好，今天到了我们最关心的部分，那就是获取股票的行情数据。这是我们量化过程中最重要的数据。

预告：下一篇文章中，我们将学习如何获取指数的行情数据以及指数的各项指标，包括PE/PB等。我们都知道，大盘的趋势对于个股影响非常大，因此我们非常有必要掌握指数信息的获取方式。欢迎持续关注后续的内容！

首先，我们先导入tushare。

import tushare as ts

pro = ts.pro_api()

一、日线行情

在tushare中，我们用daily接口获取股票的日线行情数据。tushare支持如下四个参数：

其中，我们至少需要输入股票代码或者交易日期其中的一个参数。如果我们输入股票代码，则会获取这只股票对应的历史行情数据；如果我们输入了交易日期，那么我们会获取这一天所有股票的交易数据。

输出的数据列如下，值得注意的是，这里都是除权之后的数据，如果需要复权的数据，那我们需要使用通用行情接口，关于这一点我们以后再讲。

接下来我们就来看两个例子，分别使用股票代码和交易日期来获取数据：

# 使用股票代码 pro.daily(ts_code='601318.SH')

# 使用交易日期 pro.daily(trade_date='20190116')

基于这些数据，我们可以通过计算得到更多有价值的信息。比如通过移动窗口得到均线数据，比如绘制K线图，比如计算各项指标包括我们前边将结果的RSI等等。在这里，最重要的数据就是每日的收益率数据，这是我们量化的基础。不过其他数据也将会在我们的量化过程中扮演重要作用。

二、周线行情

周线行情也很重要，它能帮助我们找到中长期的趋势。在tushare中，我们使用weekly接口来获取周线行情数据。这里输入的参数和daily接口完全一致，只是我们需要注意，如果我们选择获取某周的数据，那么输入的交易日期必须是周五；输出的数据除了将日线数据转换为整周的数据，也没有别的值得注意的地方，不再赘述。下面我们直接来看例子。

# 获取周线数据，20190111是一个周五 pro.weekly(trade_date='20190111')

三、月线行情

月线行情的接口用的是monthly，需要注意的事项跟周线数据一致，只不过在获取某个月的数据时，我们要确保输入的日期为这个月的最后一个交易日。我们来看一个例子：

pro.monthly(ts_code='601318.SH')

好了，获取股票行情数据的接口就是这样，大家有什么问题都可以留言，我会及时回复。

下一篇文章，我们将会介绍如何获取指数信息，欢迎大家关注后续的更新。

NO.1 贵州茅台，市值2.23万亿元；

NO.2 工商银行，市值1.68万亿元；

NO.3 建设银行，市值1.5万亿元；

NO.4 中国移动，市值1.38万亿元；

NO.5 农业银行，市值1.07万亿元；

NO.6 宁德时代，市值9668亿元；

NO.7 中国银行，市值9450亿元；

NO.8 中国石油，市值9444亿元；

NO.9 招商银行，市值9369亿元；

NO.10 中国平安，市值8036亿元；

NO.11 比亚迪，市值7862亿元；

NO.12 中国海油，市值7210亿元；

NO.13 中国人寿，市值7145亿元；

NO.14 中国神华，市值6120亿元；

NO.15 五粮液，市值6092亿元；

NO.16 长江电力，市值5283亿元；

NO.17 中国石化，市值5218亿元；

NO.18 邮储银行，市值4878亿元；

NO.19 兴业银行，市值4103亿元；

NO.20 美的集团，市值3989亿元。

银行占据七席，三桶油占据三席，保险占据两席，白酒占据两席，贵州茅台以2.33万亿拔得头筹。

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