发布日期：2024-08-24 09:17 点击次数：89
证券宝www.baostock.com是一个免费、开源的证券数据平台（无需注册）姐妹花 porn。
提供多量准确、好意思满的证券历史行情数据、上市公司财务数据等。
通过python API获得证券数据信息，自在量化往来投资者、数目金融嗜好者、计量经济从业者数据需求。
复返的数据花样：
pandas DataFrame类型，以便于用pandas/NumPy/Matplotlib进行数据分析和可视化。同期维持通过BaoStock的数据存储功能，将数据一齐保存到土产货后进行分析。维持说念话：面前版块BaoStock.com面前只维持Python3.5及以上(暂不维持python 2.x)。
握续更新：BaoStock.com还在不停的完善和优化，后续将逐步加多港股、期货、外汇和基金等方面的金融数据，为成为一个免费金融数据平台致力于。
共享优化：请通过微信、网站博客或者知乎著作等面孔共享给大家，使它能在大家的使用经由中逐步得到改动与擢升，以便于更好地为大家提供免费行状。
平台麦克：证券宝BaoStock.com从发布到当今，仍是匡助许多用户在数据方面减弱了责任量，同期也得到许多用户的响应。它将一如既往的以免费、开源的花样共享出来，但愿给有需要的一又友带来一些匡助。
平台行状特色Baostock 平台的一些主要特色和行状：
数据隐蔽范围平凡：Baostock 提供了平凡的金融数据，涵盖了中国A股市集的股票、指数、基金、期货等多个领域。用户不错获得到历史K线数据、财务报表、公司公告等各种金融信息。
数据接口各种：Baostock 提供了多种数据接口，包括Python、Java、C++等不同编程说念话的接口，使得确立者不错更无邪地使用其提供的数据行状。用户不错通过 API 获得数据，进行进一步的数据分析和量化询查。
专科的数据分析器用：Baostock 平台提供了一系列专科的数据分析器用，匡助用户进行工夫分析、基本面分析、资金流向分析等。这些器用大约援手用户制定投资计谋、进行风险贬责和优化投资组合。
量化往来维持：Baostock 的数据行状也维持量化往来，用户不错通过平台获得实时市集数据，进行算法往来和计谋回测。这使得投资者大约愈加智能地现实往来计谋，提高投资效益。
社区维持和文档资源：Baostock 平台领有活跃的社区，用户不错在社区均共享教会、发问问题，并得到其他用户和 Baostock 官方团队的维持。此外，Baostock 提供了提神的文档资源，方便用户深切了解其数据行状和接口使用。
下载装配 面孔1：pip install baostock使用国内清华源装配：
pip install baostock -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn面孔2：拜访 https://pypi.python.org/pypi/baostock 下载装配
python setup.py install或pip install xxx.whl
pip install baostock 注重：措施开动时，文献名、文献夹名不成是baostock。
版块升级pip install --upgrade baostock
使用前提：
装配Python
装配pandas（pip install pandas）
建议装配Anaconda，以免出现问题（Anaconda是一个开源的Python刊行版块，其包含了conda、Python等180多个科学包偏执依赖项，下载地址https://www.anaconda.com/download/）。
逐日最新数据更新时刻： 面前往来日17:30，完成日K线数据入库；第二当然日11:00，完因素钟K线数据入库；第二当然日1:30，完成前往来日“其它财务阐扬数据”入库；周六17:30，完成周线数据入库； 获得数据范围阐发 股票数据 日、周、月K线数据，时刻范围：1990-12-19于今。5、15、30、60分钟K线数据，时刻范围：1999-07-26于今。 指数数据 日、周、月K线仍是包含指数：抽象指数，范围指数，一级行业指数，二级行业指数，计谋指数，成长指数，价值指数，主题指数，基金指数，债券指数。时刻范围：2006-01-01于今。 季频财务数据 仍是包含的财务数据：部分上市公司财富欠债信息、上市公司现款流量信息、上市公司利润信息、上市公司杜邦主义信息。时刻范围：2007年于今。 季频公司阐扬 上市公司事迹预报信息，时刻范围：2003年于今。上市公司事迹快报信息，时刻范围：2006年于今。 Baostock 简单使用指南Baostock 是一个提供中国A股市集金融数据的弘大器用，其最新版块提供了更为直不雅和方便的登录面孔。在本指南中，咱们将一步步先容如何使用 Baostock，包括装配、登录、获得数据和疏忽数据分析。
1. 装配 Baostock最初，确保您仍是装配了最新版块的 Baostock 库。您不错使用以下号令通过 pip 进行装配：
pip install baostock2. 登录 Baostock
最新版块的 Baostock 当今提供了直不雅的登录面孔。以下是登录 Baostock 的示例代码：
import baostock as bs
# 登录系统
lg = bs.login()
# 查验登录是否成效
if lg.error_code == '0':
print("Baostock登录成效")
else:
print(f"Baostock登录失败，无理代码：{lg.error_code}, 无理信息：{lg.error_msg}")
图片
3. 获得 A 股股票列表Baostock 允许您径直获得 A 股市集的股票列表，无需进行注册。以下是获得股票列表的示例代码：
# 查询 A 股股票列表 stock_list = bs.query_all_stock(day="2022-01-01") print(stock_list)4. 获得股票历史K线数据
您不错使用 Baostock 获得特定股票的历史K线数据，无需进行登录。以下是获得股票历史K线数据的示例：
# 继承某一只股票，如祥瑞银行（代码：sz.000001）
code = "sz.000001"
# 径直获得股票历史K线数据
k_data = bs.query_history_k_data_plus(
code, "date,open,high,low,close,volume", start_date="2022-01-01", end_date="2022-12-31", frequency="d"
)
print(k_data)
5. 登出 Baostock
使用 Baostock 完成操作后，实时登出系统是个好民风。以下是登出 Baostock 的示例代码：
import baostock as bs
# 登出系统
lg = bs.logout()
# 查验登出是否成效
if lg.error_code == '0':
print("Baostock登出成效")
else:
print(f"Baostock登出失败，无理代码：{lg.error_code}, 无理信息：{lg.error_msg}")
这即是最新版块 Baostock 的简单使用指南。但愿这能匡助您更快速、方便地获得并分析 A 股市集的金融数据。如有其他问题或需求，请随时提议。
使用场景代码案例底下通过几个具体的例子来展示 Baostock 平台的使用场景：
1. 获得股票历史K线数据使用 Baostock 提供的接口，不错纵欲地获得某只股票的历史K线数据。以下是使用 Python 接口的示例：
import baostock as bs
# 登录系统
bs.login()
# 继承某只股票，如祥瑞银行（代码：sz.000001）
code = "sz.000001"
# 获得股票历史K线数据
k_data = bs.query_history_k_data_plus(
code, "date,open,high,low,close,volume", start_date="2022-01-01", end_date="2022-12-31", frequency="d"
)
# 输出成果
print(k_data)
# 登出系统
bs.logout()
2. 获得公司财务报表数据
Baostock 提供了获得公司财务报表的接口，不错匡助用户进行基本面分析。以下是获得公司财务报表数据的示例：
import baostock as bs # 登录系统 bs.login() # 继承某只股票，如祥瑞银行（代码：sz.000001） code = "sz.000001" # 获得公司财务报表数据 financial_data = bs.query_profit_data(code, year=2021, quarter=3) # 输出成果 print(financial_data) # 登出系统 bs.logout()3. 使用Python进行疏忽数据分析
获得到的数据不错通过 Python 进行进一步的分析和可视化。以下是一个疏忽的例子，筹谋股票逐日涨跌幅并绘画走势图：
import baostock as bs
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 登录系统
bs.login()
# 获得股票历史K线数据
k_data = bs.query_history_k_data_plus(
"sz.000001", "date,open,high,low,close,volume", start_date="2022-01-01", end_date="2022-12-31", frequency="d"
)
# 将查询成果调度为数据框
df = k_data.get_data()
# 将 'close' 列调度为浮点型
df['close'] = pd.to_numeric(df['close'], errors='coerce')
# 筹谋逐日涨跌幅
df['daily_return'] = df['close'].pct_change()
# 绘画股价走势图和涨跌幅
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(df['date'], df['close'], label='Close Price')
plt.plot(df['date'], df['daily_return'], label='Daily Return', linestyle='--')
plt.title('Stock Price and Daily Return')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Price/Return')
plt.legend()
plt.show()
# 登出系统
bs.logout()
开动成果如下：
图片
bt核工厂最新地址这些例子展示了 Baostock 在获得金融数据和进行议论分析方面的弘大功能，使得用户大约愈加方便地进行股票询查、量化往来计谋的制定等责任姐妹花 porn。
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