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教你用 Pytdx 获取股票的历史分时成交数据

Pytdx是一个基于C++接口开发的Python第三方模块。

使用它我们能够很方便地获取通达信上的标准行情数据、历史行情数据、专业的财务数据,并且支持macOS系统,非常方便。

1.准备

开始之前,你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上,如果没有,请访问这篇文章:超详细Python安装指南 进行安装。

(可选1) 如果你用Python的目的是数据分析,可以直接安装Anaconda:Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda,它内置了Python和pip.

(可选2) 此外,推荐大家用VSCode编辑器来编写小型Python项目:Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南

Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD),苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal),输入命令安装依赖:

pip install pytdx

2.Pytdx 查询分时成交

为了能够查询数据,我们第一步需要创建API,连接通达信服务:

from pytdx.exhq import *
from pytdx.hq import *
api_hq = TdxHq_API()
api_hq = api_hq.connect('119.147.212.81', 7709)

第二步,使用这个API查询历史分时数据:

from pytdx.exhq import *
from pytdx.hq import *
api_hq = TdxHq_API()
api_hq = api_hq.connect('119.147.212.81', 7709)
print(api_hq.get_history_transaction_data(TDXParams.MARKET_SZ, "002560", 0, 500, 20220916))

效果如下:

[OrderedDict([('time', '14:29'),
              ('price', 7.91),
              ('vol', 582),
              ('buyorsell', 1)]),
 ... ...
]

请注意,查询的日期必须填写整数,不然会查询不到数据。

3.查询完整历史分时数据

在前面的示例中,我们查询了 002560 这个股票在 2022-09-16 的最后500条数据。

如果我们想要查询当天的全部数据,需要不断改变start和limit,即api_hq.get_history_transaction_data的第三个参数和第四个参数。

代码如下:

# 公众号: 二七阿尔量化
# 2022-09-17

from pytdx.exhq import *
from pytdx.hq import *
api_hq = TdxHq_API()
api_hq = api_hq.connect('119.147.212.81', 7709)

def get_all_trans_data(api, code, date):
    start = 0
    data = []
    while True:
        part = api.get_history_transaction_data(TDXParams.MARKET_SZ, code, start, 888, int(date))
        data.extend(part)
        if len(part) < 888:
            break
        start += 888
    return data
data = get_all_trans_data(api_hq, "002560", 20220916)
print(len(data))
# 3776

data 的格式如下:

数组里的顺序是乱的,因为我们请求数据的时候并不是按时间序列去请求的,因此还可以做数据规整化处理:

# 公众号: 二七阿尔量化
# 2022-09-17

from pytdx.exhq import *
from pytdx.hq import *
from collections import defaultdict
api_hq = TdxHq_API()
api_hq = api_hq.connect('119.147.212.81', 7709)

def get_all_trans_data(api, code, date):
    start = 0
    data = []
    while True:
        part = api.get_history_transaction_data(TDXParams.MARKET_SZ, code, start, 888, int(date))
        data.extend(part)
        if len(part) < 888:
            break
        start += 888
    return data
date = 20220916
data = get_all_trans_data(api_hq, "002560", date)
print(len(data))
# 3776
trans = defaultdict(list)
for tran in data:
    # "%Y%m%d %H:%M"
    trans[datetime.datetime.strptime(str(date) + " " + tran["time"], "%Y%m%d %H:%M")].append({
        "price": tran["price"],
        "volume": tran["vol"],
        "turnover": float(tran["price"]) * float(tran["vol"]) * 100,
    })
trans = dict(sorted(trans.items(), key=lambda x: x[0]))

这样,trans的数据就是格式化好的:

4.其他查询方法

除了历史分时数据,pytdx还可以查询:

股票行情数据:

api.get_security_quotes([(0, '000001'), (1, '600300')])
# 参数格式:[(市场代码, 股票代码), ...]

K线数据:

api.get_security_bars(9,0, '000001', 4, 3)

参数如下:

读取公司信息详情:

api.get_company_info_content(0, '000001', '000001.txt', 0, 100)
# 参数:市场代码, 股票代码, 文件名, 起始位置, 数量

读取财务信息:

api.get_finance_info(0, '000001')
# 参数:市场代码, 股票代码

还有其他更多的功能,大家可以阅读Pytdx的说明文档:

https://rainx.gitbooks.io/pytdx

我们的文章到此就结束啦,如果你喜欢今天的 Python 教程,请持续关注Python实用宝典。

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