OHLC 指 open，high，low，close，老外的网站数据规范，相比从国内的网站获取股票、场内基金的数据，yahoo更可靠，JSON的数据结构也使得获取数据更方便、准确。
Yahoo API
过去python的pandas中直接提供了yahoo、google等数据的接口，pandas.io.data， 在《Python金融大数据分析》中有详细介绍，现在该接口已经移除，网上也有一些第三方的API，但也已经很久没有维护，失效了。
如果数据量不大，对频率要求不高，可以考虑直接从Yahoo网页直接提取数据。
API 接口
510300.SS：股票代码
1511924498：起始日时间戳
1543460498：截止日时间戳
1d：频率，日
事先的处理
- 日期转化为时间戳：
start_date = int(dt.datetime.strptime(start_date, "%Y-%m-%d").timestamp())
end_date = int(dt.datetime.strptime(end_date, "%Y-%m-%d").timestamp())
- 代码转换
tick_suffix_dict = {'SH':'SS',
'SZ':'SZ',
'HK':'HK'}
- freq 问题的处理
freq_dict = {"D":"1d", # 日
"w":"1wk", # 周
"m":"1mo" # 月}
- url
url = "https://finance.yahoo.com/quote/{}/history?period1={}&period2={}&interval={}&filter=history&frequency={}".\
format(tickCode,start_date,end_date,frequency,frequency)
获取JSON数据
# 从网页上获取JSON数据
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content,"lxml" )
script_json = json.loads(soup.find_all('script')[-3].text.split("\n")[5][16:-1])
prices_json = script_json['context']['dispatcher']['stores']['HistoricalPriceStore']['prices']
输出DataFrame
prices = pd.DataFrame(prices_json)
prices['date'] = prices['date'].apply(lambda x: dt.date.fromtimestamp(x))
prices.set_index('date',inplace = True)
prices.sort_index(inplace = True)
结果示例
ohlc_hist('510300.SH','2018-1-1','2018-11-27','m')
image.png
