pip install baostock

[jeremyjia]

import baostock as bs import pandas as pd

登陆系统

lg = bs.login()

显示登陆返回信息

print('login respond error_code:'+lg.error_code) print('login respond error_msg:'+lg.error_msg)

获取股票历史交易数据

详细参数含义请参考baostock官方文档

rs = bs.query_history_k_data_plus("sh.600000", "date,code,open,high,low,close,preclose,volume,amount,pctChg", start_date="2024-10-01", end_date="2024-10-31", frequency="d", adjustflag="3")

打印结果集

print('query_history_k_data_plus respond error_code:'+rs.error_code) print('query_history_k_data_plus respond error_msg:'+rs.error_msg)

查询结果转为pandas DataFrame格式方便处理

data_list = [] while (rs.error_code == '0') & rs.next(): data_list.append(rs.get_row_data())

result = pd.DataFrame(data_list, columns=rs.fields)

打印数据

print(result)

登出系统

bs.logout()

[jeremyjia]

在这个例子中，我们做了以下几件事： 使用bs.login()登陆系统。这一步通常是必需的，因为baostock需要验证用户身份。 使用bs.query_history_k_data_plus()函数查询股票历史交易数据。我们指定了股票代码（"sh.600000"代表浦发银行），所需字段（如日期、开盘价、最高价等），查询的起始和结束日期，数据频率（日线），以及复权标志（这里选择了"3"代表后复权）。 检查查询结果是否有错误，并将结果转为pandas DataFrame格式以便处理。 打印查询结果。 使用bs.logout()登出系统。 请注意，实际的股票代码、字段、日期范围等参数需要根据你的需求进行调整。同时，baostock的API可能会随时间变化，因此建议查阅最新的官方文档以获取最准确的信息

[jeremyjia]

‌baostock是一个免费、开源的证券数据平台，专为Python用户设计‌。它提供大量准确、完整的中国股市历史行情数据和上市公司财务数据‌12。以下是关于baostock的详细介绍： ‌数据丰富‌：涵盖股票历史行情、上市公司财务数据等多种数据类型，满足量化交易投资者、数量金融爱好者、计量经济从业者的数据需求‌12。 ‌易用性高‌：返回的数据格式为pandas DataFrame类型，便于与pandas、NumPy、Matplotlib等库结合进行数据分析和可视化‌1。 ‌开源免费‌：无需注册，即可直接使用。同时，平台还在不断完善和优化，后续将逐步增加更多金融数据‌1。 ‌安装简便‌：可通过pip命令轻松安装，如pip install baostock。安装后，即可在Python环境中导入并使用‌3。 总的来说，baostock是金融量化分析和学术研究的宝贵工具‌2。 你还想了解baostock的哪些方面呢？比如使用教程、安装步骤等。