AKShare-股票數(shù)據(jù)-歷史行情數(shù)據(jù)
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2024-05-29 12:00
作者寄語
本次更新股票數(shù)據(jù)-歷史行情數(shù)據(jù)接口。主要修復該接口，在該接口新增股票代碼字段，目前該接口可以獲取指定股票的復權(quán)調(diào)整后的所有歷史數(shù)據(jù)。
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更新接口
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"stock_zh_a_hist" # 指數(shù)樣本詳情
歷史行情數(shù)據(jù)-東財
接口: stock_zh_a_hist
目標地址: https://quote.eastmoney.com/concept/sh603777.html?from=classic(示例)
描述: 東方財富-滬深京 A 股日頻率數(shù)據(jù); 歷史數(shù)據(jù)按日頻率更新, 當日收盤價請在收盤后獲取
限量: 單次返回指定滬深京 A 股上市公司、指定周期和指定日期間的歷史行情日頻率數(shù)據(jù)
輸入?yún)?shù)
| 名稱 | 類型 | 描述 |
|---|---|---|
| symbol | str | symbol='603777'; 股票代碼可以在 ak.stock_zh_a_spot_em() 中獲取 |
| period | str | period='daily'; choice of {'daily', 'weekly', 'monthly'} |
| start_date | str | start_date='20210301'; 開始查詢的日期 |
| end_date | str | end_date='20210616'; 結(jié)束查詢的日期 |
| adjust | str | 默認返回不復權(quán)的數(shù)據(jù); qfq: 返回前復權(quán)后的數(shù)據(jù); hfq: 返回后復權(quán)后的數(shù)據(jù) |
| timeout | float | timeout=None; 默認不設置超時參數(shù) |
股票數(shù)據(jù)復權(quán)
1.為何要復權(quán)：由于股票存在配股、分拆、合并和發(fā)放股息等事件，會導致股價出現(xiàn)較大的缺口。若使用不復權(quán)的價格處理數(shù)據(jù)、計算各種指標，將會導致它們失去連續(xù)性，且使用不復權(quán)價格計算收益也會出現(xiàn)錯誤。為了保證數(shù)據(jù)連貫性，常通過前復權(quán)和后復權(quán)對價格序列進行調(diào)整。
2.前復權(quán)：保持當前價格不變，將歷史價格進行增減，從而使股價連續(xù)。前復權(quán)用來看盤非常方便，能一眼看出股價的歷史走勢，疊加各種技術(shù)指標也比較順暢，是各種行情軟件默認的復權(quán)方式。這種方法雖然很常見，但也有兩個缺陷需要注意。
2.1 為了保證當前價格不變，每次股票除權(quán)除息，均需要重新調(diào)整歷史價格，因此其歷史價格是時變的。這會導致在不同時點看到的歷史前復權(quán)價可能出現(xiàn)差異。
2.2 對于有持續(xù)分紅的公司來說，前復權(quán)價可能出現(xiàn)負值。
3.后復權(quán)：保證歷史價格不變，在每次股票權(quán)益事件發(fā)生后，調(diào)整當前的股票價格。后復權(quán)價格和真實股票價格可能差別較大，不適合用來看盤。其優(yōu)點在于，可以被看作投資者的長期財富增長曲線，反映投資者的真實收益率情況。
4.在量化投資研究中普遍采用后復權(quán)數(shù)據(jù)。
輸出參數(shù)-歷史行情數(shù)據(jù)
| 名稱 | 類型 | 描述 |
|---|---|---|
| 日期 | object | 交易日 |
| 股票代碼 | object | 不帶市場標識的股票代碼 |
| 開盤 | float64 | 開盤價 |
| 收盤 | float64 | 收盤價 |
| 最高 | float64 | 最高價 |
| 最低 | float64 | 最低價 |
| 成交量 | int64 | 注意單位: 手 |
| 成交額 | float64 | 注意單位: 元 |
| 振幅 | float64 | 注意單位: % |
| 漲跌幅 | float64 | 注意單位: % |
| 漲跌額 | float64 | 注意單位: 元 |
| 換手率 | float64 | 注意單位: % |
接口示例-歷史行情數(shù)據(jù)-不復權(quán)
import akshare as ak
stock_zh_a_hist_df = ak.stock_zh_a_hist(symbol="000001", period="daily", start_date="20170301", end_date='20240528', adjust="")
print(stock_zh_a_hist_df)
數(shù)據(jù)示例-歷史行情數(shù)據(jù)-不復權(quán)
日期 股票代碼 開盤 收盤 ... 振幅 漲跌幅 漲跌額 換手率
0 2017-03-01 000001 9.49 9.49 ... 0.84 0.11 0.01 0.21
1 2017-03-02 000001 9.51 9.43 ... 1.26 -0.63 -0.06 0.24
2 2017-03-03 000001 9.41 9.40 ... 0.74 -0.32 -0.03 0.20
3 2017-03-06 000001 9.40 9.45 ... 0.74 0.53 0.05 0.24
4 2017-03-07 000001 9.44 9.45 ... 0.63 0.00 0.00 0.17
... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
1755 2024-05-22 000001 11.56 11.56 ... 2.42 0.09 0.01 1.09
1756 2024-05-23 000001 11.53 11.40 ... 1.90 -1.38 -0.16 0.95
1757 2024-05-24 000001 11.37 11.31 ... 1.67 -0.79 -0.09 0.72
1758 2024-05-27 000001 11.31 11.51 ... 1.95 1.77 0.20 0.75
1759 2024-05-28 000001 11.50 11.40 ... 1.91 -0.96 -0.11 0.62
[1760 rows x 12 columns]
接口示例-歷史行情數(shù)據(jù)-前復權(quán)
import akshare as ak
stock_zh_a_hist_df = ak.stock_zh_a_hist(symbol="000001", period="daily", start_date="20170301", end_date='20240528', adjust="qfq")
print(stock_zh_a_hist_df)
數(shù)據(jù)示例-歷史行情數(shù)據(jù)-前復權(quán)
日期 股票代碼 開盤 收盤 ... 振幅 漲跌幅 漲跌額 換手率
0 2017-03-01 000001 8.14 8.14 ... 0.98 0.12 0.01 0.21
1 2017-03-02 000001 8.16 8.08 ... 1.47 -0.74 -0.06 0.24
2 2017-03-03 000001 8.06 8.05 ... 0.87 -0.37 -0.03 0.20
3 2017-03-06 000001 8.05 8.10 ... 0.87 0.62 0.05 0.24
4 2017-03-07 000001 8.09 8.10 ... 0.74 0.00 0.00 0.17
... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
1755 2024-05-22 000001 11.56 11.56 ... 2.42 0.09 0.01 1.09
1756 2024-05-23 000001 11.53 11.40 ... 1.90 -1.38 -0.16 0.95
1757 2024-05-24 000001 11.37 11.31 ... 1.67 -0.79 -0.09 0.72
1758 2024-05-27 000001 11.31 11.51 ... 1.95 1.77 0.20 0.75
1759 2024-05-28 000001 11.50 11.40 ... 1.91 -0.96 -0.11 0.62
[1760 rows x 12 columns]
接口示例-歷史行情數(shù)據(jù)-后復權(quán)
import akshare as ak
stock_zh_a_hist_df = ak.stock_zh_a_hist(symbol="000001", period="daily", start_date="20170301", end_date='20240528', adjust="hfq")
print(stock_zh_a_hist_df)
數(shù)據(jù)示例-歷史行情數(shù)據(jù)-后復權(quán)
日期 股票代碼 開盤 收盤 ... 振幅 漲跌幅 漲跌額 換手率
0 2017-03-01 000001 1575.20 1575.20 ... 0.83 0.10 1.63 0.21
1 2017-03-02 000001 1578.45 1565.45 ... 1.24 -0.62 -9.75 0.24
2 2017-03-03 000001 1562.20 1560.57 ... 0.73 -0.31 -4.88 0.20
3 2017-03-06 000001 1560.57 1568.70 ... 0.73 0.52 8.13 0.24
4 2017-03-07 000001 1567.07 1568.70 ... 0.62 0.00 0.00 0.17
... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
1755 2024-05-22 000001 2131.04 2131.04 ... 2.14 0.08 1.62 1.09
1756 2024-05-23 000001 2126.17 2105.04 ... 1.68 -1.22 -26.00 0.95
1757 2024-05-24 000001 2100.16 2090.41 ... 1.47 -0.69 -14.63 0.72
1758 2024-05-27 000001 2090.41 2122.92 ... 1.71 1.56 32.51 0.75
1759 2024-05-28 000001 2121.29 2105.04 ... 1.68 -0.84 -17.88 0.62
[1760 rows x 12 columns]
歡迎加入專注于財經(jīng)數(shù)據(jù)和量化投資的知識星球【數(shù)據(jù)科學實戰(zhàn)】