股票数据 月线提取：快速导出股票月线数据库的实用方法与步骤

📈 股票数据 | 月线提取：快速导出股票月线数据库的实用方法与步骤

场景引入：
凌晨2点，老张盯着电脑屏幕，手指在键盘上敲得飞快，他刚发现一个潜在的长线交易策略，但需要验证过去10年A股所有股票的月线表现。"要是能一键导出所有月线数据就好了…"他揉了揉发酸的眼睛，别担心！今天我们就来手把手教你如何快速提取股票月线数据，告别手动复盘的痛苦！

🔍 为什么要提取月线数据？

月线（Monthly K线）能过滤短期噪音，清晰展现股票的中长期趋势，无论是：

• 🏆 验证"月线级别突破"策略
• 📊 统计行业板块的月度涨跌规律
• 🤖 训练量化交易模型
  都离不开这个基础数据库。

🛠️ 准备工作（以2025年主流工具为例）

1. 数据源选择：

   

   • 券商客户端（如XX证券PC版）
   • 专业金融终端（如同花顺iFinD、Wind）
   • 开源数据库（如Tushare Pro版）

2. 软件安装：

   # 示例：Python环境准备（假设使用Tushare）
   pip install tushare pandas --upgrade

📥 方法一：用金融终端直接导出（小白友好）

步骤：

1. 打开XX金融终端,进入「股票数据」模块
2. 筛选条件设为：「时间周期=月线」「时间范围=自定义」
3. 勾选需要的字段：开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量
4. 点击「导出Excel」→ 自动生成类似stock_monthly_202508.xlsx的文件

💡 技巧：按Ctrl+Shift+M可快速切换月线视图（多数终端通用）

⚙️ 方法二：Python代码批量获取（程序员首选）

import tushare as ts
import pandas as pd
# 设置Token（需提前注册获取）
ts.set_token('你的API密钥')
pro = ts.pro_api()
# 获取所有A股列表
stocks = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L')
# 批量下载月线（示例代码）
monthly_data = []
for ts_code in stocks['ts_code'][:10]:  # 前10只测试
    df = pro.monthly(ts_code=ts_code, start_date='20100101', end_date='20250831')
    monthly_data.append(df)
# 合并保存
pd.concat(monthly_data).to_csv('A股月线数据库_202508.csv', index=False)

⚠️ 注意：免费API通常有频次限制，建议添加time.sleep(3)避免被封

🧹 数据清洗小贴士

导出后记得处理：

1. 缺失值：用df.fillna(method='ffill')向前填充
2. 复权处理：优先选择「后复权」数据
3. 异常值：删除成交量=0的月份（通常是停牌期）

🗂️ 高效管理建议

• 按行业分文件夹存储：/月线数据/电子/消费/医药...
• 文件名标注日期：沪深300_月线_20250815更新
• 用数据库管理（如SQLite）提升查询速度

🌟 进阶技巧

• 自动更新：设置Windows任务计划每月1号自动运行脚本
• 可视化校验：用matplotlib绘制月线分布直方图
• 云同步：搭配坚果云实现多设备实时同步

最后提醒：根据2025-08最新监管要求，商业用途需获得数据授权，个人研究注意控制请求频率，避免对服务器造成压力。

泡杯咖啡☕，让你的电脑替你干活吧！ （完）