下载近10年ETF的行情数据(量化python代码解析)

defdownload_all_etf_from_csv(csv_path=None):"""    从CSV文件读取所有ETF列表，下载日线数据并保存到指定目录    Args:        csv_path (str, optional): CSV文件路径。如果为None，则使用默认路径：            E:\programData\pythonProject\miniqmt\option\data\所有上市的ETF_202602.csv    """    log.info("=" * 50)    log.info("开始从CSV文件下载ETF日线数据")    log.info("=" * 50)

#注册tushare： https://tushare.pro/weborder/#/login?reg=808322# 加载tushare token    token = load_tushare_token()ifnot token:        log.error("无法加载TUSHARE_TOKEN，程序退出")return# 初始化tusharetry:        pro = ts.pro_api(token)        log.info("Tushare Pro API初始化成功")except Exception as e:        log.error(f"Tushare Pro API初始化失败: {e}")return

此部分完成API身份认证，通过独立加载机制保护敏感凭证信息。异常捕获确保在接口不可用时安全终止程序。

数据源处理单元

# 设置CSV文件路径if csv_path isNone:        csv_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data', '所有上市的ETF_202602.csv')ifnot os.path.exists(csv_path):        log.error(f"CSV文件不存在: {csv_path}")return# 读取CSV文件try:        df = pd.read_csv(csv_path, encoding='utf-8-sig')        log.info(f"成功读取CSV文件，共 {len(df)} 行数据")except Exception as e:        log.error(f"读取CSV文件失败: {e}")return

实现数据源的智能定位与校验，采用UTF-8编码处理中文字符，增强数据兼容性。

时间范围计算

# 设置时间范围（10年内）    end_date = datetime.now().strftime('%Y%m%d')    start_date = (datetime.now() - timedelta(days=3650)).strftime('%Y%m%d')    log.info(f"数据时间范围: {start_date} 到 {end_date}")

动态计算时间区间，精确覆盖十年周期。日期格式化符合金融数据标准要求。

目标存储管理

# 创建保存目录    save_dir = os.path.join(os.path.dirname(os.path.dirname(__file__)), 'etf', 'data', 'day')    os.makedirs(save_dir, exist_ok=True)    log.info(f"数据保存目录: {save_dir}")

自动创建分级存储结构，exist_ok参数避免重复创建错误，保障目录可靠性。

循环处理引擎

    success_count = 0    fail_count = 0# 遍历每一行for idx, row in df.iterrows():        raw_code = str(row['代码']).strip()        name = row['名称'] if'名称'in df.columns else raw_code

迭代处理机制配合计数器统计，实时反馈处理进度。名称字段可选设计提升输入灵活性。

代码格式转换

# 转换代码格式# 格式: sz159998 -> 159998.SZ, sh510500 -> 510500.SHif raw_code.startswith('sz'):            ts_code = raw_code[2:] + '.SZ'elif raw_code.startswith('sh'):            ts_code = raw_code[2:] + '.SH'else:            log.warning(f"无法识别的代码格式: {raw_code}，跳过")            fail_count += 1continue

实现交易所代码标准化转换，严格校验输入格式有效性，无效代码自动过滤。

增量更新机制

# 确定下载的开始日期        download_start_date = start_dateifnot existing_df.empty:            latest_date = get_latest_date(existing_df)if latest_date:# 从最新日期的下一天开始下载                latest_dt = datetime.strptime(latest_date, '%Y%m%d')                next_day = latest_dt + timedelta(days=1)                download_start_date = next_day.strftime('%Y%m%d')# 如果最新日期已经大于等于结束日期，跳过下载if latest_date >= end_date:                    log.info(f"{ts_code} 数据已是最新，跳过下载")                    success_count += 1continue

通过检测本地数据最新日期，智能决定下载起始点，避免重复获取历史数据。以下是下载的所有ETF日线行情数据：

PS: 源码下载，请移步知识星球！

星球中整理了文章中涉及到的源码，加入后即可以看到之前发的源码，三天内不满意可以退款。也会将收集到的机构研报，优秀策略源码，群友常咨询的问题整理到不同标签下，做为知识库沉淀下来。

所有策略仅用于学习和研究，不保证交易收益，不作为投资建议，风险自负，所有收益仅表示历史回测收益，不表示未来收益。大QMT和ptrade请充分使用模拟盘测试，miniQMT使用模拟账号测试。