今天剛剛從清華大神那里得到消息，tushare的數(shù)據(jù)有很多問題棺妓，get_stock_basics()和get_his_data()存在壞點喳挑，謹慎應(yīng)用中頻策略。
但問題是stock_basics那個url不是上海證券交易所嗎嫂用？難道這種數(shù)據(jù)都有問題？
媽的還是要買通聯(lián)數(shù)據(jù)丈冬。
Tushare-財經(jīng)數(shù)據(jù)接口
一個非常強大的存在嘱函，類似的還有vn.py，easytrader等包埂蕊，但很顯然tushare是這些包的爸爸往弓，作者挖地兔有公眾號，一個外貌很有特點的人蓄氧，目前easytrader可以實現(xiàn)銀河證券的實盤交易函似，具體的。
十分鐘搞定pandas
顯然十分鐘是搞不定的喉童。
獲得所有A股股票代碼
stock_info = ts.get_stock_basics()
CODE_LIST = []
for i in stock_info.index:
CODE_LIST.append(i)
print CODE_LIST
ts.get_k_data()
獲得歷史數(shù)據(jù)的方法撇寞，包含信息如下，tushare目前支持13年9月以后的A股數(shù)據(jù)泄朴，據(jù)說以后還要搞港股美股期貨市場什么的重抖，不太相信露氮。
in []:kdata = ts.get_k_data('600848')
kdata
out []:
date open close high low volume code
0 2013-09-02 6.40 6.20 6.52 6.09 34096.0 600848
1 2013-09-03 6.20 6.24 6.36 6.19 23047.0 600848
...
639 2017-04-12 20.26 21.41 22.66 20.26 142753.0 600848
640 2017-04-13 21.30 21.43 21.80 21.02 77429.0 600848
'''
獲得某一個具體的數(shù)據(jù)祖灰，例如我們要獲得最后一天的volume：
in []:kdata.iloc[-1,5]
out[]:
77429.0
要注意的是，有的股票是今天才上市的畔规，所以只能獲得一個只有一行的DF局扶，這個時候如果你要取昨天的成交量kdata.iloc[-2,5]就會報錯，所以我們在取昨天的成交量的時候需要進行一個判定叁扫，cookbook里面找不到三妈，結(jié)果stack有很好的答案：
how to get row count of pandas dataframe?
In [3]: df = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3))
In [4]: df
Out[4]:
0 1 2
0 0 1 2
1 3 4 5
2 6 7 8
In [5]: df.shape
Out[5]: (3, 3)
In [8]: len(df.index)
Out[8]: 3
將索引值設(shè)為日期：
in []: kdata_ri = kdata.set_index('date')
kdata_ri
out []:
open close high low volume code
date
2013-09-02 6.40 6.20 6.52 6.09 34096.0 600848
2013-09-03 6.20 6.24 6.36 6.19 23047.0 600848
...
2017-04-13 21.30 21.43 21.80 21.02 77429.0 600848
再找一個數(shù)據(jù)，比如2017-03-22的數(shù)據(jù)莫绣，要注意的是date字段是unicode編碼畴蒲，直接使用utf-8的字符串會報錯:
in []:kdata_ri.ix[u'2017-03-22']
out []:
open 20.19
close 19.89
high 20.24
low 19.88
volume 36156
code 600848
Name: 2017-03-22, dtype: object
如果要選取volumn，可以用：
in []:kdata_ri.ix[u'2017-03-22','volume']
out []:
36156.0
至于iloc, ix 以及l(fā)oc, at等DataFrame方法的區(qū)別对室，這里先不表模燥，或許我也還沒弄清楚咖祭。
除此之外，pandas還提供了一些時間序列工具蔫骂，比如我們可以用pd.rolling_mean()的方法生成均線么翰，注意年線是250日均線，半年線是120日均線辽旋，月線是30日均線浩嫌，這個和公歷年還是有區(qū)別的：
in []:close = pd.Series(kdata_ri.close) #首先生成一個日期為key, 收盤價為value的series
me_250 = pd.rolling_mean(close, 250) #新生成的也是一個Serise
out []: <string>:1: FutureWarning: pd.rolling_mean is deprecated for Series and will be removed in a future version, replace with
Series.rolling(window=365,center=False).mean()
這個警報是因為前240個值算不出均線值，那么我們看看me250的結(jié)果：
in []: me250
out []:
date
2013-09-02 NaN
2013-09-03 NaN
...
2017-04-12 20.11960
2017-04-13 20.12060
Name: close, dtype: float64
很明顯前240個值都是NaN补胚。
get_realtime_quotes
該方法是用來獲得實時數(shù)據(jù)的码耐，用的是鵝廠數(shù)據(jù)，其實用來做高頻策略還是不太能放心的糖儡。
in []:rtprice = ts.get_realtime_quotes('600848')
rtprice
out []:
name open pre_close price high low bid ask volume \
0 上海臨港 21.300 21.410 21.430 21.800 21.020 21.420 21.430 7742964
amount ... a2_p a3_v a3_p a4_v a4_p a5_v a5_p \
0 165976827.000 ... 21.440 117 21.450 52 21.460 105 21.470
date time code
0 2017-04-13 15:00:00 600848
[1 rows x 33 columns]
這個接口有一個好處是比較穩(wěn)定伐坏，比如獲得股票名稱，這個接口就要比get_stock_basic()要好握联。
最后寫一個簡書里插入LaTex公式的東西桦沉，因為簡書不支持LaTex語法，所以可以用一個網(wǎng)站來生成圖片金闽，比如說這個矩陣：
![][matrix]
[matrix]: http://latex.codecogs.com/svg.latex?\begin{bmatrix}1&x&x2\1&y&y2\1&z&z^2\\end{bmatrix}
方法：
簡書中編輯數(shù)學公式
