量化交易之如何获取股票历史数据并存为csv文件

量化研究最大的问题是无法获取大量免费的行情数据。尤其是格式化，可以存为excel的数据。我这里介绍一个网站，BaoStock，既支持直接下载历史数据为csv，也支持用程序下载数据并生成csv格式。

网站地址是www.baostock.com，如果要下载历史行情数据，进入首页后，选择“A股行情数据”，就进入了历史行情的页面。然后点击下载，就可以下载实例文件。实例文件是浦发银行的历史数据，如果要下载其他股票的历史数据，尤其是前后复权的数据，就需要使用程序了。

首先默认已经安装python，且版本是3.5或者以上。
安装pandas： pip insall pandas
安装numpy： pip install numpy
安装baostock数据接口包：pip installbaostock。

baostock提供免费历史k线的下载，包括前后复权的数据，而且还提供股票实时数据
如果有问题，请去官网下载再安装：http://www.baostock.com，不需要注册。

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)

#### 获取沪深A股历史K线数据 ####

# 详细指标参数，参见“历史行情指标参数”章节

rs = bs.query_history_k_data("sh.600000",

"date,code,open,high,low,close,preclose,volume,amount,adjustflag,turn,tradestatus,pctChg,isST",

start_date='2017-07-01', end_date='2017-12-31',

frequency="d", adjustflag="3")

print('query_history_k_data responderror_code:'+rs.error_code)

print('query_history_k_data respond error_msg:'+rs.error_msg)

#### 打印结果集 ####

data_list = []

while (rs.error_code == '0') & rs.next():

# 获取一条记录，将记录合并在一起

data_list.append(rs.get_row_data())

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

#### 结果集输出到csv文件 ####

result.to_csv("D:\\history_A_stock_k_data.csv",index=False)

print(result)

#### 登出系统####

bs.logout()

参数含义：

· code：股票代码，sh或sz.+6位数字代码，或者指数代码，如：sh.601398。sh：上海；sz：深圳。此参数不可为空；

· fields：指示简称，支持多指标输入，以半角逗号分隔，填写内容作为返回类型的列。详细指标列表见历史行情指标参数章节。此参数不可为空；

· start：开始日期（包含），格式“YYYY-MM-DD”，为空时取2015-01-01；

· end：结束日期（不包含），格式“YYYY-MM-DD”，为空时取最近一个交易日；

· frequency：数据类型，默认为d，日k线；d=日k线、w=周、m=月、5=5分钟、15=15分钟、30=30分钟、60=60分钟k线数据，不区分大小写；周线每周最后一个交易日才可以获取，月线第月最后一个交易日才可以获取。

· adjustflag：复权类型，默认不复权：3；1：后复权；2：前复权。已支持日k线、分钟线前后复权；暂不支持周k线、月k线前后复权。

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