量化分析v1

量化分析v1

# -*- coding: utf-8 -*-
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Created on Wed Apr 11 10:13:32 2018

@author: chensimin
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import tushare as ts

Today = '2018-04-12'

#df_300236 = ts.get_today_ticks('300236')
print('
')
#a1 = (df_300236.head(1).price - 33.447)*300
#print(a1)
#print(df_300236.head(1))

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# 大单交易数据
# 参数说明
# code：股票代码，即6位数字代码
# date:日期，格式YYYY-MM-DD
# vol:手数，默认为400手，输入数值型参数
# retry_count : int, 默认3,如遇网络等问题重复执行的次数
# pause : int, 默认 0,重复请求数据过程中暂停的秒数，防止请求间隔时间太短出现的问题
#返回值说明
#code：代码
#name：名称
#time：时间
#price：当前价格
#volume：成交手
#preprice ：上一笔价格
#type：买卖类型【买盘、卖盘、中性盘】
###############################################################################

dd_300236 = ts.get_sina_dd('300236',date=Today,vol=500)
print(dd_300236)

dd_600340 = ts.get_sina_dd('600340',date=Today,vol=1000)
print(dd_600340)

dd_300426 = ts.get_sina_dd('300426',date=Today,vol=500)
print(dd_300426)


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#业绩预告
#参数说明
#year:int 年度 e.g:2014
#quarter:int 季度 :1、2、3、4，只能输入这4个季度
#返回值说明
#code,代码
#name,名称
#type,业绩变动类型【预增、预亏等】
#report_date,发布日期
#pre_eps,上年同期每股收益
#range,业绩变动范围
###############################################################################
forecast = ts.forecast_data(2018,1)

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#机构成交明细
#参数说明
#retry_count：当网络异常后重试次数，默认为3
#pause:重试时停顿秒数，默认为0
#返回值说明
#code:代码
#name:名称
#date:交易日期
#bamount:机构席位买入额(万)
#samount:机构席位卖出额(万)
#type:类型
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inst_detail = ts.inst_detail()

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#机构席位追踪
#获取机构近5、10、30、60日累积买卖次数和金额等情况
#参数说明
#days：统计周期5、10、30和60日，默认为5日
#retry_count：当网络异常后重试次数，默认为3
#pause:重试时停顿秒数，默认为0
#返回值说明
#code:代码
#name:名称
#bamount:累积买入额(万)
#bcount:买入次数
#samount:累积卖出额(万)
#scount:卖出次数
#net:净额(万)
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inst_tops = ts.inst_tops()

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#文件存储---Excel
#excel_writer: 文件路径或者ExcelWriter对象
#sheet_name:sheet名称，默认为Sheet1
#sep : 文件内容分隔符，默认为,逗号
#na_rep: 在遇到NaN值时保存为某字符，默认为’‘空字符
#float_format: float类型的格式
#columns: 需要保存的列，默认为None
#header: 是否保存columns名，默认为True
#index: 是否保存index，默认为True
#encoding: 文件编码格式
#startrow: 在数据的头部留出startrow行空行
#startcol :在数据的左边留出startcol列空列
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forecast.to_excel('E:stock_analysis业绩预告.xlsx',index=False)
inst_detail.to_excel('E:stock_analysis机构成交明细.xlsx',index=False)
inst_tops.to_excel('E:stock_analysis机构席位追踪.xlsx',index=False)

总结：急需要补充pandas相关知识，以应对数据分析。