python获取同花顺数据,同花顺 量化

　　前言是量化交易的基础和关键。目前国内大部分生产量化产品的金融机构都是从证券公司获取高频实时行情数据。另外，很多财经网站也提供数据接口，可以通过调用接口或者爬虫来获取。本文展示了如何以更经济、更方便的方式获取数据。也就是通过同花顺交易软件导出股票数据，将数据转换为DataFrame表型数据结构，以csv格式保存，方便日后进行量化交易分析。

　　导出同花顺交易数据1。打开同花顺软件，点击“分析”栏，选择“历史交易”即可查看股票的日本交易数据。

　　2.点击右键，选择“导出数据”-“导出所有数据”，设置导出类型为excel，然后执行以下步骤，即可获得截至2004年的股票交易数据。

　　3.当您打开excel文档时，可以看到导出的数据，但CSV格式最常用于量化领域。在这里，excel保存为CSV格式。CSV文件是一个文本文件，可以在记事本中打开。文件的数据列用半角逗号分隔，每行数据以回车结束。它可以很容易地导入到各种PC表和数据库中。将EXCEL保存为CSV格式时，CSV文件保存EXCEL工作表单元格中显示的文本和值，用逗号分隔。

　　注意：如果单元格包含逗号，则单元格的内容将被括在双引号中。

　　转换成Python中的DataFrame格式，pandas是数据处理中最强大的扩展模块。因为包含了高级数据结构系列和数据框架，Python处理数据非常方便、快捷、简单。在未来，

　　方法通过pandas模块附带的read_csv函数直接获取DataFrame格式的数据。请注意，编码格式为“GB2132”。否则，控制台会将中文解析为乱码。

　　df _ CSV load=PD.read _ CSV (c:(程序py (CSV _ rw数据_ forne wfile(数据更改。CSV)，解析日期

　　2.这里使用CSV模块的DictReader函数来读取CSV文件。DictReader函数作为字典返回。字典键是该单元格标题或列的开始，每个单元格的内容位于字典值中。数据帧的创建方法包括2D数组、列表、数列、字典法等。这里可以直接创建DictReader函数返回的字典格式数据。字典中的键是数据框中的列，但没有索引值。默认情况下，它们从零开始计数。

　　f=codecs . open(c:(program py(CSV _ rw data _ forne wfile)data change。CSV)、(rb)、(gb2312 ) ) ) gb2312

　　这个方法需要添加额外的处理，索引“time”列，并删除星期几的日期信息。

　　df . rename(columns={ time : time }，inplace=True)是index的英文列，colstrinnenumerate) df [time] 1

　　在保存和处理数据之后，您可以通过使用pandas模块附带的to_csv直接将数据保存为CSV格式。

　　df . to _ CSV(c:(programpy)CSV _ rw data _ for newfile)数据检查。CSV)，columns=df.columns，index=

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