从tushare获取某只股票交易数据,做一个接口判断某只股票某天是否为涨停板
时间: 2024-02-13 14:05:24 浏览: 169
可以 tushare 库来获取股票交易数据并判断是否为涨停板。以下是一个示例代码:
```python
import tushare as ts
# 获取股票交易数据
df = ts.get_hist_data('600519', start='2022-01-01', end='2022-01-31')
# 判断是否为涨停板
if df.loc['2022-01-03', 'p_change'] >= 9.9:
print('600519 在 2022-01-03 是涨停板')
else:
print('600519 在 2022-01-03 不是涨停板')
```
其中,`get_hist_data` 方法可以获取指定股票在指定时间范围内的交易数据。`loc` 方法可以根据行索引和列索引获取指定的单元格数据。在这里,我们判断了 2022 年 1 月 3 日贵州茅台(股票代码 600519)是否为涨停板,如果涨幅大于等于 9.9%,则判定为涨停板。你可以根据自己的需求来修改代码。
相关问题
使用tushare的daily获取股票数据,根据这个数据,写一个类方法,判断某只股票某天是否为涨停板,创业板股票20%是涨停板
好的,我来帮你解决这个问题。
首先,我们可以使用tushare的daily方法获取某只股票的历史交易数据。具体可以参考以下代码:
```python
import tushare as ts
class Stock:
@classmethod
def is_limit_up(cls, code, date):
df = ts.get_hist_data(code, start=date, end=date)
if df.empty:
return False
pct_chg = df['p_change'][0]
if '3' in code: # 判断是否为创业板股票
return pct_chg >= 20
else:
return pct_chg >= 10
```
该类方法 `is_limit_up` 接受两个参数:股票代码和日期。它会获取该股票在指定日期的历史交易数据,并判断当日涨幅是否达到涨停板的要求。
在方法中,我们首先调用了 `ts.get_hist_data` 方法获取历史交易数据,并通过判断 DataFrame 是否为空来判断是否成功获取了数据。接着,我们取出当日涨幅(`p_change` 列的第一个值),并根据股票代码是否为创业板股票来判断涨幅是否达到涨停板的要求。创业板股票的涨停板是20%,其他股票的涨停板是10%。
最后,我们返回一个布尔值,表示该股票在指定日期是否为涨停板。
希望这个方法能够帮助到你。如果有其他问题,欢迎继续提问。
使用tushare,写一个类方法,判断某只股票某天是否为涨停板,创业板股票20%是涨停板
可以在 Stock 类的 `is_limit_up` 方法中增加一个参数 `limit_up_percent`,用于指定涨停板的涨幅百分比。以下是一个示例代码:
```python
import tushare as ts
class Stock:
@classmethod
def is_limit_up(cls, code, date, limit_up_percent=9.9):
# 获取股票交易数据
df = ts.get_hist_data(code, start=date, end=date)
if df is None:
print(f'获取 {code} 在 {date} 的交易数据失败')
return False
# 判断是否为涨停板
p_change = df.loc[date, 'p_change']
if p_change >= limit_up_percent:
print(f'{code} 在 {date} 是涨停板,涨幅为 {p_change}%')
return True
else:
print(f'{code} 在 {date} 不是涨停板,涨幅为 {p_change}%')
return False
# 使用示例
Stock.is_limit_up('300059', '2022-01-03', limit_up_percent=20.0) # 创业板股票涨幅为 20%
```
在这里,我们在 `is_limit_up` 方法中增加了一个 `limit_up_percent` 参数,用于指定涨停板的涨幅百分比。默认值为 9.9%,如果是创业板股票,则可以将其设为 20%。你可以根据自己的需求来修改代码。
阅读全文