python利用tushare的pro.opt_daily接口获取期权所有合约历史数据信息代码分享(数据集csv下载)
时间:5年前 阅读:16366 评论:1
已支持上证50ETF期权300ETF期权所有合约信息下载(如有其他需求请留言).
网盘下载地址:https://share.weiyun.com/ltV8txVT
tushare官网注册账号,获取token码
tushare官网:https://tushare.pro/
还可通过这个地址进行注册:https://tushare.pro/register?reg=360880
(如果通过这个地址进行注册的话,我会有一点积分,类似邀请码。所以如果假设不麻烦的话0.0,麻烦通过这个网址注册,谢谢)
运用python进行量化分析的时候需要载入证券数据,tushare为我们提供了证券市场数据接口。
tushare是以新浪财经、腾讯财经、上交所数据、深交所数据为基础提供的Python接口。
完整代码如下:
#导入需要用的包
import tushare as ts
import numpy as np
import pandas as pd
import time
import os
token='**********************' #填写你的token,上面链接注册后就有token
pro = ts.pro_api(token)
df = pro.opt_basic(exchange='SSE')#获取sse(上交所)所有期权合约从2015年到现在
# 展示数据
df.head() # 显示DataFrame的前若干行,默认为5,数据举例如下:
Bash
|
df.to_csv('opt.csv',mode='w',encoding='utf-8') #把获取的所有合约信息保存为csv文件
然后本地目录就会多一个opt.csv文件,文件中大概就是几千条的合约代码信息
接下来我们开始根据合约代码信息,根据一条条代码开始下载对应代码的历史信息
# 读入数据文件
data = pd.read_csv('./opt.csv', encoding='utf-8')
data.head() #显示一下读取到的信息,根据信息捕捉自己想要的部分
opt_num = data.iloc[1:,1:2]
opt_num.head()
opt_num_arr = opt_num.values #现在这就是我们想要的信息了,类似这种格式:['10000108.SH']
count = 0 #这个是计数用的,因为tushare的pro.opt_daily接口每分钟只能获取10个合约的数据,需要计数每获取10条休息一分钟
for i in opt_num_arr:
if os.path.exists('./opt_dir/{}.csv'.format(str(i)[2:13])): #判断这个合约是否已经下载过了
print('{}.csv已存在'.format(str(i)[2:13]))
else:
df = pro.opt_daily(ts_code = str(i)[2:13])
df.to_csv('./opt_dir/{}.csv'.format(str(i)[2:13]),mode='w',encoding='utf-8') #下载合约信息保存为csv文件
print('{}.csv下载中'.format(str(i)[2:13]))
count += 1
if(count%10==0):
time.sleep(70)
运行上面的代码,等代码运行完,大概会有2000多csv文件就保存在本地了,每个文件内保存一个合约的信息
下面分享一下我获取到的合约文件:
链接:https://share.weiyun.com/5PrGsmA 密码:yya8yb

微信扫码关注
更新实时通知
网友评论
访客
回复最新数据每天更新,https://www.qiquanji.com/optxiazai.html,这里可以下载最新合约信息