QuantDataCollector 2.0.3

为量化项目提供稳定且统一的数据接口

数据收集

简介

QuantDataCollector的目的是提供统一、稳定的数据接口，用户可以不用考虑数据获取问题，专注策略开发。

使用

使用Cache前需要先完成环境变量配置，比如使用MYSQL作为缓存，则需要设置MYSQL环境变量，具体参考下文

通过DataCollector类向外提供统一接口，以获取所有股票sz.399995的基本信息为例：

import QuantDataCollector as qdc
data_collector = qdc()
data = data_collector.get_stock_basic('000001.SZ')
print(data)

code name are exchage market list_status list_date unlist_date act_name act_type

0 000001.SZ 平安银行 深圳 SZSE 主板 L 1991-04-03 None 无实际控制人 无

日志查看

通过get_data_collector_info接口查看日志路径，进而查看日志

import QuantDataCollector as qdc

data_collector = qdc()
print(data_collector.get_data_collector_info())

如何设置MySQL

目前仅支持MySQL作为缓存，为了使用缓存，需要设置环境变量：

• MYSQL_HOST: MySQL服务器地址
• MYSQL_PORT: MySQL服务器端口
• MYSQL_USER: MySQL用户名
• MYSQL_PASSWORD: MySQL密码

环境变量设置方法

• Windows set MYSQL_HOST=192.168.71.17

• Linux / MacOS 相比Windows要简单一些，只需要export MYSQL_HOST=192.168.6.19即可

数据源及其特点

baostock

已经包装好的股票数据拉取Python库，数据覆盖

• 股票
• 公司业绩
• 货币
• 存款利率

优点：

• 使用简单

缺点：

• 服务由他人提供，已有收费趋势，可用性不高

tushare

tushare的数据比较全面，使用也很方便，但很多功能是需要付费使用的

API接口

get_stock_basic

获取股票基本信息

• 输入参数

  • code: 指定需要的股票代码，格式为000001.SZ，可选参数，如果不指定，则返回所有股票的基本信息

• 输出参数

  输入为pandas的DataFrame

  • code: 股票代码
  • name: 股票名称
  • area: 上市公司所在省份
  • exchage: 交易所代码
  • market: 市场类型（主板/创业板/科创板/CDR）
  • list_status： 上市状态 L上市 D退市 P暂停上市，默认是L
  • list_date：上市日期
  • unlist_date：退市日期
  • act_name：实控人名称
  • act_type：实控人性质

get_limit_list

获取股票涨停、跌停、炸板信息

• 输入参数

  • date: 出现涨停、跌停、炸板信息的日期，格式为'yyyy-mm-dd'。可选参数，不指定表示不限制日期
  • code: 指定需要的股票代码，格式为000001.SZ，可选参数，如果不指定，则不限制代码
  • type: 涨跌停、炸板类型：U涨停D跌停Z炸板，可选参数，不指定表示不限制类型

• 输出参数

  输出为pandas的DataFrame

  • code: 股票代码
  • date: 发生涨跌停的日期
  • limit_amount: 板上成交金额(成交价格为该股票跌停价的所有成交额的总和，涨停无此数据)
  • fd_amount： 封单金额（以涨停价买入挂单的资金总量）
  • first_time： 首次封板时间（跌停无此数据）
  • last_time：最后封板时间
  • open_times：炸板次数(跌停为开板次数)
  • up_stat：涨停统计（N/T T天有N次涨停）
  • limit_times：连板数（个股连续封板数量）
  • limit_type：D跌停U涨停Z炸板

get_holder_number

获取股票的股东数量

• 输入参数

  • code: 股票代码, 如果不传则查询所有股票的股东数量
  • cut_off_date: 指定数据统计的截止日期，格式为YYYY-MM-DD，返回数据统计的截止日期在该日期之前的所有数据，默认为查询所有截止日期的数据

• 输出参数 输出为pandas的DataFrame

  • code: 股票代码
  • ann_pub_date: 公告发布的日期
  • cut_off_date: 股东人数数据统计的截止日期
  • holder_num: 股东人数

get_trade_calendar

获取交易日历

• 输入参数

  • is_open: 需要获取日期的交易状态，指定is_open=1表示只要交易中的日期，指定为0表示只要休市的日期，不指定表示不限制
  • start_date: 指定需要的起始日期，比如2020-01-01，不指定表示从1990-12-19号开始
  • end_date：指定需要的结束日期，比如2023-12-30，不指定表示到今天截止
  • exchange：A股的不同交易所交易/休市日期相同，一般不用指定，默认为上海交易所

• 输出参数 输出为pandas的DataFrame

  • date: 日期
  • pre_trade_date: 距离该日期最近的上一个交易日
  • is_open: 交易状态， 1表示交易中，0表示休市