tushare下载股票数据

好的，您可以使用以下代码来下载股票数据：

import tushare as ts

# 登录tushare账号
ts.set_token('your_token')
pro = ts.pro_api()

# 下载某只股票在某个时间段内的K线数据
df = pro.daily(ts_code='股票代码', start_date='开始日期', end_date='结束日期')

请将上述代码中的 `your_token` 替换为您在 tushare 官网申请的 token，`股票代码` 替换为您要下载数据的股票代码，`开始日期` 和 `结束日期` 分别替换为您要下载数据的时间段的起始日期和结束日期。

相关问题

macOS python使用tushare下载股票数据并保存在mysql

要在 macOS 上使用 Tushare 下载股票数据并将其保存在 MySQL 数据库中，需要遵循以下步骤：

1. 安装 Tushare 和 MySQL 驱动程序

在终端中使用 pip 命令安装 Tushare 和 MySQL 驱动程序：

pip install tushare
pip install mysql-connector-python

2. 连接 MySQL 数据库

使用以下代码连接到 MySQL 数据库：

import mysql.connector

mydb = mysql.connector.connect(
  host="localhost",
  user="yourusername",
  password="yourpassword",
  database="yourdatabase"
)

请将 `yourusername`、`yourpassword` 和 `yourdatabase` 替换为您的 MySQL 数据库的用户名、密码和数据库名称。

3. 下载股票数据并保存到 MySQL

使用 Tushare 下载股票数据并将其保存到 MySQL 数据库中。以下是一个示例代码，可以下载股票代码为 `000001`（平安银行）的所有历史交易数据并将其保存到名为 `stock_data` 的 MySQL 表中：

import tushare as ts
import mysql.connector

mydb = mysql.connector.connect(
  host="localhost",
  user="yourusername",
  password="yourpassword",
  database="yourdatabase"
)

mycursor = mydb.cursor()

# 创建名为 stock_data 的表
mycursor.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS stock_data (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, date DATE, open FLOAT, high FLOAT, low FLOAT, close FLOAT, volume FLOAT)")

# 使用 Tushare 下载股票数据
df = ts.get_hist_data('000001')

# 将数据保存到 MySQL 数据库中
for index, row in df.iterrows():
    sql = "INSERT INTO stock_data (date, open, high, low, close, volume) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s)"
    val = (index.strftime('%Y-%m-%d'), row['open'], row['high'], row['low'], row['close'], row['volume'])
    mycursor.execute(sql, val)

mydb.commit()

这段代码将创建名为 `stock_data` 的表，并将历史交易数据保存到该表中。如果表已存在，则不会创建新表。

请注意，上面的代码仅下载了股票代码为 `000001` 的历史交易数据。如果您想下载其他股票代码的数据，请将 `ts.get_hist_data('000001')` 中的 `000001` 替换为所需的股票代码。

第一部分 挑选股票进行配对，并进行数据处理(方法自定) 1 导入相关数据分析包 2 选择配对股票，读取数据。自行从tushare下载股票数据(时间自定) 3 设置索引，并转换为时间序列格式 第二部分 制定策略(协整模型方法) 1 确定两只配对股票具有协整关系，绘制两只股票价格走势图 画布尺寸为(106)，设置标题'XXXXXX年股票收盘走势图”，确保中文字体正确显示 2 制定配对交易策略 3 绘制价差序列图 画布尺寸为(106)，设置标题'XXXXXX年股票价差序列图’确保中文字体正确显示 4 生成交易信号序列

抱歉，作为一个AI语言模型，我无法进行数据下载和包的导入。但我可以为您提供一个简单的协整模型策略示例，供参考。

第一部分：数据处理

假设我们选择了中国平安和中国人寿两只股票进行配对交易，时间范围为2015年至2020年。我们需要先导入以下包：

import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt

然后读取数据并设置索引：

pa = pd.read_csv('path/to/China_Ping_An.csv', index_col='trade_date')
ps = pd.read_csv('path/to/China_Life.csv', index_col='trade_date')

接着将数据转换为时间序列格式：

pa.index = pd.to_datetime(pa.index)
ps.index = pd.to_datetime(ps.index)

第二部分：制定策略

首先，我们需要确定这两只股票是否具有协整关系。我们可以使用ADF检验来进行判断：

result = sm.tsa.stattools.adfuller(pa['close'] - ps['close'])
print('ADF Statistic: {0:.2f}'.format(result[0]))
print('p-value: {0:.2f}'.format(result[1]))

如果p值小于0.05，则我们可以认为这两只股票具有协整关系。接下来我们可以绘制两只股票的价格走势图：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
ax.plot(pa['close'], label='China Ping An')
ax.plot(ps['close'], label='China Life')
ax.set_title('2015-2020年股票收盘走势图')
ax.legend()
plt.show()

接下来，我们可以制定配对交易策略。根据协整模型，我们可以计算出两只股票的价差序列，并以此作为交易信号。假设我们以中国平安的股票作为“基准股票”，则价差序列可以计算为：

spread = pa['close'] - sm.OLS(ps['close'], sm.add_constant(pa['close'])).fit().fittedvalues

我们可以绘制价差序列图：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
ax.plot(spread)
ax.set_title('2015-2020年股票价差序列图')
plt.show()

最后，我们可以根据价差序列的变化来生成交易信号。假设我们设置一个阈值，当价差大于该阈值时，我们就做空中国平安，做多中国人寿；当价差小于该阈值时，我们就做多中国平安，做空中国人寿。具体实现方式可以根据个人需求进行调整。

希望这个简单的示例能对您有所帮助。