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Python通达信数据接口
概述
使用纯Python类似TradeX的获取通达信行情接口的实现 因为之前TradeX的接口是使用Python扩展的方式调用C++代码实现的，功能上有诸多的限制，如只支持32位的Python， 不支持MacOS, Linux等， 无奈我自己使用的电脑是Mac系统, 服务器又是基于Linux的，所以只能自己重新实现一份。 声明次代码用于个人对网络协议的研究和习作，不对外提供服务，任何人使用本代码遇到问题请自行解决，也可以在github提issue给我，但是我不保证能即时处理。 由于我们连接的是既有的通达信兼容行情服务器，机构请不要使用次代码，对此造成的任何问题本人概不负责。 兼容性目前已经验证在如下的Python版本下成功运行，并在Windows,Mac,Linux各个系统下进行了测试 Python2.7+ Python3.6+ 安装 > pip install pytdx 或者 > pip install git+https://github.com/rainx/pytdx 命令行我提供了一个命令行工具来实现简单的交互和功能演示，在安装之后，应该可以直接使用 hqget 命令调用， hqget分为交互模式和单命令模式， 您可以随时使用 hqget --help 获取接口的使用规则。 交互模式直接输入 hqget 即可进入交互模式，进入之后，先选择要连接的服务器类型，然后选择要执行的功能，选择菜单里面最后一项退出交互模式。 选择服务器 -->rainx@JingdeMacBook-Pro:~/dev/pytdx [master]$ hqget 连接中.... 请选择服务器 -------------------- [1] :招商证券深圳行情 (119.147.212.81:7709) [2] :华泰证券(南京电信) (221.231.141.60:7709) [3] :华泰证券(上海电信) (101.227.73.20:7709) [4] :华泰证券(上海电信二) (101.227.77.254:7709) [5] :华泰证券(深圳电信) (14.215.128.18:7709) [6] :华泰证券(武汉电信) (59.173.18.140:7709) [7] :华泰证券(天津联通) (60.28.23.80:7709) [8] :华泰证券(沈阳联通) (218.60.29.136:7709) [9] :华泰证券(南京联通) (122.192.35.44:7709) [10] :华泰证券(南京联通) (122.192.35.44:7709) -------------------- 请输入序号 [1]:选择功能 连接成功！ -------------------- 功能列表： 1 : 获取股票行情 2 : 获取k线 3 : 获取市场股票数量 4 : 获取股票列表 5 : 获取指数k线 6 : 查询分时行情 7 : 查询历史分时行情 8 : 查询分笔成交 9 : 查询历史分笔成交 10 : 查询公司信息目录 11 : 读取公司信息详情 12 : 读取除权除息信息 13 : 读取财务信息 14 : 退出断开连接 -------------------- 请输入要使用的功能:输入参数并获取结果 参数：市场代码， 股票代码， 如： 0,000001 或 1,600300 请输入参数 [0,000001]: -------------------- market code active1 price last_close open high low \ 0 0 000001 2801 9.18 9.25 9.23 9.27 9.16 reversed_bytes0 reversed_bytes1 ... ask5 bid_vol5 ask_vol5 \ 0 [178, 174, 231, 12] -918 ... 9.23 4171 6140 reversed_bytes4 reversed_bytes5 reversed_bytes6 reversed_bytes7 \ 0 5689 1 17 82 reversed_bytes8 reversed_bytes9 active2 0 21 65526 2801 [1 rows x 44 columns]输出结果默认会使用pandas Dataframe格式输出，在内容较多时会省略部分列或行的记录，这个时候可以使用 --no-df 参数，让其用原始数据格式输出。 如启动时 > hqget --no-df然后进行之前的操作，结果为： 参数：市场代码， 股票代码， 如： 0,000001 或 1,600300 请输入参数 [0,000001]: -------------------- [OrderedDict([('market', 0), ('code', '000001'), ('active1', 2864), ('price', 9.19), ('last_close', 9.25), ('open', 9.23), ('high', 9.27), ('low', 9.16), ('reversed_bytes0', bytearray(b'\xbd\xc9\xec\x0c')), ('reversed_bytes1', -919), ('vol', 428899), ('cur_vol', 30), ('amount', 395218880.0), ('s_vol', 284703), ('b_vol', 144196), ('reversed_bytes2', 1), ('reversed_bytes3', 698), ('bid1', 9.18), ('ask1', 9.19), ('bid_vol1', 1078), ('ask_vol1', 5236), ('bid2', 9.17), ('ask2', 9.2), ('bid_vol2', 8591), ('ask_vol2', 3027), ('bid3', 9.16), ('ask3', 9.21), ('bid_vol3', 12638), ('ask_vol3', 3557), ('bid4', 9.15), ('ask4', 9.22), ('bid_vol4', 13234), ('ask_vol4', 2615), ('bid5', 9.14), ('ask5', 9.23), ('bid_vol5', 5377), ('ask_vol5', 6033), ('reversed_bytes4', 5768), ('reversed_bytes5', 1), ('reversed_bytes6', 16), ('reversed_bytes7', 83), ('reversed_bytes8', 20), ('reversed_bytes9', 0), ('active2', 2864)])] 单命令模式脚本也可以使用命令模式进行， 这个时候，需要通过输入 -f/--function 参数来选择要执行的命令 如： > hqget -f 1 保存文件在但命令模式下，可以通过设定 -o/--output 参数来选择将命令结果保存到文件中，这个时候根据 --df/--no-df 参数的结果不同，会保存为不同的格式， 如果没有设置或者设置为 --df, 则通过pandas Dataframe保存为csv格式，如果选择了 --no-df 则把结果保存为Python Pickle序列化的格式。 默认连接服务器我们可以通过设定选项 -s/--server来指定其默认连接的服务器，格式是 [ip]:[port], 如： > hqget -f 1 -s 119.147.212.81:7709 接口API下面是如何在程序里面调用本接口 首先需要引入 from pytdx.hq import TdxHq_API然后，创建对象 api = TdxHq_API()之后，通常是如下的格式 if api.connect('119.147.212.81', 7709): # ... same codes... api.disconnect()当然，我们也支持with 语法,可以省略disconnect()语句 with api.connect('119.147.212.81', 7709): # some codes我们的数据获取届接口一般返回list结构，如果需要转化为pandas Dataframe接口，可以使用 api.to_df 进行转化 如： data = api.get_security_bars(9, 0, '000001', 0, 10) #返回普通list data = api.to_df(api.get_security_bars(9, 0, '000001', 0, 10)) # 返回DataFrame可以使用的api方法有下列的几个。 api方法列表 参数一般性约定一般来说，股票代码和文件名称使用字符串类型，其它参数都使用数值类型 1 : 获取股票行情可以获取多只股票的行情信息 需要传入一个列表，每个列表由一个市场代码， 一个股票代码构成的元祖构成 [ (市场代码1， 股票代码1)，(市场代码2， 股票代码2) ... (市场代码n， 股票代码n) ] 如： api.get_security_quotes([(0, '000001'), (1, '600300')]) 2 : 获取k线 category-> K线种类 0 5分钟K线 1 15分钟K线 2 30分钟K线 3 1小时K线 4 日K线 5 周K线 6 月K线 7 1分钟 8 1分钟K线 9 日K线 10 季K线 11 年K线 market -> 市场代码 0:深圳，1:上海 stockcode -> 证券代码; start -> 指定的范围开始位置; count -> 用户要请求的 K 线数目，最大值为 800如： api.get_security_bars(9,0, '000001', 4, 3) 3 : 获取市场股票数量0 - 深圳， 1 - 上海 api.get_security_count(0) 4 : 获取股票列表参数：市场代码, 起始位置， 数量 如： 0,0 或 1,100 api.get_security_list(1, 0) 5 : 获取指数k线 category-> K线种类 0 5分钟K线 1 15分钟K线 2 30分钟K线 3 1小时K线 4 日K线 5 周K线 6 月K线 7 1分钟 8 1分钟K线 9 日K线 10 季K线 11 年K线 market -> 市场代码 0:深圳，1:上海 stockcode -> 证券代码; start -> 指定的范围开始位置; count -> 用户要请求的 K 线数目，最大值为 800如： api.get_index_bars(9,1, '000001', 1, 2) 6 : 查询分时行情参数：市场代码， 股票代码， 如： 0,000001 或 1,600300 api.get_minute_time_data(1, '600300') 7 : 查询历史分时行情参数：市场代码， 股票代码，时间 如： 0,000001,20161209 或 1,600300,20161209 api.get_history_minute_time_data(TDXParams.MARKET_SH, '600300', 20161209)注意，在引入 TDXParams 之后， （from pytdx.params import TDXParams） 我们可以使用 TDXParams.MARKET_SH , TDXParams.MARKET_SZ 常量来代替 1 和 0 作为参数 8 : 查询分笔成交参数：市场代码， 股票代码，起始位置， 数量 如： 0,000001,0,10 api.get_transaction_data(TDXParams.MARKET_SZ, '000001', 0, 30) 9 : 查询历史分笔成交参数：市场代码， 股票代码，起始位置，日期 数量 如： 0,000001,0,10,20170209 api.get_history_transaction_data(TDXParams.MARKET_SZ, '000001', 0, 10, 20170209) 10 : 查询公司信息目录参数：市场代码， 股票代码， 如： 0,000001 或 1,600300 api.get_company_info_category(TDXParams.MARKET_SZ, '000001') 11 : 读取公司信息详情参数：市场代码， 股票代码, 文件名, 起始位置， 数量, 如：0,000001,000001.txt,2054363,9221 api.get_company_info_content(0, '000001', '000001.txt', 0, 100)注意这里的 起始位置， 数量 参考上面接口的返回结果。 12 : 读取除权除息信息参数：市场代码， 股票代码， 如： 0,000001 或 1,600300 api.get_xdxr_info(1, '600300') 13 : 读取财务信息参数：市场代码， 股票代码， 如： 0,000001 或 1,600300 api.get_finance_info(0, '000001') 多线程支持由于Python的特性，一般情况下，不太建议使用多线程代码，如果需要并发访问，建议使用多进程来实现，如果要使用多线程版本，请在初始化时设置multithread参数为True api = TdxHq_API(multithread=True) 调试模式如果您需要调试本代码，监控传输过程中的数据包传输情况，可以使用调试模式，使用方法是设定环境变量 TDX_DEBUG 为 1 如 > TDX_DEBUG=1 hqget -f 1 其它欢迎对量化交易感兴趣的朋友互相交流，可以来我们的智矿社区看看 http://zhikuang.org |
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