量化分析获取数据的3种姿势(压箱底的神器Tushare)
自打入门量化分析起,就有相当部分的时间在与数据打交道,从数据的获取、清洗到使用,对分析而言既是繁琐的,也是必须的。有大牛曾经说,量化分析有8成的开发时间都在处理数据。
一、从行情软件手动搬运
二、万能的爬虫
重写代码是需要时间的,因此,为了让数据更新每日不间断,你需要常备一个备选方案,也就是2个爬虫,万一某天你的try不成功,它还可以执行except完成任务,同时,你需要让它把信息及时反馈给你,为此,你需要写一个好的log生成方法。
三、神器Tushare
tushare是一个在国内非常火的python库,它的强大就在于它既能全面的提供金融分析所需的各类数据,而且速度超快,也能完美结合到各种自定义的使用场景,几乎可以说是没有缺点。
当然,这里不说心路历程,只聊干货。
1、Tushare一代
http://tushare.org 点开这个贯彻了极简主义美学的链接,一个精彩的世界就浮现在你眼前。
这个基于爬虫的数据服务平台,就是一代的Tushare,也是Tushare的初心。
2、Tushare二代
https://tushare.pro 与一代一脉相承的极简画风,带有科技感的主页设计,以及不变的初衷。
可以说,当前的Tushare作为一个免费数据平台,所提供的是不逊于国内一流收费平台的服务,这里我举几个自己常用的作为例子。
(1)打开姿势
新版Tushare的打开姿势与旧版有所不同,
1 import Tushare as ts
2 ts.set_token('**********************************')
3 pro = ts.pro_api()
4
5 #取000001的前复权行情
6 df = ts.pro_bar(ts_code='000001.SZ', adj='qfq', start_date='20180101', end_date='20181011')
7
8 #查询当前所有正常上市交易的股票列表
9 data = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,symbol,name,area,industry,list_date')
如果突破了单位时间内访问频率限制,服务器会拒绝你的访问,甚至……。
(2)积分体系
之所以多了token这一步,正是因为新版Tushare引入了积分系统,积分决定着你在新版平台上的权限高低。
积分不靠买,而靠挣!
既是最高明的模式,也是最善意的模式!
未来,希望Tushare越来越好。
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