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PTrade get_price 历史价格 ​

手册全文：PTrade API

get_price ​

python
get_price(security, start_date=None, end_date=None, frequency='1d', fields=None, fq=None, count=None, is_dict=False)
使用场景 ​

该函数在研究、回测、交易模块可用

接口说明 ​

该接口用于获取指定日期前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。
  8. 证监会行业、聚源行业、概念板块、地域板块所对应标的的行情数据为非标准的交易所下发数据，是由数据源自行按照成分股分类规则进行计算的，存在与三方数据源不一致的情况。如用户需要在策略中使用，应自行评估该数据的合理性。
  9. 该接口与get_history接口不支持多线程同时调用，即在run_daily或run_interval等函数中不要与handle_data等框架模块同一时刻调用get_history或get_price接口，否则会偶现获取数据为空的现象。
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，回测中输入请小于回测日期，交易、研究中输入请小于当前日期，且均小于等于end_date。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，回测中输入请小于回测日期，交易、研究中输入请小于当前日期。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(numpy.float64)；
  • high -- 最高价(numpy.float64)；
  • low --最低价(numpy.float64)；
  • close -- 收盘价(numpy.float64)；
  • volume -- 交易量(numpy.float64)；
  • money -- 交易金额(numpy.float64)；
  • price -- 最新价(numpy.float64)；
  • is_open -- 是否开盘(numpy.int64)(仅日线返回)；
  • preclose -- 昨收盘价(numpy.float64)(仅日线返回)；
  • high_limit -- 涨停价(numpy.float64)(仅日线返回)；
  • low_limit -- 跌停价(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)(numpy.int64)(仅日线返回)；

fq：数据复权选项，支持包括，pre-前复权，post-后复权，dypre-动态前复权，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)；

is_dict：返回是否是字典(dict)格式{str: array()}，True -是，False-不是；选填参数，默认为False；返回为字典格式取数速度相对较快，入参类型：bool；

返回 ​
dict类型 ​

正常返回dict类型数据，异常时返回None(NoneType)。

OrderedDict([(股票代码(str), array([日期时间(numpy.int64), 开盘价(numpy.float64), 最高价(numpy.float64), 最低价(numpy.float64), 收盘价(numpy.float64), 成交量(numpy.float64), 成交额(numpy.float64), 最新价(numpy.float64)]]))])

OrderedDict([('600570.SS', array([(201706010931, 37.1, 37.14, 37.05, 37.09, 128200.0, 4756263.0, 37.09),...]))])

非dict类型 ​

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：

  • (python3.5、python3.11版本均支持)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：

python

                 open	high	 low    close	 volume	         money	       price is_open  preclose high_limit low_limit unlimited
2017-02-03	44.47	44.50	43.58	43.90	4418325.0	193895820.0	43.90	1	44.26	48.69	  39.83 	0
2017-02-06	43.91	44.30	43.66	44.10	4428487.0	194979290.0	44.10	1	43.90	48.29	  39.51 	0
2017-02-07	44.05	44.07	43.34	43.52	5649251.0	246776480.0	43.52	1	44.10	48.51	  39.69 	0
2017-02-08	43.59	44.78	43.53	44.59	12570233.0	557883600.0	44.59	1	43.52	47.87	  39.17 	0
2017-02-09	44.74	45.28	44.39	44.74	9240223.0	413875390.0	44.74	1	44.59	49.05	  40.13 	0
2017-02-10	44.80	44.98	44.41	44.62	8097465.0	361757300.0	44.62	1	44.74	49.21	  40.27 	0
2017-02-13	44.32	45.98	44.02	44.89	14931596.0	672360490.0	44.89	1	44.62	49.08	  40.16 	0
  • (仅python3.11版本支持)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'])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code和取的字段，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：

python

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

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

python

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

假如要对获取查询多只代码种某单只代码或多只代码的数据，可以通过x.query('code in ["xxxxxx.SS"]')的方法获取。

  • (仅python3.5版本支持)第三种返回数据：

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：

python

              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
  • (仅python3.5版本支持)第四种返回数据：

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：

python

             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 ​
python
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.DataFrame]
    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.query('code in [@security_list[0]]')['open']
    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)

盘中现价不要只用 get_price，见 聚宽转 PTrade。

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