如果你要进行金融量化交易方面的研究,你就需要一个能提供丰富的如股票、基金、期货、数字货币等方面的行情数据,公司财务、基金经理等基本面数据及相关财经的咨询等。
我花了很长的时间,对市面上各种数据接口库进行研究和试用,整理出我认为好用又经济的几个财经数据接口库,希望对需要的人提供参考,能省去一些探索和试用的时间。
1、Tushare--收费(部分免费),需要注册,有社区支持
网址:https://tushare.pro/
介绍:拥有丰富的数据内容,如股票、基金、期货、数字货币等行情数据,公司财务、基金经理等基本面数据
主要包含数据:沪深股票、指数、公募基金、期货、现货、期权、债券、外汇、港股、美股、行业经济、宏观经济、财富管理、另类数据、基础数据、行情数据、资讯公告
接口语言:python
优点:
数据全面:Tushare提供的数据覆盖股票、期货、外汇等多个市场,数据种类丰富。
社区支持:Tushare有一个活跃的社区,用户可以在社区中提问和分享经验。
易用性:Tushare的API设计简洁,易于理解和使用,方便用户快速获取数据。
文档完善:Tushare的官方文档较为全面,有助于用户学习和使用。
缺点:
限制性:Tushare的数据接口可能需要注册并使用Token,有些高级数据接口可能需要付费。注册后可以获得120个积分,可以免费使用日K线数据。费用档次:200、500、1000、1500、2000等,分别对应可以调用的接口和调用频次限制。
2、AKShare-完全免费,不需要注册,有社区支持
网址:
https://akshare.akfamily.xyz/introduction.html
介绍:AKShare 是基于 Python 的财经数据接口库,目的是实现对股票、期货、期权、基金、外汇、债券、指数、加密货币等金融产品的基本面数据、实时和历史行情数据、衍生数据从数据采集、数据清洗到数据落地的一套工具,主要用于学术研究目的。
接口语言:python
优点:
数据多样性:AKShare支持获取多种财经数据,包括股票、期货、债券、外汇、基金等。
易于安装和使用:AKShare可以通过pip直接安装,API设计简洁,易于上手。
开源免费:AKShare是一个完全开源免费的库,没有额外的授权费用。
持续更新:AKShare的开发团队持续更新和维护,不断添加新的数据接口。
缺点:
社区规模:相比于Tushare,AKShare的社区规模较小,可能用户支持和资源分享方面不如Tushare丰富。
稳定性:由于数据源的不稳定性,AKShare的数据接口也可能受到数据源变化的影响。
文档和教程:虽然AKShare的官方文档提供了基本的使用说明,但可能没有Tushare那么详细和丰富。
3、pytdx-完全免费,不需要注册,无社区支持
网址:
https://rainx.gitbooks.io/pytdx/content/pytdx_hq.html
介绍:是通过通达信金融软件获得交易数据的一个开源库。
接口语言:python
优点:免费,接口少。
缺点:仅有A股的交易数据,数据接口不丰富,太单一。
4、baostock-完全免费,不需要注册
网址:
http://baostock.com/baostock/index.php
有兴趣的朋友可以看一下,因为有了tushare和adshare,我排除掉他了
我的使用结论
如果是自己研究用,又不想花钱,我推荐使用AKShare就可以了。如果要用于项目,想更稳定一些还是花点钱用Tushare可能更安心一些。
如果仅用于策略的研究,就直接调用他们的接口进行调试即可。
如果要用于做应用,需要对外开放使用的,则需要把数据保存到自己的服务器里面,然后每天同步最新数据。前端通过接口调用自己数据库的数据。因为他们这些库接口调用的频率是有限制的,如果过于频繁调用,接口可能会受到限制。
有了这些数据来源,你可能还会用到如下必备的库:
1、backtrader- 回溯检验框架,支持实盘交易,过去几年快速崛起,已成为最流行的量化工具之一
官方中文文档:
https://www.heywhale.com/mw/project/63857587d0329ee911dcd7f2
2、numpy - 进行数值运算的基础包,scipy和numpy令Python进行有效的矩阵运算成为可能
3、pandas - 提供了高性能的数据结构和数据分析工具
4、TA-Lib - 计算技术指标,跟Numpy深度整合
5、Matplotlib - Python数据可视化的基础包,从二维图表到三维图表
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