数据获取
简介
用户可以通过 Qlib 获取股票数据。以下示例展示了基本的用户接口。
示例
QLib 初始化：
注意
为了获取数据，用户需要先使用 qlib.init 初始化 Qlib。请参考 初始化。
如果用户已按照 初始化 中的步骤操作并下载了数据，则应使用以下代码初始化 qlib
>> import qlib
>> qlib.init(provider_uri='~/.qlib/qlib_data/cn_data')
加载指定时间范围和频率的交易日历：
>> from qlib.data import D
>> D.calendar(start_time='2010-01-01', end_time='2017-12-31', freq='day')[:2]
[Timestamp('2010-01-04 00:00:00'), Timestamp('2010-01-05 00:00:00')]
将给定的市场名称解析为股票池配置：
>> from qlib.data import D
>> D.instruments(market='all')
{'market': 'all', 'filter_pipe': []}
在指定时间范围内加载特定股票池的标的：
>> from qlib.data import D
>> instruments = D.instruments(market='csi300')
>> D.list_instruments(instruments=instruments, start_time='2010-01-01', end_time='2017-12-31', as_list=True)[:6]
['SH600036', 'SH600110', 'SH600087', 'SH600900', 'SH600089', 'SZ000912']
根据名称过滤器从基础市场加载动态标的：
>> from qlib.data import D
>> from qlib.data.filter import NameDFilter
>> nameDFilter = NameDFilter(name_rule_re='SH[0-9]{4}55')
>> instruments = D.instruments(market='csi300', filter_pipe=[nameDFilter])
>> D.list_instruments(instruments=instruments, start_time='2015-01-01', end_time='2016-02-15', as_list=True)
['SH600655', 'SH601555']
根据表达式过滤器从基础市场加载动态标的：
>> from qlib.data import D
>> from qlib.data.filter import ExpressionDFilter
>> expressionDFilter = ExpressionDFilter(rule_expression='$close>2000')
>> instruments = D.instruments(market='csi300', filter_pipe=[expressionDFilter])
>> D.list_instruments(instruments=instruments, start_time='2015-01-01', end_time='2016-02-15', as_list=True)
['SZ000651', 'SZ000002', 'SH600655', 'SH600570']
有关过滤器的更多详细信息，请参见 过滤器 API。
在指定时间范围内加载特定标的的特征：
>> from qlib.data import D
>> instruments = ['SH600000']
>> fields = ['$close', '$volume', 'Ref($close, 1)', 'Mean($close, 3)', '$high-$low']
>> D.features(instruments, fields, start_time='2010-01-01', end_time='2017-12-31', freq='day').head().to_string()
' $close $volume Ref($close, 1) Mean($close, 3) $high-$low
... instrument datetime
... SH600000 2010-01-04 86.778313 16162960.0 88.825928 88.061483 2.907631
... 2010-01-05 87.433578 28117442.0 86.778313 87.679273 3.235252
... 2010-01-06 85.713585 23632884.0 87.433578 86.641825 1.720009
... 2010-01-07 83.788803 20813402.0 85.713585 85.645322 3.030487
... 2010-01-08 84.730675 16044853.0 83.788803 84.744354 2.047623'
在指定时间范围内加载特定股票池的特征：
注意
启用缓存后，qlib 数据服务器会持续缓存所请求股票池和字段的数据。首次处理请求时可能比无缓存更耗时，但之后相同股票池和字段的请求将命中缓存，处理速度更快，即使请求的时间段发生变化。
>> from qlib.data import D
>> from qlib.data.filter import NameDFilter, ExpressionDFilter
>> nameDFilter = NameDFilter(name_rule_re='SH[0-9]{4}55')
>> expressionDFilter = ExpressionDFilter(rule_expression='$close>Ref($close,1)')
>> instruments = D.instruments(market='csi300', filter_pipe=[nameDFilter, expressionDFilter])
>> fields = ['$close', '$volume', 'Ref($close, 1)', 'Mean($close, 3)', '$high-$low']
>> D.features(instruments, fields, start_time='2010-01-01', end_time='2017-12-31', freq='day').head().to_string()
' $close $volume Ref($close, 1) Mean($close, 3) $high-$low
... instrument datetime
... SH600655 2010-01-04 2699.567383 158193.328125 2619.070312 2626.097738 124.580566
... 2010-01-08 2612.359619 77501.406250 2584.567627 2623.220133 83.373047
... 2010-01-11 2712.982422 160852.390625 2612.359619 2636.636556 146.621582
... 2010-01-12 2788.688232 164587.937500 2712.982422 2704.676758 128.413818
... 2010-01-13 2790.604004 145460.453125 2788.688232 2764.091553 128.413818'
有关特征的更多详细信息，请参见 特征 API。
注意
在客户端调用 D.features() 时，使用参数 disk_cache=0 可跳过数据集缓存，使用 disk_cache=1 可生成并使用数据集缓存。此外，在服务器端调用时，用户可使用 disk_cache=2 来更新数据集缓存。
当构建复杂表达式时，将所有表达式实现在单个字符串中可能并不容易。例如，以下写法看起来又长又复杂：
>> from qlib.data import D
>> data = D.features(["sh600519"], ["(($high / $close) + ($open / $close)) * (($high / $close) + ($open / $close)) / (($high / $close) + ($open / $close))"], start_time="20200101")
但使用字符串并非实现表达式的唯一方式。您还可以通过代码来实现表达式。以下示例实现了与上述相同的功能。
>> from qlib.data.ops import *
>> f1 = Feature("high") / Feature("close")
>> f2 = Feature("open") / Feature("close")
>> f3 = f1 + f2
>> f4 = f3 * f3 / f3
>> data = D.features(["sh600519"], [f4], start_time="20200101")
>> data.head()
API
要了解更多关于如何使用数据的信息，请访问 API 参考文档：数据 API