使用Python解析通达信本地lday数据结构

通达信软件中的vipdoc是一个存储股票行情数据的文件夹。在通达信软件的安装目录下，可以找到一个名为vipdoc的文件夹，里面存放着各个股票的分时、日线、周线、月线等行情数据文件。这些数据文件可以用于自定义分析和回测股票的走势和交易策略，前提要把加密的数据解析出来，才能调用，解析方法如下使用Python解析。

数据存放的位置，bj代表北交所，sh代表上海，sz代表深圳的股票

看日线就在通达信lday文件夹目录下去找，E:\zd_cjzq\vipdoc\sh\lday

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#01.通达信日线*.day文件的结构

文件名即股票代码，每32个字节为一个数据，其中每4个字节为一个字段，每个字段内低字节在前。
00 ~ 03 字节：年月日, 整型
04 ~ 07 字节：开盘价*1000， 整型
08 ~ 11 字节：最高价*1000,  整型
12 ~ 15 字节：最低价*1000,  整型
16 ~ 19 字节：收盘价*1000,  整型
20 ~ 23 字节：成交额（元），float型
24 ~ 27 字节：成交量（手），整型
28 ~ 31 字节：上日收盘*1000, 整型

#02.通达信5分钟线*.5数据结构：minline 文件夹：包含了股票和期货的分钟线数据文件，以 .lc1 扩展名结尾。每32个字节为一个5分钟数据，每字段内低字节在前。

00 ~ 01 字节：日期，整型，设其值为num，则日期计算方法为：
              year=floor(num/2048)+2004;
              month=floor(mod(num,2048)/100);
              day=mod(mod(num,2048),100);

02 ~ 03 字节：从0点开始至目前的分钟数，整型

04 ~ 07 字节：开盘价（分），整型
08 ~ 11 字节：最高价（分），整型
12 ~ 15 字节：最低价（分），整型
16 ~ 19 字节：收盘价（分），整型
20 ~ 23 字节：成交额（元），float型
24 ~ 27 字节：成交量（股）
28 ~ 31 字节：保留，一般都是0

以下是解析贵州茅台后的图片

600519csv数据文件

import struct
import datetime
import os
# 1.新建一个文件夹，用于存放解析好的股票数据
os.makedirs('股票数据',exist_ok=True)
#区分沪深，北交所股票，找到对应股票的文件位置
def hs_stock(code):
    if code[0] == "6":
        str_code='sh/lday/sh' + code
    if code[0] == "3":
        str_code='sz/lday/sz'  + code
    if code[0] == "8" or code[0] == "4":
        str_code='bj/lday/bj' + code
    return str_code
#2.解析通达信日线数据
#F:\new_tdx\
def stock_csv(filepath,code,name):
    data = []
    filepath=filepath+hs_stock(code)+'.day'
    with open(filepath, 'rb') as f:
        file_object_path = '股票数据/' + 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
            stock_date = struct.unpack("l", stock_date)     # 4字节 如20230812
            stock_open = struct.unpack("l", stock_open)     #开盘价*100
            stock_high = struct.unpack("l", stock_high)     #最高价*100
            stock_low= struct.unpack("l", stock_low)        #最低价*100
            stock_close = struct.unpack("l", stock_close)   #收盘价*100
            stock_amount = struct.unpack("f", stock_amount) #成交额
            stock_vol = struct.unpack("l", stock_vol)       #成交量
            stock_reservation = struct.unpack("l", stock_reservation) #保留值
            date_format = datetime.datetime.strptime(str(stock_date[0]),'%Y%M%d') #格式化日期
            list= date_format.strftime('%Y-%M-%d')+","+str(stock_open[0]/100)+","+str(stock_high[0]/100)+","+str(stock_low[0]/100)+","+str(stock_close[0]/100)+","+str(stock_vol[0]/100)+"\r"
            file_object.writelines(list)
        file_object.close()
        print(code+'股票数据解析完成！！')
stock_csv('E:/zd_cjzq/vipdoc/','600519', '贵州茅台')