11.1 history( )函数
history( )函数可以查看一只股票或多只股票的历史行情数据，其语法格式如下:
需要注意的是，在获取天数据肘，不包括当天的数据，即使是在收盘后。
关于停牌: 因为获取了多只股票的数据，可能有的股票停牌，有的没有，为了保持时间铀的一致，默认没有跳过停牌的曰期，停牌时使用停牌前的数据填充。
11.1.1 各项参数的意义
history( )函数共有7 项，各项参数意义如下:
1. count
参数count ，表示数量，即返回的结果集的行数。
2. unit
参数unit ，表示单位肘阅长度，几天或者几分钟，即只支持"Xd" 和"Xm" ，其中X 是正整数。
"Xd" 表示具体几天，如10d ，表示单位时间长度为10 天。
"Xm"表示具体几分钟，如10m ，表示单位时间长度为10 分钟。
需要注意的是，当X>1时， fields 只支持[ "open" 、"close" 、"high" 、"low" 、"volume" 、"money"]这几个标准字段。
其中: open 表示时间段股票开始时的价格。
close 表示时间段股票结束时的价格。
high 表示时间段股票的最高价格。
low 表示时间段股票的最低价格。
volume 表示时间段股票的成交量。
money 表示时间段股票的成交金额。
参数field ，表示获取的数据类型，支持SecurityUnitData 里面的所有
基本属性，包括[ "open" 、"close" , "low" 、"high" 、"volume" 、"money"factor" 、"high_limit" 、"low_limit" 、avg" 、"pre_close" 、"paused" ]。前面5 个字段的意义同参数山山，这里不再多说。下面来看一下其他字段的意义:
factor :前复权因子。
high_limit :涨停价。
low_limit :跌停价。
avg: 这段时间的平均价，等于money/volume 。
pre_close :前一个单位时间结束时的价格，按天则是前一天的收盘价，按分钟则是前一分钟的结束价格。
paused: 布尔值，用来判断股票是否停牌。需要注意的是，停牌肘
openiclose/low /high/pre一close 值依然存在，都等于停牌前的收盘价。而volume=money=0 。
4. security_list
参数security list ，用来获取数据的股票列表。如果其值为None ，表示查询context.unì verse 中所有股票的数据。context.uni verse 需要使用set_universe 进行设定，形如: set_universe([ ‘ 000001 .xSHE ' ， ' 600000.XSHG' ]) 。
5. df
参数df 的值若是True ，返回pandas.DataFrame ，否则返回dict。参数df 的默认值为True 。
6. skip_paused
参数skip_paused 用来设置是否跳过不交易曰期(包括停牌、未上市或者退市后的日期)。如果不跳过，停牌时会使用停牌前的数据填充。上市前或者退市后数据都为nan。需要注意的是，该参数的默认为False ，即不跳过不交易曰期。
7. fq
参数fq 是复权选项。参数值设为"pre" ，表示前复权，为默认设置;参数值设为None ，表示不复权，返回实际价格;参数值设为"pos" ，表示后复权。
11.1.2 history（）函数的应用实例
下面利用history（）函数显示中国宝安( 000009 )最后5 个交易日每天的收盘价信息，代码如下:
下面同时显示多只股票的每天的收盘价信息，代码如下:
下面利用Print 函数显示平安银行(000001) 过去3 天的每天的开盘价格，代码如下:
前面的实例都是把df 设置为True ，返回的是pandas.DataFrame。下面把df 设置为False ，返回一个dict 对象。dict 对象的值是一个numpy 数组numpy.ndarray 。
创建一个Python3 文件，然后输入代码如下:
