TuShare
Tushare Pro版已发布，请访问新的官网了解和查询数据接口！ https://tushare.pro
TuShare是实现对股票/期货等金融数据从数据采集、清洗加工 到 数据存储过程的工具，满足金融量化分析师和学习数据分析的人在数据获取方面的需求，它的特点是数据覆盖范围广，接口调用简单,响应快速。
欢迎关注扫描TuShare的微信公众号“挖地兔”，更多资源和信息与您分享。另外，由于tushare官网在重新设计和开发，最新接口的使用文档都会在挖地兔公众号发布，所以，请扫码关注，谢谢！
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python 2.x/3.x
- 方式1：pip install tushare
- 方式2：python setup.py install
- 方式3：访问https://pypi.python.org/pypi/tushare/下载安装
pip install tushare --upgrade
Example 1. 获取个股历史交易数据（包括均线数据）：
import tushare as ts
ts.get_hist_data('600848') #一次性获取全部数据
另外，参考get_k_data函数
结果显示：
日期 ，开盘价， 最高价， 收盘价， 最低价， 成交量， 价格变动 ，涨跌幅，5日均价，10日均价，20日均价，5日均量，10日均量，20日均量，换手率
open high close low volume p_change ma5 \
date
2012-01-11 6.880 7.380 7.060 6.880 14129.96 2.62 7.060
2012-01-12 7.050 7.100 6.980 6.900 7895.19 -1.13 7.020
2012-01-13 6.950 7.000 6.700 6.690 6611.87 -4.01 6.913
2012-01-16 6.680 6.750 6.510 6.480 2941.63 -2.84 6.813
2012-01-17 6.660 6.880 6.860 6.460 8642.57 5.38 6.822
2012-01-18 7.000 7.300 6.890 6.880 13075.40 0.44 6.788
2012-01-19 6.690 6.950 6.890 6.680 6117.32 0.00 6.770
2012-01-20 6.870 7.080 7.010 6.870 6813.09 1.74 6.832
ma10 ma20 v_ma5 v_ma10 v_ma20 turnover
date
2012-01-11 7.060 7.060 14129.96 14129.96 14129.96 0.48
2012-01-12 7.020 7.020 11012.58 11012.58 11012.58 0.27
2012-01-13 6.913 6.913 9545.67 9545.67 9545.67 0.23
2012-01-16 6.813 6.813 7894.66 7894.66 7894.66 0.10
2012-01-17 6.822 6.822 8044.24 8044.24 8044.24 0.30
2012-01-18 6.833 6.833 7833.33 8882.77 8882.77 0.45
2012-01-19 6.841 6.841 7477.76 8487.71 8487.71 0.21
2012-01-20 6.863 6.863 7518.00 8278.38 8278.38 0.23
设定历史数据的时间：
ts.get_hist_data('600848',start='2015-01-05',end='2015-01-09')
open high close low volume p_change ma5 ma10 \
date
2015-01-05 11.160 11.390 11.260 10.890 46383.57 1.26 11.156 11.212
2015-01-06 11.130 11.660 11.610 11.030 59199.93 3.11 11.182 11.155
2015-01-07 11.580 11.990 11.920 11.480 86681.38 2.67 11.366 11.251
2015-01-08 11.700 11.920 11.670 11.640 56845.71 -2.10 11.516 11.349
2015-01-09 11.680 11.710 11.230 11.190 44851.56 -3.77 11.538 11.363
ma20 v_ma5 v_ma10 v_ma20 turnover
date
2015-01-05 11.198 58648.75 68429.87 97141.81 1.59
2015-01-06 11.382 54854.38 63401.05 98686.98 2.03
2015-01-07 11.543 55049.74 61628.07 103010.58 2.97
2015-01-08 11.647 57268.99 61376.00 105823.50 1.95
2015-01-09 11.682 58792.43 60665.93 107924.27 1.54
复权历史数据 获取历史复权数据，分为前复权和后复权数据，接口提供股票上市以来所有历史数据，默认为前复权。如果不设定开始和结束日期，则返回近一年的复权数据，从性能上考虑，推荐设定开始日期和结束日期，而且最好不要超过一年以上，获取到数据后，请及时在本地存储。
ts.get_h_data('002337') #前复权
ts.get_h_data('002337',autype='hfq') #后复权
ts.get_h_data('002337',autype=None) #不复权
ts.get_h_data('002337',start='2015-01-01',end='2015-03-16') #两个日期之间的前复权数据
Example 2. 一次性获取最近一个日交易日所有股票的交易数据（结果显示速度取决于网速）
ts.get_today_all()
结果显示：
代码，名称，涨跌幅，现价，开盘价，最高价，最低价，最日收盘价，成交量，换手率
code name changepercent trade open high low settlement \
0 002738 中矿资源 10.023 19.32 19.32 19.32 19.32 17.56
1 300410 正业科技 10.022 25.03 25.03 25.03 25.03 22.75
2 002736 国信证券 10.013 16.37 16.37 16.37 16.37 14.88
3 300412 迦南科技 10.010 31.54 31.54 31.54 31.54 28.67
4 300411 金盾股份 10.007 29.68 29.68 29.68 29.68 26.98
5 603636 南威软件 10.006 38.15 38.15 38.15 38.15 34.68
6 002664 信质电机 10.004 30.68 29.00 30.68 28.30 27.89
7 300367 东方网力 10.004 86.76 78.00 86.76 77.87 78.87
8 601299 中国北车 10.000 11.44 11.44 11.44 11.29 10.40
9 601880 大连港 10.000 5.72 5.34 5.72 5.22 5.20
10 000856 冀东装备 10.000 8.91 8.18 8.91 8.18 8.10
volume turnoverratio
0 375100 1.25033
1 85800 0.57200
2 1058925 0.08824
3 69400 0.51791
4 252220 1.26110
5 1374630 5.49852
6 6448748 9.32700
7 2025030 6.88669
8 433453523 4.28056
9 323469835 9.61735
10 25768152 19.51090
Example 3. 获取历史分笔数据
import tushare as ts
df = ts.get_tick_data('600848',date='2014-01-09')
df.head(10)
结果显示：
成交时间、成交价格、价格变动，成交手、成交金额(元)，买卖类型
Out[3]:
time price change volume amount type
0 15:00:00 6.05 -- 8 4840 卖盘
1 14:59:55 6.05 -- 50 30250 卖盘
2 14:59:35 6.05 -- 20 12100 卖盘
3 14:59:30 6.05 -0.01 165 99825 卖盘
4 14:59:20 6.06 0.01 4 2424 买盘
5 14:59:05 6.05 -0.01 2 1210 卖盘
6 14:58:55 6.06 -- 4 2424 买盘
7 14:58:45 6.06 -- 2 1212 买盘
8 14:58:35 6.06 0.01 2 1212 买盘
9 14:58:25 6.05 -0.01 20 12100 卖盘
10 14:58:05 6.06 -- 5 3030 买盘
Example 4. 获取实时交易数据(Realtime Quotes Data)
df = ts.get_realtime_quotes('000581') #Single stock symbol
df[['code','name','price','bid','ask','volume','amount','time']]
结果显示：
名称、开盘价、昨价、现价、最高、最低、买入价、卖出价、成交量、成交金额...more in docs
code name price bid ask volume amount time
0 000581 威孚高科 31.15 31.14 31.15 8183020 253494991.16 11:30:36
请求多个股票方法（一次最好不要超过30个）：
ts.get_realtime_quotes(['600848','000980','000981']) #symbols from a list
ts.get_realtime_quotes(df['code'].tail(10)) #from a Series
- Pro版增加期货数据
- Pro版增加A股周/月数据
- Pro版增加通用行情pro_bar接口股票/基金/期货/数据货币行情的支持，同时支持股票的复权行情
- 增加通用行情pro_bar接口
- 优化set_token功能
- 发布Pro版第一稿
- 发布Pro网站，https://tushare.pro
- 新增可转债数据
- 增加长连接关闭函数
- 修复部分bug
- 新增bar接口，支持更稳定的股票、ETF、期货期权、港股、中概股等品种
- 新增tick接口，支持以上品种的成交数据
- 新增沪深港通每日资金流向数据
- 修复了部分bug
- 新增数据货币行情数据接口,同时支持火币、okcoin、中国比特币
- 部分bug修复
- 新增分红送股数据（包含历史）
- 新增get_day_all接口
- 新增BDI接口
- 新增期货行情数据6个接口，感谢debugo贡献代码
- 修复部分bug
- get_today_all接口数据补齐
- forecast_data mac下编码问题修复
- get_today_all接口提速
- 版本累积更新
- 新增十大股东和十大流通股接口 top10_holders
- 新增全球实时指数列表接口 global_realtime
- 修复部分bug
- 修正get_k_databug
- 修正实盘交易登录问题
- 新增全新行情数据接口get_k_data(请关注tushare公众号“挖地兔”后查看历史文章《全新的免费行情数据接口》)
- 修复程序和文档bug
- 新增实盘交易接口
- 修复bug
- 新增申万行业分类get_industry_classified(standard='sw')
- 新增交易日历trade_cal()
- 修复bug
- 新增电影票房数据
- 修复部分bug
- 新增sina大单数据
- 修改当日分笔bug
- 深市融资融券数据修复
- 新增期权隐含波动率数据
- 修复指数成份及权重接口问题
- 沪深300成份股和权重接口问题修复
- 其它bug的修复
- 部分代码修正
-
新增‘龙虎榜’模块
- 每日龙虎榜列表
- 个股上榜统计
- 营业部上榜统计
- 龙虎榜机构席位追踪
- 龙虎榜机构席位成交明细
-
修改get_h_data数据类型为float
-
修改get_index接口遗漏的open列
-
合并GitHub上提交的bug修复
- 新增大盘指数实时行情列表
- 新增大盘指数历史行情数据（全部）
- 新增终止上市公司列表（退市）
- 新增暂停上市公司列表
- 修正融资融券明细无日期的缺陷
- 修正get_h_data部分bug
- 新增沪市融资融券列表
- 新增沪市融资融券明细列表
- 新增深市融资融券列表
- 新增深市融资融券明细列表
- 修正复权数据数据源出现null造成异常问题（对大约300个股票有影响）
- 完成python2.x和python3.x兼容性支持
- 部分算法优化和代码重构
- 新增中证500成份股
- 新增当日分笔交易明细
- 修正分配预案（高送转）bug
- 新增“新浪股吧”消息和热度
- 新增新股上市数据
- 修正“基本面”模块中数据重复的问题
- 修正历史数据缺少一列column（数据来源问题）的bug
- 新增历史复权数据接口
- 新增即时滚动新闻、信息地雷数据
- 新增沪深300指数成股份及动态权重、
- 新增上证50指数成份股
- 修改历史行情数据类型为float
- 增加分类数据
- 增加数据存储示例
- 增加了重点指数的历史和实时行情
- 更新docs
- 增加基本面数据接口
- 发布一版使用手册，开通TuShare docs网站
- 增加实时交易数据的获取
- Done for crawling Realtime Quotes data
- 增加tick数据的获取
- 创建第一个版本
- 实现个股历史数据的获取