class类在python中获取金融数据的实例方法

我们搜集金融数据，通常想要的是利用爬虫的方法。其实我们最近所学的class不仅可以进行类调用，在获取数据方面同样是可行的，很多小伙伴都比较关注理财方面的情况，对金融数据的需要也是比较多的。下面就class类在python中获取金融数据的方法为大家带来讲解。

使用tushare获取所有A股每日交易数据，保存到本地数据库，同时每日更新数据库；根据行情数据进行可视化和简单的策略分析与回测。由于篇幅有限，本文着重介绍股票数据管理（下载、数据更新）的面向对象编程应用实例。

#导入需要用到的模块import numpy as npimport pandas as pdfrom dateutil.parser import parsefrom datetime import datetime,timedelta#操作数据库的第三方包，使用前先安装pip install sqlalchemyfrom sqlalchemy import create_engine#tushare包设置import tushare as tstoken=’输入你在tushare上获得的token’pro=ts.pro_api(token)#使用python3自带的sqlite数据库#本人创建的数据库地址为c:zjydb_stockfile=’sqlite:///c:zjydb_stock’#数据库名称db_name=’stock_data.db’engine = create_engine(file+db_name)class Data(object): def __init__(self, start=’20050101’, end=’20191115’, table_name=’daily_data’): self.start=start self.end=end self.table_name=table_name self.codes=self.get_code() self.cals=self.get_cals() #获取股票代码列表 def get_code(self): codes = pro.stock_basic(list_status=’L’).ts_code.values return codes #获取股票交易日历 def get_cals(self): #获取交易日历 cals=pro.trade_cal(exchange=’’) cals=cals[cals.is_open==1].cal_date.values return cals #每日行情数据 def daily_data(self,code): try: df0=pro.daily(ts_code=code,start_date=self.start,end_date=self.end) df1=pro.adj_factor(ts_code=code,trade_date=’’) #复权因子 df=pd.merge(df0,df1) #合并数据 except Exception as e: print(code) print(e) return df #保存数据到数据库 def save_sql(self): for code in self.codes: data=self.daily_data(code) data.to_sql(self.table_name,engine, index=False,if_exists=’append’) #获取最新交易日期 def get_trade_date(self): #获取当天日期时间 pass #更新数据库数据 def update_sql(self): pass #代码省略 #查询数据库信息def info_sql(self):

代码运行

#假设你将上述代码封装成class Data#保存在’C:zjydb_stock’目录下的down_data.py中import sys#添加到当前工作路径sys.path.append(r’C:zjydb_stock’)#导入py文件中的Data类from download_data import Data#实例类data=Data()#data.save_sql() #只需运行一次即可data.update_sql() data.info_sql()

实例扩展：

Python下，pandas_datareader模块可以用于获取研究数据。例子如下：

>>> from pandas_datareader.data import DataReader>>>>>> datas = DataReader(name=’AAPL’, data_source=’yahoo’, start=’2018-01-01’)>>>>>> type(datas)<class ’pandas.core.frame.DataFrame’>>>> datas Open High Low Close Adj Close Date2018-01-02 170.160004 172.300003 169.259995 172.259995 172.2599952018-01-03 172.529999 174.550003 171.960007 172.229996 172.2299962018-01-04 172.539993 173.470001 172.080002 173.029999 173.0299992018-01-05 173.440002 175.369995 173.050003 175.000000 175.0000002018-01-08 174.350006 175.610001 173.929993 174.350006 174.3500062018-01-09 174.550003 175.059998 173.410004 174.330002 174.3300022018-01-10 173.160004 174.300003 173.000000 174.289993 174.2899932018-01-11 174.589996 175.490005 174.490005 175.279999 175.2799992018-01-12 176.179993 177.360001 175.649994 177.089996 177.089996 VolumeDate2018-01-02 255559002018-01-03 295179002018-01-04 224346002018-01-05 236600002018-01-08 205678002018-01-09 215840002018-01-10 239599002018-01-11 186677002018-01-12 25226000>>>>>> print(datas.to_csv())Date,Open,High,Low,Close,Adj Close,Volume2018-01-02,170.160004,172.300003,169.259995,172.259995,172.259995,255559002018-01-03,172.529999,174.550003,171.960007,172.229996,172.229996,295179002018-01-04,172.539993,173.470001,172.080002,173.029999,173.029999,224346002018-01-05,173.440002,175.369995,173.050003,175.0,175.0,236600002018-01-08,174.350006,175.610001,173.929993,174.350006,174.350006,205678002018-01-09,174.550003,175.059998,173.410004,174.330002,174.330002,215840002018-01-10,173.160004,174.300003,173.0,174.289993,174.289993,239599002018-01-11,174.589996,175.490005,174.490005,175.279999,175.279999,186677002018-01-12,176.179993,177.360001,175.649994,177.089996,177.089996,25226000>>>

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