Python量化折腾笔记（1）获取股票历史K线数据

量化交易，零零散散接触有几年了，但从来没有系统玩过量化，总之就是很后悔emm

数据接口的选择

网上大多是基于tushare库的教程，但tushare库现在似乎要付费了，不适合用来摸索学习，所以我选择

1	`pip install baostock -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn`

这里使用了清华的国内镜像源，速度很快

baostock提取数据会返回DataFrame类型，所以要记得导入Pandas

尝试写一个小工具

获取某只股票历史K线数据并且格式化是做很多分析的基础，所以先来模仿编写并优化这样一个小工具试一试 ~~才不是因为有现成的代码可以使用面向搜索引擎的Ctrl+C语言呢~~

连接API

写注释是一个极好的习惯，虽然这里的注释是我Ctrl+C来的

import baostock as bs
import pandas as pd

#### 登陆系统 ####
lg = bs.login()
# 显示登陆返回信息
print('login respond error_code:'+lg.error_code)
print('login respond  error_msg:'+lg.error_msg)

这一部分以后会经常用到了

获取用户参数

#### 等待用户输入参数 ####
user_code=input(['请输入股票代码：'])
user_startdate=input(['请输入开始日期YYYY-MM-DD'])
user_enddate=input(['请输入结束日期YYYY-MM-DD'])
user_frequency=input(['请输入 d=日k线、w=周、m=月、5=5分钟、15=15分钟、30=30分钟、60=60分钟k线数据'])
user_adjustflag=input(['请输入 复权类型 1后复权 2前复权 3不复权'])

这里我提示信息写的比较详细，就没有考虑输入乱七八糟东西的情况了

获取数据

#### 获取历史K线数据 ####
rs = bs.query_history_k_data_plus(user_code,
    "date,code,open,high,low,close,preclose,volume,amount,adjustflag,turn,tradestatus,pctChg,peTTM,pbMRQ,psTTM,pcfNcfTTM,isST",
    start_date=user_startdate, end_date=user_enddate, 
    frequency=user_frequency, adjustflag=user_adjustflag) 
print('query_history_k_data_plus respond error_code:'+rs.error_code)
print('query_history_k_data_plus respond  error_msg:'+rs.error_msg)

打印结果与输出CSV

#### 打印结果集 ####
data_list = []
while (rs.error_code == '0') & rs.next():
    # 获取一条记录，将记录合并在一起
    data_list.append(rs.get_row_data())
result = pd.DataFrame(data_list, columns=rs.fields)

#### 结果集输出到csv文件 ####
outlist=str('D:/'+user_code+'k线数据.csv')
result.to_csv(outlist, encoding="gbk", index=False)
print(result)