3. 获取股票历史数据

任务目标

使用 yfinance 下载某只股票（以贵州茅台 600519.SS 为例）近5年的日线行情数据，保存为 CSV 文件，并验证文件内容完整可读。

环境依赖

需要 yfinance 库，安装命令：

pip install yfinance pandas

完整代码

import yfinance as yf
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta

# 参数配置
ticker = "600519.SS"          # 贵州茅台（上交所）
years = 5
end_date = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
start_date = (datetime.now() - timedelta(days=years*365)).strftime("%Y-%m-%d")
output_file = "600519_5y_daily.csv"

# 下载日线数据
df = yf.download(ticker, start=start_date, end=end_date, interval="1d", auto_adjust=True)

# 数据清洗：展平多级列（若存在）
if isinstance(df.columns, pd.MultiIndex):
    df.columns = df.columns.get_level_values(0)

# 重置索引，将日期变为普通列
df = df.reset_index()

# 统一列名（英文→中文，便于阅读）
df.columns = ["日期", "开盘", "最高", "最低", "收盘", "成交量"]

# 保存为 CSV（UTF-8 with BOM，便于 Excel 直接打开）
df.to_csv(output_file, index=False, encoding="utf-8-sig")

# 验证输出
print(f"数据已保存至: {output_file}")
print(f"总行数: {len(df)}")
print(f"日期范围: {df['日期'].min()} 至 {df['日期'].max()}")
print("\n前5行预览:")
print(df.head())

运行方式

python download_stock_data.py

验证方法与通过条件

• 文件生成：当前目录出现 600519_5y_daily.csv，文件大小应大于 100KB（约1200+行数据）。
• 数据完整性：程序输出的总行数应大于 1200（5年约 1250 个交易日），日期范围覆盖最近5年。
• 内容抽查：用 Excel 或文本编辑器打开 CSV，确认包含表头 日期,开盘,最高,最低,收盘,成交量，且日期列无空值、收盘价均为正数。
• 可复现性：再次运行程序，CSV 文件会被覆盖更新，日期范围自动滚动至当前日期。

常见问题

• 网络错误：yfinance 需要联网访问 Yahoo Finance，若失败请检查网络或稍后重试。
• 股票代码格式：上交所股票代码后缀为 .SS（如 600519.SS），深交所为 .SZ（如 000001.SZ）。
• 数据缺失：若某天停牌，该日不会出现在数据中，属正常现象。