Python股票开源库akshare的具体使用
背景
从小编真实接触股票已经有10年之久了,因为大学的专业就是数据与应用数据(金融学方向),大三、大四学期时学习了很多涉及金融相关的课程,特别是在大四时,老师还专门给每位同学开通了模拟炒股的账户,让全班同学一起模拟炒股,但小编用真金白银炒股的时间大概是2018年,距现在也有5年时间,一直是韭菜中
最近大家也看到了曾任《环球时报》总编辑的胡锡进,也开始入市炒股,并且每天都会发博文,分享当天的炒股感受
于是小编就试着获取股票的数据来研究一下,经过查找与对比,小编决定用akshare这个库,因为该库一直有更新,并且文档是中文,而且比较详细,
akshare文档地址:https://www.akshare.xyz/
AKShare是一个开源财经数据接口库,所采集的数据皆来自公开的数据源,本文目的是当上市公司发布财报时,在同花顺上获取其关键指标并输出摘要,可以用来写行研的日报等。
选择AKShare的原因:免费且能迅速获得数据,tushare、baostock等库一般不能获得当天发的财报数据,而AKShare可以获得各大权威财经网站的数据。
股票各种数据获取方法
导入akshare库
import akshare as ak import pandas as pd
1、股票的基本信息数据
ak.stock_individual_info_em(symbol="000651")
2、实时数据,当日的成交数据
单次返回所有沪深京 A 股上市公司的实时行情数据
ak.stock_zh_a_spot_em()
3、历史数据,历史的成交数据
ak.stock_zh_a_hist(symbol="000651", period="daily", start_date="20230701", end_date='20230725', adjust="" #不复权 )
4、资金流向数据
限量: 单次获取指定市场和股票的近 100 个交易日的资金流数据
ak.stock_individual_fund_flow(stock="000651", market="sz")
5、行情报价,买卖各5档
ak.stock_bid_ask_em(symbol="000651")
根据数据生成摘要
函数如下,注意参数和后面的函数要对应。这里的代码稍显麻烦,主要是在描述同比涨跌幅时公司有要求,具体生成的格式大家可按自己的要求进行更改。
def generate_summary(name, period_desc, revenue, revenue_change, profit, profit_change, pre_profit): if revenue_change > 0: revenue_desc = f"同比上升{revenue_change:.2f}%" elif revenue_change < 0: revenue_desc = f"同比下降{abs(revenue_change):.2f}%" else: revenue_desc = "同比持平" if profit >= 0 and pre_profit >= 0: if profit > pre_profit: profit_decs = f"同比上升{profit_change:.2f}%" elif profit < pre_profit: profit_decs = f"同比下降{abs(profit_change):.2f}%" else: profit_decs = "同比持平" elif profit > 0 > pre_profit: profit_decs = "扭亏为盈" elif profit < 0 < pre_profit: profit_decs = "转盈为亏" else: # 连年亏损 if abs(profit) > abs(pre_profit): profit_decs = "亏损扩大" elif abs(profit) < abs(pre_profit): profit_decs = "亏损减少" else: profit_decs = "同比持平" # 转化为亿元、万元的单位 revenue = get_unit(revenue) profit = get_unit(profit) summary = f"【{name}】{period_desc}实现营业总收入{revenue},{revenue_desc};" \ f"归母净利润{profit},{profit_decs}。" return summary
获取摘要
需要输入报告期和股票代码。(这里只获取营收和利润数据,注意同花顺上这个净利润实际上是指归母净利润)
date_mapping_1 = { "03-31": "季度报告:", "06-30": "半年度报告:", "09-30": "季度报告:", "12-31": "年度报告:" } date_mapping_2 = { "03-31": "Q1", "06-30": "H1", "09-30": "前三季度", "12-31": "年" } def get_summary(): period = period_entry.get() code_list = code_list_entry.get().split(',') try: results = [] # 输出结果 title = date_mapping_1.get(period[5:], "未知") # 摘要标题 if title == "未知": messagebox.showerror("报告期错误") return # 结束函数的运行 quarter = date_mapping_2.get(period[5:], "未知") # 季度描述 # 获取去年同期的报告期字符串 year = period[:4] # 获取前四个字符 int_year = int(year) - 1 # 将前四个字符转换为数字并减去1 last_year = str(int_year).zfill(4) # 将得到的数字转换为字符串,补齐至四位 yoy_period = period.replace(year, last_year, 1) # 替换字符串的前四个字符,得到去年同期的报告期 period_desc = f"{title}公司{year}{quarter}" # 对每个输入的code取数据 for code in code_list: # 检查code能否匹配公司 try: company = ak.stock_individual_info_em(symbol=code) name = company.iloc[5][1] except KeyError: results.append(f"[code]:无法匹配\n") continue # 从同花顺获取关键财务指标 try: data = ak.stock_financial_abstract_ths(symbol=code, indicator="按报告期") data = data.set_index(data.columns[0]) except KeyError: results.append(f"[code]:{name}获取财报数据失败\n") continue # 判断是否存在数据 try: revenue = remove_unit(data.loc[period, "营业总收入"]) revenue_change = str2percentage(data.loc[period, "营业总收入同比增长率"]) profit = remove_unit(data.loc[period, "净利润"]) profit_change = str2percentage(data.loc[period, "净利润同比增长率"]) # 获取去年归母净利润数据 pre_profit = remove_unit(data.loc[yoy_period, "净利润"]) except KeyError: results.append(f"[code]:{name}报告未更新\n") continue # 调用函数获取财报摘要,并保存在输出列表中 summary = generate_summary(name, period_desc, revenue, revenue_change, profit, profit_change, pre_profit) results.append(f"{summary}\n") result_text.config(state='normal') # 将输出区域状态更改为可编辑 result_text.delete('1.0', tk.END) # 清空区域 result_text.insert(tk.END, "\n".join(results)) # 将输出列表中的内容以换行符分隔,添加到输出区域中 result_text.config(state='disabled') # 将输出区域状态更改为不可编辑 except Exception as e: messagebox.showerror("Error", f"获取摘要时出错:{str(e)}") # 创建主窗口 root = tk.Tk() root.title("日报-财务报告摘要akshare") # 添加标签和输入框 period_label = tk.Label(root, text="请输入报告期(如2023-06-30)") period_label.pack() period_entry = tk.Entry(root) period_entry.pack() code_list_label = tk.Label(root, text="请输入公司code(多个则以英文逗号分隔)") code_list_label.pack() code_list_entry = tk.Entry(root, width=100) code_list_entry.pack() # 添加按钮 run_button = tk.Button(root, text="运行", command=get_summary) run_button.pack() # 添加结果显示区域 result_text = tk.Text(root, height=30, width=120, state='disabled') result_text.pack() # 启动 GUI 循环 root.mainloop()
每日特定股票数据汇总案例
下面展示每日获取特定股票数据,可以做成定时任务,在15:00闭市后获取
""" =========================== @Time : 2023/7/26 20:13 @File : stock_day @Software: PyCharm @Platform: Win10 @Author : DataShare =========================== """ import akshare as ak import pandas as pd import datetime import sys def stock_to_excel(stock_code, stock_name): if stock_code[0] == '6': market = 'sh' elif stock_code[0] == '0': market = 'sz' df1 = ak.stock_zh_a_spot_em() df2 = df1[df1['代码'] == stock_code] dt = str(datetime.date.today()) #当日 df3 = ak.stock_individual_fund_flow(stock=stock_code, market=market) #在15:00之后获取 df4 = df3[df3['日期'] == dt] result = { "日期": dt, "股票代码": stock_code, "股票名称": stock_name, "前一日收盘价": df2['昨收'].to_list()[0], "开盘": df2['今开'].to_list()[0], "收盘": df2['最新价'].to_list()[0], "最高": df2['最高'].to_list()[0], "最低": df2['最低'].to_list()[0], "成交量": df2['成交量'].to_list()[0], "成交额": df2['成交额'].to_list()[0], "振幅": df2['振幅'].to_list()[0], "涨跌幅": df2['涨跌幅'].to_list()[0], "涨跌额": df2['涨跌额'].to_list()[0], "换手率": df2['换手率'].to_list()[0], "量比": df2['量比'].to_list()[0], "市盈率-动态": df2['市盈率-动态'].to_list()[0], "市净率": df2['市净率'].to_list()[0], "60日涨跌幅": df2['60日涨跌幅'].to_list()[0], "主力净流入-净额": df4['主力净流入-净额'].to_list()[0], "主力净流入-净占比": df4['主力净流入-净占比'].to_list()[0], "超大单净流入-净额": df4['超大单净流入-净额'].to_list()[0], "超大单净流入-净占比": df4['超大单净流入-净占比'].to_list()[0], "大单净流入-净额": df4['大单净流入-净额'].to_list()[0], "大单净流入-净占比": df4['大单净流入-净占比'].to_list()[0], "中单净流入-净额": df4['中单净流入-净额'].to_list()[0], "中单净流入-净占比": df4['中单净流入-净占比'].to_list()[0], "小单净流入-净额": df4['小单净流入-净额'].to_list()[0], "小单净流入-净占比": df4['小单净流入-净占比'].to_list()[0] } return result if __name__ == '__main__': stocks_code = {'000651': '格力电器', '002241': '歌尔股份', '002739': '万达电影', '600956': '新天绿能', '600031': '三一重工', '600703': '三安光电', '002027': '分众传媒', '600030': '中信证券', '002939': '长城证券', } #小编买过的股票 dt = str(datetime.date.today()) results=[] for stock_code, stock_name in stocks_code.items(): print(f'{stock_name}:{stock_code}') try: results.append(stock_to_excel(stock_code, stock_name)) except Exception as e: print("运行中出错",e) sys.exit(-1) pd.DataFrame.from_dict(results).to_excel(f'./data/{dt}.xlsx', index=False)
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