Tushare股票tick数据转换1分钟K线及N分钟K线教程

资源摘要信息:"本资源主要介绍如何使用tushare库获取股票的tick数据，并通过数据处理技术合成1分钟的K线数据。进一步地，本资源还涉及如何利用已经合成的1分钟K线数据来生成N分钟K线数据。在这一过程中，重点讲解了pandas库中DataFrame对象的两个关键方法：resample和merge。 tushare是一个用于获取股票、期货、基金等金融数据的Python接口包。它提供了一个方便的API，可以方便地下载各种金融数据。tushare的特色之一是免费提供高级接口，让用户体验到专业的数据服务。在本资源中，重点是利用tushare提供的tick数据，即股票市场的实时交易数据，进行时间序列的数据处理和分析。 tick数据是金融市场中非常高频的数据，它记录了股票市场的每笔交易信息，包括成交时间、成交价格、成交量等。tick数据由于其高频和丰富信息的特性，在量化分析和策略开发中非常重要。 pandas是一个强大的Python数据分析工具库，它提供了DataFrame这一核心数据结构，非常适合处理和分析结构化数据。在本资源中，pandas的两个方法发挥了重要作用： 1. resample方法：该方法常用于时间序列数据的重采样操作。它可以将数据按照指定的时间频率进行聚合，比如将秒级的tick数据聚合为分钟级别的K线数据。在使用resample方法时，通常需要指定一个时间规则，例如'1T'代表1分钟，'5T'代表5分钟，以此类推。在聚合过程中，可以根据不同的需求计算聚合的统计数据，比如最大值、最小值、平均值等。 2. merge方法：该方法用于将两个DataFrame对象按照一定的规则合并到一起。在处理股票数据时，常常需要将不同来源或不同时间段的数据进行合并，以便于进行进一步的分析。merge方法提供了多种合并方式，包括按照索引合并、按照某列值合并等。 在本资源中，还提到了jupyter notebook binder的使用。binder是一个可以将代码直接在网页上运行的工具，用户可以通过binder来分享和展示jupyter notebook，而无需本地安装相关环境和库。用户只需要点击链接，就可以在一个预先配置好的环境中运行notebook，这对于进行数据分析的演示和教学非常方便。 最后，文件名称"tushare_tick2mins-master"暗示了该资源可能是一个包含有完整代码和文档的项目或教程，其中"tick2mins"可能表示将tick数据转换为分钟级别K线数据的处理过程。整个资源涉及的范围从数据获取到数据处理，再到最终的数据展示，形成了一个完整的数据分析流程。"