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，数据爬虫部分参考了现有金融数据包tushare、akshare和efinance。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。可视化模块基于plotly.express和pyecharts包，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。

qstock目前在pypi官网上发布，最早开源版本为1.1.0，目前更新至1.2.0版本

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。

GitHub地址：https://github.com/tkfy920/qstock。

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上获取qstock-1.2.1.tar.gz （强化版）安装包，进行离线安装（将离线安装包放置在工作路径上使用'pip install qstock-1.2.1.tar.gz' 进行安装）。

下面为大家介绍qstock各模块的具体调用方式和应用举例。

#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

#获取沪深A股最新行情指标
df=qs.realtime_data()
#查看前几行
df.head()

#获取期货最新行情指标
df=qs.realtime_data('期货')
#查看前几行
df.head()

#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()

#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']

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

#股票日内交易数据
df=qs.intraday_data('中国平安')
df.head()

#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

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。

df=qs.realtime_change('60日新高')
#查看前几行
df.head()

#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='19500101', 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

#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()

#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

#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

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

code_list=['sh','sz','cyb','zxb','hs300','sz50','zz500']
df=qs.get_data(code_list)
df

#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SENSEX','俄罗斯RTS','加拿大S&P',
               '台湾加权','美元指数','路透CRB商品指数']

qs.get_data(global_indexs)

多只证券的历史价格数据

获取单只或多只证券（股票、基金、债券、期货)的收盘价格dataframe

get_price(code_list, start='19500101', end='20500101', freq='d', fqt=1)

code_list输入股票list列表如code_list=['中国平安','贵州茅台','工业富联']

code_list=['中国平安','300684','锂电池ETF','BK0679','上证指数']
df=qs.get_price(code_list)
df.tail()

股票龙虎榜数据

stock_billboard(start=None, end=None)

起始和结束日期默认为None，表示最新，日期格式'2021-08-21'

df=qs.stock_billboard('20220901','20221011')
df

4it [00:01,  3.98it/s]

基本面数据

股东持股情况

股票前十大股东信息

stock_holder_top10(code, n=2)

获取沪深市场指定股票前十大股东信息

code : 股票代码
n :最新 n个季度前10大流通股东公开信息

df=qs.stock_holder_top10('中国平安', n=2)
#df

沪深个股股东数量

stock_holder_num(date=None) 获取沪深A股市场公开的股东数目变化情况
date : 默认最新的报告期, 指定某季度如'2022-03-31','2022-06-30','2022-09-30','2022-12-31'

df=qs.stock_holder_num('20220930')
#df

大股东增减持变动明细

#大股东
df=qs.stock_holder_change()
df.head()

机构持股

institute_hold(quarter = "20221")

获取新浪财经机构持股一览表

quarter: 如'20221表示2022年一季度，其中的 1 表示一季报; "20193", 其中的 3 表示三季报;

#2022年2季度
df=qs.institute_hold('20222')
#df

主营业务

main_business(code= "000001")

获取公司主营业务构成

code: 股票代码或股票简称

df=qs.main_business('丰元股份')
#df.head()

财务报表

financial_statement(flag='业绩报表',date=None):
flag:报表类型,默认输出业绩报表; '业绩报表'或'yjbb'：返回年报季报财务指标; '业绩快报'或'yjkb'：返回市场最新业绩快报; '业绩预告'或'yjyg'：返回市场最新业绩预告; '资产负债表'或'zcfz'：返回最新资产负债指标; '利润表'或'lrb'：返回最新利润表指标; '现金流量表'或'xjll'：返回最新现金流量表指标.
date:报表日期，如‘20220630’，‘20220331’，默认当前最新季报（或半年报或年报）

业绩报表

df=qs.financial_statement('业绩报表',date='20220930')
#df.head()

业绩预告

df=qs.financial_statement('yjyg')
#df.head()

业绩快报

#注意参数设置有个小bug，目前调用会报错，将在新版本中修正！
df=qs.financial_statement('yjkb')
#df.head()

资产负债表

df=qs.financial_statement('资产负债表')
#查看前几行
#df.head()

利润表

df=qs.financial_statement('利润表')
#查看前几行
#df.head()

现金流量表

df=qs.financial_statement('现金流量表')
#查看前几行
#df.head()

财务指标

个股基本财务指标

stock_basics(code_list)

code_list:代码或简称，可以输入单只或多只个股的list
如：单只个股：code_list='中国平安'；
多只个股code_list=['晓程科技','中国平安','西部建设']
返回：代码、名称、净利润、总市值、流通市值、所处行业、市盈率、市净率、ROE、毛利率和净利率指标

code_list=['300139','中国平安','西部建设','贵州茅台','丰元股份','002432']
df=qs.stock_basics(code_list)
#df

个股详细财务指标

stock_indicator(code):

获取个股历史报告期所有财务分析指标

code: 股票代码或简称

df=qs.stock_indicator('中国平安')
#df.head()

每股收益预测

df=qs.eps_forecast()
#df.head()

指数成分股

获取常见指数的成分股

index_member(code)
code : 指数名称或者指数代码

#上证50成份股
df=qs.index_member('sz50')
#查看前几行数据
#df.head()

#沪深300成分股
#qs.index_member('hs300')

概念板块数据

获取同花顺概念板块名称、成分股、和行情数据

获取同花顺概念板块名称

ths_index_name(flag='概念')

flag='概念板块' or '行业板块'

#行业板块名称
name_list=qs.ths_index_name('行业')
#查看5个
name_list[:5]

['种植业与林业', '养殖业', '农产品加工', '农业服务', '煤炭开采加工']

#概念板块名称
name_list=qs.ths_index_name('概念')
#查看5个
name_list[:5]

['信创', '有机硅概念', '空气能热泵', '先进封装（Chiplet）', '减速器']

概念板块成分股

获取同花顺概念板块成分股注意，同花顺数据接口不太稳定，如报错过一段时间再试。

ths_index_member(code=None)

code:输入板块行业或概念代码或简称

#比如种植业与林业成分股
df=qs.ths_index_member('种植业与林业')
#查看前几行
#df.head()

#比如有机硅概念
df=qs.ths_index_member('有机硅概念')
#查看前几行
#df.head()

概念指数行情数据

获取同花顺概念或行业板块指数行情数据(开盘、最高、最低、收盘和成交量）

ths_index_data(code=None)

code:输入板块行业或概念代码或简称

df=qs.ths_index_data('有机硅概念')
#df.head()

资金流数据

日内资金流数据

intraday_money(code)

code : 股票、债券代码

获取单只股票最新交易日的日内分钟级单子流入流出数据

#注意要在交易日交易时段才能获取到相应数据
df=qs.intraday_money('中国平安')
#df.head()

历史资金流向数据

hist_money(code)

code : 股票、债券代码

获取股票、债券、期货等的历史单子流入流出数据

df=qs.hist_money('中国平安')
#df.tail()

个股n日资金流

stock_money(code, ndays=[3, 5, 10, 20])

stock可以为股票简称或代码，如晓程科技或300139 ndays为时间周期或list，如3日、5日、10日等

#默认ndays=[3, 5, 10, 20]
df=qs.stock_money('中国平安')
#df

df=qs.stock_money('中国平安',[10,30,60])
#df.tail()

同花顺资金流数据

获取同花顺个股、行业、概念资金流数据

ths_money(flag=None,n=None):
flag:'个股','概念','行业'
n=1,3,5,10,20分别表示n日资金累计净额

#个股20日资金流数据
df=qs.ths_money('个股',n=20)
#df.tail()

#行业板块10日资金流数据
df=qs.ths_money('行业',n=10)
#df.tail()

#概念板块5日资金流数据
df=qs.ths_money('概念',n=5)
#df.tail()

北向资金

north_money(flag=None,n=1)
flag=None，默认返回北上资金总体每日净流入数据
flag='行业',代表北向资金增持行业板块排行
flag='概念',代表北向资金增持概念板块排行
flag='个股',代表北向资金增持个股情况
n: 代表n日排名，n可选1、3、5、10、‘M’，‘Q','Y' 即 {'1':"今日", '3':"3日",'5':"5日", '10':"10日",'M':"月", 'Q':"季", 'Y':"年"}

北向资金每日净流入

#北向资金每日净流入数据
df=qs.north_money()
#df.tail()

北向资金增持行业板块

#北向资金增持行业板块5日排名
df=qs.north_money('行业',5)
#df.tail()

北向资金增持概念板块

#北向资金增持概念板块
df=qs.north_money('概念',5)
#df.tail()

北向资金增持个股情况

#北向资金增持个股情况
#有个小bug，列名没有对应起来，该函数调用将报错，将在新版本中修正。
df=qs.north_money('个股',5)
#df.tail()

宏观经济指标

获取宏观经济常见指标

macro_data(flag=None)

flag:lpr:贷款基准利率；ms：货币供应量；cpi:消费者物价指数； ppi:工业品出厂价格指数;pmi:采购经理人指数默认返回gdp数据

对应数据也可以使用相应接口，如qs.cpi()、qs.gdp()、qs.ms()、qs.ppi()、qs.pmi()、qs.lpr()可以分别获取CPI、GDP、货币供应量、PPI、PMI数据。

GDP数据

df=qs.macro_data('gdp')
#df

CPI物价指数

df=qs.macro_data('cpi')
#df

PPI工业品出厂价格指数

df=qs.macro_data('ppi')
#df

pmi采购经理人指数

df=qs.macro_data('pmi')
#df

货币供应量

df=qs.macro_data('ms')
#df

贷款基准利率LPR

df=qs.macro_data('lpr')
#df

同业拆借利率

ib_rate(market='sh',fc=None):
market:同业拆借市场简称，各个市场英文缩写为： {'sh':'上海银行同业拆借市场','ch':'中国银行同业拆借市场','l':'伦敦银行同业拆借市场', 'eu':'欧洲银行同业拆借市场','hk':'香港银行同业拆借市场','s':'新加坡银行同业拆借市场'}
fc：外币币种，输入币种的英文简称，"CNY"(人民币):,"GBP"(英镑),"EUR"(欧元) ,"USD"(美元) ,"HKD"(港币) ,"SGD"(星元) 香港市场，fc可选：'HKD'，'USD','CNY'；新加坡市场，fc可选：'SGD','USD';伦敦市场，fc可选：'GBP','USD','EUR','JPY'；

上海银行同业拆借市场

#默认输出上海银行同业拆借市场利率
#或输入market='sh'
df=qs.ib_rate()
#df

中国银行同业拆借市场

df=qs.ib_rate(market='ch')
#df

伦敦银行同业拆借市场

#伦敦简称l，注意是英文字母‘l’(London的首字母小写)，不是数字1！
#币种可选GBP'英镑',USD'美元',EUR'欧元',JPY'日元'
df=qs.ib_rate(market='l',fc='GBP')
#df

#伦敦美元
df=qs.ib_rate('l','USD')
#df

#伦敦欧元
df=qs.ib_rate('l','EUR')
#df

#伦敦日元
df=qs.ib_rate('l','JPY')
#df

欧洲银行同业拆借市场

#欧元
df=qs.ib_rate('eu')
#df

香港银行同业拆借市场

#香港市场美元
df=qs.ib_rate('hk','USD')
#df

#香港市场港币
df=qs.ib_rate('hk','HKD')
#df

#香港市场人民币
df=qs.ib_rate('hk','CNY')
#df

新加坡市场

#新加坡美元利率
df=qs.ib_rate('s','usd')
#df

#新加坡星元利率
df=qs.ib_rate('s','SGD')
#df

财经新闻数据

新闻资讯数据

news_data(news_type=None,start=None,end=None,code=None):
news_type:新闻类型：cctv'或'新闻联播'； 'js'或'金十数据'；'stock' 或'个股新闻' 不输入参数，默认输出财联社电报新闻数据。
start:起始日期，如'20220930',不输入默认当前最新日期
end:结束日期，如'20221001'，不输入默认当前最新日期
stock：个股代码，个股新闻时需输入该参数

财联社电报新闻数据

#默认参数输出财联社电报新闻数据
df=qs.news_data()
#df.tail()

市场快讯数据

df=qs.news_data('js')
#df.tail()

新闻联播文字

#参数start起始日期，end结束日期，使用默认参数输出最新日期新闻联播
df=qs.news_data('cctv',start='20221016',end='20221016')
#df.head()

#也可以使用新闻联播数据接口获取，start和end默认为最新日期
df=qs.news_cctv(start='20221016',end='20221016')
#df.head()

个股新闻

#使用新闻统一接口
df=qs.news_data('个股',code='天瑞仪器')
#df.head()

#使用个股新闻接口
df=qs.stock_news('天瑞仪器')
#df.head()

import qstock as qs
from qstock import plot

K线图

普通K线图

kline(df, mas=5, mal=20, notebook=True,title="股票K线图")

参数说明：

df:数据，包含open,high,low,close,volume列名的dataframe
mas：短期均线，默认5日均线
mal：长期均线，默认20日均线
notebook：True代表在jupyter notebook上显示，False默认输出html，可以保存本地打开。默认为True
title:图形标题

#如果notebook不显示pyecharts的图形，在前面加上以下代码(去掉前面注释)
#from pyecharts.globals import CurrentConfig, NotebookType
#CurrentConfig.NOTEBOOK_TYPE = NotebookType.JUPYTER_NOTEBOOK

#获取中国平安2022年至今前复权的数据
df=qs.get_data('中国平安',start='2022-06-01',end='2022-10-20')
#df.tail()

100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:00<00:00, 1000.31it/s]

#使用默认参数
#plot.kline(df)

修正K线图

HA_kline(df)

参数df与前面普通k线图线图。

也叫平均K线图（Heikin-Ashi），具体原理可以参考公众号推文《【手把手教你】使用Python对股价的Heikin Ashi蜡烛图进行可视化》。

普通K线图中往往存在很多噪声，这些噪声容易掩盖市场真实趋势的随机波动，包括价格和成交量波动。比如，对市场影响持续性较短的新闻事件，以及对技术指标和市场趋势解读等，都可能造成无意义的短期价格和交易量波动，这样的噪声会对交易者分析市场产生干扰和误导。为了减少普通K线图产生的噪声，HA蜡烛图应运而生，HA中的四个价格中，HA开盘价和HA收盘价都是经过平均计算得来，平均化的处理相当于噪声消除处理，在一定程度上消除了市场的噪声，可以更加明确地反映市场价格的走势。

#plot.HA_kline(df)

树状图

treemap(data, label, weight, value, color=['Green', 'Red', "#8b0000"])

参数说明：

data：dataframe数据格式
label：需要展示的列名或标签名，必须是list,如[px.Constant('股票'), '行业', '股票名称'] 其中，'行业', '股票名称'必须是data里的存在的列名
weight:data里存在的列，用来显示权重
value:data里存在的列，用来显示数值
color：设置展示的颜色

#获取东方财富行业板块实时涨跌幅数据
data=qs.realtime_data('行业板块')[['名称','涨幅']]
data['权重']=abs(data['涨幅'])
#注意去掉涨幅为0的值，否则会报错
data=data[data['涨幅']!=0]
params={'data':data,'label':['名称'],'weight':'权重','value':'涨幅'}
#plot.treemap(**params)

#获取东方财富概念板块实时涨跌幅数据
data=qs.realtime_data('概念')[['名称','涨幅']]
data['权重']=abs(data['涨幅'])
data=data[data['涨幅']!=0]
params={'data':data,'label':['名称'],'weight':'权重','value':'涨幅'}
#plot.treemap(**params)

ichimoku云图

plot_ichimoku(df, t=9, k=26, l=30, s=52):

参数说明：

df为dataframe数据，包含'open','high','low','close','volume‘列，索引为时间格式
t:Tenkan-sen：转折线计算周期，默认9个交易日
k：Kijun-sen：基准线计算周期，默认26
l:Chikou Span：滞后跨度或延迟线计算周期，默认30天
s:Senkou Span B：计算前导跨度B或先行上线B，默认52个交易日

Ichimoku，是一名日本报纸作家提出的，用于衡量动量以及未来价格支撑和阻力区域的技术分析指标，目前被广泛用于判断外汇、期货、股票、黄金等投资品种的趋势和动量。关于ichimoku云图的基本原理详细以参考公众号推文：《【手把手教你】Ichimoku云图指标可视化与交易策略回测》

df=qs.get_data('丰元股份',start='2021-03-01')
#plot.plot_ichimoku(df)

基本图形

折线图

line(data=None, x=None, y=None, title=None, color=None, line_group=None, facet_col=None, legend=True):

参数：data为series或dataframe的时候，可以不输入x和y。x为x坐标轴对应数据，y为y轴坐标对应数据。

普通折线图

#获取中国平安前复权价格数据
code='中国平安'
df=qs.get_data(code)
#plot.line(df.close,title=code '价格走势')

股价分位点折线图

stock_line(data=None, x=None, y=None, notebook=True, title=None)

参数与前面画图函数相同

#plot.stock_line(df.close)

对比折线图

df['ma20']=df.close.rolling(20).mean()
title='中国平安股价与20日均线'
#plot.line(df[['close','ma20']],title=title)

#个股资金流
#plot.line(qs.stock_money('中国平安'),title='中国平安资金流')

全球指数累计涨幅可视化

#常见的全球指数名称
global_indexs=['sh','cyb','恒生指数','道琼斯','标普500','纳斯达克','英国富时100','法国CAC40','德国DAX30','日经225','韩国KOSPI',
               '澳大利亚标普200','印度孟买SENSEX','台湾加权','俄罗斯RTS','加拿大S&P/TSX','巴西BOVESPA']
index_data=qs.get_price(global_indexs,start='2012-01-01').dropna()
#plot.line(index_data/index_data.iloc[0],title='全球指数累计涨幅(2012-2022)')

柱状图

bar(data=None, x=None, y=None, title=None, color=None, legend=False,orientation=None, log_x=False, log_y=False, barmode='group')

参数说明： 'orientation='h'表示横向柱状图,log_x和log_y为True表示使用对数坐标， barmode='group'表示对比条形图,默认。为'relative'，如qs.bar(dd['总市值'],log_x=True,orientation='h')。

#计算收益率
data=index_data.copy().dropna()
rets=data/data.shift(1)-1
rets=rets.to_period('Y')
rets=(rets.groupby(rets.index).apply(lambda x: ((1 x).cumprod()-1).iloc[-1])*100).round(2)
rets=rets.iloc[-1].sort_values(ascending=False)

title='全球指数2022年涨跌幅'
#plot.bar(rets,title=title)

基于pyecharts画柱状图

chart_bar(data=None, x=None, y=None, title=None, notebook=True, zoom=False)

x,y均为list，或者x为dataframe

#plot.chart_bar(rets,title=title,zoom=True)

纵向柱状图

chart_inv_bar(data=None, x=None, y=None, title=None, notebook=True, zoom=False)

x,y均为list，或者x为dataframe

#plot.chart_inv_bar(rets,title=title,zoom=True)

散点图

scatter(data=None, x=None, y=None, title=None, color=None, size=None,trend=None, legend=True, marginal_x=None, marginal_y=None)

参数说明： color根据不同类型显示不同颜色； size根据值大小显示散点图的大小； trend='ols'添加回归拟合线； marginal_x='violin',添加小提琴图； marginal_y= 'box'，添加箱线图。

data=qs.get_data('晓程科技')
#plot.scatter(data,x='close',y='volume')

data=qs.get_data('晓程科技')
#计算收益率
data['ret']=data.close/data.close.shift(1)-1
data['weight']=data['ret'].abs()
#对换手率分类
data.loc[data.turnover_rate>20,'rr']='crazy'
data.loc[(10<data.turnover_rate)&(data.turnover_rate<20),'rr']='high'
data.loc[(5<data.turnover_rate)&(data.turnover_rate<10),'rr']='mid'
data.loc[data.turnover_rate<5,'rr']='low'
data.dropna(inplace=True)

#plot.scatter(data,x='turnover_rate',y='close',size='weight',trend='ols',marginal_x='histogram',marginal_y='box')

饼图

pie(data=None, x=None, y=None, color=None, title=None, legend=False, hole=None)

data为dataframe数据，value； hole数值0-1，显示中间空心； legend=True显示图例，默认不显示。

实例：个股主营业务占比可视化

code='晓程科技'
df=qs.main_business(code)
c1=df['报告期']=='2022中期'
c2=df['分类方向']=='按产品分'
df=df[c1&c2]
#df

#plot.pie(df.iloc[:-1],x='分类',y='营业收入(万)',title=code '主营业务收入')

基于pyecharts画饼图

chart_pie(data=None, x=None, y=None, data_pair=None, title=None, notebook=True)

参数与前面相同

#plot.chart_pie(data=df.iloc[:-1],x='分类',y='营业收入(万)',title=code '主营业务收入')

统计分布图

直方图

hist(data=None, x=None, y=None, title=None, color=None, legend=False,orientation=None, log_x=False, log_y=False, barmode='group', histnorm=None)

histnorm={1:'percent',2:'probability',3:'density',4:'probability density'}，其他参数与前面相同。

#1:'percent',2:'probability',3:'density',4:'probability density'
code='晓程科技'
data=qs.get_data(code,fqt=2)
#plot.hist(data,x='close',histnorm=3,title=code '股价直方图')

概率密度图

hist_kde(data=None, x=None, y=None, kde=True, stat='count', figsize=(15, 7)):

直方图默认统计的是观测数，可以进行统计变化，设置stat参数。 stat可选参数：count:观测数(默认)； frequency:频数;density：密度;probability:概率； kde=True表示添加核密度曲线。

其他参数与前面相同

#stat可选参数：count:观测数(默认);frequency:频数;density：密度;probability:概率
#plot.hist_kde(data.close,stat='probability')

箱线图

box(data=None, x=None, y=None, title=None, color=None, legend=False,orientation=None, log_x=False, log_y=False, boxmode=None)

参数与前面相类似。

index_list=['上证指数','创业板指','沪深300','道琼斯','标普500','纳斯达克']
data=qs.get_price(index_list)
#plot.box(data.dropna())

#获取面板数据
dd=qs.get_data(index_list)
plot.box(dd,x='name',y='close',color='name')

#plot.box(dd,y='name',x='close',color='name',orientation='h')

小提琴图

violin(data=None, x=None, y=None, title=None, color=None, legend=False,orientation=None, log_x=False, log_y=False, box=False, points=None)

#plot.violin(dd,x='name',y='close',color='name',box=True)

小提琴是是箱线图和核密度图的集合，通过箱线思维展示数据的各个百分位点。小提琴图上的核密度图展示了数据分布的形状，分布越宽的位置表示数据越集中于该处，反之则说明该处数据分布越少。

#plot.violin(dd,y='name',x='close',color='name',box=True,orientation='h')

#plot.violin(dd.query('name=="上证指数"'),y='name',x='close',box=True,orientation='h')

#plot.violin(dd.query('name=="道琼斯"'),y='name',x='close',box=True,orientation='h')

热力图

chart_heatmap(x, y, v, title=None, notebook=True)

sh0=qs.get_data('上证指数').close['2011':'2021']
sh=(sh0/sh0.shift(1)-1).to_period('M')
sh=sh.groupby(sh.index).apply(lambda x: ((((1 x).cumprod()-1).iloc[-1])*100).round(2))

x=[str(i) for i in range(2011,2022)]
y=[str(i) '月' for i in range(1,13)]
v= [[i,j,sh[str(2011 i) '-' str(1 j)]] for i in range(11) for j in range(12)]
#plot.chart_heatmap(x,y,v,title='上证指数月度收益率')

#plot.chart_heatmap_color(x,y,v,title='上证综指月度收益率')

地图

chart_map(data=None, x=None, y=None, data_pair=None, title=None, notebook=True)

df=qs.realtime_data('地域')
df['名称']=df['名称'].apply(lambda s:s[:-2] if s.endswith('板块') else s)
#df.head()

#地域板块最新价格指数
#plot.chart_map(df,x='名称',y='最新')

词云图

#txt=qs.news_data('cctv',start='20221020',end='20221021')

#缺失值处理，转为str格式
txt_list=''.join(list(txt.content.apply(lambda s:str(s))))

#使用jieba处理分词并转为词云格式数据
c_data=plot.cloud_data(txt_list)
#画词云图
#plot.chart_wordcloud(c_data)

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 19 Commits
backtest		backtest
base		base
data		data
plot		plot
stock		stock
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
__init__.py		__init__.py

License

zhouhang-chn/qstock

Folders and files

Latest commit

History

Repository files navigation

简介

数据模块

行情交易数据接口

实时行情数据

某市场所有标的最新行情

个股最新行情指标

日内成交数据

获取个股实时交易快照

实时交易盘口异动数据

历史行情数据

历史K线

个股数据

获取美股数据

获取期货历史K线数据

指数

多只证券的历史价格数据

股票龙虎榜数据

基本面数据

股东持股情况

股票前十大股东信息

沪深个股股东数量

大股东增减持变动明细

机构持股

主营业务

财务报表

业绩报表

业绩预告

业绩快报

资产负债表

利润表

现金流量表

财务指标

个股基本财务指标

个股详细财务指标

每股收益预测

指数成分股

概念板块数据

获取同花顺概念板块名称

概念板块成分股

概念指数行情数据

资金流数据

日内资金流数据

历史资金流向数据

个股n日资金流

同花顺资金流数据

北向资金

北向资金每日净流入

北向资金增持行业板块

北向资金增持概念板块

北向资金增持个股情况

宏观经济指标

GDP数据

CPI物价指数

PPI工业品出厂价格指数

pmi采购经理人指数

货币供应量

贷款基准利率LPR

同业拆借利率

上海银行同业拆借市场

中国银行同业拆借市场

伦敦银行同业拆借市场

欧洲银行同业拆借市场

香港银行同业拆借市场

新加坡市场

财经新闻数据

财联社电报新闻数据

市场快讯数据

新闻联播文字

个股新闻

K线图

普通K线图

修正K线图

树状图

ichimoku云图

Packages