股票数据爬虫进阶:免费、开源的股票爬虫Python库,实测真香

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免费、开源的股票爬虫Python库:Easyquotation

我们在此前的文章中,向大家分享了如何用Python爬虫,从新浪财经获取实时的股票数据:(文章链接)。本期文章,我们将介绍一个股票数据爬虫的进阶工具:一个叫做Easyquotation的Python三方库,这个py三方库内置了爬取多个不同的股票数据源的功能,数据源包括:

  1. 新浪财经:全部A股实时行情(snapshot)

  2. 集思录:分级基金、ETF、QDII实时数据

  3. 腾讯财经:A股日内分时行情、港股日k线行情、港股实时行情(snapshot)

新浪财经的实时行情,我们不再赘述。对于集思录,这是一个提供侧重债息相关的投资品种,例如新股、可转债、分级基金、债券、封闭基金、QDII、ETF、LOF 等资产标的数据的专业平台,投资者可以通过集思录数据,分析理论价值及其偏差,找到各种低风险的套利机会,而Easyquotation支持我们从集思录上爬取其公布的数据,进而可以使用Python跟踪套利机会。对于腾讯财经,它不仅提供A股的日内行情,还提供港股的日K线数据以及实时行情数据,对于有港股交易需求的朋友来说,爬取腾讯财经的免费港股数据,不失为一个经济的方案。

使用准备

接下来,我们介绍在使用Easyquotation前,需要做的准备工作,大致可以分为两步:

首先,我们需要安装Requests三方库。Requests库可以说是所有爬虫的”标配“,Requests是用python语言基于urllib编写的,采用的是Apache2 Licensed开源协议的HTTP库。与urllib相比,Requests更加方便,可以节约我们大量的工作。由于easyquotation的爬虫依赖Requests库,所以我们必须先确保电脑中安装好Requests库。

第二步,安装Easyquotation。Easyquotation有两种安装方式,我们既可以通过pip install的方式进行一键安装,也可也从github上clone对应的库文件,进行手工安装。安装完Easyquotation库,我们就可以开始使用它了。

简要介绍

在实测代码使用Easyquotation之前,我们先对其主体逻辑,做一个简单介绍:

首先,Easyquotation的Api提供了一个入口,允许我们在使用时,选择爬取哪个数据源,Easyquotation支持的数据源包括:新浪、集思录、腾讯以及中国银行(汇率),中国银行的数据源主要为了读取美元人民币等主流外汇的汇率,我们平时用的比较少,所以文章重点介绍前3个爬虫数据源的使用:新浪财经、集思录、腾讯财经。

其次,Easyquotation有一个名为Basequotation基类,这个基类大家不需要特别理解它的技术细节,只需要知道它的总体功能,包括两方面:一是定义爬虫获取数据的基础函数,二是创建查询线程池。

最后,是各个扩展子类,子类有三大功能:继承基类函数、重载自定义行情源、接收数据的处理函数。而我们后续要做的实测,就是将子类进行实例化。比如我们用新浪财经的爬虫数据,就是实例化Sina的子类,而如果我们用集思录的爬虫数据,就是实例化jsl的子类,其他子类,皆可以此类推。

实测:新浪财经爬虫

示例1:新浪财经爬取全市场股票实时数据(snapshot)。Easyquotation中有一个好用的方法market_snapshot,可以用一个函数爬取到沪深两市所有股票的实时数据(snapshot)。

import easyquotation
quotation = easyquotation.use('sina')
Res_Sina_AllSnap = quotation.market_snapshot(prefix=True)

示例2:获取交易所上市ETF的实时Ticker数据,调用real方法,我们以513050中概互联为例,获取到该ETF相应的Ticker,具体字段参见运行结果截图。

Res_Sina_stock = quotation.real('513050')

示例3:获取个股实时Ticker数据,调用stocks方法,该方法支持同时获取多个个股,采用逗号分隔的形式,例如我们同时获取600519、601888的实时Ticker数据,返回的字段与ETF的Ticker数据字段相同。

Res_Sina_stocks = quotation.stocks(['600519', '601888'])

示例4:获取交易所指数的实时Ticker数据,同样调用stocks方法,同样支持同时获取多个指数,仍采用逗号分隔的形式,我们这里实时获取sh000001上证指数、sz000001深圳综指的Ticker数据。需要注意的是,由于指数不存在盘口,所以此时返回的bid、ask数据都为0。

Res_Sina_index = quotation.stocks(['sh000001', 'sz000001'], prefix=True)

实测:集思录爬虫

我们再继续测试集思录的爬虫,我们通过jsl子类的实例化,并依次调用funda、fundb、qdii、etfindex,分别获取到集思录整理的分级A、分级B、QDII以及ETF的数据。再将这些数据转换为标准的DataFrame格式,方便我们查看数据字段与数据内容。实现代码、数据字段如下:

quotation = easyquotation.use('jsl')
Res_Jsl_fja = quotation.funda()
Res_Jsl_fjb = quotation.fundb()
Res_Jsl_qd = quotation.qdii()
Res_Jsl_etf = quotation.etfindex()
df_Jsl_fja = pd.DataFrame.from_dict(Res_Jsl_fja, orient='index')
df_Jsl_fjb = pd.DataFrame.from_dict(Res_Jsl_fjb, orient='index')
df_Jsl_qd = pd.DataFrame.from_dict(Res_Jsl_qd, orient='index')
df_Jsl_etf = pd.DataFrame.from_dict(Res_Jsl_etf, orient='index')

分级A数据字段

分级B数据字段

ETF数据字段

QDII数据字段

实测:腾讯财经爬虫

腾讯财经爬虫是三个股票数据爬虫中,功能最强大的。腾讯财经能够获取到新浪财经所没有的A股日内分时数据、港股日线数据、以及港股日内数据。

示例1:A股日内分时图

我们通过腾讯财经,可以获取到A股个股当日的完整分时数据,从而画出该股票的日内分时图,有了分时数据,我们可以利用分时数据,做我们想要的日内指标、进出场点位的计算。

在下面的代码中,我们仍然以600519贵州茅台为例,通过real方法获取股票日内分时数据,并将分时图用Python绘图工具绘制出来。

quotation = easyquotation.use("timekline")
querycode = '600519'
Res_tx_mindata = quotation.real([querycode], prefix=True)
querykey = 'sh' + querycode + '.js'
mindata = pd.DataFrame(Res_tx_mindata[querykey]['time_data'], columns=['time', 'close', 'volume'])
mindata['close'] = mindata['close'].map(lambda x: float(x))
mindata['volume'] = mindata['volume'].map(lambda x: int(x))
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
ax_sub = ax.twinx()  # 共享x轴,生成次坐标轴
l1, = ax.plot(mindata.time, mindata.close, 'r-', label='price')
l2, = ax_sub.plot(mindata.time, mindata.volume, 'b-', label='volume')
plt.legend(handles=[l1, l2], labels=['price', 'volume'], loc=0)
ax.set_ylabel('price')
ax_sub.set_ylabel('volume')
ax.set_xlabel('time')
ax.set_title('stock realtime')
x_major_locator = MultipleLocator(10)
ax.xaxis.set_major_locator(x_major_locator)

示例2:港股日线数据

除了A股的日内分时数据外,我们还可以通过real方法,获取到港股的日k线数据,只需要向该方法的参数中,传入5位数的港股股票代码,即可调用该部分数据。获取数据后,我们仍然用Python绘图,将示例股票00700腾讯控股的日k线数据量、价数据,绘制出来。

querycode = '00700'
Res_tx_hk_dailydata = quotation.real([querycode])
hk_dailydata = pd.DataFrame(Res_tx_hk_dailydata[querycode],
                            columns=['Date', 'Open', 'Close', 'High', 'Low', 'volume', 'divi', 'none', 'amount'])
hk_dailydata['Close'] = hk_dailydata['Close'].map(lambda x: float(x))
hk_dailydata['volume'] = hk_dailydata['volume'].map(lambda x: float(x))
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
ax_sub = ax.twinx()  # 共享x轴,生成次坐标轴
l1, = ax.plot(hk_dailydata.Date, hk_dailydata.Close, 'r-', label='price')
l2, = ax_sub.plot(hk_dailydata.Date, hk_dailydata.volume, 'b-', label='volume')
plt.legend(handles=[l1, l2], labels=['price', 'volume'], loc=0)
ax.set_ylabel('price')
ax_sub.set_ylabel('volume')
ax.set_xlabel('time')
ax.set_title(querycode + ' stock daily')
x_major_locator = MultipleLocator(120)
ax.xaxis.set_major_locator(x_major_locator)

示例3:港股实时行情

我们不仅可以获取港股的日线数据,还能获取港股的实时行情数据。具体的,我们将实例化的类切换成hkquote,并调用real方法,传入参数同样是五位数的港股代码,同时支持多股传入(逗号隔开),就可以获取到港股的实时数据了。此处我们以00001长和、00700腾讯控股为例,获取到了实时的Snapshot数据。

quotation = easyquotation.use("hkquote")
Res_tx_hk_Snap = quotation.real(['00001', '00700'])

 


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posted @ 2021-11-20 18:45  数量技术宅  阅读(1543)  评论(0编辑  收藏  举报