tushare的ts.get_hist_data 显示Empty DataFrame

时间: 2023-09-09 09:05:08 浏览: 791
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tensorflow下的图片标准化函数per_image_standardization用法

### 回答1: tushare是一个用于获取金融数据的Python库,ts.get_hist_data是其中一个函数,用于获取历史行情数据。 如果调用ts.get_hist_data函数返回的是一个空的数据框(Empty DataFrame),通常是由于请求的股票代码不存在或者该股票没有历史行情数据。 建议检查请求的股票代码是否正确,或者网络是否正常,再尝试重新调用函数请求数据。 ### 回答2: tushare的ts.get_hist_data函数返回空DataFrame的原因有可能是以下几点: 1. 参数设置错误:可能是函数调用时传递的参数有误。需要检查股票代码、起始日期、结束日期等参数是否正确输入。股票代码应该是一个字符串值,日期格式也需要符合tushare的要求。 2. 数据不存在:有些股票在某些日期范围内可能没有交易数据,这种情况下调用ts.get_hist_data函数就会返回空的DataFrame。 3. 网络连接问题:如果网络连接不稳定或中断,可能导致无法获取到股票历史数据,此时也会返回空DataFrame。需要检查网络连接是否正常,或者稍后再尝试调用函数。 如果以上情况都没有发生,仍然遇到空DataFrame的问题,可以尝试以下解决方法: 1. 更新tushare版本:通过pip更新tushare库到最新版本,可能有助于解决bug或其他问题。 2. 检查API限制:tushare的免费API每天有一定的数据请求限制,超过限制时会返回空DataFrame。可以查看tushare官方文档或联系tushare团队,了解API的请求限制情况,并调整代码以适应限制。 3. 尝试其他接口函数:如果使用ts.get_hist_data函数仍然无法获得历史数据,可以尝试使用其他接口函数,如ts.pro_bar函数等,获取相应的股票历史数据。 4. 查找其他数据源:如果以上方法仍无法解决问题,可以考虑使用其他的数据源获取股票历史数据,如Wind、聚宽等。这些数据源可能提供更全面和稳定的数据服务。 ### 回答3: tushare是一个用于获取金融数据的Python库,其中ts.get_hist_data函数用于获取历史行情数据。当在使用ts.get_hist_data函数时出现"Empty DataFrame"的显示,意味着在指定的时间范围内,没有可用的历史行情数据。 这种情况可能有几种可能性: 1. 时间范围不正确:请确保指定的开始和结束日期范围内有可用的历史行情数据。如果指定的时间范围太远,可能会超出数据源的可用范围。 2. 股票代码错误:请检查所使用的股票代码是否正确。如果股票代码输入错误,将无法检索到正确的历史数据。 3. 数据源问题:tushare使用的是网络数据源,因此可能会出现数据源暂时或长期不可用的情况。请稍后再次尝试获取数据,或者查看tushare官方网站或文档以获取最新信息。 4. 数据库问题:ts.get_hist_data函数从tushare的数据库中检索数据。如果数据库中没有可用的历史行情数据,将显示"Empty DataFrame"。 无论出现哪种情况,请确保你的计算机或服务器与互联网连接正常,并且按照正确的时间范围和股票代码进行操作。如果问题仍然存在,可以尝试使用其他的金融数据源或与tushare官方支持团队联系以获得更多帮助。
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import pandas as pdimport numpy as npimport talibimport tushare as ts# 先写出回测框架class Backtest(): def __init__(self, data, init_balance): self.data = data self.init_balance = init_balance self.position = 0 self.balance = init_balance self.equity = 0 def update_balance(self, price): self.equity = self.position * price self.balance = self.balance + self.equity def run(self, strategy): for i in range(1, len(self.data)): signal = strategy.generate_signal(self.data.iloc[:i, :]) price = self.data.iloc[i, 0] # 按照信号来调整持仓 if signal == 1: self.position = np.floor(self.balance / price) # 买入所有可用资金 elif signal == -1: self.position = 0 # 卖出所有股票 self.update_balance(price) print("日期:", self.data.index[i], "价格:", price, "信号:", signal, "账户价值:", self.balance) # 输出最后的回测结果 print("回测结果: 最开始的账户余额为", self.init_balance, ",最终的账户余额为", self.balance, ",因此您的盈亏为", self.balance-self.init_balance)# 再写出策略类class MACD_Strategy(): def __init__(self, fast_period, slow_period, signal_period): self.fast_period = fast_period self.slow_period = slow_period self.signal_period = signal_period def generate_signal(self, data): macd, signal, hist = talib.MACD(data["close"], fastperiod=self.fast_period, slowperiod=self.slow_period, signalperiod=self.signal_period) if hist[-1] > 0 and hist[-2] < 0: return 1 # 金叉,买入 elif hist[-1] < 0 and hist[-2] > 0: return -1 # 死叉,卖出 else: return 0 # 无操作# 最后的主程序if __name__ == "__main__": # 下载数据 data = ts.get_hist_data("600000", start="2020-01-01", end="2021-01-01") data = data.sort_index() # 按日期排序 data = data.loc[:, ["open", "high", "close", "low", "volume"]] # 只保留这五列 data.index = pd.to_datetime(data.index) # 初始化回测 backtest = Backtest(data, init_balance=100000) # 初始化策略 strategy = MACD_Strategy(fast_period=12, slow_period=26, signal_period=9) # 运行回测 backtest.run(strategy)

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