1. 获得csv格式的股票数据

借助efinance工具包获取股票数据，详细用法请参考github页面：https://github.com/Micro-sheep/efinance

import pandas as pd
import efinance


def get_k_data(stock_code, begin="20200101", end="20210101") -> pd.DataFrame:
    """ 根据efinance工具包获取股票数据 :param stock_code:股票代码 :param begin: 开始日期 :param end: 结束日期 :return: """
    k_dataframe: pd.DataFrame = efinance.stock.get_quote_history(stock_code, beg=begin, end=end, fqt=0)
    k_dataframe = k_dataframe.iloc[:, :9]
    k_dataframe.columns = ['name', 'code', 'date', 'open', 'close', 'high', 'low', 'volume', 'turnover']
    k_dataframe.drop(['name', 'code'], axis=1, inplace=True)
    return k_dataframe


if __name__ == '__main__':
    k_line_df = get_k_data(stock_code='600519')  # 茅台股价
    k_line_df.to_csv("600519.csv", index=False)

可以得到如下的csv格式数据：

date,open,close,high,low,volume,turnover
2020-01-02,1128.0,1130.0,1145.06,1116.0,148099,16696837120.0
2020-01-03,1117.0,1078.56,1117.0,1076.9,130319,14266380544.0
2020-01-06,1070.86,1077.99,1092.9,1067.3,63415,6853917696.0
2020-01-07,1077.5,1094.53,1099.0,1076.4,47854,5220697088.0
2020-01-08,1085.05,1088.14,1095.5,1082.58,25008,2720371920.0
2020-01-09,1094.0,1102.7,1105.39,1090.0,37406,4110949808.0
........

2. 转CSV格式为bin格式

有两种方法，一是通过命令行，另一种是通过代码来转换。转换用的函数Qlib已经写好了，在scripts/dump_bin.py文件下的class DumpDataAll(DumpDataBase)

通过命令行：

python qlib/scripts/dump_bin.py dump_all --csv_path . --qlib_dir my_qlib_dir/ --include_fields open,close,high,low,volume,turnover

通过代码：

from scripts.dump_bin import DumpDataAll

if __name__ == '__main__':
    dump_util = DumpDataAll(csv_path=".", qlib_dir="my_qlib_dir/",
                            include_fields='open,close,high,low,volume,turnover')
    dump_util.dump()

通过上面的两种方法，可以发现：

其实--参数后面的就是传递进去的参数
include_fields后面的就是要封装的列名，这个需要与csv文件一一对应

3. Qlib中读取bin文件

在刚才生成的my_qlib_dir/下，包含下面的三个文件夹：

calendars：主要存放交易日历
features：股票的数据
instruments：通常作为baseline的指数文件，每个文件都是3列，代表：股票代码加入指数日期退出指数日期

import qlib
from qlib.data import D

qlib.init(provider_uri="my_qlib_dir/")  # 存放全部数据的根目录
calendar = D.calendar()  # 交易日历
market_instrument = D.instruments(market='all')  # 定位市场（股票的范围）
# 市场全部的股票
total_code = D.list_instruments(instruments=market_instrument, start_time='2020-01-01', end_time='2020-05-01',
                                as_list=True)
print(total_code)
# 具体的数据
field_data = D.features(instruments=["600519"], start_time='2020-01-01', end_time='2020-05-01',
                        fields=["$open", "$close", "$high", "$low"])
print(field_data.head())

得到结果：

['600519']
                             $open       $close        $high         $low
instrument datetime                                                      
600519     2020-01-02  1128.000000  1130.000000  1145.060059  1116.000000
           2020-01-03  1117.000000  1078.560059  1117.000000  1076.900024
           2020-01-06  1070.859985  1077.989990  1092.900024  1067.300049
           2020-01-07  1077.500000  1094.530029  1099.000000  1076.400024
           2020-01-08  1085.050049  1088.140015  1095.500000  1082.579956