We read every piece of feedback, and take your input very seriously.
To see all available qualifiers, see our documentation.
Have a question about this project? Sign up for a free GitHub account to open an issue and contact its maintainers and the community.
By clicking “Sign up for GitHub”, you agree to our terms of service and privacy statement. We’ll occasionally send you account related emails.
Already on GitHub? Sign in to your account
建议增加函数get_hist_data(),处理特殊参数all,即,
get_hist_data('all', '2015-05-01', ktype='D')
函数值是这一天所有日线数据,并以股票代码为index。这样我们可以更方便的合成,近五日换手率列表。
code '2015-05-01' '2015-05-02' '2015-05-03' 600001 0.051 0.061 0.123
逐股和逐日,就像空间和时间,是最基本的两种提取信息的维度。目前似乎TuShare支持其中一种。
望考虑增强按时间提取所有数据的功能,从日线开始,扩展到其他时间尺度。另外,时间参数的表示,也成问题,有些日期不开市,所以宜支持,自然时间和交易时间两种方式,例如,Unix时间。
非常感谢!
The text was updated successfully, but these errors were encountered:
门户网站支持按时间一次性爬取所有股票数据吗?如果不支持,能不能在文档里加一个性能良好的Hacking方法的例子。谢谢。
Sorry, something went wrong.
No branches or pull requests
建议增加函数get_hist_data(),处理特殊参数all,即,
函数值是这一天所有日线数据,并以股票代码为index。这样我们可以更方便的合成,近五日换手率列表。
code '2015-05-01' '2015-05-02' '2015-05-03'
600001 0.051 0.061 0.123
逐股和逐日,就像空间和时间,是最基本的两种提取信息的维度。目前似乎TuShare支持其中一种。
望考虑增强按时间提取所有数据的功能,从日线开始,扩展到其他时间尺度。另外,时间参数的表示,也成问题,有些日期不开市,所以宜支持,自然时间和交易时间两种方式,例如,Unix时间。
非常感谢!
The text was updated successfully, but these errors were encountered: