Tushare Proを利用した金融データ分析

多くの場合、直接通達信などの取引ソフトを使って、私たちが望んでいるデータをよく分析できません.例えば、産十大流動株主のメンバーの分析、貸借対照表の分析など、私たちの目的に達していません.この時pythonが登場しました.
大量のpython外付けライブラリに対してtushareを推奨します.オープンソースで、無料の機能がそろったpythonデータインタフェースです.
使用前に登録する必要があります.ここでTushare金融ビッグデータをクリックしてコミュニティ登録を開放します(または共有リンクをコピーします:https://tushare.pro/register?reg=136106 ).
Tushare金融ビッグデータオープンコミュニティは株式、基金、先物、債券、外国為替、業界ビッグデータを含み、同時にデジタル通貨相場などのブロックチェーンデータの全データ品類の金融ビッグデータプラットフォームを含み、各種金融投資と研究者に適用可能なデータとツールを提供する.

import tushare as ts

ts.set_token('  token，     ')
pro = ts.pro_api()
#                。
df = pro.top10_floatholders(ts_code='600000.SH', start_date='20170101', nd_date='20171231')

 

 >>>
  ts_code  ann_date  end_date                        holder_name   hold_amount
0  600000.SH  20180428  20171231                -     1.763232e+09
1  600000.SH  20180428  20171231                      5.489319e+09
2  600000.SH  20180428  20171231                 -    2.779437e+09
3  600000.SH  20180428  20171231                      1.216979e+09
4  600000.SH  20180428  20171231                      8.861313e+08
5  600000.SH  20180428  20171231                      1.395571e+09
6  600000.SH  20180428  20171231                -  H  1.270429e+09
7  600000.SH  20180428  20171231                      5.392559e+08
8  600000.SH  20180428  20171231                      3.985214e+08
9  600000.SH  20180428  20171231                      5.334893e+09

Tushareが返すデータはすべて機能の強いDataFrameフォーマットで、私たちが注目している流動株主を簡単に分析することができます.そして彼らの持株の変化.