Math Madness ने बहुत पहले एक जेएस संस्करण लिखा था, और मैंने उसके बाद एक पायथन संस्करण लिखा था, जो कि क्लाउड सर्वर पर अपना पैकेज ला सकता था, ताकि यह अनुसंधान के लिए भी काम कर सके। अद्यतन 12.01 और संदेश इंटरफ़ेस में 60 मिनट और परिधि के बारे में अधिक जानकारी के साथ परिवर्तन हुआ है, मूल संस्करण में 1440 का चयन करने से 60 मिनट की k लाइन प्राप्त होगी, यहाँ फिक्स है
#coding: utf-8
import urllib2 as url
import json
import time
def hxRecords(instrument,timeFrame=1,size=1,includeLastBar=True,to_df=True):
##从和讯获取期货实时数据
pInst=instrument.lower()
if pInst[-4]!='1':
pInst=pInst[:-3]+'1'+pInst[-3:]
xchg=None
for i in instList:
if pInst[:-4] in i['inst']:
xchg=i['xchg']
if xchg is None:
print ("获取K线时发生错误: 找不到合约")
return None
tfs=[1,5,15,30,60,'D','W']
tf=None
for i in range(len(tfs)):
if timeFrame==tfs[i]:
tf=i
if tf is None:
print("获取K线时发生错误: K线周期不正确")
return None
now=time.localtime()
timestr=str(now.tm_year+1)+str(12)+str(31)+'000000'
resp='http://webftcn.hermes.hexun.com/shf/kline?code=' + xchg + pInst + '&start=' + timestr + '&number=-' + str(size) + '&type=' + str(tf)
try:
resp=url.urlopen(resp)
resp=resp.read()[1:-2]
resp=json.loads(resp)['Data']
except:
print '获取K线时发生错误: 不完整的JSON数据'
return None
re=[]
pw=float(resp[4])
for i in resp[0]:
res=dict(Time=time.mktime(time.strptime(str(i[0]),'%Y%m%d%H%M%S'))*1000,Open=i[2]/pw,High=i[4]/pw
,Low=i[5]/pw,Close=i[3]/pw,Volume=i[6])
re.append(res)
if to_df:
re=pd.DataFrame(re)
col=[]
for i in re.columns:
if i is 'Time':
i='Date'
col.append(i.lower())
re.columns=col
re['date']=re['date'].map(ts_dt64)
return re
instList = [{
"xchg": "SHFE",
"inst": ["fu", "ru", "wr"]
}, {
"xchg": "SHFE2",
"inst": ["ag", "au"]
}, {
"xchg": "SHFE3",
"inst": ["al", "bu", "cu", "hc", "ni", "pb", "rb", "sn", "zn"]
}, {
"xchg": "CZCE",
"inst": ["cf", "fg", "lr", "ma", "oi", "pm", "ri", "rm", "rs", "sf", "sm", "sr", "ta", "wh", "zc"]
}, {
"xchg": "DCE",
"inst": ["a", "b", "bb", "c", "cs", "fb", "i", "j", "jd", "jm", "l", "m", "p", "pp", "v", "y"]
}]
def main():
Log(exchange.GetAccount())
शून्ययह बहुत उपयोगी है, और समाचार का डेटा अधिक प्रामाणिक है, और खुला स्रोत का समर्थन करता है!