如何通过Python获取个股历史数据：从入门到精通

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如何通过Python获取个股历史数据：从入门到精通

时间：2025-02-11 16:20:02

在金融领域，个股历史数据是进行股市分析、投资决策的重要参考依据。本文旨在为初学者提供一种利用Python获取个股历史数据的方法，同时也会为有经验者提供一些优化建议，帮助读者从入门到精通地掌握这一技能。

如何获取个股历史数据

数据来源

在Python中获取个股历史数据的方法众多，这里推荐Yahoo Finance，它提供的数据不仅包括股票价格，还包括成交量、开盘价、最高价、最低价、股票代码等。同时，Yahoo Finance还提供免费的数据接口，非常适合程序化获取历史数据。alphavantage、tushare等网站也提供了丰富的接口。

安装与导入库

在正式获取数据之前，需要先安装好Python环境，并安装pyecharts、pandas、numpy、datetime、tushare等库。具体安装命令如下：

```

pip install pyecharts

pip install pandas

pip install numpy

pip install datetime

pip install tushare

```

编写代码

以下代码实现的功能是获取最近一年的个股历史交易数据：

```python

import pandas as pd

from datetime import datetime

import tushare as ts

设置tushare接口的参数

ts.set_token('your token') 请务必把your token替换为你的tushare token

pro = ts.pro_api()

输入股票代码

stock_code = input('请输入股票代码：')

获取股票代码

df = pro.daily(ts_code=stock_code, start_date='20200101', end_date='20201231')

df=df.sort_values(by='trade_date')

输出数据框df，可以使用pandas的to_csv方法将结果保存为csv文件，也可以直接用print(df)命令输出结果

print(df)

```

代码解析

上述代码中，`pro.daily()`函数指定了要获取的股票代码以及开始日期和结束日期，然后将结果存储在`df`数据框中，其中`trade_date`列指定日期。注意，我们还需要将`df`根据`trade_date`列进行排序。我们可以使用pandas的`sort_values()`函数来实现。

优化代码

获取历史数据的方法还有许多，这里我们从以下两个方面进行优化：一是可以通过获取股票代码列表，批量获取历史数据，从而减少重复代码；二是可以使用更高级的数据可视化库，以更直观的方式展示数据。

批量获取历史数据

我们需要创建一个包含所有股票代码的列表，然后循环执行获取个股历史数据的操作。

```python

import pandas as pd

from datetime import datetime

import tushare as ts

设置tushare接口的参数

ts.set_token('your token')

pro = ts.pro_api()

获取股票代码列表

stock_df = pro.query('stock_basic', exchange='', list_status='L', fields='ts_code')

stock_codes = stock_df['ts_code'].tolist()

定义一个空列表，用于存储获取到的历史数据

data_list = []

获取每只股票的历史数据

for stock_code in stock_codes:

df = pro.daily(ts_code=stock_code, start_date='20200101', end_date='20201231')

data_list.append(df)

拼接所有数据

data = pd.concat(data_list)

```

数据可视化

我们推荐使用matplotlib来绘制历史数据的图形，代码如下：

```python

import matplotlib.pyplot as plt

import pandas as pd

import numpy as np

from datetime import datetime

import tushare as ts

设置tushare接口的参数

ts.set_token('your token')

pro = ts.pro_api()

输入股票代码

stock_code = input('请输入股票代码：')

获取指定股票的每日数据

df = pro.daily(ts_code=stock_code, start_date='20200101', end_date='20201231')

df = df.sort_values(by='trade_date')

绘制收盘价的折线图

plt.plot(df['trade_date'], df['close'])

plt.xlabel('日期')

plt.ylabel('收盘价')

plt.title('股票' + stock_code + '收盘价')

plt.show()

```

结论

通过上述介绍，我们可以发现Python获取个股历史数据的方法多种多样，这里我们介绍了利用tushare接口获取最近一年的个股历史交易数据的方法。同时，为了实现更全面的获取历史数据功能，我们介绍了批量获取历史数据的方法，为了更好地展示历史数据，我们还介绍了数据可视化的方法。

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