,只能自己想办法了,从sina和yahoo财经频道爬到一些数据,但是有些数据比较难找,看到了知乎上面的一个帖子,于是就尝试一下. tushare的介绍. 使用前提,安装anaconda. 按照好了之后,如何开发呢?选择什么样的IDE呢?如何基于anaconda搭建IDE环境. 安装tushare:windows下打开cmd.exe,OS X下打开terminal,p

最近在做一个项目,需要用到股票的数据,我在网上查了很久,最终发现在股票数据上面还是tushare比较专业,而且对于将来做金融行业的大数据这一块的,tushare绝对是你的一个好帮手,所以下面我就简单介绍一下. 一.Tushare Pro简介 Tushare旧的版本运行了三年,在旧的版本运行了三年之后,Tushare Pro被发布,相对于之前的版本,它更加稳定质量更好,而且有了前三年的运行经验,Pro用起来更加流畅,而且将数据扩大到了股票.基金.期货.债券.外汇.行业大数据等区块链的数据,数据量更

Tushare是一个免费.开源的python财经数据接口包.主要实现对股票等金融数据从数据采集.清洗加工 到 数据存储的过程,能够为金融分析人员提供快速.整洁.和多样的便于分析的数据,为他们在数据获取方面极大地减轻工作量,使他们更加专注于策略和模型的研究与实现上.考虑到Python pandas包在金融量化分析中体现出的优势,Tushare返回的绝大部分的数据格式都是pandas DataFrame类型,非常便于用pandas/NumPy/Matplotlib进行数据分析和可视化.当然,如果您习

在金融大数据功能中,使用了TuShare的数据接口,其所有接口都采用WebAPI的方式提供,本来还在纠结着应该搬那些数据接口给用户使用,后来发现,所有数据接口都有其通用性,结合Excel灵活友好的输入方式,将其输入参数统一在Excel界面进行维护,最终实现了所有接口均可由用户自己去维护参数的方式发出查询获得所有的结果,非常完美. 此篇对应的Excel催化剂功能实现:第98波-零代码零距离轻松接触并拥有金融大数据 - 简书 https://www.jianshu.com/p/3cd41a48344

年初学习量化投资,一开始想自己从头写,还是受了C/C++的影响.结果困在了计算回测数据那里,结果老也不对,就暂时放下了.最近试了一下python的各个量化投资框架,发现一个能用的——pyalgotrade,重新开始吧.这是一个事件驱动型量化交易框架. 使用pyalgotrade的一大问题是数据获取,其支持从yahoo,谷歌等途径获得数据,但要获取A股数据比较麻烦.还是用tushare获取数据比较方便.但pyalgotrade并不直接支持tushare数据格式.网上有人介绍了将tushare数据转

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1. tushare 库 tushare 的官网请见:TuShare -财经数据接口包,是国人自己开发的 Python 爬数据工具(所谓的爬,自然就是在线连网获取数据),囊括股票.期货.宏观经济.电影票房等数据. 安装pip install tushare tushare 功能概览: 2. 代码实战 比如我们要查看海康威视(002415)的最近几天的历史股价: >> import tushare >> tushare.get_hist_data('002415', start =

数据产生价值的一个最突出的领域-金融领域,股票.证券.上市公司财务报表等,多少人在其中发掘出宝贵的数据价值.今天Excel催化剂联合Tushare金融大数据平台,让这一切的数据都能成为你我普通人零代码即可获取,还有更激动地零费用可以获取! 金融大数据介绍 数据无处不在,但一般人却很难于有机会.有能力顺利驾驭使用,很荣幸地认识到Tushare这个平台,Tushare与Excel催化剂有一样的使命感,让数据更容易服务大众,并且保持开放的,免费的平台,不带任何商业性质和目的,非常难得. 在技术越发垂直

有些国外的平台.社区.博客如果连接无法打开,那说明可能需要"科学"上网 量化交易平台 国内在线量化平台: BigQuant - 你的人工智能量化平台 - 可以无门槛地使用机器学习.人工智能开发量化策略,基于python,提供策略自动生成器 镭矿 - 基于量化回测平台果仁网 - 回测量化平台 京东量化 - 算法交易和量化回测平台 聚宽 - 量化回测平台 优矿 - 通联量化实验室 Ricequant - 量化交易平台 况客 - 基于R语言量化回测平台 Factors - 数库多因子量化平台

这是本人一直比较好奇的问题,网上没搜到,最近在看python数据分析,正好自己动手做一下试试.作者对于python是零基础,需要从头学起. 在写本文时,作者也没有完成这个小分析目标,边学边做吧. ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ Python基础: 中国大学Mooc,南京大学,张莉老师 -<用Python玩转数据> 了解基本的语法和常用函数就行了,其他的用的时候再搜. 财经数据源: TuShare

pandas应用之分组因子暴露和分位数分析 首先感谢原书作者Mes McKinney和batteryhp网友的博文, 俺在此基础上继续探索python的神奇功能. 用A股的实际数据, 以书里的代码为蓝本, 做一些实证探索. 发现不少问题 pandas版本升级之后, 函数调用的方式必须相应地改变. 比如 pd.rolling_mean 升级为Series.rolling().mean()等等 tushare的数据与yahoo财经的数据格式上的差异, 需要规整化, 等等 至少会有两篇后续的博文详细记

目录 1.使用tushare包获取某股票的历史行情数据 2.输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期 3.输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%的日期 4.假如我从2010年1月1日开始,每月第一个交易日买入1受股票,每年最后一个交易日卖出所有的股票,到今天为止,我的收益如何? Tushare金融数据接口 Tushare是一个免费.开源的python测井数据接口包 一. 使用tushare包获取某股票的历史行情数据 1.实现代码 import pandas as pd import nump

摘抄自知乎:https://www.zhihu.com/question/28557233 如题,提问的范围限于适合中国大陆金融市场使用的工具链,所以IbPy和Quotopian之类主要面向欧美市场的工具不算,zipline这种库可以算.题主知道的一些: 万得的Python API,可以用来获取实时数据.历史数据以及下单交易 优点:万得大而全 缺点:下单交易功能不是事件驱动(例如成交回报需要用户去查询,而不是主推) 同花顺iFinD的Python API,类似万得的API 优点:比万得便宜,同花