使用 Python 獲取股票歷史技術(shù)數(shù)據(jù)

本文介紹如何使用 Python 獲取股票歷史技術(shù)數(shù)據(jù)，以便進(jìn)行量化分析或策略回測。

我們使用麥蕊數(shù)據(jù)提供的數(shù)據(jù)，其中包括技術(shù)指標(biāo)。以下是兩個自定義函數(shù)，一個用于將 JSON 轉(zhuǎn)換為 DataFrame 格式，另一個用于獲取數(shù)據(jù)。

第一個自定義函數(shù)是處理 JSON 的函數(shù)，它將 JSON 轉(zhuǎn)換為 DataFrame 格式，以便更好地進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析。

第二個自定義函數(shù)是獲取數(shù)據(jù)的函數(shù)，它可以根據(jù)輸入的股票代碼獲取相應(yīng)的歷史技術(shù)數(shù)據(jù)。該函數(shù)可以根據(jù)需要進(jìn)行修改，以滿足不同的數(shù)據(jù)獲取需求。

通過使用這兩個自定義函數(shù)，我們可以輕松地獲取歷史技術(shù)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行量化分析或策略回測。這將有助于我們更好地理解市場趨勢，制定更有效的投資策略。

需要修改的地方有兩個，一個是填寫自己的許可證，另一個是在調(diào)用自定義函數(shù)時(shí)，輸入要獲取股票的代碼。這些修改將使代碼能夠適應(yīng)不同的情況和需求。

代碼

代碼解釋說明

該代碼主要是從指定的 API 獲取股票數(shù)據(jù)，然后將分時(shí)交易、KDJ、MACD、MA 和 BOLL 的數(shù)據(jù)合并到一個 DataFrame 中，并將結(jié)果保存為 CSV 文件。

首先，定義了一個 json_to_df 函數(shù)，用于將 API 返回的 JSON 格式數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為 DataFrame 格式。然后，定義了一個 get_stock_data 函數(shù)，該函數(shù)通過股票代碼獲取歷史數(shù)據(jù)。在該函數(shù)中，使用了 json_to_df 函數(shù)獲取分時(shí)交易、KDJ、MACD、MA 和 BOLL 的數(shù)據(jù)，并使用 pd.concat 將它們合并到一個 DataFrame 中。最后，使用 to_csv 將結(jié)果保存為 CSV 文件。

值得注意的是，該代碼中的 licence 變量是用于訪問 API 的許可證號，需要替換為有效的許可證號才能正常運(yùn)行。