qstock由“Python金融量化”公众号开发，试图打造成个人量化投研分析包，目前包括数据获取（data）+源代码+文档说明

# 简介 qstock由“Python金融量化”公众号开发，试图打造成个人量化投研分析开源库，目前包括数据获取（data）、可视化(plot)、选股(stock)和量化回测（backtest）四个模块。其中数据模块（data）数据来源于东方财富网、同花顺、新浪财经等网上公开数据。qstock致力于为用户提供更加简洁和规整化的金融市场数据接口，其中可视化模块为用户提供基于web的交互图形简单操作接口；选股模块提供了同花顺的技术选股和公众号策略选股，包括RPS、MM趋势、财务指标、资金流模型等，回测模块为大家提供向量化（基于pandas）和基于事件驱动的基本框架和模型。 读者直接在cmd或anaconda prompt上输入“pip install qstock ”进行安装，或输入“pip install -upgrade qstock”进行更新。 qstock是免费开源金融量化库，已在pypi官网和GitHub上发布，更新至1.3.5版本，添加了问财的数据访问功能，通过qstock.wencai('选股条件')调用。使用“pip install qstock ”进行安装，通过’pip install –upgrade qstock’进行更新。目前部分策略选股和策略回测功能仅供知识星球会员使用，会员可在知识星球置顶帖子上获取 qstock 的离线安装包。 PyPI：https://pypi.org/project/qstock/1.3.5/ 关于 qstock 更详细的使用方法，请参考微信公众号Python金融量化 qstock 专题系列文章： 【qstock开源了】数据篇之行情交易数据 【qstock数据篇】行业概念板块与资金流 【qstock量化】数据篇之股票基本面数据 【qstock量化】数据篇之宏观指标和财经新闻文本 【qstock量化】动态交互数据可视化 【qstock量化】技术形态与概念热点选股池 【手把手教你】使用qstock实现量化策略选股 【手把手教你】使用qstock进行量化回测 基于qstock的量化复盘与自动盯盘 下面为大家介绍qstock各模块的具体调用方式和应用举例。 ```python #导入qstock模块 import qstock as qs ``` # 数据模块 # 行情交易数据接口 ## 实时行情数据 获取指定市场所有标的或单个或多个证券最新行情指标 realtime_data(market='沪深A', code=None): - market表示行情名称或列表，默认'沪深A股', '沪深京A':沪深京A股市场行情; '沪深A':沪深A股市场行情;'沪A':沪市A股市场行情 '深A':深市A股市场行情;北A :北证A股市场行情;'可转债':沪深可转债市场行情; '期货':期货市场行情;'创业板':创业板市场行情;'美股':美股市场行情; '港股':港股市场行情;'中概股':中国概念股市场行情;'新股':沪深新股市场行情; '科创板':科创板市场行情;'沪股通' 沪股通市场行情;'深股通':深股通市场行情; '行业板块':行业板块市场行情;'概念板块':概念板块市场行情; '沪深指数':沪深系列指数市场行情;'上证指数':上证系列指数市场行情 '深证指数':深证系列指数市场行情;'ETF' ETF基金市场行情;'LOF' LOF 基金市场行情 - code:输入单个或多个证券的list，不输入参数，默认返回某市场实时指标 如code='中国平安'，或code='000001'，或code=['中国平安','晓程科技','东方财富'] ### 某市场所有标的最新行情 ```python #获取沪深A股最新行情指标 df=qs.realtime_data() #查看前几行 df.head() ``` ```python #获取期货最新行情指标 df=qs.realtime_data('期货') #查看前几行 df.head() ``` ```python #获取概念板块最新行情指标 df=qs.realtime_data('概念板块') #查看前几行 df.head() ``` ```python #获取ETF最新行情指标 df=qs.realtime_data('ETF') #查看前几行 df.head() ``` ### 个股最新行情指标 - code:输入单个或多个证券的list，不输入参数，默认返回某市场实时指标 如code='中国平安'，或code='000001'，或code=['中国平安','晓程科技','东方财富'] ```python qs.realtime_data(code=['中国平安','300684','锂电池ETF','BK0679','上证指数']) ``` ### 日内成交数据 intraday_data(code) - code可以为股票或债券或期货或基金代码简称或代码，如晓程科技或300139,返回股票、期货、债券等的最新交易日成交情况 ```python #股票日内交易数据 df=qs.intraday_data('中国平安') df.head() ``` ```python #基金日内交易数据 df=qs.intraday_data('有色50ETF') df.head() ``` ### 获取个股实时交易快照 stock_snapshot(code): - 获取沪深市场股票最新行情快照，code:股票代码 ```python qs.stock_snapshot('中国平安') ``` ### 实时交易盘口异动数据 获取交易日实时盘口异动数据，相当于盯盘小精灵。 realtime_change(flag=None): - flag：盘口异动类型，默认输出全部类型的异动情况。可选：['火箭发射', '快速反弹','加速下跌', '高台跳水', '大笔买入', '大笔卖出', '封涨停板','封跌停板', '打开跌停板','打开涨停板','有大买盘','有大卖盘', '竞价上涨', '竞价下跌','高开5日线','低开5日线', '向上缺口','向下缺口', '60日新高','60日新低','60日大幅上涨', '60日大幅下跌'] 上述异动类型分别可使用1-22数字代替。 ```python df=qs.realtime_change('60日新高') #查看前几行 df.head() ``` ```python #异动类型：火箭发射 df=qs.realtime_change(1) #查看前几行 df.head() ``` ## 历史行情数据 ### 历史K线 获取单只或多只证券（股票、基金、债券、期货)的历史K线数据。可以根据realtime_data实时行情接口获取相应金融市场交易标的的代码或简称，用于获取其历史K线数据。 - get_data(code_list, start='19000101', end=None, freq='d', fqt=1) 获取股票、指数、债券、期货、基金等历史K线行情。参数说明： - code_list输入股票list列表，如code_list=['中国平安','贵州茅台','工业富联'] ，返回多只股票多期时间的面板数据 - start和end为起始和结束日期，年月日 - freq:时间频率，默认日，1 : 分钟；5 : 5 分钟；15 : 15 分钟；30 : 30 分钟； 60 : 60 分钟；101或'D'或'd'：日；102或‘w’或'W'：周; 103或'm'或'M': 月 注意1分钟只能获取最近5个交易日一分钟数据 - fqt:复权类型，0：不复权，1：前复权；2：后复权，默认前复权 #### 个股数据 ```python #默认日频率、前复权所有历史数据 #open：开盘价，high：最高价，low：最低价，close：收盘价 #vol：成交量，turnover：成交金额，turnover_rate:换手率 #在notebook上输入"qs.get_data?"可查看数据接口的相应参数 df=qs.get_data('601318') df.tail() ``` ```python #个股code_list可以输入代码或简称或多个股票的list #获取中国平安2022年9月28日至今的5分钟数据，默认前复权 df=qs.get_data('中国平安',start='20220928',freq=5) df.tail() ``` #### 获取美股数据 ```python #获取苹果公司股票数据 df=qs.get_data('AAPL') df.tail() ``` #### 获取期货历史K线数据 ```python df=qs.get_data('棕榈油2210') df.tail() ``` #### 指数 注意上证指数代码'000001'与平安银行股票代码相同， 为避免代码相同引起的混乱，获取指数数据，要输入指数的中文简称或拼音缩写。 如'sh'代表'上证指数'，'sz'代表'深证综指'，'cyb'代表‘创业板指'，'zxb'代表'中小100'（原来的中小板指数），'hs300'代表'沪深300'，'sz50'代表 '上证50','zz500'代表'中证500'等等 ```python code_list=['sh','sz','cyb','zxb','hs300','sz50','zz500'] df=qs.get_data(code_list) df ``` ```python #全球指数可参见：https://quote.eastmoney.com/center/qqzs.html global_indexs=['道琼斯','标普500','纳斯达克','恒生指数','英国富时','法国CAC40','德国DAX', '日经225','韩国KOSPI','澳大利亚标普200','印度孟买SE