使用tushare的pro版本获取股票数据，包括开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量等数据，筛选合适买入的股票

以下是一个获取股票数据并筛选合适买入股票的示例代码：

import tushare as ts

# 获取股票数据
pro = ts.pro_api("YOUR_TOKEN")
data = pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='20200101', end_date='20211231')

# 筛选合适买入的股票
filtered_data = data[(data.open < data.close) & (data.high > data.close) & (data.low < data.open)]

# 输出符合条件的股票代码和日期
for index, row in filtered_data.iterrows():
    print(row['ts_code'], row['trade_date'])

上述代码中，首先使用tushare的pro版本获取了股票代码为000001.SZ的股票在2020年1月1日到2021年12月31日之间的每日交易数据。然后，使用pandas库对数据进行筛选，只保留开盘价小于收盘价、最高价大于收盘价、最低价小于开盘价的数据。最后，通过循环输出符合条件的股票代码和日期。

当然，上述示例代码只是一个简单的示例，实际筛选股票需要考虑更多的因素，如财务指标、行业分析等。

相关问题

使用tushare的pro版本获取股票数据，包括开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量等数据，以及kdj、macd、boll指标和移动平均线数据。结合kdj、macd、boll指标和移动平均线数据,来筛选合适的股票并导出到excel

首先需要安装tushare库和pandas库，可以通过以下代码安装：

!pip install tushare
!pip install pandas

然后需要在tushare官网申请token，用于获取数据。申请token后，可以使用以下代码进行认证：

import tushare as ts

# 填写自己在tushare官网申请的token
ts.set_token('your_token')

# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()

接下来，可以使用pro接口的函数来获取股票数据。比如，获取某个股票的日线数据：

df = pro.daily(ts_code='600000.SH', start_date='20210101', end_date='20211231')

其中，ts_code是股票代码，start_date是起始日期，end_date是结束日期。获取数据后，可以进行数据处理和指标计算，比如计算kdj指标：

import pandas as pd
import talib

# 计算kdj指标
high = df['high'].values
low = df['low'].values
close = df['close'].values
df['k'], df['d'] = talib.STOCH(high, low, close)
df['j'] = 3 * df['k'] - 2 * df['d']

同样的方法，可以计算macd指标和boll指标，以及移动平均线数据。最后，可以根据指标和移动平均线数据来筛选合适的股票，并导出到excel表格：

# 筛选符合条件的股票
cond = (df['close'] > df['ma20']) & (df['close'] > df['boll_upper']) & (df['k'] > df['d']) & (df['macd'] > df['signal'])
result = df.loc[cond]

# 导出数据到excel
result.to_excel('result.xlsx', index=False)

以上代码仅供参考，具体策略需要根据实际情况调整。

使用python语言通过tushare接口获取华阳股份的交易日期、开盘价、收盘价、市值、转手率、成交量、最高价、最低价、周K线、月K线

以下是使用Python代码通过tushare接口获取华阳股份的交易日期、开盘价、收盘价、市值、转手率、成交量、最高价、最低价、周K线、月K线的示例：

import tushare as ts

# 设置tushare的token
ts.set_token('your_token_here')

# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()

# 获取华阳股份的股票代码
stock_code = '600348.SH'

# 获取华阳股份的交易日期、开盘价、收盘价、市值、转手率、成交量、最高价、最低价等数据
df = pro.daily(ts_code=stock_code, start_date='20100101')

# 将日期列转换为datetime格式
df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date'])

# 获取周K线数据
df_weekly = df.resample('W-MON', on='trade_date').agg({
    'open': 'first',
    'high': 'max',
    'low': 'min',
    'close': 'last',
    'vol': 'sum'
})

# 获取月K线数据
df_monthly = df.resample('M', on='trade_date').agg({
    'open': 'first',
    'high': 'max',
    'low': 'min',
    'close': 'last',
    'vol': 'sum'
})

# 打印数据
print('每日交易数据：')
print(df.head())

print('周K线数据：')
print(df_weekly.tail())

print('月K线数据：')
print(df_monthly.tail())

注意：在上述代码中，需要将`your_token_here`替换为自己的tushare token。此外，代码中使用了pandas库的`resample`函数来实现周K线和月K线的计算。