<Day13> Ticks — 取得股票(Stock)逐笔成交资料

● 接下来这几章会示范如何取得想要的Ticks资料

什麽是Ticks?

"Tick"代表"档位"，那什麽是档位呢?" 档位"就是当我们在买卖股票时会看到股票依成交价格上下跳动的固定升降单位，由证交所所订定，分为6个级距，每股市价未满10元者，升降单位为0.01元，10元至未满50元者为0.05元、50元至未满100元者为0.1元、100元至未满500元者为0.5元、500元至未满1000元者为1元、1000元以上者为5元，这里可供参考。而我们用API去取ticks就等於是在取得股票的每笔成交资料。

如何取得股票Ticks资料?

在这边我们一样以"永丰金"为例，代码为「2890」
我们来试着抓取前一天的Ticks资料

以下为其程序码

ticks = api.ticks(
    contract=api.Contracts.Stocks["2890"],  #先用Contract传入要抓取Ticks的公司资料
    date="2021-09-27"  #要抓取的交易日期
    )  
    print(ticks)

那抓出来的资料会呈现以下这样

这到底要我们怎麽看呀

为了让我们更加方便观看及浏览想要的资讯，我们必须要再把它转为DataFrame的形式
但在将资料转成DataFrame之前，我们势必要做一个动作，就是先安装pandas

那这边简单介绍一下什麽是pandas?

"pandas"是用於python语言当中拿来做数据分析及操纵的软件函式库，可以把它想像成跟excel一样用来对资料做计算、分析或制定图表，有了它，我们就可以更方便且更快速的对大量的资料做处理。

用以下程序码安装pandas

pip install pandas

安装完成後，我们就可以将ticks资料转换为DataFrame形式啦~~~

首先，我们先引入pandas并命名为pd

import pandas as pd

接着输入以下程序码

df = pd.DataFrame({**ticks}) #将ticks资料转换为DataFrame形式
df.ts = pd.to_datetime(df.ts) #将ts栏位转换为datetime格式，ts为时间
print(df) #将已转换成DataFrame的资料输出至终端机

如此以来，就能得到清楚的资料表了

由左到右行，名词解释

• ask_volume: 委卖量
• ask_price: 委卖价
• ts: 交易时间
• volume: 成交量
• close: 成交价
• bid_volume: 委买量
• bid_price: 委买价

左下角的「1577 rows」代表有着1577笔的ticks资料