需求是下載比如從2020-01-01到2022-12-31區(qū)間的滬深300成分股每支股票的日K線數(shù)據(jù)，沒錯這是個面板數(shù)據(jù)，原本以為直接通過Python接口可以直接下載到，因為之前找的上證綜指啥的用R的pedquant都是直接獲取的（看來因為是單支）。
搗鼓了半天，還是我想的簡單了……

試過Akshare、Tushare、Baostock以及聚寬量化平臺下載，下面總結(jié)一下下載心得 o_0

1、Baostock

那就先說最后選用的這個開源的證券數(shù)據(jù)平臺Baostock
鏈接附此 www.baostock.com
通過python API獲取證券數(shù)據(jù)信息

# 豆瓣源下載包
pip install -i https://pypi.douban.com/simple baostock

首先獲取滬深300成分股每支股票的code和code_name
日期這里就不做額外的要求了，默認更新到的哪天

import pandas as pd
import numpy as np
import baostock as bs

# 登陸系統(tǒng)
lg = bs.login()
# 顯示登陸返回信息
print('login respond error_code:'+lg.error_code)
print('login respond  error_msg:'+lg.error_msg)

# 獲取滬深300成分股
rs = bs.query_hs300_stocks()
print('query_hs300 error_code:'+rs.error_code)
print('query_hs300  error_msg:'+rs.error_msg)

# 打印結(jié)果集
hs300_stocks = []
while (rs.error_code == '0') & rs.next():
    # 獲取一條記錄，將記錄合并在一起
    hs300_stocks.append(rs.get_row_data())
result = pd.DataFrame(hs300_stocks, columns=rs.fields)
# 結(jié)果集輸出到csv文件
result.to_csv("D:/hs300_stocks.csv", encoding="gbk", index=False)
print(result)

# 登出系統(tǒng)
bs.logout()

獲取到的300支股票名

login success!
login respond error_code:0
login respond  error_msg:success
query_hs300 error_code:0
query_hs300  error_msg:success
     updateDate       code code_name
0    2023-03-20  sh.600000      浦發(fā)銀行
1    2023-03-20  sh.600009      上海機場
2    2023-03-20  sh.600010      包鋼股份
3    2023-03-20  sh.600011      華能國際
4    2023-03-20  sh.600015      華夏銀行
..          ...        ...       ...
295  2023-03-20  sz.300896       愛美客
296  2023-03-20  sz.300919      中偉股份
297  2023-03-20  sz.300957       貝泰妮
298  2023-03-20  sz.300979      華利集團
299  2023-03-20  sz.300999       金龍魚

[300 rows x 3 columns]
logout success!

接著我們導入獲取的股票名csv

hs=pd.read_csv('D:/hs300_stocks.csv',encoding='gbk')

通過循環(huán)300次code進行日K線數(shù)據(jù)獲取

#### 登陸系統(tǒng) ####
lg = bs.login()
# 顯示登陸返回信息
print('login respond error_code:'+lg.error_code)
print('login respond  error_msg:'+lg.error_msg)

# 詳細指標參數(shù)，參見“歷史行情指標參數(shù)”章節(jié)；“分鐘線”參數(shù)與“日線”參數(shù)不同?！胺昼娋€”不包含指數(shù)。
# 分鐘線指標：date,time,code,open,high,low,close,volume,amount,adjustflag
# 周月線指標：date,code,open,high,low,close,volume,amount,adjustflag,turn,pctChg
for i in range(300):
    rs = bs.query_history_k_data_plus(hs['code'][i],
    "date,code,open,high,low,close,preclose,volume,amount,turn,tradestatus,pctChg,isST",
    start_date='2021-01-01', end_date='2023-07-01',
    # 日K線，adjustflag="3"不復權(quán)
    frequency="d", adjustflag="3")
    print(f'query_history_k_data_plus respond error_code{i}:'+rs.error_code)
    print(f'query_history_k_data_plus respond  error_msg{i}:'+rs.error_msg)
    #### 打印結(jié)果集 ####
    data_list = []
    while (rs.error_code == '0') & rs.next():
        # 獲取一條記錄，將記錄合并在一起
        data_list.append(rs.get_row_data())
    result = pd.DataFrame(data_list, columns=rs.fields)
    # to_csv中 mode='a'進行數(shù)據(jù)追加，去掉索引和表頭
    result.to_csv("D:\hs300.csv",mode='a',index=False,header=False)
#### 登出系統(tǒng) ####
bs.logout()

來看一下運行情況

login success!
login respond error_code:0
login respond  error_msg:success
query_history_k_data_plus respond error_code0:0
query_history_k_data_plus respond  error_msg0:success
query_history_k_data_plus respond error_code1:0
query_history_k_data_plus respond  error_msg1:success
query_history_k_data_plus respond error_code2:0
query_history_k_data_plus respond  error_msg2:success
......
query_history_k_data_plus respond error_code299:0
query_history_k_data_plus respond  error_msg299:success
logout success!

300支已就位，數(shù)據(jù)還是比較多的，除了常見的open、high、low、close等，還有turn換手率、tradestatus交易狀態(tài)（1：正常交易 0：停牌）、pctChg漲跌幅、isST是否ST股（1是，0否）

想要其他指標還可以自己加，比如peTTM滾動市盈率、pbMRQ市凈率等；
或者分鐘線、周月線，通過frequency=" "修改，默認為d，日k線；w=周、m=月、5=5分鐘、60=60分鐘k線數(shù)據(jù)等

Baostock真的是很良心了，相比之下其余三個總是缺胳膊少腿

2、Tushare pro版

其實一開始比較想用的是Tushare，因為相對來說Tushare獲取同樣數(shù)據(jù)的代碼量比Baostock少多了，也不用登錄退出啥的，直接一步到位

鏈接附此 Tushare數(shù)據(jù)平臺

需要先注冊個賬號，獲取個人Token

在上述已經(jīng)獲得滬深300成分股的code條件下，以獲取兩支股票為例，代碼量是相當?shù)纳?/p>

import tushare as ts
pro = ts.pro_api('your token')  # 復制上面的接口token就好
df1=pro.daily(ts_code='600000.sh,600009.sh', start_date='20220101', end_date='20220701')
df1

獲取到的數(shù)據(jù)也是比較齊全的，排列跟Baostock不同，按同一時間的所有股票先排

但是這個平臺特別坑的一點就是……我就下載了沒幾次怎么就下不下來了?。?！
后面換了好幾個時間繼續(xù)下也還是空的，不知道是積分不夠還是咋滴，還是棄了……

3、AKshare

這個接口的代碼量也很少，少的我心動，獲取到的數(shù)據(jù)名還都是中文的

import akshare as ak
df = ak.index_zh_a_hist(symbol = "000905", period = "daily", start_date = "20200101", end_date = "20221231" )
df

然而……
一時間沒找到股票code在這里對應(yīng)的symbol，沒后綴名，連前綴的都不一樣，統(tǒng)一code麻煩，還是算了

4、聚寬量化平臺

鏈接附此 聚寬Join Quant

本來都已經(jīng)注冊好了，看著代碼量也不是很多，最重要的是它可以動態(tài)地獲取滬深300每一天包括的成分股，然后根據(jù)獲取到的code下載數(shù)據(jù)，也免了上面這一頓code_name獲取操作

可申請一年試用，就可以獲取數(shù)據(jù)，但是好像數(shù)據(jù)種類不是很多，示例只看到常規(guī)的open、close那6個，不知道能否改參數(shù)

遍歷日期，通過動態(tài)獲取滬深300成分股code來獲取數(shù)據(jù)，有需要的可以試試

#導入聚寬數(shù)據(jù)的sdk
import jqdatasdk as jd
from datetime import date,timedelta
jd.auth("賬號","密碼")
#數(shù)據(jù)儲存路徑
filename='D:\jukuan.csv' 

#遍歷歷史日期，并逐步導入數(shù)據(jù)到csv文件
for i in range(30):
    trade_date=date(2020,1,2)+timedelta(days=i)
    stocks=jd.get_index_stocks('000300.XSHG', date=trade_date)
    df=jd.get_price(stocks,start_date=trade_date, end_date=trade_date,
                    frequency='daily',skip_paused=False).to_frame()
    df.to_csv(filename,mode='a',header=None)

總的來看還是選擇了Baostock，對這些平臺也不是很了解，可能有些參數(shù)沒注意到，如果有更好獲取股票數(shù)據(jù)的方法，望留言分享一起學習，不勝感激！文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-842136.html

到了這里，關(guān)于Python獲取股票數(shù)據(jù)——以滬深300成分股為例的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！