转换通达信分钟数据，包括5分钟和1分钟数据

news2024/9/22 17:19:02

1 前言

2 操作演示

3 代码

4 软件下载

5 stockpy整体功能介绍

1 前言

真正的市场高手不但要熟练掌握日线，对分钟线也要进行深入研究。缠中说禅在他的博客中讲到，年、季、月、周、日、60分钟、30分钟、5分钟、1分钟研究道理是相同的。粒度越细，那么赢利点就越多。如果长期不操作，那么好苹果也会成为烂苹果。高手甚至能在某一天的某一秒就确定这一秒是几年来的最高点。这都需要剖析分钟线数据。

在研究的过程中，发现网上相关资料要不语焉不详，要不就是资料数据过时，无法直接拿来使用。这回正好借着在家发烧的大好时机，深挖细挖通达信分钟数据结构和python代码，终于可以顺利导出5分钟和1分钟数据了。在这里，python代码和程序都拿出来与大家免费分享。

软件主要增加以下内容：

* 转换通达信5分钟数据

* 转换通达信1分钟数据

* 以上数据中的日期字段，本来是一串数字，转换为可读日期“年月日”

* 分钟字段计算为“时:分”格式

2 操作演示

3 代码

from struct import *
import pandas as pd
import os
# import sys
import time
import datetime
import math
 
# stock_list = []
# linename=['code','date','open','high','low','close','amout','vol']
# df_all_stock = pd.DataFrame(stock_list, columns=linename)
def miniute2csv_data(dirname, fname, targetDir):
    ofile=open(dirname + os.sep + fname, 'rb')
    buf=ofile.read()
    ofile.close()

    ifile=open(targetDir + os.sep + fname+'.csv','w')
    num=len(buf)
    no=num/32
    b=0
    e=32
    line=''
    linename=str('date')+','+str('miniute')+','+str('open')+','+str('high')+','+str('low')+','+str('close')+','+str('amout')+','+str('vol')+'\n'
    ifile.write(linename)

    t = datetime.datetime.strptime("2012-11-11 00:00:00", "%Y-%m-%d %H:%M:%S")

    for i in range(int(no)):
       # a=unpack('IIIIIfII',buf[b:e])
       a = unpack('HHfffffii',buf[b:e])
       
       year=math.floor(a[0]/2048)+2004
       month=math.floor((a[0] % 2048)/100)
       day=(a[0] % 2048) % 100
       hm = (t + datetime.timedelta(minutes=a[1])).strftime("%H:%M")
       line = str(year)+'{:02}'.format(month)+'{:02}'.format(day)+','+hm+','+'{:.2f}'.format(a[2])+','+'{:.2f}'.format(a[3])+','+'{:.2f}'.format(a[4])+','+'{:.2f}'.format(a[5])+','+'{:.2f}'.format(a[6])+','+str(a[7])+'\n'

       # line = str(year)+'{:02}'.format(month)+'{:02}'.format(day)+','+str(a[1])+','+'{:.2f}'.format(a[2])+','+'{:.2f}'.format(a[3])+','+'{:.2f}'.format(a[4])+','+'{:.2f}'.format(a[5])+','+'{:.2f}'.format(a[6])+','+str(a[7])+'\n'
       # line =str(a[0]) +','+str(a[1])+','+'{:.2f}'.format(a[2])+','+'{:.2f}'.format(a[3])+','+'{:.2f}'.format(a[4])+','+'{:.2f}'.format(a[5])+','+'{:.2f}'.format(a[6])+','+str(a[7])+'\n'
       ifile.write(line)
       b = b+32
       e = e+32
    ifile.close()
	
    df_gp = pd.read_csv(targetDir + os.sep + fname + '.csv', sep=',')
    df_gp.to_excel(targetDir + os.sep + fname + '.xlsx')
 
#print("可能需要较长时间，请耐心等待......")
 
targetDir=r'.\data\tdx'
# 目标文件夹若不存在，则创建
if not os.path.exists(targetDir):
    os.makedirs(targetDir)
 
time.sleep(1)
 
# 沪市数据转换
#tdxPath = r'C:\new_mszq_v6\vipdoc\sh\lday'
#pathdir#
#fn#

if len(fn)==0:
    listfile = os.listdir(tdxPath)
else:
    listfile = fn

start = time.time()
i = 0
for f in listfile:
    i+=1
    #if i < 5:
    miniute2csv_data(tdxPath, f, targetDir)
    #print(f)
 
print ('数据转换完成。')

stop = time.time()
print("用时:%s秒"%str(stop-start))