✨ feat(data): 添加获取涨停板列表数据功能及交易日历工具函数

get_kpl_list.py

@@ -0,0 +1,114 @@
+import pandas as pd
+from datetime import datetime, timedelta
+from tqdm import tqdm
+import time
+import os
+from utils import load_config, get_engine, get_trade_cal
+
+# 加载配置并初始化tushare
+config = load_config()
+import tushare as ts
+
+ts.set_token(config['tushare_token'])
+pro = ts.pro_api()
+
+
+def get_kpl_data(start_date=None, end_date=None):
+    """
+    获取指定时间段内的打板数据
+    参数：
+    start_date (str): 开始日期，格式'YYYYMMDD'
+    end_date (str): 结束日期，格式'YYYYMMDD'
+    返回：
+    pandas.DataFrame: 所有打板数据
+    """
+    # 获取目标交易日历
+    all_trade_dates = get_trade_cal(start_date, end_date)
+
+    # 检查是否已有现有数据
+    existing_data = pd.DataFrame()
+    existing_dates = set()
+    output_file = 'ori_kpl_list.xlsx'
+
+    if os.path.exists(output_file):
+        try:
+            print(f"检测到已有数据文件: {output_file}")
+            existing_data = pd.read_excel(output_file)
+            if not existing_data.empty and 'trade_date' in existing_data.columns:
+                # 确保trade_date是字符串类型
+                existing_data['trade_date'] = existing_data['trade_date'].astype(str)
+                # 提取已有数据的交易日期
+                existing_dates = set(existing_data['trade_date'].astype(str).unique())
+                print(f"已有数据包含 {len(existing_dates)} 个交易日")
+        except Exception as e:
+            print(f"读取现有数据时出错: {e}")
+
+    # 确定需要获取的日期
+    dates_to_fetch = [date for date in all_trade_dates if date not in existing_dates]
+
+    if not dates_to_fetch:
+        print("所有数据均已存在，无需更新")
+        return existing_data
+
+    print(f"需要获取 {len(dates_to_fetch)} 个新交易日的数据")
+
+    # 获取新的打板数据
+    new_data = []
+    for trade_date in tqdm(dates_to_fetch):
+        try:
+            # 不指定字段参数，获取所有返回的字段
+            df = pro.kpl_list(trade_date=trade_date, tag='涨停')
+            if not df.empty:
+                # 确保新数据的trade_date也是字符串类型
+                if 'trade_date' in df.columns:
+                    df['trade_date'] = df['trade_date'].astype(str)
+                new_data.append(df)
+            # 避免频繁请求导致API限制
+            time.sleep(0.5)
+        except Exception as e:
+            print(f"获取 {trade_date} 数据时出错: {e}")
+            time.sleep(1)  # 出错时稍微多等待一下
+
+    # 合并所有数据
+    if new_data:
+        new_result = pd.concat(new_data, ignore_index=True)
+        print(f"成功获取 {len(new_data)} 个交易日的新数据，共 {len(new_result)} 条记录")
+
+        # 合并新旧数据
+        if not existing_data.empty:
+            result = pd.concat([existing_data, new_result], ignore_index=True)
+            print(f"合并后共有 {len(result)} 条记录")
+        else:
+            result = new_result
+
+        # 进行一次去重操作，以防万一
+        if 'ts_code' in result.columns and 'trade_date' in result.columns:
+            result = result.drop_duplicates(subset=['ts_code', 'trade_date'], keep='last')
+            print(f"去重后共有 {len(result)} 条记录")
+
+        # 确保trade_date是字符串类型后再排序
+        if 'trade_date' in result.columns:
+            result['trade_date'] = result['trade_date'].astype(str)
+            result = result.sort_values(by='trade_date', ascending=False)  # 降序排列，最新的数据在前
+            print("数据已按交易日期排序")
+
+        return result
+    else:
+        print("未获取到任何新数据")
+        return existing_data
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    # 指定日期范围
+    start_date = '20250101'
+    end_date = None
+
+    # 获取打板数据
+    kpl_data = get_kpl_data(start_date, end_date)
+
+    # 保存到Excel
+    if not kpl_data.empty:
+        kpl_data.to_excel('ori_kpl_list.xlsx', index=False)
+        print(f"数据已保存到 ori_kpl_list.xlsx, 共 {len(kpl_data)} 条记录")
+    else:
+        print("没有数据可保存")

utils.py

@@ -54,3 +54,23 @@ def get_engine():
         _engine = create_engine(connection_string)
 
     return _engine
+
+def get_trade_cal(start_date=None, end_date=None):
+    """
+    获取指定时间段内的交易日历
+
+    参数：
+    start_date (str): 开始日期，格式'YYYYMMDD'
+    end_date (str): 结束日期，格式'YYYYMMDD'
+
+    返回：
+    pandas.DataFrame: 交易日历
+    """
+    if start_date is None:
+        start_date = (datetime.now() - timedelta(days=30)).strftime('%Y%m%d')
+    if end_date is None:
+        end_date = datetime.now().strftime('%Y%m%d')
+
+    pro = ts.pro_api()
+    trade_cal_df = pro.trade_cal(exchange='', start_date=start_date, end_date=end_date)
+    return trade_cal_df[trade_cal_df['is_open'] == 1]['cal_date'].tolist()