get_price - 获取历史数据

get_price(security, start_date=None, end_date=None, frequency='1d', fields=None, fq=None, count=None)

使用场景

该函数在研究、回测、交易模块可用

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接口说明

该接口用于获取指定日期的前N条的历史行情K线数据或者指定时间段内的历史行情K线数据。支持多股票、多行情字段获取。

注意事项：

1、start_date与count必须且只能选择输入一个，不能同时输入或者同时都不输入。

2、针对停牌场景，我们没有跳过停牌的日期，无论对单只股票还是多只股票进行调用，时间轴均为二级市场交易日日历，停牌时使用停牌前的数据填充，成交量为0，日K线可使用成交量为0的逻辑进行停牌日过滤。

3、数据返回内容不包括当天数据。

4、count只针对'daily', 'weekly', 'monthly', 'quarter', 'yearly', '1d', '1m', '5m', '15m', '30m', '60m', '120m', '1w', 'mo', '1q', '1y'频率有效，并且输入日期的类型需与频率对应。

5、'weekly', '1w', 'monthly', 'mo', 'quarter', '1q', 'yearly', '1y'频率不支持start_date和end_date组合的入参，只支持end_date和count组合的入参形式。

6、返回的周线数据是由日线数据进行合成。

7、该接口只能获取2005年后的数据。

参数

security：一支股票代码或者一个股票代码的list(list[str]/str)

start_date：开始时间，默认为空。传入格式仅支持：YYYYmmdd、YYYY-mm-dd、YYYY-mm-dd HH:MM、YYYYmmddHHMM，如'20150601'、'2015-06-01'、'2015-06-01 10:00'、'201506011000'(str)；

end_date：结束时间，默认为空，传入格式仅支持：YYYYmmdd、YYYY-mm-dd、YYYY-mm-dd HH:MM、YYYYmmddHHMM，如'20150601'、'2015-06-01'、'2015-06-01 14:00'、'201506011400'(str)；

frequency： 单位时间长度，现有支持1分钟线(1m)、5分钟线(5m)、15分钟线(15m)、30分钟线(30m)、60分钟线(60m)、120分钟线(120m)、日线(1d)、周线(1w/weekly)、月线(mo/monthly)、季度线(1q/quarter)和年线(1y/yearly)频率数据(str)；

fields：指明数据结果集中所支持输出字段(list[str]/str)，输出字段包括 ：

• open -- 开盘价(str:numpy.float64)；
• high -- 最高价(str:numpy.float64)；
• low --最低价(str:numpy.float64)；
• close -- 收盘价(str:numpy.float64)；
• volume -- 交易量(str:numpy.float64)；
• money -- 交易金额(str:numpy.float64)；
• price -- 最新价(str:numpy.float64)；
• preclose -- 昨收盘价(str:numpy.float64)(仅日线返回)；
• high_limit -- 涨停价(str:numpy.float64)(仅日线返回)；
• low_limit -- 跌停价(str:numpy.float64)(仅日线返回)；
• unlimited -- 判断查询日是否无涨跌停限制(1：该日无涨跌停限制；0：该日有涨跌停限制)(str:numpy.float64)(仅日线返回)；

fq：数据复权选项，支持包括，pre-前复权，post-后复权，None-不复权(str)；

count：大于0，不能与start_date同时输入，获取end_date前count根的数据，不支持除天（'daily'/'1d'）、分钟（'1m'）、5分钟线('5m')、15分钟线('15m')、30分钟线('30m')、60分钟线('60m')、120分钟线('120m')、周（'weekly'/'1w'）、（'monthly'/'mo'）、（'quarter'/'1q'）和（'yearly'/'1y'）以外的其它频率(int)；

返回

get_price对于多股票和多字段不同场景下获取返回数据的规则与get_history一致，如下：

第一种返回数据：

当获取单支股票（单只股票必须为字符串类型security='600570.SS'，不能用security=['600570.SS']）和单个或多个字段的时候，返回的是pandas.DataFrame对象，行索引是datetime.datetime对象，列索引是行情字段，为str类型。

例如，输入为get_price(security='600570.SS',start_date='20170201',end_date='20170213',frequency='1d')时，将返回：

                 open	close	 high	 low	 volume	        price	   money     preclose    high_limit    low_limit    unlimited
2017-02-03	44.47	43.90	44.50	43.58	4418325.0	43.90	193895820.0	44.26	   48.69	39.83   	0
2017-02-06	43.91	44.10	44.30	43.66	4428487.0	44.10	194979290.0	43.90	   48.29	39.51   	0
2017-02-07	44.05	43.52	44.07	43.34	5649251.0	43.52	246776480.0	44.10	   48.51	39.69   	0
2017-02-08	43.59	44.59	44.78	43.53	12570233.0	44.59	557883600.0	43.52	   47.87	39.17   	0
2017-02-09	44.74	44.74	45.28	44.39	9240223.0	44.74	413875390.0	44.59	   49.05	40.13   	0
2017-02-10	44.80	44.62	44.98	44.41	8097465.0	44.62	361757300.0	44.74	   49.21	40.27   	0
2017-02-13	44.32	44.89	45.98	44.02	14931596.0	44.89	672360490.0	44.62	   49.08	40.16   	0

第二种返回数据：

当获取多支股票（多只股票必须为list类型，特殊情况：当list只有一个股票时仍然当做多股票处理，比如security=['600570.SS']）和单个字段的时候，返回的是pandas.DataFrame对象，行索引是datetime.datetime对象，列索引是股票代码的编号，为str类型。

例如，输入为get_price(['600570.SS'], start_date='20170201', end_date='20170213', frequency='1d', fields='open')时，将返回：

              600570.SS
2017-02-03      44.47
2017-02-06      43.91
2017-02-07      44.05
2017-02-08      43.59
2017-02-09      44.74
2017-02-10      44.80
2017-02-13      44.32

第三种返回数据：

如果是获取多支股票（多只股票必须为list类型，特殊情况：当list只有一个股票时仍然当做多股票处理，比如security=['600570.SS']）和多个字段，则返回pandas.Panel对象，items索引是行情字段，为str类型（如'open'、'close'等），里面是很多pandas.DataFrame对象，每个pandas.DataFrame的行索引是datetime.datetime对象， 列索引是股票代码，为str类型。

例如，输入为get_price(['600570.SS','600571.SS'], start_date='20170201', end_date='20170213', frequency='1d', fields=['open','close'])['open']时，将返回：

             600570.SS   600571.SS
2017-02-03    44.47        19.36
2017-02-06    43.91        19.00
2017-02-07    44.05        19.27
2017-02-08    43.59        19.10
2017-02-09    44.74        19.47
2017-02-10    44.80        19.57
2017-02-13    44.32        19.22

假如要对panel索引中的对象进行转换，比如将items索引由行情字段转换成股票代码，可以通过panel_info = panel_info.swapaxes("minor_axis", "items")的方法转换。

示例

def initialize(context):
    g.security = '600570.SS'
    set_universe(g.security)

def handle_data(context, data):
    # 获得600570.SS(恒生电子)的2015年01月的天数据，只获取open字段
    price_open = get_price('600570.SS', start_date='20150101', end_date='20150131', frequency='1d')['open']
    log.info(price_open)
    # 获取指定结束日期前count天到结束日期的所有开盘数据
    # price_open = get_price('600570.SS', end_date='20150131', frequency='daily', count=10)['open']
    # log.info(price_open)
    # 获取股票指定结束时间前count分钟到指定结束时间的所有数据
    # stock_info = get_price('600570.SS', end_date='2015-01-31 10:00', frequency='1m', count=10)
    # log.info(stock_info)
    # 获取指定结束日期前count周到结束日期所在周的所有开盘数据
    # week_open = get_price('600570.SS', end_date='20150131', frequency='1w', count=10)['open']
    # log.info(week_open)

    # 获取多只股票
    # 获取沪深300的2015年1月的天数据，返回一个[pandas.Panel]
    security_list = get_index_stocks('000300.XBHS', '20150101')
    price = get_price(security_list, start_date='20150101', end_date='20150131')
    log.info(price)
    # 获取某股票开盘价，行索引是[datetime.datetime]对象，列索引是行情字段
    price_open = price['open'][security_list[0]]
    log.info(price_open)

    # 获取农业版块指定结束日期前count天到结束日期的数据
    industry_info = get_price("A01000.XBHS", end_date="20210315", frequency="daily", count=10)
    log.info(industry_info)

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