In [1]:
%matplotlib inline
%time from hikyuu.interactive.interactive import *
#use_draw_engine('echarts') #use_draw_engine('matplotlib')  #默认为'matplotlib'绘图
std::cout are redirected to python::stdout
std::cerr are redirected to python::stderr
[2019-03-27 21:33:38.882] [info] Loading market information...
[2019-03-27 21:33:38.886] [info] Loading stock type information...
[2019-03-27 21:33:38.887] [info] Loading stock information...
[2019-03-27 21:33:43.917] [info] Loading KData...
[2019-03-27 21:33:43.928] [info] Preloading all day kdata to buffer!
[2019-03-27 21:33:53.843] [info] 9.92529s Loaded Data.
Wall time: 17.6 s

1 简单示例

查询并绘制上证指数最后100个交易日的K线数据

In [2]:
s = sm['sh000001']
k = s.getKData(Query(-100))  
k.plot()

2 查看与遍历K线数据

K线数据可以象list一样遍历和查看具体值

In [3]:
s = sm['sh000001']
k = s.getKData(Query(-100))  
print(k)
KData{
  size : 100
  stock: Stock(SH, 000001, 上证指数, 指数, 1, 1990-12-19 0:0:0, +infinity),
  query: KQuery(-100, 9223372036854775807, INDEX, DAY, NO_RECOVER)
 }
In [4]:
#查看最后5个交易日的K线值
k[-5:]
Out[4]:
[<KRecord(Datetime(201903210000), 3094.1200, 3125.0200, 3086.8500, 3101.4600, 40393981.9000, 4142511.0000)>,
 <KRecord(Datetime(201903220000), 3100.7300, 3107.2800, 3064.8800, 3104.1500, 35667833.6000, 3648483.0000)>,
 <KRecord(Datetime(201903250000), 3058.8000, 3087.0000, 3041.9500, 3043.0300, 37537565.9000, 3802787.0000)>,
 <KRecord(Datetime(201903260000), 3057.5600, 3062.6900, 2988.4900, 2997.1000, 34144482.0000, 3534980.0000)>,
 <KRecord(Datetime(201903270000), 3012.2600, 3022.7600, 2987.7700, 3022.7200, 29507597.1000, 2913903.0000)>]
In [5]:
#遍历查询最大收盘价
max_close = 0
for v in k:
    if v.closePrice > max_close:
        max_close = v.closePrice
print(max_close)
3106.42

K线数据(KData)其实是有KRecord组成的数组,KRecord的属性如下:

In [6]:
print("日期 - ", k[0].datetime)
print("开盘价 - ", k[0].openPrice)
print("最高价 - ", k[0].highPrice)
print("最低价 - ", k[0].lowPrice)
print("收盘价 - ", k[0].closePrice)
print("成交金额 - ", k[0].transAmount)
print("成交量 - ", k[0].transCount)
日期 -  2018-10-30 0:0:0
开盘价 -  2538.57
最高价 -  2586.92
最低价 -  2521.78
收盘价 -  2568.05
成交金额 -  15238592.9
成交量 -  1666823.0

3 Query详解

获取Stock的K线数据,需要指定查询条件,可按索引和日期两种方式查询。

构建按索引方式查询条件:Query(start=0, end=None , kType=Query.DAY, recoverType=Query.NO_RECOVER)

构建按日期方式查询条件:QueryByDate(start=None, end=None, kType=Query.DAY, recoverType=Query.NO_RECOVER)

其中,索引遵循Python的惯用方式,即以0位起始,以[start, end)的方式查询,支持负数表示倒叙; 按日期查询同样遵循[start, end)惯例。

kType: 为K线数据类型(日线、分钟线、周线等):

- Query.DAY      日线
- Query.WEEK     周线
- Query.MONTH    月线
- Query.QUARTER  季线
- Query.HALFYEAR 半年线
- Query.YEAR     年线
- Query.MIN      1分钟线
- Query.MIN5     5分钟线
- Query.MIN15    15分钟线
- Query.MIN30    30分钟线
- Query.MIN60    60分钟线

recoverType:为复权类型(不复权、前向复权、后向复权、等比前向复权、等比后向复权),仅支持日线复权:

- Query.NO_RECOVER     不复权
- Query.FORWARD        前向复权
- Query.BACKWARD       后向复权
- Query.EQUAL_FORWARD  等比前向复权
- Query.EQUAL_BACKWARD 等比后向复权

3.1 按索引方式查询K线数据

In [7]:
#查询股票前100个交易日的K线数据
k = s.getKData(Query(0, 100))

#查询股票最后100个交易日K线数据
k = s.getKData(Query(-100))

#查询股票第199个交易日到第209个交易日的K线数据
k = s.getKData(Query(200, 210))

#查询股票倒数第100个交易日至倒数第10个交易日的K线数据
k = s.getKData(Query(-100, -10))

3.2 按日期方式查询K线数据

按日期查询同样遵循 [start, end) 惯例。

日期类型为Hikyuu库中定义的 Datetime,其记录的是“年月日时分”。可使用Python的datetime类型、日期字符串或数字表示法进行构建:

  • Datetime(datetime.date(2017,1,1)) - 从Python的datetime构建
  • Datetime('2017-1-1 9:35') - 通过日期字符串构建
  • Datetime(201701010935) - 通过数字进行构建,数字格式须如“yyyymmddhhmm”(4位年份2位月份2位小时数2位分钟数)
In [8]:
#查询2017年1月1日至今的日线数据
k = s.getKData(QueryByDate(Datetime(201701010000)))

#查询2017年1月1日至3月31日日线数据
k = s.getKData(QueryByDate(Datetime(201701010000), Datetime(201704010000)))

#查询2017年1月5日1分钟线数据
k = s.getKData(QueryByDate(Datetime(201701050000), Datetime(201701060000), kType=Query.MIN))
k.plot()

3.3 查询复权日线

In [9]:
s = sm['sz000603']

#查询股票最后100个交易日K线数据,不复权
k = s.getKData(Query(-100))
k.plot()
In [10]:
#查询股票最后100个交易日K线数据,后向复权
k = s.getKData(Query(-100, recoverType=Query.BACKWARD))
k.plot()
In [ ]: