最近有很多投资者在研究股票接口怎么解析股票历史数据，然后执行自动交易等方面对开发股票数据接口的深入思考。其实在小编看来，这就需要先获取股票的每日数据，那么就会使用Python来解析股票历史数据，下面小编就简要介绍使用Python语言来获取股票接口的十档行情。

我们可以从股票接口解析数据类型和消息类型层面来着手：

一、股票接口系统的数据类型

交易所	数据类型
上交所	十档行情快照（Level-2）
	委托队列（Level-2）
	逐笔成交（Level-2）
深交所	十档行情快照（Level-2）
	逐笔委托（Level-2）
	委托队列（Level-2）
	逐笔成交（Level-2）
沪深交易所	期权、可转债

二、股票数据接口的消息类型：

消息	说明
TickRecord	逐笔成交
OrderRecord	逐笔委托
OrderQueueRecord	委托队列
StockQuoteRecord	股票十档行情

股票数据接口当然也离不开Python来爬取股票数据，举个例子：

# -*- coding:utf-8 -*-

import tushare as ts

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

e = ts.get_today_all()

size = 20 #把区间分成20份

array = []

ll = e[u'high'] # 最高价

hh = e[u'low'] # 最低价

cc = e[u'changepercent']# 涨跌幅

for i in range(0, len(e)):

ifll[i] != hh[i]: # 最高价与最低价相同说明停牌

ifcc[i] > 10: # 涨幅大于10%的股票归为10%

array.append(10)

elifcc[i] < -10: # 跌幅大于-10%的股票归为-10%

array.append(-10)

else:

array.append(cc[i])

print "Total:",len(array)

array=np.sort(array) # 排序

bin_arr = []

bin_arr.append(-10) # 加入区间的左侧值

count = 0 #区域计数

for i in range(0, len(array)):

count+=1

ifcount > len(array) / size:

printarray[i]

count= 0

bin_arr.append(array[i])

bin_arr.append(10) # 加入区间右侧值

hist, bins = np.histogram(array,bins=bin_arr) # 按bin_arr给定的区域计算直方图

width = np.diff(bins)

center = (bins[:-1] + bins[1:]) / 2

plt.bar(center, hist, align='center',width=width)

plt.show()

输出的结果即为查询的股票接口数据按照日期来进行分类：