awfssv / Ashare

股票行情实时数据接口-A股,完全免费的沪深证券股票数据-**股市,python最简封装的API接口,包含日线,历史K线,分时线,分钟线,全部实时采集,系统包括新浪腾讯双数据核心采集获取,自动故障切换,STOCK数据格式成DataFrame格式,可用来查询研究量化分析,股票程序自动化交易系统.为量化研究者在数据获取方面极大地减轻工作量,更加专注于策略和模型的研究与实现。

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Ashare ( 开源 极简 A股实时行情数据API)

**股市A股股票行情实时数据最简封装API接口,包含日线,分时分钟线,全部格式成DataFrame格式数据,可用来研究,量化分析,证券股票程序化自动化交易系统 行情系统包括新浪腾讯双数据核心,自动故障切换,为量化研究者在数据获取方面极大地减轻工作量,更加专注于策略和模型的研究与实现。

功能特点

  • 核心库轻量化:项目库就一个文件Ashare.py,不用安装设置,可自由裁剪,随用随走 from Ashare import * 即可

  • 双内核封装,新浪财经,腾讯股票的实时行情数据,包括任意历史日线,周线,月线,分钟线,小时线等,已经稳定运行数年

  • 双内核一主一备,自动热备,自动切换,Ashare即使用来做量化实盘行情源也可以满足。

  • 全部数据格式清理成DataFrame格式数据,让您非常方便的使用pandas来分析和处理

  • 和其他行情库(tushare等)比的优点是什么? -- 简单 轻量 便携 开源

  • Ashare把复杂的数据获取,拆分,整合逻辑全部封装成一个函数 get_price() 看完下面例子就会了

  • Ashare可以用在任何需要量化研究,量化分析的场合

先看一个最简单的例子 Demo1.py

from  Ashare import *
    
# 证券代码兼容多种格式 通达信,同花顺,聚宽
# sh000001 (000001.XSHG)    sz399006 (399006.XSHE)   sh600519 ( 600519.XSHG ) 

df=get_price('sh000001',frequency='1d',count=5)      #默认获取今天往前5天的日线实时行情
print('上证指数日线行情\n',df)

df=get_price('000001.XSHG',frequency='1d',count=5,end_date='2021-04-30')  #可以指定结束日期,获取历史行情
print('上证指数历史行情\n',df)                        

df=get_price('000001.XSHG',frequency='1w',count=5,end_date='2018-06-15')  #支持'1d'日, '1w'周,  '1M'月  
print('上证指数历史周线\n',df) 

df=get_price('sh600519',frequency='15m',count=5)     #分钟线实时行情,可用'1m','5m','15m','30m','60m'
print('贵州茅台15分钟线\n',df)

df=get_price('600519.XSHG',frequency='60m',count=6)  #分钟线实时行情,可用'1m','5m','15m','30m','60m'
print('贵州茅台60分钟线\n',df)
#上证指数日线行情----------------------------------------------------
              open    close     high      low       volume
2021-06-07  3597.14  3599.54  3600.38  3581.90  303718677.0
2021-06-08  3598.75  3580.11  3621.52  3563.25  304491470.0
2021-06-09  3576.80  3591.40  3598.71  3572.64  298323296.0
2021-06-10  3587.53  3610.86  3624.34  3584.13  318174808.0
2021-06-11  3614.11  3589.75  3614.40  3587.15  360554970.0


#贵州茅台60分钟线----------------------------------------------------
                       open    close     high      low    volume
2021-06-10 14:00:00  2237.00  2224.16  2245.00  2222.00   4541.53
2021-06-10 15:00:00  2222.21  2238.48  2240.34  2222.21   4146.88
2021-06-11 10:30:00  2239.00  2220.00  2244.00  2197.86  12030.00
2021-06-11 11:30:00  2220.01  2210.18  2231.80  2200.18   4868.00
2021-06-11 14:00:00  2210.10  2223.35  2224.48  2206.01   4544.00
2021-06-11 15:00:00  2223.33  2178.81  2226.80  2178.81  12529.00

再看一个配合MyTT的例子 Demo2.py

#股市行情数据获取和作图 -2
from  Ashare import *          #股票数据库    https://github.com/mpquant/Ashare
from  MyTT import *            #myTT麦语言工具函数指标库  https://github.com/mpquant/MyTT
    
# 证券代码兼容多种格式 通达信,同花顺,聚宽
# sh000001 (000001.XSHG)    sz399006 (399006.XSHE)   sh600519 ( 600519.XSHG ) 

df=get_price('000001.XSHG',frequency='1d',count=120)      #获取今天往前120天的日线实时行情
print('上证指数日线行情\n',df.tail(5))

#-------有数据了,下面开始正题 -------------
CLOSE=df.close.values;         OPEN=df.open.values           #基础数据定义,只要传入的是序列都可以 
HIGH=df.high.values;           LOW=df.low.values             #例如  CLOSE=list(df.close) 都是一样     

MA5=MA(CLOSE,5)                                #获取5日均线序列
MA10=MA(CLOSE,10)                              #获取10日均线序列
up,mid,lower=BOLL(CLOSE)                       #获取布林带指标数据

#-------------------------作图显示-----------------------------------------------------------------
import matplotlib.pyplot as plt ;  from matplotlib.ticker import MultipleLocator
plt.figure(figsize=(15,8))  
plt.plot(CLOSE,label='SHZS');    plt.plot(up,label='UP');           #画图显示 
plt.plot(mid,label='MID');       plt.plot(lower,label='LOW');
plt.plot(MA10,label='MA10',linewidth=0.5,alpha=0.7);
plt.show()
boll

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