Tushare是金融数据获取的重要来源之一，并且已经有了非常好的Python第三方包配合使用。Tushare的官方网站是Tushare官网，里面提供了大量的金融相关数据，非常适合平时的数据练手，但需要授权，即获取TOKEN（Tushare安装方法和授权方法请自行百度）。本次我们以简单的某支股票的收益率和自相关图为例，来说明其使用的基本过程。
在Tushare官网中可以查到，获取股票信息的接口股票列表是stock_basic，我们随便选了一支代码为600258的股票（说实话，本人根本不知道这股票是啥，瞎玩的）
import tushare as ts#下面这一长串的***就是我的TOKEN，需要你去找管理员获取pro=ts.pro_api('********************************************') data = pro.stock_basic(ts_code='600258.SH')
OK，现在确实是知道这个股票的基本信息了。
接着来获取该股票的行情信息，行情信息的接口是daily，时间范围也是随便写的，就7月到12月了。同时也通过index_daily接口拿到上证指数的行情。
df=pro.daily(ts_code='600258.SH',start_date='0701',end_date='1231')df
df1 = pro.index_daily(ts_code='000300.SH',start_date='0701',end_date='1231')df1
先对股票的行情和收益做个图
from matplotlib import pyplot as pltplt.plot(df.change)plt.plot(df.close)plt.show()
下面的那条线因坐标轴纵轴的限制，看上去好像波动不大，对收益率和对数收益率做个图看看：
import numpy as npdf['rtn']=np.log(1+df.pct_chg/100)*100df.dropna()plt.plot(df.pct_chg)plt.plot(df.rtn)
貌似二者区别不大，不过这个波动看上去倒是大了不少。
再来个自相关图，虽然暂时还不明白到底怎么看，先画好了放着“欣赏”
import statsmodels.api as smsm.graphics.tsa.plot_acf(df.rtn)
好了，就先玩到这里，继续学习去了。
