股票接口怎么解析股票历史数据?
创始人
2024-03-13 14:45:32

最近有很多投资者在研究股票接口怎么解析股票历史数据,然后执行自动交易等方面对开发股票数据接口的深入思考。其实在小编看来,这就需要先获取股票的每日数据,那么就会使用Python来解析股票历史数据,下面小编就简要介绍使用Python语言来获取股票接口的十档行情。

我们可以从股票接口解析数据类型和消息类型层面来着手:

一、股票接口系统的数据类型

交易所

数据类型

上交所

十档行情快照(Level-2)

委托队列(Level-2)

逐笔成交(Level-2)

深交所

十档行情快照(Level-2)

逐笔委托(Level-2)

委托队列(Level-2)

逐笔成交(Level-2)

沪深交易所

期权、可转债

二、股票数据接口的消息类型:

消息

说明

TickRecord

逐笔成交

OrderRecord

逐笔委托

OrderQueueRecord

委托队列

StockQuoteRecord

股票十档行情

股票数据接口当然也离不开Python来爬取股票数据,举个例子:

# -*- coding:utf-8 -*-

import tushare as ts

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

e = ts.get_today_all()

size = 20 #把区间分成20份

array = []

ll = e[u'high'] # 最高价

hh = e[u'low'] # 最低价

cc = e[u'changepercent']# 涨跌幅

for i in range(0, len(e)):

ifll[i] != hh[i]: # 最高价与最低价相同说明停牌

ifcc[i] > 10: # 涨幅大于10%的股票归为10%

array.append(10)

elifcc[i] < -10: # 跌幅大于-10%的股票归为-10%

array.append(-10)

else:

array.append(cc[i])

print "Total:",len(array)

array=np.sort(array) # 排序

bin_arr = []

bin_arr.append(-10) # 加入区间的左侧值

count = 0 #区域计数

for i in range(0, len(array)):

count+=1

ifcount > len(array) / size:

printarray[i]

count= 0

bin_arr.append(array[i])

bin_arr.append(10) # 加入区间右侧值

hist, bins = np.histogram(array,bins=bin_arr) # 按bin_arr给定的区域计算直方图

width = np.diff(bins)

center = (bins[:-1] + bins[1:]) / 2

plt.bar(center, hist, align='center',width=width)

plt.show()

输出的结果即为查询的股票接口数据按照日期来进行分类:


 

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