如何获取股票历史数据

2025-12-14 06:34:44 16阅读

基于 Python 的股票交易系统实例解析

在金融市场中，股票交易系统对于投资者来说至关重要，它不仅能够帮助投资者实时监控股票行情，还能依据预设的策略进行交易决策，下面将通过一个基于 Python 的简单股票交易系统实例,来深入了解其基本原理和实现过程。

本股票交易系统主要实现了获取股票实时行情数据、根据简单的移动平均线策略进行交易决策以及模拟交易执行等功能。

如何获取股票历史数据

获取股票行情数据

我们需要从网络获取股票的实时行情数据，这里使用第三方库 tushare 来实现这一功能。

import tushare as ts
df = ts.get_hist_data('600000', start='2020-01-01', end='2021-01-01')

上述代码通过 tushare 获取了浦发银行（600000）在 2020 年 1 月 1 日到 2021 年 1 月 1 日的历史数据，实际应用中,可以根据需要调整获取数据的时间范围。

移动平均线策略

移动平均线是一种常用的技术分析工具，我们采用简单移动平均线（SMA）策略来决定买卖时机。

import pandas as pd
# 计算简单移动平均线
def calculate_sma(data, window):
    sma = data['close'].rolling(window=window).mean()
    return sma
short_window = 50
long_window = 200
df['SMA_SHORT'] = calculate_sma(df, short_window)
df['SMA_LONG'] = calculate_sma(df, long_window)
# 交易信号生成
df['Signal'] = 0
df.loc[(df['SMA_SHORT'] > df['SMA_LONG']), 'Signal'] = 1
df.loc[(df['SMA_SHORT'] < df['SMA_LONG']), 'Signal'] = -1

上述代码计算了 50 日和 200 日的简单移动平均线，并根据它们的交叉情况生成交易信号，当短期移动平均线向上穿过长期移动平均线时，产生买入信号（Signal = 1）；反之，当短期移动平均线向下穿过长期移动平均线时，产生卖出信号（Signal = -1）。

模拟交易执行

我们根据生成的交易信号进行模拟交易执行。

# 初始资金
initial_capital = 100000
portfolio = pd.DataFrame(index=df.index).fillna(0)
portfolio['Cash'] = initial_capital
portfolio['Shares'] = 0
for i in range(1, len(df)):
    if df['Signal'][i] == 1 and portfolio['Cash'][i-1] > 0:
        portfolio['Shares'][i] = portfolio['Cash'][i-1] // df['close'][i]
        portfolio['Cash'][i] = 0
    elif df['Signal'][i] == -1 and portfolio['Shares'][i-1] > 0:
        portfolio['Cash'][i] = portfolio['Shares'][i-1] * df['close'][i]
        portfolio['Shares'][i] = 0
portfolio['Total'] = portfolio['Cash'] + portfolio['Shares'] * df['close']

上述代码模拟了交易过程，初始资金为 100000 元，根据交易信号决定是否买入或卖出股票，买入时，计算可购买的股票数量并将现金全部用于购买；卖出时，将持有的股票全部卖出并获得现金,最后计算投资组合的总价值。

系统评估

通过上述模拟交易过程，可以对该股票交易系统进行评估，可以计算投资回报率、最大回撤等指标来衡量系统的性能。

# 计算投资回报率
return_rate = (portfolio['Total'][-1] - initial_capital) / initial_capital
print(f"投资回报率: {return_rate}")

通过这个简单的股票交易系统实例，我们展示了如何获取行情数据、制定交易策略以及模拟交易执行的过程，实际的股票交易系统还需要考虑更多的因素，如交易成本、风险控制等,以使其更加完善和实用。

就是一个基于 Python 的股票交易系统实例的详细解析，希望能帮助大家对股票交易系统有更直观的认识。

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