最近学习了自动化，平衡了后台发布商品的功能回归测试，基本达到了目的。本计划深入完成高频回归测试case是的，但鉴于都是元素获取和过程，技术无法提高和放弃。将注意力转移到股票交易上。首先，我一直有一个幻想（如果我能实现，那就是一个梦想），我可以使用程序来提高交易的成功率。其次，通过实现过程，挖坑爬坑，技术将得到改进。 基于本研究的主要目标：python跑通的主要流程(环境建设、股票数据获取与组织管理、数据分析)。 人肉爬网在这里，http://blog.csdn.net/linluyisb/article/category/5915873 受上述启发，发现： http://tushare.org/donate.html https://www.joinquant.com/api#python库 在线分析服务丰富api还有丰富的回测功能和数据优势。如果不是为了边学边玩，那真的是天堂。
环境搭建
操作系统：ubuntu 16.04 LTS_X64 数据获取：tushare，安装参考，http://tushare.org/index.html#id4 数据存储：mysql5.6，安装略。 数据分析可参考joinquant专业引用的库 其他：ANACONDA
获取交易数据
利用tushare简明扼要的api获取数据：
import tushare from pandas import DataFrame # print(tushare.__version__) df = DataFrame() df = tushare.get_hist_data('002405', start='2017-03-01') print(df) 结果：
open high close low volume price_change p_change \ date 2017-03-14 20.90 21.40 20.08 20.07 394190.38 0.08 0.40 2017-03-13 19.52 20.15 20.00 19.25 233964.88 0.55 2.83 2017-03-10 19.94 20.06 19.45 19.41 153553.66 -0.33 -1.67 2017-03-09 19.72 19.99 19.78 19.63 163415.09 0.00 0.00 2017-03-08 20.10 20.22 19.78 19.69 242510.16 -0.37 -1.84 2017-03-07 19.38 20.34 20.15 19.19 425716.16 0.77 3.97 2017-03-06 18.83 19.45 19.38 18.75 274078.38 0.57 3.03 2017-03-03 18.46 18.88 18.81 18.22 144946.69 0.31 1.68
2017-03-02 18.73 18.80 18.50 18.50 80458.09 -0.22 -1.18
2017-03-01 18.75 18.92 18.72 18.70 100596.63 0.00 0.00
ma5 ma10 ma20 v_ma5 v_ma10 v_ma20 turnover
date
2017-03-14 19.818 19.465 18.963 237526.83 221343.01 164560.93 3.91
2017-03-13 19.832 19.329 18.894 243831.99 189132.66 149890.31 2.32
2017-03-10 19.708 19.196 18.829 251854.69 176085.70 142303.71 1.52
2017-03-09 19.580 19.141 18.790 250133.30 177123.86 139030.05 1.62
2017-03-08 19.324 19.023 18.746 233541.90 170703.27 135646.79 2.40
2017-03-07 19.112 18.898 18.693 205159.19 155881.86 127002.56 4.22
2017-03-06 18.826 18.730 18.616 134433.32 124987.00 109150.55 2.72
2017-03-03 18.684 18.605 18.590 100316.72 107435.64 99639.67 1.44
2017-03-02 18.702 18.532 18.589 104114.43 102430.75 96675.98 0.80
2017-03-01 18.722 18.509 18.564 107864.64 103520.65 92654.13 1.00 其api中非常详细的说明了每一列的具体含义。如下所示：
def get_hist_data(code=None, start=None, end=None, ktype='D', retry_count=3, pause=0.001):
""" 获取个股历史交易记录 Parameters ------ code:string 股票代码 e.g. 600848 start:string 开始日期 format：YYYY-MM-DD 为空时取到API所提供的最早日期数据 end:string 结束日期 format：YYYY-MM-DD 为空时取到最近一个交易日数据 ktype：string 数据类型，D=日k线 W=周 M=月 5=5分钟 15=15分钟 30=30分钟 60=60分钟，默认为D retry_count : int, 默认 3 如遇网络等问题重复执行的次数 pause : int, 默认 0 重复请求数据过程中暂停的秒数，防止请求间隔时间太短出现的问题 return ------- DataFrame 属性:日期 ，开盘价， 最高价， 收盘价， 最低价， 成交量， 价格变动 ，涨跌幅，5日均价，10日均价，20日均价，5日均量，10日均量，20日均量，换手率 """获取的数据结构是DateFrame。
那么我选择k线的api作为本次实验的数据对象。通过本人整理，到目前2017年3月为止所有的股票代码，当然还包含写入数据库的代码：
shares=['浦发银行(600000)','邯郸钢铁(600001)','齐鲁石化(600002)','ST东北高(600003)','白云机场(600004)','武钢股份(600005)','东风汽车(600006)','中国国贸(600007)','首创股份(600008)','上海机场(600009)','包钢股份(600010)','华能国际(600011)','皖通高速(600012)','华夏银行(600015)','民生银行(600016)','日照港(600017)','上港集团(600018)','宝钢股份(600019)','中原高速(600020)','上海电力(600021)','山东钢铁(600022)','浙能电力(600023)','中远海能(600026)','华电国际(600027)','中国石化(600028)','南方航空(600029)','中信证券(600030)','三一重工(600031)','福建高速(600033)','楚天高速(600035)','招商银行(600036)','歌华有线(600037)','中直股份(600038)','四川路桥(600039)','保利地产(600048)','中国联通(600050)','宁波联合(600051)','浙江广厦(600052)','九鼎投资(600053)','黄山旅游(600054)','万东医疗(600055)','中国医药(600056)','象屿股份(600057)','五矿发展(600058)','古越龙山(600059)','海信电器(600060)','国投安信(600061)','华润双鹤(600062)','皖维高新(600063)','南京高科(600064)','*ST联谊(600065)','宇通客车(600066)','冠城大通(600067)','葛洲坝(600068)','银鸽投资(600069)','浙江富润(600070)','凤凰光学(600071)','中船科技(600072)','上海梅林(600073)',
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