CHENYE-STOCK-ANALYSIS 0.1.1

A Python library for stock data analysis using BaoStock API

CHENYE-STOCK-ANALYSIS

CHENYE-STOCK-ANALYSIS 是一个基于 BaoStock 的 Python 包，用于轻松获取中国 A 股市场的股票数据并进行常见的技术指标计算（如布林带、KDJ 指标）。此工具可帮助开发者快速实现股票数据分析与可视化。

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功能特点

• 获取最新交易日数据： 提供中国 A 股市场最近交易日的日期查询。
• 股票代码过滤： 获取所有非 ST 股、非科创板和非北交所股票代码及名称。
• 股票数据采集： 基于给定股票代码及日期范围，获取历史 K 线数据。
• 技术指标计算：
  • 布林带（Bollinger Bands）：计算中轨、上轨和下轨。
  • KDJ 指标：计算 K、D、J 指标。
• 数据导出： 支持将获取到的股票数据保存为 CSV 文件。

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安装

在 Python 环境中运行以下命令安装该包：

pip install CHENYE-STOCK-ANALYSIS==0.1.0

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如何使用

以下是使用该包的完整示例代码：

# Step 1: 安装包
!pip install CHENYE-STOCK-ANALYSIS==0.1.0

# Step 2: 导入包
from stock_analysis.stock_analysis import DataFetcher

# Step 3: 初始化 DataFetcher
fetcher = DataFetcher()

try:
    # 找到最近交易日
    recent_trading_day = fetcher.find_recent_trading_day()
    print(f"最近交易日: {recent_trading_day}")

    # 获取所有 A 股股票代码和名称
    codes, names = fetcher.get_all_stock_codes()
    print(f"获取到 {len(codes)} 支股票")

    # 限制为前 10 支股票（仅作示例）
    limited_codes = codes[:10]
    limited_names = names[:10]

    # 获取所有股票的最近交易日数据
    data = fetcher.get_data_for_all_stocks(limited_codes, limited_names, recent_trading_day)
    print(data)

    # 保存数据到本地文件
    data.to_csv("stock_data.csv", index=False)
    print("数据已保存到 stock_data.csv")
finally:
    # 注销 BaoStock
    fetcher.logout()

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函数详细说明

1. DataFetcher 类

初始化

fetcher = DataFetcher()

• 作用：初始化 DataFetcher 对象，并登录到 BaoStock 系统。
• 登录失败时会抛出异常。

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2. find_recent_trading_day()

recent_trading_day = fetcher.find_recent_trading_day()

• 作用：获取中国 A 股市场最近的交易日。
• 返回值：str 类型，格式为 YYYYMMDD。

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3. get_all_stock_codes()

codes, names = fetcher.get_all_stock_codes()

• 作用：获取所有 A 股股票代码和名称，过滤掉 ST 股、科创板及北交所股票。
• 返回值：
  • codes：股票代码列表。
  • names：股票名称列表。

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4. fetch_stock_data(code, start_date, end_date)

df = fetcher.fetch_stock_data("sh.600000", "20231201", "20231231")

• 作用：根据指定股票代码和日期范围，获取历史 K 线数据。
• 参数：
  • code：股票代码（如 sh.600000）。
  • start_date：起始日期，格式 YYYYMMDD。
  • end_date：结束日期，格式 YYYYMMDD。
• 返回值：pandas.DataFrame，包含日期、开盘价、收盘价等信息。

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5. compute_bollinger_bands(df, period=20, multiplier=2)

df_with_bbands = fetcher.compute_bollinger_bands(df)

• 作用：计算布林带（Bollinger Bands）的中轨、上轨和下轨。
• 参数：
  • df：输入的 pandas.DataFrame，需包含 close 列。
  • period：计算窗口，默认为 20。
  • multiplier：标准差倍数，默认为 2。
• 返回值：更新后的 DataFrame，新增以下列：
  • 布林带中轨
  • 布林带上轨
  • 布林带下轨

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6. compute_kdj(df, n=7, m1=3, m2=3)

df_with_kdj = fetcher.compute_kdj(df)

• 作用：计算 KDJ 指标（K、D、J 值）。
• 参数：
  • df：输入的 pandas.DataFrame，需包含 low, high, close 列。
  • n：计算周期，默认为 7。
  • m1：K 值平滑周期，默认为 3。
  • m2：D 值平滑周期，默认为 3。
• 返回值：更新后的 DataFrame，新增以下列：
  • K值
  • D值
  • J值

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7. build_stock_record(df, code, name, check_date)

record = fetcher.build_stock_record(df, "sh.600000", "浦发银行", "20231231")

• 作用：构建单只股票在指定日期的记录（字典形式）。
• 参数：
  • df：包含指标计算结果的 pandas.DataFrame。
  • code：股票代码。
  • name：股票名称。
  • check_date：目标日期，格式 YYYYMMDD。
• 返回值：包含股票代码、名称、技术指标等信息的字典。

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8. get_data_for_all_stocks(codes, names, recent_trading_day)

data = fetcher.get_data_for_all_stocks(codes, names, recent_trading_day)

• 作用：批量获取股票数据，并计算布林带和 KDJ 指标。
• 参数：
  • codes：股票代码列表。
  • names：股票名称列表。
  • recent_trading_day：最近交易日。
• 返回值：包含所有股票数据的 DataFrame。

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9. logout()

fetcher.logout()

• 作用：退出 BaoStock 系统。
• 在程序结束时调用以释放资源。

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支持和反馈

如果您在使用中有任何问题或建议，请通过 GitHub Issues 提交问题，我们会尽快回复。