一、接口简介
akshare是一个能够提供量化分析所需数据的Python库,为金融数据分析师们提供了优质的数据支持。该库提供了多种金融数据来源,包括股票、基金、期货、外汇和数字货币等。此外,akshare还提供了对数据的可视化处理和分析工具。
为了方便使用者,akshare提供了基于API的数据获取方式,简单易用且支持大部分Python版本,目前在Github上已经有约1.4K个star,其文档也十分详尽。
以下我们将从接口文档的角度来看如何使用akshare的API。
二、获取数据的基本操作
akshare提供了众多数据源,比如:get_stock_spot、get_stock_hist_daily、get_stock_financial_report等。需要提醒的是,对于不同的API,需要不同的参数列表,具体参数含义可以在API的说明文档中查看。
下面是一个获取股票基本面数据的示例:
import akshare as ak stock_financial_report_df = ak.stock_financial_report(stock="300059") print(stock_financial_report_df)
以上代码即为获取stock为"300059"的股票基本面数据,并且使用print函数输出了所获取到的数据。
对于获取每只股票历史交易记录(K线数据)的情况,我们可以使用类似的操作。以下是获取“600519”贵州茅台的历史K线数据的示例:
import akshare as ak stock_zh_a_hist_df = ak.stock_zh_a_hist(symbol="600519") print(stock_zh_a_hist_df)
三、数据加工与可视化
除了数据获取之外,akshare同时也提供了丰富的数据加工和可视化工具,这大大简化了量化分析的过程,使得使用者可以专注于策略的制定和数据的分析结果。
以下是一个简单的数据加工和可视化的示例:
import akshare as ak import matplotlib.pyplot as plt oil_price_df = ak.energy_oil_spot(start_date="20200101", end_date="20210430") oil_price_df['price_diff'] = oil_price_df['price_dif'].astype(float) oil_price_df.plot(x="date", y="price_diff") plt.show()
以上代码即为获取指定时间段的油价数据,然后通过oil_price_df['price_diff']进行价格差的计算,并通过可视化工具matplotlib.pyplot对价格差进行绘图展示。
四、缺失数据处理方法
在实际数据分析过程中,缺失数据是一个常见的问题。当数据丢失时,对分析结果产生的影响难以预测,导致在制定策略时产生不确定性。为了解决这个问题,akshare提供了多种缺失数据处理方法,下面我们来看一下其中两种方法:
1、使用fillna填补缺失值
import akshare as ak stock_zh_a_daily_df = ak.stock_zh_a_daily(symbol='sz000001') stock_zh_a_daily_df = stock_zh_a_daily_df.set_index("date") stock_zh_a_daily_df['close'] = stock_zh_a_daily_df['close'].astype(float) stock_zh_a_daily_df['close'] = stock_zh_a_daily_df['close'].fillna(method="ffill") print(stock_zh_a_daily_df)
上述代码通过使用fillna方法对缺失值进行填充,表示使用前值来进行数据的填充。
2、使用dropna删除缺失值
import akshare as ak stock_us_etf_treasury_df = ak.stock_us_etf_treasury(symbol='IEF') stock_us_etf_treasury_df = stock_us_etf_treasury_df.set_index("date") stock_us_etf_treasury_df.dropna(inplace=True) print(stock_us_etf_treasury_df)
上述代码通过dropna方法对缺失值进行删除操作,即删除无法填充的缺失数据。
五、API使用注意事项
在使用akshare的API过程中,需要注意以下问题:
1、数据源的选择,不同的数据源返回的数据可能存在一定的差异(比如美股和A股在数据源方面有所不同),需要选择对应的数据源。
2、部分API需要特定的参数才能正常获取数据,这需要仔细查看API文档,避免出现无法获取数据的情况。
3、若需要使用akshare的可视化工具,需要安装matplotlib包。
通过以上提醒,我们可以更快更准确地使用akshare的API,从而更好地进行量化分析和策略制定。