通达信各周期数据格式（day、lc5、lc1）详解
下载安装通达信软件后，打开“系统”菜单，找到“盘后数据下载”选型，可下载日线、5分钟、1分钟历史数据。
如：日线数据下载后，存放位置在安装目录\vipdoc\sh\lday下（上证数据）和安装目录\vipdoc\sz\lday下（深证数据），每个股票对应一个文件。通达信的日线数据格式如下：每32个字节为一天数据每4个字节为一个字段，每个字段内低字节在前。
（一）通达信日线数据格式
00 ~ 03 字节年月日，整型；
04 ~ 07 字节开盘价*100，整型；
08 ~ 11 字节最高价*100, 整型；
12 ~ 15 字节最低价*100, 整型；
16 ~ 19 字节收盘价*100, 整型；
20 ~ 23 字节成交额（元），float型；
24 ~ 27 字节成交量（股），整型；
28 ~ 31 字节（保留）
（二） 通达信5分钟、1分钟数据格式
00 ~ 01 字节日期，整型；计算方法为：year = floor(num/2048) + 2004; month = floor(mod(num,2048)/100); day = mod(mod(num,2048), 100);
02 ~ 03 字节0点至目前的分钟数，整型
04 ~ 07 字节开盘价*100，整型
08 ~ 11 字节最高价*100，整型
12 ~ 15 字节最低价*100，整型
16 ~ 19 字节收盘价*100，整型
20 ~ 23 字节成交额*100，float型
24 ~ 27 字节成交量（股），整型
28 ~ 31 字节（保留）
（三）Python实现批量解析通达信day文件，导出至CSV
import os
import struct
import datetime
def stock_csv(filepath, name):
data = [] with open(filepath, 'rb') as f:
file_object_path = 'D:/通达信/vipdoc/sh/pythondata/' + name +'.csv'
file_object = open(file_object_path, 'w+')
while True:
stock_date = f.read(4)
stock_open = f.read(4)
stock_high = f.read(4)
stock_low= f.read(4)
stock_close = f.read(4)
stock_amount = f.read(4)
stock_vol = f.read(4)
stock_reservation = f.read(4) # date,open,high,low,close,amount,vol,reservation
if not stock_date:
break
# 4字节如20091229
stock_date = struct.unpack("l", stock_date)
#开盘价*100
stock_open = struct.unpack("l", stock_open)
#最高价*100
stock_high = struct.unpack("l", stock_high)
#最低价*100
stock_low= struct.unpack("l", stock_low)
#收盘价*100
stock_close = struct.unpack("l", stock_close)
#成交额
stock_amount = struct.unpack("f", stock_amount)
#成交量
stock_vol = struct.unpack("l", stock_vol)
#保留值
stock_reservation = struct.unpack("l", stock_reservation)
#格式化日期
date_format = datetime.datetime.strptime(str(stock_date[0]),'%Y%M%d')
list= date_format.strftime('%Y-%M-%d')+ "," + str(stock_open[0]/100)+","
+str(stock_high[0]/100.0) +"," +str(stock_low[0]/100.0)+","
+ str(stock_close[0]/100.0)+"," + str(stock_vol[0])+"\r\n"
file_object.writelines(list)
file_object.close()
path = 'D:/通达信/vipdoc/sh/lday/'
listfile = os.listdir('D:/通达信/vipdoc/sh/lday/')
for i in listfile:
stock_csv(path+i, i[:-4])