怎么用python获取tushare上的期货数据

时间: 2023-06-19 14:09:57 浏览: 68
你需要先安装tushare库。 可以使用以下命令安装: ``` pip install tushare ``` 然后,你需要在tushare官网上注册账号,获取token,以便使用API。 使用以下代码获取期货数据: ```python import tushare as ts # 设置token ts.set_token('your_token') # 初始化pro接口 pro = ts.pro_api() # 获取期货数据 df = pro.futures_daily(trade_date='20210108', exchange='DCE', fields='ts_code,trade_date,open,high,low,close,vol,amount') print(df) ``` 其中,trade_date表示交易日期,exchange表示交易所,fields表示需要获取的字段。你可以根据自己的需要修改这些参数。
相关问题

怎么用python获取tushare上的螺纹钢期货数据

你可以使用Tushare库来获取螺纹钢期货数据。首先,你需要安装Tushare库,可以使用以下命令: ``` pip install tushare ``` 接下来,在Python中,你可以使用以下代码来获取螺纹钢期货数据: ```python import tushare as ts # 获取螺纹钢期货数据 df = ts.get_hist_data('RB', start='20210101', end='20211231', ktype='D') # 打印数据 print(df) ``` 在这个例子中,我们使用`get_hist_data`函数来获取螺纹钢期货数据。`'RB'`是螺纹钢期货的代码。我们还指定了数据的开始和结束日期,以及数据的类型(日线数据)。最后,我们将数据存储在`df`变量中,并打印出来。 你可以根据自己的需要调整代码中的参数来获取不同的数据。

python的tushare获取前复权数据

### 回答1: tushare是一个基于Python的财经数据接口包,可以用于获取金融市场的交易数据。要使用tushare获取股票的前复权数据,可以按照以下步骤操作: 1. 首先,确保已经安装了tushare包。可以使用pip命令在终端中进行安装,如下所示: ``` pip install tushare ``` 2. 导入tushare包,并进行身份认证。在代码的开始部分,添加以下两行: ```python import tushare as ts ts.set_token('your_token') ``` 3. 创建一个tushare的Pro接口实例。通过该实例,可以获取需要的数据。如下所示: ```python pro = ts.pro_api() ``` 4. 使用`pro.daily`方法获取股票的日线交易数据,并设置参数`adj='qfq'`,表示获取的是前复权数据。示例如下: ```python df = pro.daily(ts_code='股票代码', start_date='开始日期', end_date='结束日期', adj='qfq') ``` 其中,`ts_code`参数指定股票的代码,`start_date`和`end_date`参数指定需要获取数据的时间范围,`adj`参数设置为`'qfq'`表示获取前复权数据。 5. 最后,可以对获取到的数据进行进一步的处理和分析,比如保存到本地文件、绘制图表等。 以上就是使用tushare获取股票的前复权数据的步骤。通过这些步骤,可以方便地获取和分析股票的交易数据,以辅助投资决策。 ### 回答2: tushare是一个基于Python的开源财经数据接口库,可以方便地获取股票、期货、指数等金融数据。在tushare中获取前复权数据的步骤如下: 1. 导入必要的库和模块,包括tushare库、pandas库等。 2. 使用tushare库的`pro`模块创建tushare的接口对象,并设置token,用于验证接口访问权限。 3. 调用`tushare.pro.bar()`方法来获取股票的历史行情数据。在该方法中,设置`adj='qfq'`参数表示获取前复权数据。 4. 根据获取的数据,进行数据清洗和处理,可以使用pandas库的DataFrame对象来处理数据。 5. 最后,将处理好的数据保存至文件或进行进一步分析。 以下是Python代码示例: ``` import tushare as ts import pandas as pd # 设置tushare的token ts.set_token('你的token') # 创建tushare接口对象 pro = ts.pro_api() # 获取前复权数据 df = pro.daily(ts_code='股票代码', start_date='开始日期', end_date='结束日期', adj='qfq') # 数据清洗和处理 df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date']) df.set_index('trade_date', inplace=True) # 将数据保存至文件 df.to_csv('前复权数据.csv') ``` 需要注意的是,在代码示例中,需要填入自己的tushare token和目标股票的代码、开始日期和结束日期。获取到的数据将保存在当前目录下的`前复权数据.csv`文件中。 以上就是使用tushare库获取前复权数据的步骤。希望能对你有所帮助! ### 回答3: Python中的tushare库提供了获取股票数据的功能,包括获取前复权数据。前复权是指根据历史交易数据进行调整,以考虑股票分红、送股和拆股等因素,使得历史价格更准确地反映实际收益。 要使用tushare获取前复权数据,首先需要安装tushare库。可以使用如下命令进行安装: ``` pip install tushare ``` 安装完毕后,需要导入tushare库: ``` import tushare as ts ``` 接下来,使用tushare提供的函数获取前复权数据。其中,需要传入股票代码和起止日期等参数。例如,获取上证综指从2021年1月1日到2021年12月31日的前复权数据: ``` data = ts.pro_bar(ts_code='000001.SH', adj='qfq', start_date='20210101', end_date='20211231') ``` 在代码中,`ts_code`参数传入股票代码(上证综指代码为000001.SH),`adj`参数设置为'qfq'以获取前复权数据,`start_date`和`end_date`参数分别设置了起止日期。 获取到的数据将返回一个DataFrame对象,它包含了股票的开、高、低、收等价格数据,以及成交量和成交额等信息。我们可以对这个DataFrame对象进行进一步的处理和分析。 总之,使用tushare可以轻松获取股票的前复权数据,只需导入tushare库并使用相应的函数即可。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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