[python]解析通达信盘后数据获取历史日线数据

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平时我们在做 离线的模型 回溯测试时候，需要历史的k线数据。

可是通达信 的日线数据如下：
日线数据在

通达信的安装目录： vipdoc\sh\lday  下面

本地的通达信 是没有开放api和外部的  自己的交易回溯测试 工具或框架 进行交互的。

虽然 我们也可以  通过 sina 的api ，或者 yahoo，或者 juhe聚合数据，或者 wind 或者 tushare （http://tushare.org/index.html），或者 通联金融大数据  等 网络的api接口 获取  股票的 历史K线数据，  但是网络的开销总是会比较耗时一些。

其实可以通过 python来 解析 通达信  的这些 day 文件的数据，变成 我们熟悉的csv格式的数据。

#!/usr/bin/python  def exactStock(fileName, code):    ofile = open(fileName,'rb')    buf=ofile.read()    ofile.close()    num=len(buf)    no=num/32    b=0    e=32    items = list()     for i in range(int(no)):        a=unpack('IIIIIfII',buf[b:e])        year = int(a[0]/10000);        m = int((a[0]%10000)/100);        month = str(m);        if m <10 :            month = "0" + month;        d = (a[0]%10000)%100;        day=str(d);        if d< 10 :            day = "0" + str(d);        dd = str(year)+"-"+month+"-"+day        openPrice = a[1]/100.0        high = a[2]/100.0        low =  a[3]/100.0        close = a[4]/100.0        amount = a[5]/10.0        vol = a[6]        unused = a[7]        if i == 0 :            preClose = close        ratio = round((close - preClose)/preClose*100, 2)        preClose = close        item=[code, dd, str(openPrice), str(high), str(low), str(close), str(ratio), str(amount), str(vol)]        items.append(item)        b=b+32        e=e+32            return itemsexactStock('E:\\new_tdx\\vipdoc\\sh\\lday\\sh000001.day',"000001")

然后调用 这个方法，就可以把day文件变成csv文件，方便pandas来处理。


（在调用这个py文件前， 先在通达信的 软件 菜单里面 ，把通达信的 历史日K线数据都下载到本地，一次即可下载整个市场所有股票品种的数据。。）

批量处理的，请参考下面脚本
调用示例：
pathdir='/vipdoc/sh/lday'
targetDir='/python_data_gupiao/sh/lday'
listfile=os.listdir(pathdir)
for f in listfile:
      day2csv_data(pathdir,f,targetDir)

最终的效果如下：

打开这些文件如下：

是不是很熟悉的csv或者excel的格式。。。

这个格式的数据，


大家就 可以用  python的数据分析的库 pandas 的 pd.read_csv 方法来读取了。

这样速度回比较快，而且python调用 通达信的历史数据 ，就很方便了。