R语言股票数据获取比较 quantmod、tidyquant、pedquant

金融市场充满数据。这些数据既包括了如各种金融资产（股票、外汇、衍生品、电子货币等）的交易数据、企业的财务数据、经济统计数据等等传统的数据类型，也包括了随着各种新技术而出现的另类数据，如卫星图像、文本和社交媒体情绪、移动通信设备的地理定位信息。市场的参与者，无论是交易者、服务商还是监管机构，如今都要面对随这个时代滚滚而来的数据洪流。善用数据者，必有所获。

从最传统的金融数据——股票价格开始，介绍一些工具和方法。

高质量的金融数据往往来自于付费的渠道：专业的交易软件、资讯软件（如万得）或专业数据库（如国泰安）。这些专业化的数据来源往往价格不菲。从学习或个人化研究的角度，我们还是希望从开源或免费的渠道获取金融数据。使用R语言获取免费金融数据主要由这样一些途径：

使用一些R包通过财经网站API获取数据
通过一些量化平台数据接口获取免费数据
直接进行网络抓取
读取交易软件（如通达信）或数据库导出的外部文件

对所有的可能性进行全面总结是很困难的。在本节，我们通过一些示例对这些途径进行探索。

1、使用R包获取数据

(1) quantmod包

有多个可以用来读取金融数据的R包。其中，quantmod包算得上是一种“历史悠久”的传统手段。quantmod包主要通过函数getSymbols()，从多种来源获取多种金融资产的历史数据。下面，我们读取上交所上市公司招商银行（600036）的历史数据，时间从2019年1月1日到2020年9月30日：

library(quantmod)
zsyh_quant<-getSymbols("600036.ss",scr=yahoo,from="2019-01-01",
                       to="2020-10-01",auto.assign=F)

###查看数据
 head(zsyh_quant,n=3)
##           600036.SS.Open 600036.SS.High 600036.SS.Low 600036.SS.Close 600036.SS.Volume
##2019-01-02          25.15          25.20         24.40           24.57         55516612
##2019-01-03          24.40          25.05         24.38           24.88         37410758
##2019-01-04          24.76          25.65         24.65           25.51         66853140
##           600036.SS.Adjusted
##2019-01-02           23.20724
##2019-01-03           23.50005
##2019-01-04           24.09511

tail(zsyh_quant,n=3)
##           600036.SS.Open 600036.SS.High 600036.SS.Low 600036.SS.Close 600036.SS.Volume
##2020-09-28          37.20          37.65         37.05           37.25         35324476
##2020-09-29          37.35          37.45         36.27           36.31         79668910
##2020-09-30          36.30          36.57         35.80           36.00         65466059
##           600036.SS.Adjusted
##2020-09-28              37.25
##2020-09-29              36.31
##2020-09-30              36.00

getSymbols函数需要通过股票代码（symbols）读取相应股票的价格数据，数据来源是雅虎财经yahoo!Finance（src = \'yahoo\'）。在雅虎财经上，中国股票的代码使用“交易代码+市场”的形式，“ss”表示上证，“sz”表示深证，比如，上证指数就是“000001.ss”，招商银行就是“600036.ss”。然后，再指定需要的起止时间（“from”和“to”）。参数auto.assign指派为FALSE，这样可以将结果返回到对象szyh_quant当中；如果不希望出现大段的警告信息，可以将参数warnings指派为FALSE。

可以使用head()（或tail()）函数对获取的数据进行查看，返回zsyh_quant的前n行（或后n行，默认是6行）数据。可以看到，对象zsyh_quant共有六列，分别对应股票的开盘价（Open）、最高价（High)、最低价（Low)、收盘价（Close）、成交量（Volumn）以及调整价格（Adjusted，根据拆股、分红调整后的复盘价格）。

使用从quantmod包获取的中国股市的数据需要注意，可能会有一些记录错误或者缺失值的情况（比如，在美国的一些公共假日）出现。

（2）tidyquant包

quantmod包获取的数据zsyh_quant是一个xts对象（可以使用str()进行查看）。xts对象是R语言中较早期出现的一种时间序列数据对象，虽然xts对象在R中的使用曾经相当广泛，但与R中目前主流的tidyverse数据处理框架不兼容，这就给分析的效率带来了一定困扰。tidyquant包的出现，解决了这个问题。

tidyquant使用了基于tidyverse的整洁数据架构，将原本建立在xts对象基础上的xts包（时间序列数据处理）、quantmod包（金融数据获取和处理）、TTR包（股票技术分析）和performanceAnalytics包（投资绩效评价）等工具整合在一起，实现了这些R包与tidyverse的无缝交互。它拥有的核心函数虽然数量不多，但功能强大，同时可以还使用tidyverse系列R包中的数据处理工具对金融数据进行处理和建模，也可以使用ggplot2进行可视化。

tidyquant包获取资产价格数据的函数是tq_get()，它是对getSymbols的封装：

zsyh_tq  <- tq_get("600036.ss", get = "stock.prices", from = " 2019-01-01",
                   to=\'2020-09-30\')
 head(zsyh_tq,n=3)
### A tibble: 3 x 8
##  symbol    date        open  high   low close   volume adjusted
##  <chr>     <date>     <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>    <dbl>    <dbl>
##1 600036.ss 2019-01-02  25.2  25.2  24.4  24.6 55516612     23.2
##2 600036.ss 2019-01-03  24.4  25.0  24.4  24.9 37410758     23.5
##3 600036.ss 2019-01-04  24.8  25.6  24.6  25.5 66853140     24.1
 tail(zsyh_tq,n=3)
### A tibble: 3 x 8
##  symbol    date        open  high   low close   volume adjusted
##  <chr>     <date>     <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>    <dbl>    <dbl>
##1 600036.ss 2020-09-28  37.2  37.7  37.0  37.2 35324476     37.2
##2 600036.ss 2020-09-29  37.3  37.5  36.3  36.3 79668910     36.3
##3 600036.ss 2020-09-30  36.3  36.6  35.8  36   65466059     36

获取的数据zsyh_tq是一个tibble对象，可以直接使用tidyverse系列R包进行处理。

（3）pedquant包

quantmod和tidyquant对A股的支持不是特别理想。对于A股，pedquant包是一个更好的选择。“pedquant”意指”公共经济数据和量化分析“（Public Economic Data and Quantitative Analysis）。penquant提供了对国内和国际金融数据和经济数据的访问接口，数据来源包括中国国家统计局（NBS）、FRED、雅虎财经、163财经等。同时，pedquant还提供了一些基本的图形和分析工具。

pedquant包使用md_stock()获取股票数据：

library(pedquant)

 zsyh_pd163<-md_stock("600036.ss",from=\'2019-01-01\',to=\'2020-10-01\',source="163",adjust=NULL)
##1/1 600036.ss

###转化为tibble对象
zsyh_pd163_tidy<-zsyh_pd163[[1]]%>%
          as_tibble()%>%
          select(symbol,date,open,high,low,close,volume)
          
 head(zsyh_pd163_tidy,n=3)
### A tibble: 3 x 7
##  symbol    date        open  high   low close   volume
##  <chr>     <date>     <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>    <dbl>
##1 600036.SS 2019-01-02  25.2  25.2  24.4  24.6 55516612
##2 600036.SS 2019-01-03  24.4  25.0  24.4  24.9 37410758
##3 600036.SS 2019-01-04  24.8  25.6  24.6  25.5 66853140

 tail(zsyh_pd163_tidy,n=3)
### A tibble: 3 x 7
##  symbol    date        open  high   low close   volume
##  <chr>     <date>     <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>    <dbl>
##1 600036.SS 2020-09-28  37.2  37.6  37.0  37.2 35324476
##2 600036.SS 2020-09-29  37.4  37.4  36.3  36.3 79668910
##3 600036.SS 2020-09-30  36.3  36.6  35.8  36   65466059

md_stock()从网易财经（source="163"）获取了招商银行的历史价格数据。zsyh_pd163本身是一个列表，我们需要将它的第一个成分取出，然后通过as_tibble()将其转换为tibble对象。注意在参数adjust=NULL时，获取的是未复权的原始数据。adjust的默认值是split（拆股），adjust取值为dividend时，获取的是包含了拆股和分红的前复权数据：

 zsyh_pd163_1<-md_stock("600036.ss",from=\'2019-01-01\',to=\'2020-10-01\',source="163",adjust="dividend")
##1/1 600036.ss
 zsyh_pd163_tidy1<-zsyh_pd163_1[[1]]%>%
           as_tibble()%>%
           select(symbol,date,open,high,low,close,volume)
           
> head(zsyh_pd163_tidy1,n=3)
# A tibble: 3 x 7
  symbol    date        open  high   low close   volume
  <chr>     <date>     <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>    <dbl>
1 600036.SS 2019-01-02  23.0  23.1  22.3  22.4 55516612
2 600036.SS 2019-01-03  22.3  22.9  22.2  22.7 37410758
3 600036.SS 2019-01-04  22.6  23.5  22.5  23.4 66853140
> tail(zsyh_pd163_tidy1,n=3)
# A tibble: 3 x 7
  symbol    date        open  high   low close   volume
  <chr>     <date>     <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>    <dbl>
1 600036.SS 2020-09-28  37.2  37.6  37.0  37.2 35324476
2 600036.SS 2020-09-29  37.4  37.4  36.3  36.3 79668910

quantmod和tidyquant的复权价格只是对收盘价格来做的，而pedquant的前复权数据是对OHLC这四个变量同时来做的。

2、通过量化平台的接口获取数据

A股数据也可以通过国内的一些量化交易服务平台的数据接口来获取。

（1）Tushare

开源金融数据平台Tushare为R语言提供了数据接口，可以通过平台开发的R包Tushare获取数据：https://tushare.pro/document/1?doc_id=133

使用Tushare的数据接口，需要注册并获得token。以Tshuare的pro_bar接口（复权行情）为例，首先需要获取pro_bar接口（此时需要token），再读取数据：

library(Tushare)

bar<-Tpro_bar(token="xxxx")##输入你的token
zsyh_tushare<-bar(ts_code = "600036.SH", start_date = "20190101", end_date = "20200930")

###查看数据情况：
head(zsyh_tushare,n=3)
##    ts_code trade_date  open  high   low close pre_close change pct_chg       vol
##1 600036.SH   20200930 36.30 36.57 35.80 36.00     36.31  -0.31 -0.8538 654660.59
##2 600036.SH   20200929 37.35 37.45 36.27 36.31     37.25  -0.94 -2.5235  796689.1
##3 600036.SH   20200928 37.20 37.65 37.05 37.25     37.18   0.07  0.1883 353244.76
##amount
##1 2365489.193
##2 2920847.323
##3 1317478.208

 tail(zsyh_tushare,n=3)
##      ts_code trade_date  open  high   low close pre_close change pct_chg       vol
##425 600036.SH   20190104 24.76 25.65 24.65 25.51     24.88   0.63  2.5322  668531.4
##426 600036.SH   20190103 24.40 25.05 24.38 24.88     24.57   0.31  1.2617 374107.58
##427 600036.SH   20190102 25.15 25.20 24.40 24.57     25.20  -0.63    -2.5 555166.12
##         amount
##425 1690412.096
##426  929035.565
##427 1368988.405

这里获取的是未复盘的原始数据。可见，zsyh_tushare是按时间倒序排列的。获取前复权数据，需设置参数adj = "qfq"（后复权为“hfq”）：

zsyh_tushare1<-bar(ts_code = "600036.SH", start_date = "20190101", end_date="2020-09-30,
                   adj = "qfq")
 tail(zsyh_tushare1,n=3)
##      ts_code trade_date  open  high   low close pre_close change pct_chg       vol
##425 600036.SH   20190104 23.39 24.23 23.28 24.09     23.50   0.63  2.5322  668531.4
##426 600036.SH   20190103 23.05 23.66 23.03 23.50     23.21   0.31  1.2617 374107.58
##427 600036.SH   20190102 23.75 23.80 23.05 23.21     23.80  -0.63    -2.5 555166.12
##         amount
##425 1690412.096
##426  929035.565
##427 1368988.405
 head(zsyh_tushare1,n=3)
##    ts_code trade_date  open  high   low close pre_close change pct_chg       vol
##1 600036.SH   20200930 36.30 36.57 35.80 36.00     36.31  -0.31 -0.8538 654660.59
##2 600036.SH   20200929 37.35 37.45 36.27 36.31     37.25  -0.94 -2.5235  796689.1
##3 600036.SH   20200928 37.20 37.65 37.05 37.25     37.18   0.07  0.1883 353244.76
##       amount
##1 2365489.193
##2 2920847.323
##3 1317478.208

Tushare开源免费，但是采用积分制，使用R接口获取数据有一定的限制。

(2) 聚宽JoinQuant

在线量化交易平台聚宽也提供了面向R的数据接口。使用聚宽的数据接口，需要注册并申请数据使用，聚宽没有开发R包，而是给出了一个请求数据的函数request：

request <- function(method,list=FALSE,...){
 #获取调用凭证
  url <- "https://dataapi.joinquant.com/apis"
  body <- list(
    method = "get_token",
    mob = "xxxx", #手机号
    pwd = "xxxx" #密码
  )
  r <- POST(url, body = body, encode = "json")
  token <- content(r)

  body1 <- list(
    method = method,
    token = token,
    ...
  )

  r1 <- POST(url, body = body1, encode = \'json\')
  if(method == \'get_fund_info\'){
    result = fromJSON(content(r1))
    return(result)
  }else{
    if(list==F){
      df <- data.frame(read_csv(content(r1)),check.names = T)
      return(df)
    }else{
      l <- strsplit(content(r1),\'\n\')
      return(l)
    }
  }
}

下面分别获取未复权和前复权(需指定复权基准日)的历史数据：

 ###未复权
 zsyh_jq <- request(\'get_price\',code=\'600036.XSHG\',count=427,unit=\'1d\',
 end_date=\'2020-09-30\')
 head(zsyh_jq,n=3)
##        date  open close  high   low   volume      money paused high_limit low_limit
##1 2019-01-02 25.15 24.57 25.20 24.40 55516612 1368988405      0      27.72     22.68
##2 2019-01-03 24.40 24.88 25.05 24.38 37410758  929035565      0      27.03     22.11
##3 2019-01-04 24.76 25.51 25.65 24.65 66853140 1690412096      0      27.37     22.39
##    avg pre_close
##1 24.66     25.20
##2 24.83     24.57
##3 25.29     24.88

###前复权
 zsyh_jq1 <- request(\'get_price\',code=\'600036.XSHG\',count=427,unit=\'1d\',
 end_date=\'2020-09-30\',fq_ref_date=\'2020-09-30\')
 head(zsyh_jq,n=3)
##        date  open close  high   low   volume      money paused high_limit low_limit
##1 2019-01-02 23.76 23.21 23.80 23.05 58776605 1368988405      0      26.18     21.42
##2 2019-01-03 23.05 23.50 23.66 23.03 39607556  929035565      0      25.53     20.88
##3 2019-01-04 23.39 24.10 24.23 23.28 70778826 1690412096      0      25.85     21.15
##    avg pre_close
##1 23.29     23.80
##2 23.46     23.21
##3 23.88     23.50

聚宽提供的数据种类比较多，问题是免费期限只有1年。

3、数据质量的讨论

在前面两个小节，我们不厌其烦地将获取的数据内容进行了展示。这样做的目的既是为了展示所获取的每个数据集的具体情况，也是为了对这些从不同渠道获取的股票价格数据进行比较。

我们讨论这些数据中的两个问题。

（1）quantmod/tidyquant的缺陷

使用quantmod/tidyquant获取A股股票数据是可能存在缺陷的。对我们的例子，使用nrow()可以发现这两种方法获取的招商银行股价只有425行，而其余几种方法有427行。这就意味着由这两种方法所获取的来自yahoo的A股数据存在缺失值。那么，缺失的是哪两天的数据呢？

zsyh_pd163_tidy$date[which(zsyh_pd163_tidy$date %in%zsyh_tq$date==F)]
##[1] "2019-04-29" "2019-04-30"

(2)前复权的问题

再来看pedquant、Tushare、聚宽三种方法。从上一小节所展示的数据结果可见，我们对这三种方法都取了复权数据（都是前复权），其中Tushare和聚宽的结果是一致的，而pedquant的结果则明显不同。通过一个可视化的比较，这种差异会相当明显（图1）：

 box_adj%>%
 pivot_longer(everything())%>%
 ggplot(aes(x=name,y=value))+
 geom_boxplot(aes(col=name))+
 theme_bw()

图1

由这三个箱形图可见，pedquant包获取的招商银行前复权数据明显取值要低一些。

前复盘是有多种方法的。显然，pedquant采用的前复权和Tusahre、聚宽的前复权方法是不同的。在讨论之前，我们需要有招商银行的分红配股情况。使用网络抓取的方法（利用R包rvest），可以从新浪财经获取招商银行的分红配股情况（参见图2）：

 library(rvest)
 ##链接
 url<-\'http://money.finance.sina.com.cn/corp/go.php/vISSUE_ShareBonus/stockid/600036.phtml\'
##抓取 
 dividend_sina<-read_html(url)
 ##分红
 dividend_sinatable<-dividend_sina%>%
 html_nodes("#sharebonus_1")%>%
 html_table(fill=T)
 dividend_sinatable
##[[1]]
##         分红             分红             分红             分红 分红       分红
##1    公告日期 分红方案(每10股) 分红方案(每10股) 分红方案(每10股) 进度 除权除息日
##2    公告日期         送股(股) 分红方案(每10股) 分红方案(每10股) 进度 除权除息日
##3  2020-07-03                0                0               12 实施 2020-07-10
##4  2019-07-05                0                0              9.4 实施 2019-07-12
##5  2018-07-05                0                0              8.4 实施 2018-07-12
#####下略
         分红       分红           分红
##1  股权登记日 红股上市日       查看详细
##2  股权登记日   转增(股) 派息(税前)(元)
##3  2020-07-09         --           查看
##4  2019-07-11         --           查看
##5  2018-07-11         --           查看
#####下略

###配股
 dividend_sinatable2<-dividend_sina%>%
 html_nodes("#sharebonus_2")%>%
 html_table(fill=T)
 dividend_sinatable2
##[[1]]
##        配股                     配股         配股         配股       配股       配股
##1   公告日期 配股方案(每10股配股股数) 配股价格(元) 基准股本(股)     除权日 股权登记日
##2 2013-08-23                     1.74         9.29  17666100000 2013-09-05 2013-08-27
##3 2010-03-02                      1.3         8.85  15658900000 2010-03-15 2010-03-04
##                 配股       配股       配股             配股     配股
##1          缴款起始日 缴款终止日 配股上市日 募集资金合计(元) 查看详细
##2 2013-08-28 00:00:00 2013-09-03 2013-09-11                      查看
##3 2010-03-05 00:00:00 2010-03-11 2010-03-19                      查看

图\

可见，在我们所取的时间区间内（2019-01-01到2020-09-30），招商银行只进行过两次分红。简单起见，我们只考虑最新一次分红所影响的复权问题，即考察2019-07-12到2020-07-09这个时间区间。

简单观察数据就可以发现，pedquant采取的是一种简单的前复权方法，即从除权除息日的前一天（2020-07-09）开始，每一天的原始价格都减去分红的金额1.2元：

##原始价格
pd163_original<-zsyh_pd163[[1]]%>%
filter(date>=\'2019-07-12\'& date<=\'2020-07-09\')
##前复权价格
pd163_adj<-zsyh_pd163_1[[1]]%>%
filter(date>=\'2019-07-12\'& date<=\'2020-07-09\')

##比较：
 head(pd163_original$close-1.2,n=3)
##[1] 34.20 34.10 34.11
 head(pd163_adj$close,n=3)
##[1] 34.20 34.10 34.11

这样的好处是简单，有些交易软件也是采用的这样一种方法（比如通达信）。缺点是，使用这种复盘数据计算涨跌幅与实际交易日真实的涨跌幅是不同的）。md_stock()函数也给出了真实的涨跌幅change_pct，读者可自行验证。

为了保证前复权之后真实涨跌幅不变，我们考虑采用下面这种方法：

（i）除权除息日的前一日价格减去分红金额

（ii）更早的前复权价格采用迭代的方式计算：

第t日的前复权收盘价/第t-1日的前复权收盘价 = 1+第t日的真实涨跌幅：

l<-nrow(pd163_original)
 adj_price<-rep(0,l)
 adj_price[l]<-pd163_original[l,]$close-1.2

 for(i in (l-1):1){
   adj_price[i]=adj_price[i+1]/(1+0.01*pd163_original$change_pct[i+1])

将得到的价格与聚宽的前复权价格进行比较，两者一致了：

 head(adj_price)
##[1] 34.33577 34.23877 34.24846 34.15147 34.25816 35.27658
 
 jq_adj<-zsyh_jq1%>%
 filter(date>=\'2019-07-12\'& date<=\'2020-07-09\')
 head(jq_adj$close)
##[1] 34.34 34.24 34.25 34.15 34.26 35.28

实际上，聚宽或Tushare是采用了某种复权因子方法计算前复权价格的，这里不再做过多讨论。

4、网络抓取数据的几个例子

R语言提供了丰富的网络抓取工具，我们可以利用这些工具从财经网站提供的链接或数据接口抓取数据。上一小节对招商银行的分红信息进行了抓取，下面再介绍两个简单的例子。

(1) 获取分时K线

利用新浪接口http://money.finance.sina.com.cn/quotes_service/api/json_v2.php/CN_MarketData.getKLineData?symbol=[市场][股票代码]&scale=[周期]&ma=no&datalen=[长度]可以获取5、10、30、60分钟K线的JSON数据。这个接口最多可以获取1023个数据点。

R中有多个包可以获取和解析JSON数据，我们使用jsonlite包进行尝试：

library(jsonlite)
 stock_price<-read_json(url)
 ###stock_price对象中有580个列表，其中每个列表是一个单行的数据框，使用bind_rows把这些数据框按行合并
 stock_price_tbl<-bind_rows(stock_price)
 stock_price_tbl[,2:6]<-apply(stock_price_tbl[,2:6],2,as.numeric)
 
 head(stock_price_tbl)
# A tibble: 6 x 8
  day                  open  high   low close   volume ma_price5 ma_volume5
  <chr>               <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>    <dbl>     <dbl>      <int>
1 2020-03-04 10:30:00  34.7  34.8  34.5  34.6 18313218      NA           NA
2 2020-03-04 11:30:00  34.6  34.7  34.4  34.5 13973189      NA           NA
3 2020-03-04 14:00:00  34.5  34.7  34.5  34.6 10517151      NA           NA
4 2020-03-04 15:00:00  34.6  34.8  34.5  34.8 13269148      NA           NA
5 2020-03-05 10:30:00  35.0  35.2  34.8  35.2 24404082      34.7   16095358
6 2020-03-05 11:30:00  35.1  35.8  35.1  35.8 48720616      35.0   22176837

我们将获取的60分钟K线数据整理成一个tibble数据框，可见其中包含了K线的OHLC信息，成交量以及一条均线。

这个数据的长度大约为半年。

(2)历史成交明细

网易链接：http://quotes.money.163.com/cjmx/[今年年份]/[日期]/[股票代码].xls提供了历史交易明细的xls文件，这是一个直接从网页下载的文件，可以使用download.file()进行读取：

url3<-\'http://quotes.money.163.com/cjmx/2020/20200929/0600036.xls\'

download.file(url3,destfile=\'600036.xls\')

参数destfile指定了下载的xls文件存储的路径和文件名。

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