kstock 0.0.1

A股数据处理工具

功能

• 通达信：K线文件读取、自定义板块读写。

• 技术指标：MACD指标计算。

• 统计：收盘价N日内新高和新低计算。

• 杂类：标记文本。

安装

pip install kstock

API

• 通达信

  • 环境变量

    • TDX_ROOT

      通达信安装目录。用来计算自定义板块文件的目录。可以不设置，调用计算自定义板块文件路径的API的时候，需要明确指定通达信安装目录参数。

    • TDX_VIPDOC

      通达信K线文件所在根目录。用来计算K线文件的路径。可以不设置，调用计算K线文件路径API的时候，需要明确指定K线文件所在根目录。

  • K线文件读取

    周期类型，d：日；M5：5分钟；M1：1分钟。

    >>> from kstock.tdx.candle_loader import load_candle_day
    >>> from kstock.tdx import utils
    >>> candle_file_path = utils.stock_candle_file_path('3001389', 'd', vipdoc_root_path='D:\\海王星金融终端-中国银河证券\\vipdoc')
    >>> candle_file_path
    'D:\\海王星金融终端-中国银河证券\\vipdoc\\sz\\lday\\sz301389.day'
    >>> candles = load_candle_day(candle_file_path)
    >>> candles
                     time   open   high    low  close       amount    volume
    time
    2022-10-31 2022-10-31  20.89  22.02  19.91  20.94  538447616.0  26176828
    2022-11-01 2022-11-01  20.03  20.40  19.61  20.30  309263840.0  15384969
    2022-11-02 2022-11-02  20.29  21.50  20.10  20.55  314957216.0  15179596
    2022-11-03 2022-11-03  20.00  20.50  19.63  20.33  213598800.0  10662210
    2022-11-04 2022-11-04  20.40  20.66  20.12  20.33  221527104.0  10869630

  • 自定义板块读写

    >>> from kstock.tdx.block import UserCustomBlockCatalog, UserCustomBlock
    >>> from kstock.tdx import utils
    >>> import os
    >>> block_file_dir = utils.block_file_dir(tdx_root_path='D:\\海王星金融终端-中国银河证券')
    >>> block_file_dir
    'D:\\海王星金融终端-中国银河证券\\T0002\\blocknew'
    >>> block = UserCustomBlock(os.path.join(block_file_dir, 'DQCC.blk'))
    >>> block.load()
    >>> block.codes
    ['600438', '600141', '600196']
    >>> block.add_stocks(['000001'], overwrite=False)
    >>> block.load()
    >>> block.codes
    ['600438', '600141', '600196', '000001']

• 技术指标

  • MACD指标计算

    >>> import numpy as np
    >>> from kstock.ta.indicator.macd import macd
    >>> closes = np.array([20.94, 20.30, 20.55, 20.33, 20.33], dtype=np.float64)
    >>> dif, dem, osc = macd(close_set)
    >>> np.around(dif, 2)
    array([ 0.  , -0.05, -0.07, -0.1 , -0.13])
    >>> np.around(dem, 2)
    array([ 0.  , -0.01, -0.02, -0.04, -0.06])
    >>> np.around(osc, 2)
    array([ 0.  , -0.08, -0.1 , -0.13, -0.14])

• 统计

  • 收盘价N日内新高和新低计算

    >>> import numpy as np
    >>> from kstock.stats.stat_utils import calculate_nd_h_l
    >>> closes = np.array([
    ...                 134.80, 127.72, 121.77, 119.50, 106.48, 102.50, 97.50, 91.50, 90.85, 94.25,
    ...                 92.31, 95.25, 97.74, 94.88, 92.00, 97.88, 95.69, 100.66, 103.50, 103.00,
    ...                 104.70, 108.26, 109.63, 108.30, 105.32, 113.24, 112.14, 112.14
    ...             ])
    
    >>> nd_h, nd_l = calculate_nd_h_l(closes)
    >>> nd_h
    array([ 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  3,  0,  5,  7,  0,  0, 10,  0,
            12, 14,  0, 16, 18, 19,  0,  0, 22,  0,  0], dtype=int64)
    >>> nd_l
    array([0, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0, 2, 0, 0, 3, 6, 0, 2, 0, 0, 2, 0, 0,
           0, 2, 4, 0, 2, 3], dtype=int64)

• 杂类

  • 标记文本

    >>> from kstock.misc.trie_tree import TrieTree
    >>> words = [
    ...                     {'word': '复星医药', 'meta': {'type': 'stock', 'code': 'sh.600196'}},
    ...                     {'word': '天齐锂业', 'meta': {'type': 'stock', 'code': 'sz.002466'}},
    ...                     {'word': '比亚迪', 'meta': {'type': 'stock', 'code': 'sz.002594'}},
    ...                     {'word': '潞安环能', 'meta': {'type': 'stock', 'code': 'sh.601699'}},
    ...                     {'word': '韦尔股份', 'meta': {'type': 'stock', 'code': 'sh.603501'}},
    ...                     {'word': '派能科技', 'meta': {'type': 'stock', 'code': 'sh.688063'}},
    ...                     {'word': '兖矿能源', 'meta': {'type': 'stock', 'code': 'sh.600188'}},
    ...                 ]
    >>> doc = ("""【宁德时代、天齐锂业等17股获北向资金增持额超亿元】统计显示，10月31日共有750只个股获北向资金持股量环比上一个交易日增"""
    ...                  """加。以增持的股份数量和当日收盘价为基准进行测算，加仓股中，增持市值在1亿元以上的有17只，增持市值最多的是宁德时代，最新"""
    ...                  """持股量为1.63亿股，环比增加0.88%，增持市值为5.27亿元；增持市值较多还有天齐锂业、比亚迪、潞安环能、韦尔股份、派能科技"""
    ...                  """、兖矿能源、德业股份、复星医药等股""")
    >>> for word_info in words:
    ...     word, meta = word_info['word'], word_info['meta']
    ...     tree.insert(word, meta)
    ...
    >>> tags = tree.tag(doc)
    >>> tags
    [[start:6, end:9, meta:{'type': 'stock', 'code': 'sz.002466'}], [start:163, end:166, meta:{'type': 'stock', 'code': 'sz.002466'}], [start:168, end:170, meta:{'type': 'stock', 'code': 'sz.002594'}], [start:172, end:175, meta:{'type': 'stock', 'code': 'sh.601699'}], [start:177, end:180, meta:{'type': 'stock', 'co
    de': 'sh.603501'}], [start:182, end:185, meta:{'type': 'stock', 'code': 'sh.688063'}], [start:187, end:190, meta:{'type': 'stock', 'code': 'sh.600188'}], [start:197, end:200, meta:{'type': 'stock', 'code': 'sh.600196'}]]