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【qstock量化】数据篇之宏观指标和财经新闻文本

qstock

qstock简介

qstock由“Python金融量化公众号开发,试图打造成个人量化投研分析开源库,目前包括数据获取(data)、可视化(plot)、选股(stock)和量化回测(backtest)四个模块。其中数据模块(data)数据来源于东方财富网、同花顺、新浪财经等网上公开数据,数据爬虫部分参考了现有金融数据包tushare、akshare和efinance。qstock致力于为用户提供更加简洁和规整化的金融市场数据接口。可视化模块基于plotly.express和pyecharts包,为用户提供基于web的交互图形简单操作接口;选股模块提供了同花顺的技术选股和公众号策略选股,包括RPS、MM趋势、财务指标、资金流模型等,回测模块为大家提供向量化(基于pandas)和基于事件驱动的基本框架和模型


qstock目前在pypi官网上发布,开源版本为1.1.0,意味着读者直接“pip install qstock ”安装即可使用。GitHub地址:

https://github.com/tkfy920/qstock。

目前部分策略选股和策略回测功能仅供知识星球会员使用,会员可在知识星球置顶帖子上上获取qstock-1.1.1.tar.gz (强化版)安装包,进行离线安装。

下面为大家介绍qstock数据模块(data)中宏观经济和财经新闻数据的调用方法。

qstock数据篇其他专题如下:

【qstock开源了】数据篇之行情交易数据

【qstock数据篇】行业概念板块与资金流

【qstock量化】数据篇之股票基本面数据

  1. #导入qstock模块
  2. import qstock as qs

宏观经济指标

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01

获取宏观经济常见指标

macro_data(flag=None)

flag:lpr:贷款基准利率;ms:货币供应量;cpi:消费者物价指数;
   ppi:工业品出厂价格指数;pmi:采购经理人指数
   默认返回gdp数据

对应数据也可以使用相应接口,如qs.cpi()、qs.gdp()、qs.ms()、qs.ppi()、qs.pmi()、qs.lpr()可以分别获取CPI、GDP、货币供应量、PPI、PMI数据。

GDP数据

AUTUMN EQUINOX

2b0540192c6f033ae7568778f3961578.png

  1. df=qs.macro_data('gdp')
  2. df

5a00fb12085f577240fb7ce41ad8804b.jpeg

CPI物价指数

AUTUMN EQUINOX

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  1. df=qs.macro_data('cpi')
  2. df

77b7b0912a7f64d1c938d49a6a32d261.jpeg

PPI价格指数

AUTUMN EQUINOX

fc70c6e51f412db3682cac29647d5d79.png

  1. df=qs.macro_data('ppi')
  2. df

fc8052c28d7b4924f559bd4ca160d097.jpeg

pmi采购经理人指数

AUTUMN EQUINOX

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  1. df=qs.macro_data('pmi')
  2. df

2f7b0871cb4e92aaf75c532bf466c89a.jpeg

货币供应量

AUTUMN EQUINOX

10bce0357a959e4a672b80dca4494855.png

  1. df=qs.macro_data('ms')
  2. df

66a75463cdf2181d745ea044d44a5a58.jpeg

贷款基准利率LPR

AUTUMN EQUINOX

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  1. df=qs.macro_data('lpr')
  2. df

c905d169d21e796209e3a61ed4582767.jpeg

同业拆借利率

70a2b2138eb6e8b093cfa218537692c2.png

02

同业拆借利率

ib_rate(market='sh',fc=None)

market:同业拆借市场简称,各个市场英文缩写为:
{'sh':'上海银行同业拆借市场','ch':'中国银行同业拆借市场','l':'伦敦银行同业拆借市场',
'eu':'欧洲银行同业拆借市场','hk':'香港银行同业拆借市场','s':'新加坡银行同业拆借市场'}

fc:外币币种,输入币种的英文简称,"CNY"(人民币):,"GBP"(英镑),"EUR"(欧元) ,"USD"(美元) ,"HKD"(港币) ,"SGD"(星元)
香港市场,fc可选:'HKD','USD','CNY';新加坡市场,fc可选:'SGD','USD';伦敦市场,fc可选:'GBP','USD','EUR','JPY';

上海银行同业拆借市场

AUTUMN EQUINOX

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  1. #默认输出上海银行同业拆借市场利率
  2. #或输入market='sh'
  3. df=qs.ib_rate()
  4. df

c677d12efe4b9ec1b89f8646ef593dd5.jpeg

中国银行同业拆借市场

AUTUMN EQUINOX

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  1. df=qs.ib_rate(market='ch')
  2. df

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伦敦银行同业拆借市场

AUTUMN EQUINOX

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  1. #伦敦简称l,注意是英文字母‘l’(London的首字母小写),不是数字1
  2. #币种可选GBP'英镑',USD'美元',EUR'欧元',JPY'日元'
  3. df=qs.ib_rate(market='l',fc='GBP')
  4. df

e1c6c0945c0f66bd73af653f47b1c918.jpeg

  1. #伦敦美元
  2. df=qs.ib_rate('l','USD')
  3. df

06199f885faaf6f1eefd67600ea38038.jpeg

  1. #伦敦欧元
  2. df=qs.ib_rate('l','EUR')
  3. df

deb88f95144a921d26a0f9ef7d4c3329.jpeg

  1. #伦敦日元
  2. df=qs.ib_rate('l','JPY')
  3. df

eefa1c83297809cdfd15471e2cbb37b2.jpeg

欧洲银行同业拆借市场

AUTUMN EQUINOX

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  1. #欧元
  2. df=qs.ib_rate('eu')
  3. df

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香港银行同业拆借市场

AUTUMN EQUINOX

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  1. #香港市场美元
  2. df=qs.ib_rate('hk','USD')
  3. df

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  1. #香港市场港币
  2. df=qs.ib_rate('hk','HKD')
  3. df

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  1. #香港市场人民币
  2. df=qs.ib_rate('hk','CNY')
  3. df

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新加坡市场

AUTUMN EQUINOX

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  1. #新加坡美元利率
  2. df=qs.ib_rate('s','usd')
  3. df

2ac0dd35506fc3747920abac38cba223.jpeg

  1. #新加坡星元利率
  2. df=qs.ib_rate('s','SGD')
  3. df

34c9c874739cfdb27ed0283378989cf8.jpeg

财经新闻数据

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03

新闻资讯数据

news_data(news_type=None,start=None,end=None,code=None)

news_type:新闻类型:cctv'或'新闻联播';
'js'或'金十数据';'stock' 或'个股新闻'
不输入参数,默认输出财联社电报新闻数据。

start:起始日期,如'20220930',不输入默认当前最新日期

end:结束日期,如'20221001',不输入默认当前最新日期

code:个股代码,个股新闻时需输入该参数

财联社电报新闻数据

AUTUMN EQUINOX

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  1. #默认参数输出财联社电报新闻数据
  2. df=qs.news_data()
  3. df.tail()

41603aeae55ea052eb3705f390514c82.jpeg

市场快讯数据

AUTUMN EQUINOX

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  1. df=qs.news_data('js')
  2. df.tail()

a8869fe6ad9d56fa87a6e55392f03e89.jpeg

新闻联播

AUTUMN EQUINOX

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  1. #参数start起始日期,end结束日期,使用默认参数输出最新日期新闻联播
  2. df=qs.news_data('cctv',start='20221016',end='20221016')
  3. df.head()

aba96992b94c6d25fcdf46617425d1af.jpeg

  1. #也可以使用新闻联播数据接口获取,start和end默认为最新日期
  2. df=qs.news_cctv(start='20221016',end='20221016')
  3. df.head()

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个股新闻

AUTUMN EQUINOX

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  1. #使用新闻统一接口
  2. df=qs.news_data('个股',code='天瑞仪器')
  3. df.head()

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  1. #使用个股新闻接口
  2. df=qs.stock_news('天瑞仪器')
  3. df.head()

490ffaa32a68fbeac8e6192ccb8627ef.jpeg

qstock数据模块到此介绍完了。后续推文将进一步分享qstock可视化、选股和回测模块的使用方法。

参考资料:

1. https://efinance.readthedocs.io/en/latest/

2. https://akshare.akfamily.xyz/data/stock/stock.html#a

3. https://www.tushare.pro/document/2

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关于Python金融量化

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