TuShare

TuShare是实现对股票/期货等金融数据从数据采集、清洗加工 到 数据存储过程的工具，满足金融量化分析师和学习数据分析的人在数据获取方面的需求，它的特点是数据覆盖范围广，接口调用简单,响应快速。

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提示：目前正在规划和开发tushare全新版本，数据内容、数据质量和稳定性将得到明显提高，敬请期待。老版本代码暂不作更新，不过有兴趣的朋友还是可以愉快的玩耍。

Dependencies

python 2.x/3.x

pandas

Installation

方式1：pip install tushare
方式2：python setup.py install
方式3：访问https://pypi.python.org/pypi/tushare/下载安装

Upgrade

pip install tushare --upgrade

Quick Start

Example 1. 获取个股历史交易数据（包括均线数据）：

import tushare as ts

ts.get_hist_data('600848') #一次性获取全部数据
另外，参考get_k_data函数

结果显示：

日期，开盘价，最高价，收盘价，最低价，成交量，价格变动，涨跌幅，5日均价，10日均价，20日均价，5日均量，10日均量，20日均量，换手率

			 open    high   close     low     volume    p_change  ma5 \
date                                                                     
2012-01-11   6.880   7.380   7.060   6.880   14129.96     2.62   7.060   
2012-01-12   7.050   7.100   6.980   6.900    7895.19    -1.13   7.020   
2012-01-13   6.950   7.000   6.700   6.690    6611.87    -4.01   6.913   
2012-01-16   6.680   6.750   6.510   6.480    2941.63    -2.84   6.813   
2012-01-17   6.660   6.880   6.860   6.460    8642.57     5.38   6.822   
2012-01-18   7.000   7.300   6.890   6.880   13075.40     0.44   6.788   
2012-01-19   6.690   6.950   6.890   6.680    6117.32     0.00   6.770   
2012-01-20   6.870   7.080   7.010   6.870    6813.09     1.74   6.832 

			 ma10    ma20      v_ma5     v_ma10     v_ma20     turnover  
date                                                                  
2012-01-11   7.060   7.060   14129.96   14129.96   14129.96     0.48  
2012-01-12   7.020   7.020   11012.58   11012.58   11012.58     0.27  
2012-01-13   6.913   6.913    9545.67    9545.67    9545.67     0.23  
2012-01-16   6.813   6.813    7894.66    7894.66    7894.66     0.10  
2012-01-17   6.822   6.822    8044.24    8044.24    8044.24     0.30  
2012-01-18   6.833   6.833    7833.33    8882.77    8882.77     0.45  
2012-01-19   6.841   6.841    7477.76    8487.71    8487.71     0.21  
2012-01-20   6.863   6.863    7518.00    8278.38    8278.38     0.23

设定历史数据的时间：

ts.get_hist_data('600848',start='2015-01-05',end='2015-01-09')

			open    high   close     low    volume   p_change     ma5    ma10 \  
date                                                                            
2015-01-05  11.160  11.390  11.260  10.890  46383.57     1.26  11.156  11.212   
2015-01-06  11.130  11.660  11.610  11.030  59199.93     3.11  11.182  11.155   
2015-01-07  11.580  11.990  11.920  11.480  86681.38     2.67  11.366  11.251   
2015-01-08  11.700  11.920  11.670  11.640  56845.71    -2.10  11.516  11.349   
2015-01-09  11.680  11.710  11.230  11.190  44851.56    -3.77  11.538  11.363   
 			ma20     v_ma5    v_ma10     v_ma20 	 turnover  
date                                                        
2015-01-05  11.198  58648.75  68429.87   97141.81     1.59  
2015-01-06  11.382  54854.38  63401.05   98686.98     2.03  
2015-01-07  11.543  55049.74  61628.07  103010.58     2.97  
2015-01-08  11.647  57268.99  61376.00  105823.50     1.95  
2015-01-09  11.682  58792.43  60665.93  107924.27     1.54

复权历史数据 获取历史复权数据，分为前复权和后复权数据，接口提供股票上市以来所有历史数据，默认为前复权。如果不设定开始和结束日期，则返回近一年的复权数据，从性能上考虑，推荐设定开始日期和结束日期，而且最好不要超过一年以上，获取到数据后，请及时在本地存储。

ts.get_h_data('002337') #前复权
ts.get_h_data('002337',autype='hfq') #后复权
ts.get_h_data('002337',autype=None) #不复权
ts.get_h_data('002337',start='2015-01-01',end='2015-03-16') #两个日期之间的前复权数据

Example 2. 一次性获取最近一个日交易日所有股票的交易数据（结果显示速度取决于网速）

ts.get_today_all()

结果显示：

代码，名称，涨跌幅，现价，开盘价，最高价，最低价，最日收盘价，成交量，换手率

	  code    name     changepercent  trade   open   high    low  settlement \  
0     002738  中矿资源         10.023  19.32  19.32  19.32  19.32       17.56   
1     300410  正业科技         10.022  25.03  25.03  25.03  25.03       22.75   
2     002736  国信证券         10.013  16.37  16.37  16.37  16.37       14.88   
3     300412  迦南科技         10.010  31.54  31.54  31.54  31.54       28.67   
4     300411  金盾股份         10.007  29.68  29.68  29.68  29.68       26.98   
5     603636  南威软件         10.006  38.15  38.15  38.15  38.15       34.68   
6     002664  信质电机         10.004  30.68  29.00  30.68  28.30       27.89   
7     300367  东方网力         10.004  86.76  78.00  86.76  77.87       78.87   
8     601299  **北车         10.000  11.44  11.44  11.44  11.29       10.40   
9     601880   大连港         10.000   5.72   5.34   5.72   5.22        5.20   
10    000856  冀东装备         10.000   8.91   8.18   8.91   8.18        8.10  
		volume  	 turnoverratio  
0        375100        1.25033  
1         85800        0.57200  
2       1058925        0.08824  
3         69400        0.51791  
4        252220        1.26110  
5       1374630        5.49852  
6       6448748        9.32700  
7       2025030        6.88669  
8     433453523        4.28056  
9     323469835        9.61735  
10     25768152       19.51090

Example 3. 获取历史分笔数据

import tushare as ts

df = ts.get_tick_data('600848',date='2014-01-09')
df.head(10)

结果显示：

成交时间、成交价格、价格变动，成交手、成交金额(元)，买卖类型

Out[3]: 
 	 time  		price change  volume  amount  type
0    15:00:00   6.05     --       8    4840   卖盘
1    14:59:55   6.05     --      50   30250   卖盘
2    14:59:35   6.05     --      20   12100   卖盘
3    14:59:30   6.05  -0.01     165   99825   卖盘
4    14:59:20   6.06   0.01       4    2424   买盘
5    14:59:05   6.05  -0.01       2    1210   卖盘
6    14:58:55   6.06     --       4    2424   买盘
7    14:58:45   6.06     --       2    1212   买盘
8    14:58:35   6.06   0.01       2    1212   买盘
9    14:58:25   6.05  -0.01      20   12100   卖盘
10   14:58:05   6.06     --       5    3030   买盘

Example 4. 获取实时交易数据(Realtime Quotes Data)

df = ts.get_realtime_quotes('000581') #Single stock symbol
df[['code','name','price','bid','ask','volume','amount','time']]

结果显示：

名称、开盘价、昨价、现价、最高、最低、买入价、卖出价、成交量、成交金额...more in docs

   code    name     price  bid    ask    volume   amount        time
0  000581  威孚高科  31.15  31.14  31.15  8183020  253494991.16  11:30:36

请求多个股票方法（一次最好不要超过30个）：

ts.get_realtime_quotes(['600848','000980','000981']) #symbols from a list
ts.get_realtime_quotes(df['code'].tail(10)) #from a Series

1.0.5 2017/11/12

新增可转债数据
增加长连接关闭函数
修复部分bug

1.0.2 2017/10/29

新增bar接口，支持更稳定的股票、ETF、期货期权、港股、中概股等品种
新增tick接口，支持以上品种的成交数据
新增沪深港通每日资金流向数据
修复了部分bug

0.9.2 2017/09/13

新增数据货币行情数据接口,同时支持火币、okcoin、**比特币
部分bug修复

0.8.8 2017/08/29

新增分红送股数据（包含历史）
新增get_day_all接口
新增BDI接口

0.8.0 2017/06/05

新增期货行情数据6个接口，感谢debugo贡献代码
修复部分bug

0.7.6 2017/05/16

get_today_all接口数据补齐
forecast_data mac下编码问题修复

0.7.0 2017/03/12

get_today_all接口提速
版本累积更新

0.6.2 2016/12/03

新增十大股东和十大流通股接口 top10_holders
新增全球实时指数列表接口 global_realtime
修复部分bug

0.6.1 2016/11/22

修正get_k_databug
修正实盘交易登录问题

0.5.6 2016/11/06

新增全新行情数据接口get_k_data(请关注tushare公众号“挖地兔”后查看历史文章《全新的免费行情数据接口》)
修复程序和文档bug

0.5.1 2016/10/16

新增实盘交易接口
修复bug

0.4.9 2016/03/26

新增申万行业分类get_industry_classified(standard='sw')
新增交易日历trade_cal()
修复bug

0.4.3 2015/12/24

新增电影票房数据
修复部分bug

0.4.1 2015/11/27

新增sina大单数据
修改当日分笔bug
深市融资融券数据修复

0.3.9 2015/10/13

新增期权隐含波动率数据
修复指数成份及权重接口问题

0.3.8 2015/09/19

沪深300成份股和权重接口问题修复
其它bug的修复

0.3.5 2015/07/27

部分代码修正

0.3.4 2015/06/15

新增‘龙虎榜’模块
1. 每日龙虎榜列表
2. 个股上榜统计
3. 营业部上榜统计
4. 龙虎榜机构席位追踪
5. 龙虎榜机构席位成交明细
修改get_h_data数据类型为float
修改get_index接口遗漏的open列
合并GitHub上提交的bug修复

0.2.8 2015/04/28

新增大盘指数实时行情列表
新增大盘指数历史行情数据（全部）
新增终止上市公司列表（退市）
新增暂停上市公司列表
修正融资融券明细无日期的缺陷
修正get_h_data部分bug

0.2.6

新增沪市融资融券列表
新增沪市融资融券明细列表
新增深市融资融券列表
新增深市融资融券明细列表
修正复权数据数据源出现null造成异常问题（对大约300个股票有影响）

0.2.5 2015/04/16

完成python2.x和python3.x兼容性支持
部分算法优化和代码重构
新增中证500成份股
新增当日分笔交易明细
修正分配预案（高送转）bug

0.2.3 2015/04/11

新增“新浪股吧”消息和热度
新增新股上市数据
修正“基本面”模块中数据重复的问题
修正历史数据缺少一列column（数据来源问题）的bug

0.2.0 2015/03/17

新增历史复权数据接口
新增即时滚动新闻、信息地雷数据
新增沪深300指数成股份及动态权重、
新增上证50指数成份股
修改历史行情数据类型为float

0.1.9 2015/02/06

增加分类数据
增加数据存储示例

0.1.6 2015/01/27

增加了重点指数的历史和实时行情
更新docs

0.1.5 2015/01/26

增加基本面数据接口
发布一版使用手册，开通TuShare docs网站

0.1.3 2015/01/13

增加实时交易数据的获取
Done for crawling Realtime Quotes data

0.1.1 2015/01/11

增加tick数据的获取

0.1.0 2014/12/01

创建第一个版本
实现个股历史数据的获取

crackevil/tushare

Dependencies

Installation

Upgrade

Quick Start

更多文档

Change Logs

1.0.5 2017/11/12

1.0.2 2017/10/29

0.9.2 2017/09/13

0.8.8 2017/08/29

0.8.0 2017/06/05

0.7.6 2017/05/16

0.7.0 2017/03/12

0.6.2 2016/12/03

0.6.1 2016/11/22

0.5.6 2016/11/06

0.5.1 2016/10/16

0.4.9 2016/03/26

0.4.3 2015/12/24

0.4.1 2015/11/27

0.3.9 2015/10/13

0.3.8 2015/09/19

0.3.5 2015/07/27

0.3.4 2015/06/15

0.2.8 2015/04/28

0.2.6

0.2.5 2015/04/16

0.2.3 2015/04/11

0.2.0 2015/03/17

0.1.9 2015/02/06

0.1.6 2015/01/27

0.1.5 2015/01/26

0.1.3 2015/01/13

0.1.1 2015/01/11

0.1.0 2014/12/01