分享baostock量化的执行过程

baostock可以通过python API获取证券数据，其返回的数据格式为pandas DataFrame类型， 对数据操作非常友好。

今天来分享baostock量化的执行过程：

import baostock as bs
import pandas as pd

#### 登陆系统 ####
lg = bs.login()
# 显示登陆返回信息
print('login respond error_code:' + lg.error_code)
print('login respond  error_msg:' + lg.error_msg)

#### 获取历史K线数据 ####
# 详细指标参数，参见“历史行情指标参数”章节
rs = bs.query_history_k_data_plus("sh.600000",
    "date,code,open,high,low,close,preclose,volume,amount,adjustflag,turn,tradestatus,pctChg,peTTM,pbMRQ,psTTM,pcfNcfTTM,isST",
    start_date='2022-05-21', end_date='2022-05-28', 
    frequency="d", adjustflag="2")
print('query_history_k_data_plus respond error_code:'+rs.error_code)
print('query_history_k_data_plus respond  error_msg:'+rs.error_msg)

#### 打印结果集 ####
data_list = []
while (rs.error_code == '0') & rs.next():
    # 获取一条记录，将记录合并在一起
    data_list.append(rs.get_row_data())
result = pd.DataFrame(data_list, columns=rs.fields)
#### 结果集输出到csv文件 ####
result.to_csv("./history_k_data.csv", encoding="gbk", index=False)
print(result)

#### 登出系统 ####
bs.logout()

常用函数主要有login()，query_all_stock()，query_history_k_data_plus()3个。

做量化交易的，可尝试直接使用交易接口，无需学习更多的代码内容，而且还方便使用，市面上大部分的接口都有提供使用，比如到这：https://gitee.com/l2gogogo可以了解更多。