使用python爬取股票信息，并分析相关数据

通过第三方接口获取所有股票信息，写入mysql,再进行二次分析

实现语言：python
数据库：mysql
第三方接口：Tushare

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。考虑到Python pandas包在金融量化分析中体现出的优势，Tushare返回的绝大部分的数据格式都是pandas DataFrame类型，非常便于用pandas/NumPy/Matplotlib进行数据分析和可视化。当然，如果您习惯了用Excel或者关系型数据库做分析，您也可以通过Tushare的数据存储功能，将数据全部保存到本地后进行分析。应一些用户的请求，从0.2.5版本开始，Tushare同时兼容Python 2.x和Python 3.x，对部分代码进行了重构，并优化了一些算法，确保数据获取的高效和稳定。

from sqlalchemy import create_engine
import tushare as ts
import datetime

if __name__ == "__main__":
    a=ts.get_stock_basics()
#print(a[0])
    for indexs in a.index:
        #print(indexs)
        #print(a.loc[indexs].values[2])
        today = datetime.datetime.now()
        # 计算偏移量
        offset = datetime.timedelta(days=-1)
        # 获取想要的日期的时间
        re_date = (today + offset).strftime('%Y-%m-%d')
        df = ts.get_hist_data(indexs,re_date)
        #print(df)
        if not df is None:
            df.insert(0,'code',indexs)
            print(df)
            engine = create_engine('mysql+pymysql://root:pasword@ip/gpxxxt?charset=utf8')
            #存入数据库
            df.to_sql('tick_data',engine,if_exists='append')

以上代码是通过开源的python财经数据接口包获取
Tushare财经数据接口地址
在这里插入图片描述
date：日期
open：开盘价
high：最高价
close：收盘价
low：最低价
volume：成交量
price_change：价格变动
p_change：涨跌幅
ma5：5日均价
ma10：10日均价
ma20:20日均价
v_ma5:5日均量
v_ma10:10日均量
v_ma20:20日均量

以上是获取股票信息数据和列描述

select * from tick_data  where date='2020-03-23' ORDER BY volume DESC

在这里插入图片描述
通过上述语句可以查询出‘2020-03-23’当天成交量排行榜，通过成交量、当天价格等数据分析出可投资股票都懂得，后续还可以做多种不同方式的分析，未完待续。

翻红高成交量
在这里插入图片描述

使用python爬取股票信息，并分析相关数据

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