知微
fa45d8aa5f
- health_checklist.json: 192.168.1.122→node122
- ocr_client.py: docstring IP→node122
- docs/market-data-requirements.md: IP→node122
- 所有API调用通过ProxyHandler({})绕过系统代理
Privoxy对node122:18003返回500，直连正常
148 lines
5.3 KiB
Python
148 lines
5.3 KiB
Python
#!/usr/bin/env python
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# -*- coding:utf-8 -*-
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"""
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Date: 2025/4/5 17:00
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Desc: 东方财富网-数据中心-经济数据-中美国债收益率
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https://data.eastmoney.com/cjsj/zmgzsyl.html
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"""
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import pandas as pd
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import requests
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from akshare.utils.tqdm import get_tqdm
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def bond_zh_us_rate(start_date: str = "19901219") -> pd.DataFrame:
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"""
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东方财富网-数据中心-经济数据-中美国债收益率
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https://data.eastmoney.com/cjsj/zmgzsyl.html
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:param start_date: 开始统计时间
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:type start_date: str
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:return: 中美国债收益率
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:rtype: pandas.DataFrame
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"""
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url = "https://datacenter.eastmoney.com/api/data/get"
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params = {
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"type": "RPTA_WEB_TREASURYYIELD",
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|
"sty": "ALL",
|
|
"st": "SOLAR_DATE",
|
|
"sr": "-1",
|
|
"token": "894050c76af8597a853f5b408b759f5d",
|
|
"p": "1",
|
|
"ps": "500",
|
|
"pageNo": "1",
|
|
"pageNum": "1",
|
|
}
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r = requests.get(url, params=params)
|
|
data_json = r.json()
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|
total_page = data_json["result"]["pages"]
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|
big_df = pd.DataFrame()
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tqdm = get_tqdm()
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|
for page in tqdm(range(1, total_page + 1), leave=False):
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|
params = {
|
|
"type": "RPTA_WEB_TREASURYYIELD",
|
|
"sty": "ALL",
|
|
"st": "SOLAR_DATE",
|
|
"sr": "-1",
|
|
"token": "894050c76af8597a853f5b408b759f5d",
|
|
"p": page,
|
|
"ps": "500",
|
|
"pageNo": page,
|
|
"pageNum": page,
|
|
}
|
|
r = requests.get(url, params=params)
|
|
data_json = r.json()
|
|
temp_df = pd.DataFrame(data_json["result"]["data"])
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for col in temp_df.columns:
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if temp_df[col].isnull().all(): # 检查列是否包含 None 或 NaN
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|
temp_df[col] = pd.to_numeric(temp_df[col], errors="coerce")
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|
if big_df.empty:
|
|
big_df = temp_df
|
|
else:
|
|
big_df = pd.concat(objs=[big_df, temp_df], ignore_index=True)
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|
|
|
temp_date_list = pd.to_datetime(big_df["SOLAR_DATE"]).dt.date.to_list()
|
|
if pd.to_datetime(start_date) in pd.date_range(
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|
temp_date_list[-1], temp_date_list[0]
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|
):
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break
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|
|
|
big_df.rename(
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columns={
|
|
"SOLAR_DATE": "日期",
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|
"EMM00166462": "中国国债收益率5年",
|
|
"EMM00166466": "中国国债收益率10年",
|
|
"EMM00166469": "中国国债收益率30年",
|
|
"EMM00588704": "中国国债收益率2年",
|
|
"EMM01276014": "中国国债收益率10年-2年",
|
|
"EMG00001306": "美国国债收益率2年",
|
|
"EMG00001308": "美国国债收益率5年",
|
|
"EMG00001310": "美国国债收益率10年",
|
|
"EMG00001312": "美国国债收益率30年",
|
|
"EMG01339436": "美国国债收益率10年-2年",
|
|
"EMM00000024": "中国GDP年增率",
|
|
"EMG00159635": "美国GDP年增率",
|
|
},
|
|
inplace=True,
|
|
)
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|
big_df = big_df[
|
|
[
|
|
"日期",
|
|
"中国国债收益率2年",
|
|
"中国国债收益率5年",
|
|
"中国国债收益率10年",
|
|
"中国国债收益率30年",
|
|
"中国国债收益率10年-2年",
|
|
"中国GDP年增率",
|
|
"美国国债收益率2年",
|
|
"美国国债收益率5年",
|
|
"美国国债收益率10年",
|
|
"美国国债收益率30年",
|
|
"美国国债收益率10年-2年",
|
|
"美国GDP年增率",
|
|
]
|
|
]
|
|
big_df["日期"] = pd.to_datetime(big_df["日期"], errors="coerce")
|
|
big_df["中国国债收益率2年"] = pd.to_numeric(
|
|
big_df["中国国债收益率2年"], errors="coerce"
|
|
)
|
|
big_df["中国国债收益率5年"] = pd.to_numeric(
|
|
big_df["中国国债收益率5年"], errors="coerce"
|
|
)
|
|
big_df["中国国债收益率10年"] = pd.to_numeric(
|
|
big_df["中国国债收益率10年"], errors="coerce"
|
|
)
|
|
big_df["中国国债收益率30年"] = pd.to_numeric(
|
|
big_df["中国国债收益率30年"], errors="coerce"
|
|
)
|
|
big_df["中国国债收益率10年-2年"] = pd.to_numeric(
|
|
big_df["中国国债收益率10年-2年"], errors="coerce"
|
|
)
|
|
big_df["中国GDP年增率"] = pd.to_numeric(big_df["中国GDP年增率"], errors="coerce")
|
|
big_df["美国国债收益率2年"] = pd.to_numeric(
|
|
big_df["美国国债收益率2年"], errors="coerce"
|
|
)
|
|
big_df["美国国债收益率5年"] = pd.to_numeric(
|
|
big_df["美国国债收益率5年"], errors="coerce"
|
|
)
|
|
big_df["美国国债收益率10年"] = pd.to_numeric(
|
|
big_df["美国国债收益率10年"], errors="coerce"
|
|
)
|
|
big_df["美国国债收益率30年"] = pd.to_numeric(
|
|
big_df["美国国债收益率30年"], errors="coerce"
|
|
)
|
|
big_df["美国国债收益率10年-2年"] = pd.to_numeric(
|
|
big_df["美国国债收益率10年-2年"], errors="coerce"
|
|
)
|
|
big_df["美国GDP年增率"] = pd.to_numeric(big_df["美国GDP年增率"], errors="coerce")
|
|
big_df.sort_values("日期", inplace=True)
|
|
big_df.set_index(["日期"], inplace=True)
|
|
big_df = big_df[pd.to_datetime(start_date) :]
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|
big_df.reset_index(inplace=True)
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|
big_df["日期"] = pd.to_datetime(big_df["日期"]).dt.date
|
|
return big_df
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if __name__ == "__main__":
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bond_zh_us_rate_df = bond_zh_us_rate(start_date="19901219")
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print(bond_zh_us_rate_df)
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