量化交易之如何获取股票历史数据并存为csv

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量化研究尤其是进行基于价值投资的量化研究，需要上市公司的历史估值数据，如市盈率PE，市净率PB，或者市销率PS，市现率PCF。而有的人喜欢用exce或者csv文件的格式存放数据并且分析。我这里介绍一个网站，BaoStock，既支持直接下载历史数据为csv，也支持用程序下载数据并生成csv格式。

       网站地址是www.baostock.com，如果要下载历史估值数据，进入首页后，选择“沪深A股估值指标(日频)数据”，就进入了历史估值数据的页面。然后点击下载，就可以下载csv文件，下载的是浦发银行的历史估值数据，如果要下载其他股票的历史估值数据，就需要使用python代码了。

首先默认已经安装python，且版本是3.5或者以上。
安装pandas： pip insall pandas
安装numpy： pip install numpy
安装baostock数据接口包：pip installbaostock。

baostock提供免费历史k线的下载，包括前后复权的数据，而且还提供股票实时数据
如果有问题，请去官网下载再安装：http://www.baostock.com，不需要注册。

import baostock as bs

import pandas as pd

#### 登陆系统 ####

lg = bs.login()

# 显示登陆返回信息

print('login respond error_code:'+lg.error_code)

print('login respond error_msg:'+lg.error_msg)

#### 获取沪深A股估值指标(日频)数据 ####

# peTTM    动态市盈率

# psTTM    市销率

# pcfNcfTTM    市现率

# pbMRQ    市净率

rs = bs.query_history_k_data("sh.600000",

   "date,code,close,peTTM,pbMRQ,psTTM,pcfNcfTTM",

    start_date='2015-01-01',end_date='2017-12-31',

    frequency="d",adjustflag="3")

print('query_history_k_data respond error_code:'+rs.error_code)

print('query_history_k_data respond error_msg:'+rs.error_msg)

#### 打印结果集 ####

result_list = []

while (rs.error_code == '0') & rs.next():

    # 获取一条记录，将记录合并在一起

   result_list.append(rs.get_row_data())

result = pd.DataFrame(result_list, columns=rs.fields)

#### 结果集输出到csv文件 ####

result.to_csv("D:\\history_A_stock_valuation_indicator_data.csv",encoding="gbk", index=False)

print(result)

#### 登出系统 ####

bs.logout()

返回数据说明
参数名称	参数描述	说明
date	交易所行情日期	格式：YYYY-MM-DD
code	证券代码	格式：sh.600000。sh：上海，sz：深圳
close	今收盘价	精度：小数点后4位；单位：人民币元
peTTM	动态市盈率	精度：小数点后4位
psTTM	市销率	精度：小数点后4位
pcfNcfTTM	市现率	精度：小数点后4位
pbMRQ	市净率	精度：小数点后4位

以上代码来自官网，www.baostock.com.

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关键词：python量化 股票数据 程序化 python baostock

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