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Python dateu.today_last_year函数代码示例

本文整理汇总了Python中tushare.util.dateu.today_last_year函数的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题:Python today_last_year函数的具体用法?Python today_last_year怎么用?Python today_last_year使用的例子?那么恭喜您, 这里精选的函数代码示例或许可以为您提供帮助。


在下文中一共展示了today_last_year函数的5个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。

示例1: sh_margins

def sh_margins(start=None, end=None, retry_count=3, pause=0.001):
    """
    获取沪市融资融券数据列表
    Parameters
    --------
    start:string
                  开始日期 format:YYYY-MM-DD 为空时取去年今日
    end:string
                  结束日期 format:YYYY-MM-DD 为空时取当前日期
    retry_count : int, 默认 3
                 如遇网络等问题重复执行的次数 
    pause : int, 默认 0
                重复请求数据过程中暂停的秒数,防止请求间隔时间太短出现的问题
    
    Return
    ------
    DataFrame
    opDate:信用交易日期
    rzye:本日融资余额(元)
    rzmre: 本日融资买入额(元)
    rqyl: 本日融券余量
    rqylje: 本日融券余量金额(元)
    rqmcl: 本日融券卖出量
    rzrqjyzl:本日融资融券余额(元)
    """
    start = du.today_last_year() if start is None else start
    end = du.today() if end is None else end
    if du.diff_day(start, end) < 0:
        return None
    start, end = start.replace("-", ""), end.replace("-", "")
    data = pd.DataFrame()
    ct._write_head()
    df = _sh_hz(data, start=start, end=end, retry_count=retry_count, pause=pause)
    return df
开发者ID:xyicheng,项目名称:tushare,代码行数:34,代码来源:reference.py

示例2: get_nav_history

def get_nav_history(code, start=None, end=None, retry_count=3, pause=0.001, timeout=10):
    '''
    获取历史净值数据
    Parameters
    ------
      code:string
                  基金代码 e.g. 000001
      start:string
                  开始日期 format:YYYY-MM-DD 为空时取当前日期
      end:string
                  结束日期 format:YYYY-MM-DD 为空时取去年今日
      retry_count : int, 默认 3
                 如遇网络等问题重复执行的次数
      pause : int, 默认 0
                重复请求数据过程中暂停的秒数,防止请求间隔时间太短出现的问题
      timeout: int 默认 10s
                请求大量数据时的网络超时
    return
    -------
      DataFrame
          date 发布日期 (index)
          value 基金净值(股票/混合/QDII型基金) / 年华收益(货币/债券基金)
          total 累计净值(股票/混合/QDII型基金) / 万分收益(货币/债券基金)
          change 净值增长率(股票/混合/QDII型基金)
    '''
    start = du.today_last_year() if start is None else start
    end = du.today() if end is None else end

    # 判断基金类型
    ismonetary = False  # 是否是债券型和货币型基金
    df_fund = get_fund_info(code)

    fund_type = df_fund.ix[0]['Type2Name']
    if (fund_type.find(u'债券型') != -1) or (fund_type.find(u'货币型') != -1):
        ismonetary = True

    ct._write_head()
    nums = _get_nav_histroy_num(code, start, end, ismonetary)
    data = _parse_nav_history_data(
        code, start, end, nums, ismonetary, retry_count, pause, timeout)
    return data
开发者ID:clwater,项目名称:lesson_python,代码行数:41,代码来源:nav.py

示例3: get_h_data

def get_h_data(code, start=None, end=None, autype='qfq',
               index=False, retry_count=3, pause=0.001):
    '''
    获取历史复权数据
    Parameters
    ------
      code:string
                  股票代码 e.g. 600848
      start:string
                  开始日期 format:YYYY-MM-DD 为空时取当前日期
      end:string
                  结束日期 format:YYYY-MM-DD 为空时取去年今日
      autype:string
                  复权类型,qfq-前复权 hfq-后复权 None-不复权,默认为qfq
      retry_count : int, 默认 3
                 如遇网络等问题重复执行的次数 
      pause : int, 默认 0
                重复请求数据过程中暂停的秒数,防止请求间隔时间太短出现的问题
    return
    -------
      DataFrame
          date 交易日期 (index)
          open 开盘价
          high  最高价
          close 收盘价
          low 最低价
          volume 成交量
          amount 成交金额
    '''
    
    start = du.today_last_year() if start is None else start
    end = du.today() if end is None else end
    qs = du.get_quarts(start, end)
    qt = qs[0]
    ct._write_head()
    data = _parse_fq_data(_get_index_url(index, code, qt), index,
                          retry_count, pause)
    if len(qs)>1:
        for d in range(1, len(qs)):
            qt = qs[d]
            ct._write_console()
            df = _parse_fq_data(_get_index_url(index, code, qt), index,
                                retry_count, pause)
            data = data.append(df, ignore_index=True)
    if len(data) == 0 or len(data[(data.date>=start)&(data.date<=end)]) == 0:
        return None
    data = data.drop_duplicates('date')
    if index:
        data = data[(data.date>=start) & (data.date<=end)]
        data = data.set_index('date')
        data = data.sort_index(ascending=False)
        return data
    if autype == 'hfq':
        data = data.drop('factor', axis=1)
        data = data[(data.date>=start) & (data.date<=end)]
        for label in ['open', 'high', 'close', 'low']:
            data[label] = data[label].map(ct.FORMAT)
            data[label] = data[label].astype(float)
        data = data.set_index('date')
        data = data.sort_index(ascending = False)
        return data
    else:
        if autype == 'qfq':
            data = data.drop('factor', axis=1)
            df = _parase_fq_factor(code, start, end)
            df = df.drop_duplicates('date')
            df = df.sort('date', ascending=False)
            frow = df.head(1)
            rt = get_realtime_quotes(code)
            if rt is None:
                return None
            if ((float(rt['high']) == 0) & (float(rt['low']) == 0)):
                preClose = float(rt['pre_close'])
            else:
                if du.is_holiday(du.today()):
                    preClose = float(rt['price'])
                else:
                    if (du.get_hour() > 9) & (du.get_hour() < 18):
                        preClose = float(rt['pre_close'])
                    else:
                        preClose = float(rt['price'])
            
            rate = float(frow['factor']) / preClose
            data = data[(data.date >= start) & (data.date <= end)]
            for label in ['open', 'high', 'low', 'close']:
                data[label] = data[label] / rate
                data[label] = data[label].map(ct.FORMAT)
                data[label] = data[label].astype(float)
            data = data.set_index('date')
            data = data.sort_index(ascending = False)
            return data
        else:
            for label in ['open', 'high', 'close', 'low']:
                data[label] = data[label] / data['factor']
            data = data.drop('factor', axis=1)
            data = data[(data.date>=start) & (data.date<=end)]
            for label in ['open', 'high', 'close', 'low']:
                data[label] = data[label].map(ct.FORMAT)
            data = data.set_index('date')
            data = data.sort_index(ascending=False)
#.........这里部分代码省略.........
开发者ID:andyzsf,项目名称:PyTuShare,代码行数:101,代码来源:trading.py

示例4: get_h_data

def get_h_data(code, start=None, end=None, autype='qfq',
               retry_count=3, pause=0.001):
    '''
    获取历史复权数据
    Parameters
    ------
      code:string
                  股票代码 e.g. 600848
      start:string
                  开始日期 format:YYYY-MM-DD 为空时取当前日期
      end:string
                  结束日期 format:YYYY-MM-DD 为空时取去年今日
      autype:string
                  复权类型,qfq-前复权 hfq-后复权 None-不复权,默认为qfq
      retry_count : int, 默认 3
                 如遇网络等问题重复执行的次数 
      pause : int, 默认 0
                重复请求数据过程中暂停的秒数,防止请求间隔时间太短出现的问题
    return
    -------
      DataFrame
          date 交易日期 (index)
          open 开盘价
          high  最高价
          close 收盘价
          low 最低价
          volumn 成交量
          amount 成交金额
    '''
    
    start = du.today_last_year() if start is None else start
    end = du.today() if end is None else end
    qs = du.get_quarts(start, end)
    qt = qs[0]
    print ct.FQ_PRINTING%(qt[0], qt[1])
    data = _parse_fq_data(ct.HIST_FQ_URL%(ct.P_TYPE['http'], ct.DOMAINS['vsf'],
                              code, qt[0], qt[1]), retry_count, pause)
    if len(qs)>1:
        for d in range(1, len(qs)):
            qt = qs[d]
            print ct.FQ_PRINTING%(qt[0], qt[1])
            url = ct.HIST_FQ_URL%(ct.P_TYPE['http'], ct.DOMAINS['vsf'],
                                  code, qt[0], qt[1])
            df = _parse_fq_data(url, retry_count, pause)
            data = data.append(df, ignore_index=True)
    data = data.drop_duplicates('date')
    if start is not None:
        data = data[data.date>=start]
    if end is not None:
        data = data[data.date<=end]
    if autype == 'hfq':
        data = data.drop('factor', axis=1)
        for label in ['open', 'high', 'close', 'low']:
            data[label] = data[label].map(ct.FORMAT)
        data = data.set_index('date')
        data = data.sort_index(ascending=False)
        return data
    else:
        for label in ['open', 'high', 'close', 'low']:
            data[label] = data[label] / data['factor']
        data = data.drop('factor', axis=1)
        if autype == 'qfq':
            df = _parase_fq_factor(code, start, end)
            df = df.drop_duplicates('date')
            df = df[df.date>=start]
            df = df[df.date<=end]
            df = pd.merge(data, df)
            df = df.sort('date', ascending=False)
            frow = df.head(1)
            rate = float(frow['close']) / float(frow['factor'])
            df['close_temp'] = df['close']
            df['close'] = rate * df['factor']
            for label in ['open', 'high', 'low']:
                df[label] = df[label] * (df['close'] / df['close_temp'])
                df[label] = df[label].map(ct.FORMAT)
            df = df.drop(['factor', 'close_temp'], axis=1)
            df['close'] = df['close'].map(ct.FORMAT)
            df = df.set_index('date')
            df = df.sort_index(ascending=False)
            return df
        else:
            for label in ['open', 'high', 'close', 'low']:
                data[label] = data[label].map(ct.FORMAT)
            data = data.set_index('date')
            data = data.sort_index(ascending=False)
            return data
开发者ID:zhaozhf,项目名称:tushare,代码行数:86,代码来源:trading.py

示例5: get_h_data

def get_h_data(code, start=None, end=None, autype="qfq", index=False, retry_count=3, pause=0.001, drop_factor=True):
    """
    获取历史复权数据
    Parameters
    ------
      code:string
                  股票代码 e.g. 600848
      start:string
                  开始日期 format:YYYY-MM-DD 为空时取当前日期
      end:string
                  结束日期 format:YYYY-MM-DD 为空时取去年今日
      autype:string
                  复权类型,qfq-前复权 hfq-后复权 None-不复权,默认为qfq
      retry_count : int, 默认 3
                 如遇网络等问题重复执行的次数 
      pause : int, 默认 0
                重复请求数据过程中暂停的秒数,防止请求间隔时间太短出现的问题
      drop_factor : bool, 默认 True
                是否移除复权因子,在分析过程中可能复权因子意义不大,但是如需要先储存到数据库之后再分析的话,有该项目会更加灵活
    return
    -------
      DataFrame
          date 交易日期 (index)
          open 开盘价
          high  最高价
          close 收盘价
          low 最低价
          volume 成交量
          amount 成交金额
    """

    start = du.today_last_year() if start is None else start
    end = du.today() if end is None else end
    qs = du.get_quarts(start, end)
    qt = qs[0]
    ct._write_head()
    data = _parse_fq_data(_get_index_url(index, code, qt), index, retry_count, pause)
    if len(qs) > 1:
        for d in range(1, len(qs)):
            qt = qs[d]
            ct._write_console()
            df = _parse_fq_data(_get_index_url(index, code, qt), index, retry_count, pause)
            data = data.append(df, ignore_index=True)
    if len(data) == 0 or len(data[(data.date >= start) & (data.date <= end)]) == 0:
        return None
    data = data.drop_duplicates("date")
    if index:
        data = data[(data.date >= start) & (data.date <= end)]
        data = data.set_index("date")
        data = data.sort_index(ascending=False)
        return data
    if autype == "hfq":
        if drop_factor:
            data = data.drop("factor", axis=1)
        data = data[(data.date >= start) & (data.date <= end)]
        for label in ["open", "high", "close", "low"]:
            data[label] = data[label].map(ct.FORMAT)
            data[label] = data[label].astype(float)
        data = data.set_index("date")
        data = data.sort_index(ascending=False)
        return data
    else:
        if autype == "qfq":
            if drop_factor:
                data = data.drop("factor", axis=1)
            df = _parase_fq_factor(code, start, end)
            df = df.drop_duplicates("date")
            df = df.sort("date", ascending=False)
            frow = df.head(1)
            rt = get_realtime_quotes(code)
            if rt is None:
                return None
            if (float(rt["high"]) == 0) & (float(rt["low"]) == 0):
                preClose = float(rt["pre_close"])
            else:
                if du.is_holiday(du.today()):
                    preClose = float(rt["price"])
                else:
                    if (du.get_hour() > 9) & (du.get_hour() < 18):
                        preClose = float(rt["pre_close"])
                    else:
                        preClose = float(rt["price"])

            rate = float(frow["factor"]) / preClose
            data = data[(data.date >= start) & (data.date <= end)]
            for label in ["open", "high", "low", "close"]:
                data[label] = data[label] / rate
                data[label] = data[label].map(ct.FORMAT)
                data[label] = data[label].astype(float)
            data = data.set_index("date")
            data = data.sort_index(ascending=False)
            return data
        else:
            for label in ["open", "high", "close", "low"]:
                data[label] = data[label] / data["factor"]
            if drop_factor:
                data = data.drop("factor", axis=1)
            data = data[(data.date >= start) & (data.date <= end)]
            for label in ["open", "high", "close", "low"]:
                data[label] = data[label].map(ct.FORMAT)
#.........这里部分代码省略.........
开发者ID:all2null,项目名称:tushare,代码行数:101,代码来源:trading.py


注:本文中的tushare.util.dateu.today_last_year函数示例由纯净天空整理自Github/MSDocs等开源代码及文档管理平台,相关代码片段筛选自各路编程大神贡献的开源项目,源码版权归原作者所有,传播和使用请参考对应项目的License;未经允许,请勿转载。