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    Tushare Pro 新版發布,數據更穩定質量更好,歡迎注冊使用。

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    Shibor接口是獲取上海銀行間同業拆放利率(Shanghai Interbank Offered Rate,簡稱Shibor)的便捷接口,以年為參數獲取,可以取到公布的Shibor品種包括隔夜、1周、2周、1個月、3個月、6個月、9個月及1年的周期數據。目前主要包括以下類別:

    • Shibor拆放利率
    • 銀行報價數據
    • Shibor均值數據
    • 貸款基礎利率(LPR)
    • LPR均值數據

    Shibor拆放利率?

    Tushare Pro 已開放新的Shibor/Hibor/Libor等數據,歡迎點擊新接口使用。

    獲取銀行間同業拆放利率數據,目前只提供2006年以來的數據。

    參數說明:

    • year:年份(YYYY),默認為當前年份

    返回值說明:

    • date:日期
    • ON:隔夜拆放利率
    • 1W:1周拆放利率
    • 2W:2周拆放利率
    • 1M:1個月拆放利率
    • 3M:3個月拆放利率
    • 6M:6個月拆放利率
    • 9M:9個月拆放利率
    • 1Y:1年拆放利率

    調用方法:

    import tushare as ts
    df = ts.shibor_data() #取當前年份的數據
    #df = ts.shibor_data(2014) #取2014年的數據
    df.sort('date', ascending=False).head(10)
    

    結果顯示:

         date       ON     1W     2W     1M      3M      6M      9M      1Y
    94 2015-05-21  1.033  1.944  2.369  2.457  3.0140  3.5950  3.9000  3.9480
    93 2015-05-20  1.032  1.932  2.380  2.514  3.0710  3.6480  3.9390  4.0240
    92 2015-05-19  1.033  1.925  2.370  2.570  3.1560  3.7000  3.9790  4.1150
    91 2015-05-18  1.052  1.920  2.384  2.664  3.2000  3.7720  4.0220  4.1710
    90 2015-05-15  1.078  1.962  2.400  2.802  3.3230  3.8750  4.0970  4.2410
    89 2015-05-14  1.182  2.056  2.536  2.957  3.4820  3.9620  4.1805  4.3115
    88 2015-05-13  1.247  2.149  2.596  3.042  3.6340  4.0460  4.2553  4.3845
    87 2015-05-12  1.290  2.197  2.635  3.083  3.6810  4.0900  4.2920  4.4150
    86 2015-05-11  1.345  2.245  2.639  3.120  3.7350  4.1250  4.3350  4.4530
    85 2015-05-08  1.443  2.334  2.834  3.211  3.7985  4.1831  4.3960  4.5000
    

    銀行報價數據?

    獲取銀行間報價數據,目前只提供2006年以來的數據。

    參數說明:

    • year:年份(YYYY),默認為當前年份

    返回值說明:

    • date:日期
    • bank:報價銀行名稱
    • ON:隔夜拆放利率
    • ON_B:隔夜拆放買入價
    • ON_A:隔夜拆放賣出價
    • 1W_B:1周買入
    • 1W_A:1周賣出
    • 2W_B:買入
    • 2W_A:賣出
    • 1M_B:買入
    • 1M_A:賣出
    • 3M_B:買入
    • 3M_A:賣出
    • 6M_B:買入
    • 6M_A:賣出
    • 9M_B:買入
    • 9M_A:賣出
    • 1Y_B:買入
    • 1Y_A:賣出

    調用方法:

    import tushare as ts
    df = ts.shibor_quote_data() #取當前年份的數據
    #df = ts.shibor_quote_data(2014) #取2014年的數據
    df.sort('date', ascending=False).head(10)
    

    結果顯示:

           date     bank    ON_B  ON_A   1W_B  1W_A  2W_B  2W_A  1M_B  1M_A  3M_B  \
    1707 2015-05-21   國開行  1.01  1.01  1.93  1.93  2.34  2.34  2.30  2.30  2.80
    1698 2015-05-21  興業銀行  1.01  1.01  1.93  1.93  2.40  2.40  2.50  2.50  2.90
    1690 2015-05-21  工商銀行  1.01  1.01  1.90  1.90  2.35  2.35  2.40  2.40  3.00
    1691 2015-05-21  農業銀行  1.06  1.06  1.98  1.98  2.39  2.39  2.45  2.45  3.02
    1692 2015-05-21  中國銀行  1.01  1.01  1.93  1.93  2.34  2.34  2.40  2.40  2.85
    1693 2015-05-21  建設銀行  1.00  1.00  1.90  1.90  2.34  2.34  2.38  2.38  2.86
    1694 2015-05-21  交通銀行  1.05  1.05  1.97  1.97  2.41  2.41  2.46  2.46  3.00
    1696 2015-05-21  中信銀行  1.03  1.03  1.95  1.95  2.37  2.37  2.50  2.50  2.95
    1697 2015-05-21  光大銀行  1.05  1.05  2.00  2.00  2.40  2.40  2.50  2.50  2.90
    1695 2015-05-21  招商銀行  1.04  1.04  1.99  1.99  2.38  2.38  2.50  2.50  3.05
    
          3M_A  6M_B  6M_A  9M_B  9M_A  1Y_B  1Y_A
    1707  2.80  3.15  3.15  3.30  3.30  3.40  3.40
    1698  2.90  3.15  3.15  3.25  3.25  3.45  3.45
    1690  3.00  3.60  3.60  3.90  3.90  4.00  4.00
    1691  3.02  3.60  3.60  3.90  3.90  4.00  4.00
    1692  2.85  3.05  3.05  3.50  3.50  3.60  3.60
    1693  2.86  3.23  3.23  3.35  3.35  3.45  3.45
    1694  3.00  3.60  3.60  3.90  3.90  3.95  3.95
    1696  2.95  3.50  3.50  3.85  3.85  3.98  3.98
    1697  2.90  3.65  3.65  3.94  3.94  3.30  3.30
    1695  3.05  3.60  3.60  3.90  3.90  4.00  4.00
    

    Shibor均值數據?

    獲取Shibor均值數據,目前只提供2006年以來的數據。

    參數說明:

    • year:年份(YYYY),默認為當前年份

    返回值說明:

    • date:日期
    • 其它分別為各周期5、10、20均價,請參考上面的周期含義

    調用方法:

    import tushare as ts
    df = ts.shibor_ma_data() #取當前年份的數據
    #df = ts.shibor_ma_data(2014) #取2014年的數據
    df.sort('date', ascending=False).head(10)
    

    結果顯示:

         date       ON_5   ON_10   ON_20    1W_5   1W_10   1W_20    2W_5   2W_10
    94 2015-05-21  1.0456  1.1735  1.4342  1.9366  2.0664  2.2460  2.3806  2.5143
    93 2015-05-20  1.0754  1.2191  1.4800  1.9590  2.1075  2.2771  2.4140  2.5684
    92 2015-05-19  1.1184  1.2682  1.5285  2.0024  2.1512  2.3115  2.4572  2.6244
    91 2015-05-18  1.1698  1.3213  1.5812  2.0568  2.1955  2.3519  2.5102  2.6821
    90 2015-05-15  1.2284  1.3780  1.6420  2.1218  2.2425  2.3995  2.5612  2.7442
    89 2015-05-14  1.3014  1.4392  1.7030  2.1962  2.2893  2.4456  2.6480  2.8111
    88 2015-05-13  1.3628  1.4949  1.7592  2.2560  2.3276  2.4868  2.7228  2.8653
    87 2015-05-12  1.4180  1.5461  1.8155  2.3000  2.3565  2.5254  2.7916  2.9141
    86 2015-05-11  1.4728  1.5977  1.8712  2.3342  2.3819  2.5630  2.8540  2.9605
    85 2015-05-08  1.5276  1.6483  1.9284  2.3632  2.4062  2.5992  2.9272  3.0065
    

    貸款基礎利率(LPR)?

    獲取貸款基礎利率(LPR)數據,目前只提供2013年以來的數據。

    參數說明:

    • year:年份(YYYY),默認為當前年份

    返回值說明:

    • date:日期
    • 1Y:1年貸款基礎利率

    調用方法:

    import tushare as ts
    df = ts.lpr_data() #取當前年份的數據
    #df = ts.lpr_data(2014) #取2014年的數據
    df.sort('date', ascending=False).head(10)
    

    結果顯示:

             date    1Y
    94 2015-05-21  5.05
    93 2015-05-20  5.05
    92 2015-05-19  5.05
    91 2015-05-18  5.05
    90 2015-05-15  5.05
    89 2015-05-14  5.05
    88 2015-05-13  5.05
    87 2015-05-12  5.05
    86 2015-05-11  5.05
    85 2015-05-08  5.30
    

    LPR均值數據?

    獲取貸款基礎利率均值數據,目前只提供2013年以來的數據。

    參數說明:

    • year:年份(YYYY),默認為當前年份

    返回值說明:

    • date:日期
    • 1Y_5:5日均值
    • 1Y_10:10日均值
    • 1Y_20:20日均值

    調用方法:

    import tushare as ts
    df = ts.lpr_ma_data() #取當前年份的數據
    #df = ts.lpr_ma_data(2014) #取2014年的數據
    df.sort('date', ascending=False).head(10)
    

    結果顯示:

            date   1Y_5  1Y_10  1Y_20
    94 2015-05-21  5.05   5.08   5.19
    93 2015-05-20  5.05   5.10   5.20
    92 2015-05-19  5.05   5.13   5.21
    91 2015-05-18  5.05   5.15   5.23
    90 2015-05-15  5.05   5.18   5.24
    89 2015-05-14  5.10   5.20   5.25
    88 2015-05-13  5.15   5.23   5.26
    87 2015-05-12  5.20   5.25   5.28
    86 2015-05-11  5.25   5.28   5.29
    85 2015-05-08  5.30   5.30   5.30
    
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