ts.pro_api的作用

时间: 2024-04-05 22:35:41 浏览: 200
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`ts.pro_api` 是一个针对 TypeScript 项目的类型安全解决方案，它可以帮助开发者更好地处理 API 数据并提高代码的可维护性。 具体来说，`ts.pro_api` 可以帮助你： 1. 通过类型定义来确保 API 数据的类型安全：`ts.pro_api` 提供了强类型定义，可以在编译时检查 API 数据的类型是否正确，避免因为类型不匹配而引发的运行时错误。 2. 通过接口定义来提高代码可读性和可维护性：`ts.pro_api` 提供了接口定义，可以清晰地描述 API 数据的结构和字段，使得代码更加易读易懂，并且易于维护。 3. 通过生成代码来提高开发效率：`ts.pro_api` 可以自动生成处理 API 数据的代码，避免手写重复的代码，提高开发效率。 总的来说，`ts.pro_api` 是一个可以帮助开发者更好地处理 API 数据并提高代码质量和开发效率的解决方案。
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pro = ts.pro_api() df = pro.index_daily(ts_code='000001.SH', start_date='20220101', end_date='20221231') print(df) 2. 期货数据：可以获取国内期货市场各类合约的数据，如主力合约、历史数据等。 3. 期权...
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Traceback (most recent call last): File "/Users/f7693311/Desktop/work/summaryclassifier_self/ai/class6/p37_tushare.py", line 6, in <module> pro = ts.pro_api() File "/Users/f7693311/anaconda3/envs/pytorch/lib/python3.8/site-packages/tushare/pro/data_pro.py", line 41, in pro_api raise Exception('api init error.') Exception: api init error.

这个错误可能是因为您的tushare API初始化失败。...ts.set_token('your_api_token_here') 如果您已经正确设置了API token，您还可以尝试检查您的网络连接是否正常。有时候网络连接不稳定也会导致API初始化失败。

data = ts.pro_bar把结束时间设置为未来20天

如果你想把数据的结束时间设置为未来20天，你可以使用 Python 中的 datetime 模块来实现。具体来说，你可以按照以下步骤进行操作： 1. 导入 datetime 模块： ...pro = ts.pro_api() 希望这可以帮助你。

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np import tushare as ts pro = ts.pro_api('68055e3ab5b3a9b50c8fef138c44546dbd25bea5474439a22134df3d') start_date = '20180510' end_date = '20201030' code_list = ['000568.SZ', '000858.SZ', '600519.SH', '600809.SH', '002304.SZ'] for i in code_list: df = pro.daily(ts_code=i, start_date=start_date, end_date=end_date) df = df[['ts_code','trade_date','close']] df.to_csv(f'{i}.csv',encoding='gbk') df1 = pd.read_csv('000568.SZ.csv') df2 = pd.read_csv('000858.SZ.csv') df3 = pd.read_csv('600519.SH.csv') df4 = pd.read_csv('600809.SH.csv') df5 = pd.read_csv('002304.SZ.csv') df=pd.concat([df1,df2,df3,df4,df], ignore_index=True) df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date'], format='%Y%m%d') df['close'] = df['close'].astype(float) df = df.set_index('trade_date') returns1 = df.loc[df['ts_code'] == '000568.SZ', 'close'].pct_change() returns2 = df.loc[df['ts_code'] == '000858.SZ', 'close'].pct_change() returns3 = df.loc[df['ts_code'] == '600519.SH', 'close'].pct_change() returns4 = df.loc[df['ts_code'] == '600809.SH', 'close'].pct_change() returns5 = df.loc[df['ts_code'] == '002304.SZ', 'close'].pct_change() returns = 0.32 * returns1 + 0.15 * returns2 + 0.10 * returns3 + 0.18 * returns4 + 0.25 * returns5

你的代码是用于计算不同股票的加权平均收益率的。其中，代码列表中包含了5只股票，分别是 '000568.SZ', '000858.SZ', '600519.SH', '600809.SH', '002304.SZ'，每只股票的交易数据都是从 '20180510' 到 '20201030' ...

# 导入tushare import tushare as ts # 初始化pro接口 pro = ts.pro_api('9ca8c71035f360d1dabefd82df4261e4be2ebe201bcf469e0bb7ede8') # 拉取数据 df = pro.top10_floatholders(**{ "ts_code": "", "period": "", "ann_date": "", "start_date": "", "end_date": "", "offset": "", "limit": "" }, fields=[ "ts_code", "ann_date", "end_date", "holder_name", "hold_amount" ]) print(df) 保存到mysql 并且根据已下载的数据进行更新

其中，merged_data.drop_duplicates(subset=['ts_code', 'ann_date', 'end_date', 'holder_name'], keep='last', inplace=True) 表示根据 ts_code、ann_date、end_date 和 holder_name 进行去重，并保留...

data = ts.pro_bar(ts_code='002703.SZ', adj='qfq', start_date='20230101', end_date='20230609', freq='D')怎么在data后面加空数据

pro = ts.pro_api() # 获取某股票在2023年1月1日至2023年6月9日的日线数据 df = pro.bar(ts_code='002703.SZ', adj='qfq', start_date='20230101', end_date='20230609', freq='D') # 将'trade_date'列转换为...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] import tushare as ts import os import tushare as ts ts.set_token('bb00bf226ce5a2f24de40a18c62596d511508ecc4b83b7c62b17b86d') pro = ts.pro_api() def get_data(code,start,end): df=pro.daily(ts_code=code,autype='qfq',start_date=start,end_date=end) print(df) df.index = pd.to_datetime(df.trade_date) #设置把日期作为索引 #df['ma'] = 0.0 # Backtrader需要用到 #df['openinterest'] = 0.0 # Backtrader需要用到 #定义两个新的列ma和openinterest df = df[['open', 'high', 'low', 'close', 'vol']] #重新设置df取值，并返回df return df def acquire_code(): #只下载一只股票数据，且只用CSV保存 未来可以有自己的数据库 inp_code =input('600893.SH') inp_start = input('2019-01-01') inp_end = input('2020-01-01') df = get_data(inp_code,inp_start,inp_end) print(df.info()) #输出统计各列的数据量 print("—"*30) #分割线 print(df.describe()) #输出常用统计参数 df.sort_index(inplace=True) #把股票数据按照时间正序排列 path = os.path.join(os.path.join(os.getcwd(), "D:\学习\AI\project\pythonProject-tushare\data"), inp_code + "yy.csv") #os.path地址拼接，''数据地址''为文件保存路径 # path = os.path.join(os.path.join(os.getcwd(),"数据地址"),inp_code+"_30M.csv") df.to_csv(path) acquire_code() 代码修正

pro = ts.pro_api() def get_data(code,start,end): df=pro.daily(ts_code=code,autype='qfq',start_date=start,end_date=end) print(df) df.index = pd.to_datetime(df.trade_date) #设置把日期作为索引 ...

def get_code_data(code, start_date='20230101', end_date='20230201'): pro = ts.pro_api('16c7b894d325e9a3d19e679bd73b4cb027503a1d933449e663bfffc6') code_data = pro.daily(ts_code = code, start_date = start_date, end_date = end_date) feature_name = ['股票代码', '交易日期', '开盘价','最高价','最低价','收盘价', '前一日收盘价', '换手率', '涨跌幅', '交易量', '交易金额'] code_data.columns = feature_name return code_data这段代码中如何print其中的局部变量code_data

pro = ts.pro_api('16c7b894d325e9a3d19e679bd73b4cb027503a1d933449e663bfffc6') code_data = pro.daily(ts_code = code, start_date = start_date, end_date = end_date) feature_name = ['股票代码', '交易...

# 导入函数库 from jqdata import * import tushare as ts # 设置 token，用于认证 ts.set_token('530fbc2b682d65696dbeec010a893f70d6953fbb6842151003c3e12f') # 初始化 tushare pro = ts.pro_api() df = pro.daily(fields = 'ts_code,trade_date,open,close') def get_stock_poll(df): stock_pool=[] for code in df['ts_code'].unique(): temp_df = df[df['ts_code'] == code ] for i in range(len(temp_df)-3): if (temp_df.iloc[i+3]['close'])>(temp_df.iloc[i+2]['close']) and (temp_df.iloc[i+2]['close'])>(temp_df.iloc[i+2]['open']) and (temp_df.iloc[i+1]['close'])>(temp_df.iloc[i+1]['open']) and(temp_df.iloc[i]['close'])>(temp_df.iloc[i]['open']) stock_pool.append(code) break return stock_pool 更正上述代码

pro = ts.pro_api() # 获取股票交易数据 df = pro.daily(fields='ts_code,trade_date,open,close') def get_stock_pool(df): stock_pool = [] for code in df['ts_code'].unique(): temp_df = df[df['ts_code']...

tushare的ts.get_hist_data 显示Empty DataFrame

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...

运行代码：import tushare as ts # 获取股票买卖量数据 def get_stock_data(): pro = ts.pro_api() df = pro.moneyflow(ts_code='000001.SZ', start_date='20211222', end_date='20211224') return df # 筛选出买入量上涨，卖出量下跌的股票 def filter_stock(): df = get_stock_data() codes = df['ts_code'].unique() result = [] for code in codes: data = df[df['ts_code'] == code] # 计算最近一段时间内的买入量和卖出量的均值 buy_mean = data['buy_sm_vol'].mean() sell_mean = data['sell_sm_vol'].mean() last_buy_mean = data['buy_sm_vol'][-2:].mean() last_sell_mean = data['sell_sm_vol'][-2:].mean() # 判断买入量和卖出量是否符合条件 if last_buy_mean > buy_mean and last_sell_mean < sell_mean: name = data['name'].iloc[0] result.append((code, name)) return result # 输出符合条件的股票代码和名称 if __name__ == '__main__': result = filter_stock() if result: print('符合条件的股票：') for code, name in result: print(f'股票代码：{code}，股票名称：{name}') else: print('没有符合条件的股票')

这段代码是一个例子，用于获取最近三天（2021年12月22日至2021年12月24日）沪深300指数中，买入量上涨，卖出量下跌的股票代码和名称。 如果你想运行这段代码，需要首先安装tushare库。可以在终端或命令行中输入以下...

pro.stock_basic

pro = ts.pro_api() # 获取 A 股股票列表信息 data = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,symbol,name,area,industry,list_date') print(data.head()) 以上代码可以获取 A 股所有...

import tushare as ts import datetime # 设置 token，用于认证 ts.set_token('530fbc2b682d65696dbeec010a893f70d6953fbb6842151003c3e12f') # 初始化 tushare pro = ts.pro_api() df = pro.daily(fields = 'ts_code,trade_date,open,close',start_date='20180701', end_date='20180718') def get_stock_poll(df): stock_pool=[] for code in df['ts_code'].unique(): temp_df = df[df['ts_code'] == code ] for i in range(len(temp_df)-3): if (temp_df.iloc[i + 3]['close'] > temp_df.iloc[i + 2]['close']) and \ (temp_df.iloc[i + 2]['close'] > temp_df.iloc[i + 2]['open']) and \ (temp_df.iloc[i + 1]['close'] > temp_df.iloc[i + 1]['open']) and \ (temp_df.iloc[i]['close'] > temp_df.iloc[i]['open'])and \ (temp_df.iloc[i + 3]['close'] > temp_df.iloc[i + 2]['close'])and \ (temp_df.iloc[i + 2]['close'] > temp_df.iloc[i + 1]['close']) and\ (temp_df.iloc[i + 1]['close'] > temp_df.iloc[i]['close']): stock_pool.append(code) break return stock_pool def buy_stock(stock_pool,df): buy_list = [] for code in stock_pool: temp_df = df[df['ts_code']==code] for i in range(len(temp_df-2)): if(temp_df.iloc[i + 2]['close'] < temp_df.iloc[i + 2]['open']) and \ (temp_df.iloc[i + 1]['close'] < temp_df.iloc[i + 1]['open']) and \ (temp_df.iloc[i]['close'] < temp_df.iloc[i]['open'])and \ (temp_df.iloc[i + 2]['close'] < temp_df.iloc[i + 1]['close'])and \ (temp_df.iloc[i + 1]['close'] < temp_df.iloc[i]['close']): buy_list.append(code) break return buy_list def sell_stock(buy_stock,df): sell_list = [] for stock in buy_list: buy_date=dateime.datetime.strptime(stock[1],"%Y-%m-%d") current_date = datetime.datetime.today() days_held = (current_date - buy_date).days if days_held >=3: sell_list.append(stock[0]) print("sell list:",sell_list)要求上述代码在聚宽上运行

这段代码需要进行一些修改才能...注意，由于聚宽不支持 tushare 的 ts_code，因此需要将股票代码格式改为聚宽支持的 '000001.XSHE' 格式。另外需要注意代码中的大小写，聚宽中的 jqdatasdk、jqdata.datetime 都是小写。

pro = ts.pro_api() df = pro.daily(fields = 'ts_code,trade_date,open,close') def get_stock_poll(df): stock_pool=[] for code in df['ts_code'].unique(): temp_df = df[df['ts_code'] == code ] for i in range(len(temp_df)-3): if (temp_df.iloc[i+3]['close']>temp_df.iloc[i+2]['close']) and\(temp_df.iloc[i+2]['close']>temp_df.iloc[i+2]['open']) and\(temp_df.iloc[i+1]['close']>temp_df.iloc[i+1]['open']) and\(temp_df.iloc[i]['close']>temp_df.iloc[i]['open']) stock_pool.append(code) break return stock_pool def buy_stock(stock_pool,df): buy_list = [] for code in stock_pool: temp_df = df[df['ts_code']==code] for i in range(len(temp_df-2)): if(temp_df.iloc[i + 2]['close'] < temp_df.iloc[i + 2]['open']) and \ (temp_df.iloc[i + 1]['close'] < temp_df.iloc[i + 1]['open']) and \ (temp_df.iloc[i]['close'] < temp_df.iloc[i]['open'])and \ (temp_df.iloc[i + 2]['close'] < temp_df.iloc[i + 1]['close'])and \ (temp_df.iloc[i + 1]['close'] < temp_df.iloc[i]['close']): buy_list.append(code) break return buy_list def sell_stock(buy_stock,df): sell_list = [] for stock in buy_list: buy_date=dateime.datetime.strptime(stock[1],"%Y-%m-%d") current_date = datetime.datetime.today() days_held = (current_date - buy_date).days if days_held >=3: sell_list.append(stock[0]) print("sell list:",sell_list)修改上述代码

pro = ts.pro_api() df = pro.daily(fields='ts_code,trade_date,open,close') def get_stock_pool(df): stock_pool = [] for code in df['ts_code'].unique(): temp_df = df[df['ts_code'] == code] for i in...

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pro = ts.pro_api() # 获取 A 股基本信息 data = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,symbol,name,area,industry,list_date') print(data.head()) 在上述代码中，exchange='' ...

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Android应用显示Ignaz-Taschner-Gymnasium取消课程概览

资源摘要信息:"Android应用'vertretungsplan-itg-android'是专门为Ignaz-Taschner-Gymnasium的学生设计的，旨在让他们能够快速查看和了解已取消的课程情况。此应用程序具有的关键特征包括提供一个快速概述已取消课程的功能，适合学生在移动中查看，以及自动更新课程信息的能力，以确保显示的是最新数据。开发该应用的编程语言是Java，它是一种广泛使用的通用编程语言，特别适合开发Android应用程序。" 以下是根据标题、描述和标签生成的知识点： 1. Android应用开发：Android应用是基于Linux内核的操作系统，专为移动设备设计。应用的开发涉及到使用Android SDK（软件开发工具包）以及一种或多种编程语言，比如Java。 2. Java编程语言：Java是一种高级、面向对象的编程语言，广泛应用于各种平台的应用程序开发。Android应用开发中，Java提供了丰富的类库和API，方便开发者快速构建应用程序。 3. 应用功能设计：该应用的设计目的是为学生提供一个查看已取消课程的快速方式。快速概述的实现可能是通过简化用户界面和优化数据检索逻辑来完成的。 4. 移动应用的可用性：为了满足学生在路上使用的需求，应用程序可能具有响应式设计，以适应不同屏幕尺寸的设备，并确保内容在各种设备上都能清晰易读。 5. 数据更新机制：自动更新功能意味着应用程序能够在后台定期检查服务器上的新信息，并在有课程变动时及时将最新的课程状态提供给用户，无需用户手动刷新或更新应用。 6. 教育行业应用：这类应用程序通常针对特定的教育机构，提供学生和教职工特定的服务。在这个案例中，应用程序是为Ignaz-Taschner-Gymnasium的学生定制的，它展示了如何利用技术为特定用户提供定制化的解决方案。 7. 项目管理与命名规范：从提供的文件名称"vertretungsplan-itg-android-master"可以推测，该应用程序可能是一个开源项目，"master"表明了这是一个主版本或者主分支，通常包含了最新的稳定代码。 8. 跨平台工具的缺失：尽管存在一些如React Native或Flutter这样的跨平台框架可以用来开发Android和iOS应用，但该项目使用Java进行开发，这可能意味着它是一个专为Android平台设计的应用程序。 9. 用户体验(UX)设计：应用程序的易用性和直观性是用户体验设计的关键组成部分。应用的快速概述和自动更新等功能的实现都需要综合考虑用户体验，以确保学生能够方便快捷地获得所需信息。 10. 应用发布与维护：一旦开发完成，该应用程序需要通过Google Play Store或其他Android应用市场发布，并且需要定期更新和维护以修复可能存在的bug和提升用户体验。 综上所述，该Android应用不仅满足了特定用户群体的需求，还体现了应用开发过程中的关键考虑因素，如用户体验、数据管理、项目维护以及Java编程语言的运用。