【D8】重新磨刀:重看Stocks

前言

之前使用官方范例後,再转到实际环境,发现仍有不同,於是再看看资料吧!


观察历史资料

废话不多说,直接使用:

ticks = api.ticks(contract=api.Contracts.Stocks["2330"], date="2021-09-22")
print(ticks)

df = pd.DataFrame({**ticks})
df.ts = pd.to_datetime(df.ts)
print(df.head())
print(df.tail())

发现资料超多,与他们范例不太一样,光是前面几个状态,就超多笔,无法用肉眼观察,所以就用他们的范例,也就是转乘为Dataframe,转化後就不但好阅读,也清楚的看出来资料长什麽样子。就会从原本的:

588.0, 588.0, 588.0, 588.0, 588.0, 588.0,....

变成整齐的:

   close  ask_price  ask_volume  bid_volume  bid_price                         ts  volume
0  586.0      587.0         122         111      586.0 2021-09-22 09:00:05.091164    4251
1  586.0      587.0         122         111      586.0 2021-09-22 09:00:05.164357       2
2  587.0      587.0         122         111      586.0 2021-09-22 09:00:05.170070       8
3  586.0      587.0         122         111      586.0 2021-09-22 09:00:05.206461       5
4  586.0      587.0         122         111      586.0 2021-09-22 09:00:05.215926       2

可以看得出来,这边的资料,应该是属於tick等级,所以像台积电这个交易量很多的热门股,会有很多成交资讯,用len()看後发现有12032...

不过变成DataFrame才是处理资料的正解!

最後一笔资料:1430

不过看最後一笔资料,需要注意,他的交易时间为14:30,看起来是盘後零股,但是他的数量应该为「51,293」股,共「1,316」笔,感觉很奇怪,暂时找不到是啥,如果有找到再补上。不过这笔资料在研究的时候需要移除!

                              ts  bid_volume  volume  close  ask_volume  bid_price  ask_price
12027 2021-09-22 13:24:59.925825         317       1  586.0          26      586.0      587.0
12028 2021-09-22 13:24:59.956300         317       1  586.0          26      586.0      587.0
12029 2021-09-22 13:24:59.985980         313       1  586.0          26      586.0      587.0
12030 2021-09-22 13:30:00.000000         239    2961  586.0          73      586.0      587.0
12031 2021-09-22 14:30:00.000000         239      63  586.0          73      586.0      587.0

後记

历史资料还可以抓时间,还有k线。这几个就是接下来的学习题目~


<<:  [Day12] 关於时间粗略纪录一下

>>:  Day07:文件

Day13 - Button(三)

前几篇我们学会了TextView和Button基本用法 今天我们把两个结合在一起 做3颗按钮: 其中...

D6-用 Swift 和公开资讯,打造投资理财的 Apps { 加上 filter,实作搜寻 上市/上柜 功能 }

列表的确是在有限萤幕空间中,呈现大量资料的一个手法。但从前一篇可以知道,你这个列表会有数千笔资料的时...

Re-architect - ContextMenuView

以下是到目前为止的架构图,已经成功的将 ViewModel 层的全部商业逻辑移到了 Domain 层...

住建部谈青年买不起租不好房,你在租房还是已购房?

租房难、买房难,相信是当下社会上大部分年轻工作者的生活痛点,特别是在大城市工作的打工人,光是租房就已...

YouTube 推动全球电信商建立私有云

高级技术架构师 Frederic Lhoest 在网上发现了指导视频和案例研究,这些信息和案例研究...