【Python量化金融实战】-第2章：金融市场数据获取与处理：2.1 数据源概览：Tushare、AkShare、Baostock、通联数据（DataAPI）

本章将详细介绍四大主流金融数据源（Tushare、AkShare、Baostock、通联数据（DataAPI）），分析其特点与适用场景，并通过实战案例展示数据获取与处理的全流程。

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2.1.1 Tushare

Tushare 是国内最知名的开源金融数据接口之一，提供股票、期货、基金、外汇、数字货币等多种数据。其特点包括：

• 高频数据：提供Level2行情、资金流向等特色数据

• 数据覆盖广：支持A股、港股、美股的历史行情、财务数据、市场新闻等。

• 易用性高：返回数据格式为Pandas DataFrame，便于直接分析与可视化。

• 免费与付费结合：基础数据（如日线行情）免费，但部分高频数据需通过积分或付费获取。

• 实战案例：获取A股行情与资金流分析
  

• 运行效果展示：
  

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2.1.2 AkShare

AkShare 是完全开源且免费的金融数据接口库，数据源涵盖东方财富、新浪财经等多个平台，特点包括：

• 多维度数据：提供股票、期货、期权、宏观经济、区块链等数据，支持实时和历史行情。

• 社区活跃：通过官方微信群和文档持续更新，适合需要灵活爬取数据的用户。

• 局限性：部分高频数据（如分钟级）获取有限，需结合其他工具补充。
  示例代码：

  import akshare as ak
  import pandas as pd
  import matplotlib.pyplot as plt
  import seaborn as sns# 获取 A 股日线数据，以平安银行（000001.SZ）为例
  stock_daily = ak.stock_zh_a_daily(symbol="sz000001", start_date="20230101", end_date="20231231", adjust="qfq")# 数据统计：计算收盘价的均值、最大值和最小值
  close_stats = stock_daily['close'].describe()[['mean', 'max', 'min']]
  print("收盘价统计信息：")
  print(close_stats)# 可视化：绘制收盘价折线图
  plt.figure(figsize=(12, 6))
  plt.plot(stock_daily['date'], stock_daily['close'], label='Close Price')
  plt.title('Ping An Bank Daily Close Price in 2023')
  plt.xlabel('Date')
  plt.ylabel('Close Price')
  plt.legend()
  plt.xticks(rotation=45)
  plt.show()# 可视化：绘制收盘价的箱线图
  plt.figure(figsize=(8, 6))
  sns.boxplot(y=stock_daily['close'])
  plt.title('Box Plot of Ping An Bank Daily Close Price in 2023')
  plt.ylabel('Close Price')
  plt.show()
  

2.1.3 Baostock

Baostock 是一个专注于国内证券数据的开源平台，无需注册即可使用，特点包括：

• 分钟级数据：免费提供股票、指数的分钟线数据，适合高频策略研究。
• 数据质量高：数据经过清洗和标准化，可直接用于回测和建模。
• 接口简洁：支持Python直接调用，返回结构清晰的DataFrame。

示例代码：

import baostock as bs
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns# 登陆系统
lg = bs.login()
# 显示登陆返回信息
print('login respond error_code:'+ lg.error_code)
print('login respond  error_msg:'+ lg.error_msg)# 获取沪深 300 指数成份股
rs = bs.query_hs300_stocks()
hs300_stocks = []
while (rs.error_code == '0') & rs.next():# 获取一条记录，将记录合并在一起hs300_stocks.append(rs.get_row_data())
hs300_df = pd.DataFrame(hs300_stocks, columns=rs.fields)# 选择其中一只股票，如中国平安（601318.SH）
stock_code = 'sh.601318'
start_date = '2023-01-01'
end_date = '2023-12-31'# 获取股票历史 K 线数据
rs = bs.query_history_k_data_plus(stock_code,"date,code,open,high,low,close,preclose,volume,amount,adjustflag,turn,tradestatus,pctChg,isST",start_date=start_date, end_date=end_date,frequency="d", adjustflag="3")
data_list = []
while (rs.error_code == '0') & rs.next():# 获取一条记录，将记录合并在一起data_list.append(rs.get_row_data())
df = pd.DataFrame(data_list, columns=rs.fields)# 数据类型转换
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df[['open', 'high', 'low', 'close', 'preclose', 'volume', 'amount', 'turn', 'pctChg']] = df[['open', 'high', 'low', 'close', 'preclose', 'volume', 'amount', 'turn', 'pctChg']].astype(float)# 数据统计：计算收盘价的均值、最大值、最小值
close_stats = df['close'].describe()[['mean', 'max', 'min']]
print("收盘价统计信息：")
print(close_stats)# 可视化：绘制收盘价折线图
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(df['date'], df['close'], label='Close Price')
plt.title('Ping An Bank Daily Close Price in 2023')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Close Price')
plt.legend()
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()# 可视化：绘制收盘价的箱线图
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.boxplot(y=df['close'])
plt.title('Box Plot of Ping An Bank Daily Close Price in 2023')
plt.ylabel('Close Price')
plt.show()# 可视化：绘制成交量柱状图
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.bar(df['date'], df['volume'], label='Volume')
plt.title('Ping An Bank Daily Volume in 2023')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Volume')
plt.legend()
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()# 可视化：绘制收盘价和成交量的散点图
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.scatterplot(x=df['close'], y=df['volume'])
plt.title('Scatter Plot of Ping An Bank Close Price and Volume')
plt.xlabel('Close Price')
plt.ylabel('Volume')
plt.show()# 登出系统
bs.logout()

2.1.4 通联数据（Data API）

通联数据通过优矿（UQER）等平台提供API接口，特点包括：

• 专业级数据：涵盖股票、因子、财报、行业大数据等，适合深度量化研究。
• 免费与开放：注册优矿账号后可免费获取大部分基础数据，部分高频数据需企业合作。
• 集成工具链：支持数据清洗、合并、标准化等操作，可直接在Notebook中分析。

示例代码（优矿平台）：

import datapipe
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns# 替换为你自己的 API Token
token = "your_api_token"
client = datapipe.DatapipeClient(token)# 获取某只股票（如 000001.SZ 平安银行）在指定日期范围的日线数据
symbol = "000001.SZ"
start_date = "2023-01-01"
end_date = "2023-12-31"try:df = client.get_historical_bars(symbol, start_date=start_date, end_date=end_date)print("成功获取股票日线数据：")print(df.head())
except Exception as e:print(f"获取数据时出错：{e}")# 计算收盘价的基本统计信息
close_stats = df['close'].describe()
print("收盘价的基本统计信息：")
print(close_stats)# 计算成交量的总和与平均值
volume_sum = df['volume'].sum()
volume_mean = df['volume'].mean()
print(f"成交量总和: {volume_sum}")
print(f"成交量平均值: {volume_mean}")# 设置图片清晰度
plt.rcParams['figure.dpi'] = 300# 绘制收盘价折线图
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(df['date'], df['close'], label='Close Price')
plt.title(f'{symbol} 收盘价走势 ({start_date} - {end_date})')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('收盘价')
plt.legend()
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()# 绘制成交量柱状图
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.bar(df['date'], df['volume'], label='Volume')
plt.title(f'{symbol} 成交量走势 ({start_date} - {end_date})')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('成交量')
plt.legend()
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()# 绘制收盘价的箱线图
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.boxplot(y=df['close'])
plt.title(f'{symbol} 收盘价箱线图')
plt.ylabel('收盘价')
plt.show()# 绘制收盘价和成交量的散点图
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.scatterplot(x=df['close'], y=df['volume'])
plt.title(f'{symbol} 收盘价与成交量散点图')
plt.xlabel('收盘价')
plt.ylabel('成交量')
plt.show()

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2.1.5 选择建议与注意事项

• 1. 免费性与适用场景：
  • Tushare和 AkShare适合基础研究，Baostock 适合高频数据需求，通联数据适合专业因子分析。
• 2. 数据更新与稳定性：
  • Tushare 和 AkShare 依赖社区维护，可能存在接口变动风险；Baostock 和通联数据由官方维护，稳定性更高。
• 3. 合规与限制：
  • 部分接口（如Tushare）需遵守数据调用频率限制，避免因超额请求被封禁。

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2.1.6 常见问题解决方案

• API限制报错：
  • 使用time.sleep(60)在循环中增加延迟
  • 升级付费套餐或切换备用API密钥
• 时区不一致：

    # 统一为北京时间
  data = data.tz_localize('UTC').tz_convert('Asia/Shanghai')
  

• 中文乱码处理：

  plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 设置中文字体
  plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False    # 解决负号显示问题
  

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• 学习路径建议
  • 1. 新手阶段：从Yahoo Finance开始练习基础数据处理
  • 2. 进阶阶段：通过Alpha Vantage学习实时数据接口调用
  • 3. 专业阶段：使用Tushare+Quandl构建A股多因子模型
  • 4. 高阶应用：结合多源数据进行宏观经济与市场的联动分析

通过灵活运用不同数据源，开发者可以构建覆盖全球市场的量化分析系统。实际应用中需特别注意数据授权协议与更新频率，确保策略的合规性与时效性。