cutebin: 使用开源Tushare数据库，自己画均线 先来个Tushare简介 Tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包。主要实现对股票等金融数据从数据采集...

先来个Tushare简介

Tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包。主要实现对股票等金融数据从数据采集、清洗加工到数据存储的过程，能够为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据，为他们在数据获取方面极大地减轻工作量，使他们更加专注于策略和模型的研究与实现上。

注册链接(带本人推广码，帮忙增加积分 :P)

https:///register?reg=133066

注册完成后，在个人主页，会获得一个token，用户取数据时进行认证。

网站上有API调用说明，可以根据自己的需要进行组合使用。

下面介绍一个均线画图实现，供大家参考。(代码质量就不要计较了，刚实现，还待优化。:P)

步骤1，安装python环境：

这里根据个人喜好进行安装，百度上有各种教程，此处略过。

步骤2，取日线行情，脚本实现如下：

#包含库

import tushare as ts

import os

#自己的token放这里

ts.set_token('xxxxxxxxxx')

pro = ts.pro_api()

#根据个人喜好填个代码，这里填的小洋子

code = '002304'

#输出文件名，这里存成csv文件，简单好处理

output_file = code + '.csv'

data = ts.get_hist_data(code)

#日期是保留的，不用指定，这里指定保留开盘价/最高价/最低价/收盘价

data.to_csv(output_file, columns=['open','high','low','close'])

第一个脚本完成

步骤3，计算MA50，脚本实现如下：

import csv

from datetime import datetime

from matplotlib import pyplot as plt

file = '002304.csv'

with open(file) as f_stock_price:

data = csv.reader(f_stock_price)

stock_price = next(data)

#转换日期和各种价格

dates, open_prices, high_prices, low_prices, close_prices = [], [], [], [], []

for row in data:

try:

date = datetime.strptime(row[0], "%Y-%m-%d")

open_p = float(row[1])

high_p = float(row[2])

low_p = float(row[3])  

close_p = float(row[4])

except ValueError:

print("data missing")

else:

dates.append(date)

open_prices.append(open_p)

high_prices.append(high_p)

low_prices.append(low_p)

close_prices.append(close_p)

#MA50计算，方法可能笨了点，但是能用

ma_50 = []

close_price_len = len(close_prices)

print(close_price_len)

interval = 49

count = 0

for i in range(0, close_price_len):

if (i + interval) >= close_price_len:

break;

else:

last = i + interval

ma_50_price = round(float(sum(close_prices[i:last]) / 50), 2)

ma_50.append(ma_50_price)

count += 1

#创建线图，此处如何实现，可以参照《python从入门到实践》，里面有很详细的教学例子

#不喜自己动手的，直接拿去改改就行了

fig = plt.figure(dpi=128, figsize=(10, 6))

plt.plot(dates, close_prices, c='blue', alpha=0.5)

plt.plot(dates[0:count], ma_50, c='red', alpha=0.5)

title = "002304 MA50"

plt.title(title, fontsize=20)

plt.xlabel('', fontsize=16)

fig.autofmt_xdate()

ax = plt.gca()

ax.yaxis.set_major_locator(plt.MultipleLocator(10))

plt.show()

最后一步，运行步骤3脚本，咚咚咚，MA50画好，蓝色是收盘价，红色是MA50。

虽然丑了点，但是能看啊，后期再改进。