辅助工具函数

01. 获取同花顺复权数据

可以按年份获取单只股票的复权行情数据 (自己计算复权蛋疼的不行,这个诸位先用着吧 😀)

参数说明:

  • symbol: 股票代码。 "600300" 格式
  • factor: 前后复权。 "00": 不复权, "01": 前复权, "02": 后复权
  • year: 获取数据的年份。 "2021" 格式, 默认当前年份

返回值:

  • pd.DataFrame

调用方法:

from mootdx.contrib.adjust import get_adjust_year

get_adjust_year(symbol='000001', year='2021', factor='01')

以下为返回内容格式

Out[2]:
             open   high    low  close     volume         amount adjust
date
2021-01-04  18.92  18.92  18.26  18.42  155421640  2891682300.00  0.801
2021-01-05  18.22  18.30  17.62  17.99  182135210  3284606900.00  0.939
2021-01-06  17.90  19.38  17.82  19.38  193494510  3648521900.00  0.997
2021-01-07  19.34  19.80  19.05  19.72  158418530  3111274600.00  0.816
2021-01-08  19.72  19.92  19.13  19.67  119547322  2348316400.00  0.616
...           ...    ...    ...    ...        ...            ...    ...
2021-09-02  18.00  18.78  17.80  18.40  242260350  4454545300.00  1.248
2021-09-03  18.50  18.50  17.70  18.04  139481870  2523273200.00  0.719
2021-09-06  17.93  18.60  17.78  18.45  151522560  2780281100.00  0.781
2021-09-07  18.60  19.56  18.35  19.24  162234420  3067365700.00  0.836
2021-09-08  19.24  19.55  19.10  19.31   88944393  1716830500.00  0.458

[168 rows x 7 columns]

02. TDX导出数据转为 pandas 可用的 csv 文件

将TDX通过数据工具导出的txt文件转换为标准的csv文件(其实不转回pandas 也可以读取,只是使用时候比较麻烦)

参数说明:

  • infile: 输入文件
  • outfile: 转换后的文件,可为空

返回值:

  • pd.DataFrame

调用方法:

from mootdx.tools import tdx2csv

tdx2csv.txt2csv(infile='sz#000001.txt', outfile='sz#000001.csv')

03. TDX导出数据转为 pandas 可用的 csv 文件(批量异步接口)

将TDX通过数据工具导出的txt文件转换为标准的csv文件(其实不转回pandas 也可以读取,只是使用时候比较麻烦)

参数说明:

  • src: 要换行的目录(tdx导出文件目录)
  • dst: 转换后的目录

返回值:

  • None

调用方法:

from mootdx.tools import tdx2csv

tdx2csv.batch(src='c:/tdx/export', dst='c:/tdx/output')

04. 交易日历数据

返回值:

  • pd.DataFrame

调用方法:

from mootdx.utils import holiday

# 获取全部交易日期
days = holiday.holiday()

# 判断一个日期是否是交易日
holiday.holiday(date='2020-02-02')

# 判断当天日期是否是交易日(date的值只要是非日期格式的字符串,都转换为当天日期)
holiday.holiday(date='now')