“A股K线数据”的版本间的差异

2021年10月21日 (四) 04:45的最新版本

获取历史A股K线数据：query_history_k_data_plus()

方法说明：通过API接口获取A股历史交易数据，可以通过参数设置获取日k线、周k线、月k线，以及5分钟、15分钟、30分钟和60分钟k线数据，适合搭配均线数据进行选股和分析。

返回类型：pandas的DataFrame类型。

能获取1990-12-19至当前时间的数据；

可查询不复权、前复权、后复权数据。

示例数据：

日线使用示例：

import baostock as bs
import pandas as pd

#### 登陆系统 ####
lg = bs.login()
# 显示登陆返回信息
print('login respond error_code:'+lg.error_code)
print('login respond  error_msg:'+lg.error_msg)

#### 获取沪深A股历史K线数据 ####
# 详细指标参数，参见“历史行情指标参数”章节；“分钟线”参数与“日线”参数不同。“分钟线”不包含指数。
# 分钟线指标：date,time,code,open,high,low,close,volume,amount,adjustflag
# 周月线指标：date,code,open,high,low,close,volume,amount,adjustflag,turn,pctChg
rs = bs.query_history_k_data_plus("sh.600000",
    "date,code,open,high,low,close,preclose,volume,amount,adjustflag,turn,tradestatus,pctChg,isST",
    start_date='2017-07-01', end_date='2017-12-31',
    frequency="d", adjustflag="3")
print('query_history_k_data_plus respond error_code:'+rs.error_code)
print('query_history_k_data_plus respond  error_msg:'+rs.error_msg)

#### 打印结果集 ####
data_list = []
while (rs.error_code == '0') & rs.next():
    # 获取一条记录，将记录合并在一起
    data_list.append(rs.get_row_data())
result = pd.DataFrame(data_list, columns=rs.fields)

#### 结果集输出到csv文件 ####   
result.to_csv("D:\\history_A_stock_k_data.csv", index=False)
print(result)

#### 登出系统 ####
bs.logout()

分钟线使用示例：

import baostock as bs
import pandas as pd

#### 登陆系统 ####
lg = bs.login()
# 显示登陆返回信息
print('login respond error_code:'+lg.error_code)
print('login respond  error_msg:'+lg.error_msg)

#### 获取沪深A股历史K线数据 ####
# 详细指标参数，参见“历史行情指标参数”章节；“分钟线”参数与“日线”参数不同。“分钟线”不包含指数。
# 分钟线指标：date,time,code,open,high,low,close,volume,amount,adjustflag
# 周月线指标：date,code,open,high,low,close,volume,amount,adjustflag,turn,pctChg
rs = bs.query_history_k_data_plus("sh.600000",
    "date,time,code,open,high,low,close,volume,amount,adjustflag",
    start_date='2017-07-01', end_date='2017-07-31',
    frequency="5", adjustflag="3")
print('query_history_k_data_plus respond error_code:'+rs.error_code)
print('query_history_k_data_plus respond  error_msg:'+rs.error_msg)

#### 打印结果集 ####
data_list = []
while (rs.error_code == '0') & rs.next():
    # 获取一条记录，将记录合并在一起
    data_list.append(rs.get_row_data())
result = pd.DataFrame(data_list, columns=rs.fields)

#### 结果集输出到csv文件 ####   
result.to_csv("D:\\history_A_stock_k_data.csv", index=False)
print(result)

#### 登出系统 ####
bs.logout()

参数含义：

• code：股票代码，sh或sz.+6位数字代码，或者指数代码，如：sh.601398。sh：上海；sz：深圳。此参数不可为空；
• fields：指示简称，支持多指标输入，以半角逗号分隔，填写内容作为返回类型的列。详细指标列表见历史行情指标参数章节，日线与分钟线参数不同。此参数不可为空；
• start：开始日期（包含），格式“YYYY-MM-DD”，为空时取2015-01-01；
• end：结束日期（包含），格式“YYYY-MM-DD”，为空时取最近一个交易日；
• frequency：数据类型，默认为d，日k线；d=日k线、w=周、m=月、5=5分钟、15=15分钟、30=30分钟、60=60分钟k线数据，不区分大小写；指数没有分钟线数据；周线每周最后一个交易日才可以获取，月线每月最后一个交易日才可以获取。
• adjustflag：复权类型，默认不复权：3；1：后复权；2：前复权。已支持分钟线、日线、周线、月线前后复权。 BaoStock提供的是涨跌幅复权算法复权因子，具体介绍见：复权因子简介或者BaoStock复权因子简介。

注意：

• 股票停牌时，对于日线，开、高、低、收价都相同，且都为前一交易日的收盘价，成交量、成交额为0，换手率为空。

如果需要将换手率转为float类型，可使用如下方法转换：result["turn"] = [0 if x == "" else float(x) for x in result["turn"]]

关于复权数据的说明：

BaoStock使用“涨跌幅复权法”进行复权，详细说明参考上文“复权因子简介”。不同系统间采用复权方式可能不一致，导致数据不一致。

“涨跌幅复权法的”优点：可以计算出资金收益率，确保初始投入的资金运用率为100%，既不会因为分红而导致投资减少，也不会因为配股导致投资增加。

与同花顺、通达信等存在不同。

注意“前收盘价”说明：

证券在指定交易日行情数据的前收盘价，当日发生除权除息时，“前收盘价”不是前一天的实际收盘价，而是根据股权登记日收盘价与分红现金的数量、配送股的数里和配股价的高低等结合起来算出来的价格。

具体计算方法如下:

1、计算除息价:

除息价=股息登记日的收盘价-每股所分红利现金额

2、计算除权价:

送红股后的除权价=股权登记日的收盘价/(1+每股送红股数)

配股后的除权价=(股权登记日的收盘价+配股价*每股配股数)/(1+每股配股数)

3、计算除权除息价

除权除息价=(股权登记日的收盘价-每股所分红利现金额+配股价*每股配股数)/(1+每股送红股数+每股配股数)

“前收盘价”由交易所计算并公布。首发日的“前收盘价”等于“首发价格”。

历史行情指标参数