Tushare是python金融量化交易中一个很好用的第三方依赖包，一般入门使用python做金融量化的都会用这个工具，因为它是免费开源的，而且可以获取的内容很全面，数据获取实时性也比较可靠，数据齐全。我在当年刚开始做python量化交易，第一个接触的就是这个工具，感觉挺好用的，不失为一个python量化入门的利器。

我们前几章也花了很大的篇幅介绍了tushare的一些包括基本面数据、历史行情、实时行情、tick分时数据，以及讲了一部分的股票龙虎榜数据获取。并且使用数据库引擎，将获取到的数据存入数据库，并且通过条件过滤查询出来。可以说，我们今天将tushare获取股票龙虎榜数据的最后一部分内容学习完后，tushare的使用基本就完成了。

那么，下面我们开始进行最后一部分的学习，看下如何获取股票龙虎榜数据包括：

个股上榜统计
营业部上榜统计
机构席位追踪
机构成交明细

下面我们进行介绍这几个数据的获取和使用方法。

个股上榜统计含义：

这个数据是获取近5、10、30、60日，这4种周期的数据统计，4种周期参数为可选参数，并且包括如下的信息：

上榜次数
买入席位数和卖出席位数。
累积购买额
累积卖出额
净额

首先，导入tushare包，并创建mysql数据库连接。相应的tushare及mysql驱动安装，我们之前已经介绍过啦，这里就不再啰嗦咯。

from sqlalchemy import create_engine
import tushare as ts

#
engine = create_engine('mysql://root:admin@127.0.0.1:3306/tushare?charset=utf8')
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

获取最近10天的个股上榜统计，并且入库：

pip install mysqlclient

打开数据库查看，获取的字段：

我们可以看到有几个字段，字段的含义分别如下：

code：代码
name:名称
count：上榜次数
scount：卖出席位数
samount：累积卖出额(万)
bamount：累积购买额(万)
net：净额(万)
bcount：买入席位数

查询上榜次数最多的个股

# 获取上榜个股最多的
cursor = session.execute('SELECT * FROM `cap_tops` where count = (select max(count) from  `cap_tops`)')
result = cursor.fetchall()
print("\n查询数据结果：")
for v in result:
    print(v)

查看查询结果：

从控制台输出，我们可以看到，统计上榜次数最多的三只股票是：日丰股份，万马科技，瑞玛工业，最近10天都上榜了9次，可见这三只股票最近的活跃度非常高。

营业部上榜统计

数据含义：这个数据获取的是营业部最近近5、10、30、60日上榜次数、累积买卖的情况，可以查看营业部具体持仓情况。

获取最近10天的营业部上榜统计，并且入库，这个查询耗时比较久，约要20秒

# 获取营业部上榜统计，周期为最近10天的统计
data_2 = ts.broker_tops(days=10)
# 入库
data_2.to_sql('broker_tops', engine, if_exists='append')
# 获取上榜营业部最多的
cursor = session.execute('SELECT * FROM `broker_tops` where count = (select max(count) from  `broker_tops`)')
sleep(3)
result = cursor.fetchall()
print("\n查询数据结果：")
for v in result:
    print(v)

获取数据如下：

营业部上榜统计数据获取结果

字段信息：

broker：营业部名称
count：上榜次数
scount：卖出席位数
top3：买入前三股票
bamount：累积购买额(万)
bcount：买入席位数
samount：累积卖出额(万)

控制台输出：

输出统计最高的营业部信息

我们可以看到最近10天上榜营业部最高的是：西藏东方财富证券股份有限公司拉萨团结路第二证券营业部，并且其买入的前三只股票是：鱼跃医疗,平高电气,达安基因

机构席位追踪

数据含义：机构近5、10、30、60日累积买卖次数和金额等情况，被操作最多次的股票。

获取数据并入库，周期为近10天

# 获取机构席位追踪统计，周期为最近10天的统计
data_3 = ts.inst_tops(days=10)
# 入库
data_3.to_sql('inst_tops', engine, if_exists='append')
# # 获取机构操作次数最多的股票
cursor = session.execute('SELECT * FROM `inst_tops` where bcount = (select max(bcount) from  `inst_tops`)')
sleep(3)
result = cursor.fetchall()
print("\n查询数据结果：")
for v in result:
    print(v)

字段含义如下：

code:代码
name:名称
bamount:累积买入额(万)
bcount:买入次数
samount:累积卖出额(万)
scount:卖出次数
net:净额(万)

控制台输出结果如下：

机构买入次数最多的股票

可见日丰股份为买入次数最多的股票，并且买入净额为1.2亿，净额为3200多万。可尝试关注！

机构成交明细

数据含义，机构成交明细应该不用我多说了吧，炒股的朋友肯定都知道这个数据，这个是获取最近一个交易日机构席位成交明细统计数据。

获取数据代码：

# 获取机构席位追踪统计，周期为最近10天的统计
data_4 = ts.inst_detail()
# 入库
data_4.to_sql('inst_detail', engine, if_exists='append')

获取数据如下：

字段信息含义：

code:代码
name:名称
bamount:机构席位买入额(万)
samount:机构席位卖出额(万)
date:交易日期
type:类型

现在，我们希望提取出有用的数据，怎么做呢？我们希望提取机构净买入额最大的股票，也就是bamount与samount差值最大，查询语句如下：

cursor = session.execute('select * from inst_detail where name = '
                         '(select a.name from ('
                         'select *,bamount-samount as buy_left from `inst_detail` order by buy_left desc limit 1) '
                         'a)')
result = cursor.fetchall()
print("\n查询数据结果：")
print(result)

打印查询结果：

机构成交净买入额最大的股票

结果可以看到，华大基因的股票净买入额最大，上榜理由有两个都是涨幅偏离值达7%的证券，其实这个数据多余了一条，重复了，这个应该删掉一条，这个以后我们讲数据清洗过滤时会细讲。

以上，就是我们本章的全部内容，这也是我们大操手量化投资，关于python量化交易的tushare包，获取股票行情数据的量化金融数据的最后一章内容。

希望经过这几篇文章的学习，大家都能够用tushare下载、存储所需要的股票行情数据，并且能够进行简单的数据分析。

量化交易这条路其实很有趣，又很枯燥。笔者当年开始进行量化交易时，是因为兴趣入门，真正开始学习的时候，发现这个学习过程又是很枯燥的，但是到后来的拥抱量化交易，享受能躺着挣Q的幸福。这些年走过来，我发现量化交易不仅在工作上，还有投资事业上，都给了我很大的帮助，也利用量化交易从市场中获取了自己应得的那部分利润。看到很多做交易的朋友苦于想入门量化投资这条路又苦无方法，所以闲来无事，偶尔做做这方面的相关知识出来分享，希望能够帮到更多的朋友。