昨天看到优矿平台公告，开始对大部分数据获取接口进行收费。
 





 
 除了优矿，还有哪些可以获取可转债日线，甚至分时tick数据呢？当然笔者压箱底里面还有很多可用数据源的。本文就简单介绍其中一个，下通达信数据源。
 
安装
使用pip安装第三方库pytdxpip install pytdx



分时数据
下面6行python代码， 就可以获取通达信的可转债分时数据。from pytdx.hq import TdxHq_API
api = TdxHq_API()
with api.connect('119.147.212.81', 7709):
data = api.get_security_bars(7, 0, '123045', 0, 240) # 123045 为转债代码 ，240 为获取 240个转债数据
df = api.to_df(data)
df=df.sort_values('datetime')
 




如果需要遍历当前最新可转债代码，需要结合前面的文章。【注意这代码会定期更新，因网站架构或者字段是不定时变动】

不过前面的接口只能读取800条数据，以一天240条数据计算，只能读取2天多的数据量，对于需要更多数据的朋友来说，肯定不够的。或者有一个办法，把上面代码写成定时任务，就可以每天收盘后自动存储对应的数据。

如果需要更多的历史数据，那么可以使用pytdx的另外一个功能，那就是使用python读取通达信本地数据文件。

先用通达信同步1分钟（或5分钟）数据到本地.
 





 
选择沪深京分钟线，当然，其他数据你也可以选择。勾选一分钟线数据或者5分钟线数据，还有日期。不过这里日期会有限制，只能下载100天的1分钟线，或者500天的5分钟线。所以如果长期需要这个数据，你可以每隔一段时间下载一次。

数据保存路径：通达信安装目录的 vipdoc 子目录比如我的通达信客户端安装在 c:\new_tdx 下，

即

c:\new_tdx\vipdoc\sz\lday\ 下是深圳的日k线数据
c:\new_tdx\vipdoc\sh\lday\ 下是上海的日k线数据
c:\new_tdx\vipdoc\sh\minline\ 下是上海的分钟线数据
c:\new_tdx\vipdoc\sz\minline\ 下是深圳的分钟线数据





 
如果你需要更久的历史数据，可以到网上找找，下载下来后按照下面代码读取即可。 from pytdx.reader import TdxMinBarReader
path='/home/xda/Downloads/sz128014.lc1'
reader = TdxMinBarReader()
df = reader.get_df(path)
#df.to_excel('tick.xlsx') # 导出为excel







 
得到dataframe对象后，接着可以保存为excel，数据库都很简单了。一条语句的事情。
 
可转债日线数据
 
当然，能够获取到分钟数据，对于日线数据更加不在话下了。日线数据并没有日期限制，想下多少有多少。api = TdxHq_API()
api = api.connect('119.147.212.81', 7709)
data=api.get_k_data('123045', '2020-05-01', '2022-08-26') # 123045 为可转债代码，可以替换任意代码
data.to_excel('k-line.xlsx')






 
如果想获取正股或者其他股票数据，只需要把代码替换成正股股票代码即可。

如果分钟数据还不满足，还可以使用更小粒度的tick数据。下回有空再继续介绍，敬请关注。
 







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pip install pytdx

from pytdx.hq import TdxHq_API

api = TdxHq_API()

with api.connect('119.147.212.81', 7709):

    data = api.get_security_bars(7, 0, '123045', 0, 240) # 123045 为转债代码 ，240 为获取 240个转债数据

    df = api.to_df(data)

    df=df.sort_values('datetime')

比如我的通达信客户端安装在 c:\new_tdx 下，



即



c:\new_tdx\vipdoc\sz\lday\ 下是深圳的日k线数据

c:\new_tdx\vipdoc\sh\lday\ 下是上海的日k线数据

c:\new_tdx\vipdoc\sh\minline\ 下是上海的分钟线数据

c:\new_tdx\vipdoc\sz\minline\ 下是深圳的分钟线数据

        from pytdx.reader import TdxMinBarReader

        path='/home/xda/Downloads/sz128014.lc1'

        reader = TdxMinBarReader()

        df = reader.get_df(path)

        #df.to_excel('tick.xlsx') # 导出为excel

api = TdxHq_API()

api = api.connect('119.147.212.81', 7709)

data=api.get_k_data('123045', '2020-05-01', '2022-08-26') # 123045 为可转债代码，可以替换任意代码

data.to_excel('k-line.xlsx')

6行python代码 获取通达信的可转债分时数据。from pytdx.hq import TdxHq_API
api = TdxHq_API()
with api.connect('119.147.212.81', 7709):
data = api.get_security_bars(7, 0, '123045', 0, 240) # 123045 为转债代码 ，240 为获取 240个转债数据
df = api.to_df(data)
df=df.sort_values('datetime')


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如果需要遍历当前最新可转债代码（集思录），需要结合前面的文章。
 
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from pytdx.hq import TdxHq_API

api = TdxHq_API()

with api.connect('119.147.212.81', 7709):

    data = api.get_security_bars(7, 0, '123045', 0, 240) # 123045 为转债代码 ，240 为获取 240个转债数据

    df = api.to_df(data)

    df=df.sort_values('datetime')

本人目前正在做这个转换工作。并定期更新发布在这里。有兴趣的可以参与。