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        Tushare Pro 新版发布,数据更稳定质量更好,欢迎注册使用。

             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。

             Tushare从发布到现在,已经帮助很多用户在数据方面降低了工作压力,同时也得到很多用户的反馈,Tushare将一如既往的用免费和开源的形式分享出来,希望对有需求的人带来一些帮助。如果您觉得Tushare好用并有所收获,请通过微博、微信或者网站博客的方式分享出去,让更多的人了解和使用它,使它能在大家的使用过程中逐步得到改进和提升。Tushare还在不断的完善和优化,后期将逐步增加港股、期货、外汇和基金方面的数据,所以,您的支持和肯定才是Tushare坚持下去的动力。

             Tushare的数据主要来源于网络,如果在使用过程碰到数据无法获取或发生数据错误的情况请联系我,如果有什么好的建议和意见,也请及时联系我,在此谢过。 如果在pandas/NumPy技术上有问题,欢迎加入“pandas数据分析”QQ群:297882961(已满),Tushare用户一群:14934432(已满)。 为了减少广告和无关的讨论,还特地建立了一个收费群“Tushare高级用户群”:658562506,每人50元(如果QQ支付不方便,可以通过捐助里面的二维码支付并留下QQ号即可),会员能获得更多数据和技术相关服务,同时定期组织线下交流活动。费用将用于Tushare服务器和带宽升级。 另外,请扫码关注“挖地兔”的微信公众号,定期会发布Tushare的最新动态及有价值的金融数据分析与处理方面的教程和文章。

             从最新本开始,Tushare将接受第三方数据的接入,欢迎供应商通过微信公众号“挖地兔”与我联系。

        致谢?

        • 感谢新浪财经腾讯财经、上交所和深交所提供数据
        • 感谢深圳大学经济学院研究生邓志浩的测试和校对
        • 感谢上海纽约大学波动研究所赵志强的审阅
        • 感谢在QQ、微博和Email里提出意见和建议的很多个不知道名字的朋友们
        • 特别感谢对Tushare进行过捐助的朋友,是你们让我一直保持着更加努力和认真的做事,也让我学会用感恩的心去做好每一件事。

        使用对象?

        • 量化投资分析师(Quant)
        • 对金融市场进行大数据分析的企业和个人
        • 开发以证券为基础的金融类产品和解决方案的公司
        • 正在学习利用python进行数据分析的人

        【注:最近有人问到说Tushare不方便看行情,我想说的是,Tushare不是普通炒股者用的软件,而是为那些有兴趣做股票期货数据分析的人提供pandas矩阵数据的工具,至于能不能用来炒股以及效果如何,就看个人的能力了】

        使用前提?

        • 安装Python
        • 安装pandas
        • lxml也是必须的,正常情况下安装了Anaconda后无须单独安装,如果没有可执行:pip install lxml

        建议安装Anaconda(http://www.continuum.io/downloads),一次安装包括了Python环境和全部依赖包,减少问题出现的几率。

        下载安装?

        版本升级?

        • pip install tushare --upgrade

        查看当前版本的方法:

        import tushare
        
        print(tushare.__version__)
        

        版本信息?

        0.8.6 2017/08/19

        • 新增综合行情接口get_day_all
        • 新增BDI指数接口bdi
        • 期货数据接口

        0.5.6 2016/11/06

        • 新增全新行情数据接口get_k_data
        • 新增实盘交易接口实现
        • 修复部分程序和文档bug

        0.4.3 2015/12/27

        • 新增电影票房数据
        • 新增大单交易数据
        • 修复部分bug

        0.4.1 2015/11/27

        • 修改当日分笔bug
        • 深市融资融券数据修复

        0.3.9

        • 新增期权隐含波动率数据
        • 修复指数成份股及权重数据接口

        0.3.8

        • 沪深300成份股和权重接口问题修复
        • 其它bug的修复

        0.3.5

        • 部分代码修正

        0.3.4

        • 新增‘龙虎榜’模块
          1. 每日龙虎榜列表
          2. 个股上榜统计
          3. 营业部上榜统计
          4. 龙虎榜机构席位追踪
          5. 龙虎榜机构席位成交明细
        • 修改get_h_data数据类型为float
        • 修改get_index接口遗漏的open列
        • 合并GitHub上提交的bug修复

        0.3.1

        • 修复get_h_data的bug
        • 修改get_stock_basics数据获取方式
        • 0.2.8 2015/04/28
        • 新增大盘指数实时行情列表
        • 新增大盘指数历史行情数据(全部)
        • 新增终止上市公司列表(退市)
        • 新增暂停上市公司列表
        • 修正融资融券明细无日期的缺陷
        • 修正get_h_data部分bug

        0.2.6 2015/04/22

        • 新增沪市融资融券列表
        • 新增沪市融资融券明细列表
        • 新增深市融资融券列表
        • 新增深市融资融券明细列表
        • 修正复权数据数据源出现null造成异常问题(对大约300个股票有影响)

        0.2.5 2015/04/16

        • 完成python2.x和python3.x兼容性支持
        • 部分算法优化和代码重构
        • 新增中证500成份股
        • 新增当日分笔交易明细
        • 修正分配预案(高送转)bug

        0.2.3 2015/04/11

        • 新增“新浪股吧”消息和热度
        • 新增新股上市数据
        • 修正“基本面”模块中数据重复的问题
        • 修正历史数据缺少一列column(数据来源问题)的bug

        0.2.0 2015/03/17

        • 新增历史复权数据接口
        • 新增即时滚动新闻、信息地雷数据
        • 新增沪深300指数成股份及动态权重、
        • 新增上证50指数成份股
        • 修改历史行情数据类型为float

        0.1.9 2015/02/06

        • 增加分类数据
        • 增加数据存储示例

        0.1.6 2015/01/27

        • 增加了重点指数的历史和实时行情
        • 更新docs

        0.1.5 2015/01/26

        • 增加基本面数据接口
        • 发布一版使用手册,开通Tushare docs网站

        0.1.3 2015/01/13

        • 增加实时交易数据的获取
        • Done for crawling Realtime Quotes data

        0.1.1 2015/01/11

        • 增加tick数据的获取

        0.1.0 2014/12/01

        • 创建第一个版本
        • 实现个股历史数据的获取
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