量化交易入门：三种数据获取方式详解

量化交易入门：三种数据获取方式详解

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/weixin_53737311/article/details/145042990

在量化交易中，历史数据是策略开发和回测的基础。没有高质量的数据，再好的策略也只是空中楼阁。这篇文章将为大家详细介绍三种常见的数据获取方式：爬虫、API接口和交易软件下载。每种方式都有其优缺点，适合不同的场景和需求。

一、爬虫：从网页中抓取数据

适合从公开的财经网站、新闻网站或数据平台抓取数据。页面上看得见的数据，一般都可以通过爬虫获取。

1. 爬虫的基本步骤

（1）明确要爬的网站是哪个
比如想获取股票今日数据，可以选择像新浪财经、东方财富网等公开数据平台。

（2）明确要的数据是什么，在网站的哪个部分
确定目标数据的具体内容，比如股票的收盘价、涨跌幅等。找到这些数据在网页中的位置。

（3）按F12打开网页源码，找到数据所在的前端结构
通过浏览器的开发者工具（按F12），查看网页的HTML结构。单个数字数据一般会放在<span>或<p>标签中，但要注意外层是否有<div>包裹。
找到这个class = board-zdf的标签p, 里面-0.58%就是涨跌幅数据, 右键复制元素, 就得到了
<p class="board-zdf">-18.78&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;-0.58%</p>这样一个标签结构

2. 爬虫的代码实现

有了网页源码, 数据所在的网页结构, 就可以把任务抛给大模型去解决了, 国产的豆包, deepseek都是很不错的

3. 爬虫的注意事项 (如何避免被封禁)

3.1 设置合理的请求频率: 频繁请求会加重服务器负担，容易被封禁IP。
建议：在请求之间添加随机延时：

import time
import random
time.sleep(random.uniform(1, 3))  # 随机等待1到3秒

3.2 使用代理IP
有些网站爬多了, 有些会封禁ip不让爬，可以使用代理IP池来分散请求：

proxies = {
    'http': 'http://your_proxy_ip:port',
    'https': 'https://your_proxy_ip:port'
}
response = requests.get(url, proxies=proxies)

3.3 模拟浏览器请求
有些网站会检查请求头（User-Agent），判断是否为爬虫。
建议：设置合理的请求头：

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url, headers=headers)

4. 完整的代码示例

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import chinese_calendar as calendar
from datetime import datetime

# 定义上证50的 URL
url = "https://q.10jqka.com.cn/zs/detail/code/1B0016/"

# 设置请求头，模拟浏览器访问
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36"
}

def fetch_shanghai50_data():
    """获取上证50的今日涨跌幅并输出到控制台"""
    # 判断今天是否为工作日且非法定节假日
    today = datetime.now().date()
    if calendar.is_workday(today) and not calendar.is_holiday(today):
        print(f"今天是工作日且非节假日: {today}")
        try:
            # 发送请求
            response = requests.get(url, headers=headers)
            response.encoding = "utf-8"
            # 解析网页内容
            soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
            # 找到 <p class="board-zdf"> 标签
            board_zdf = soup.find("p", class_="board-zdf")
            if board_zdf:
                text = board_zdf.text.strip()  # 获取文本内容
                price_change_percent = text.split()[-1].replace("%", "")  # 提取涨跌幅并去掉百分号
                # 输出涨跌幅到控制台
                print(f"上证50 的今日涨跌幅为: {price_change_percent}%")
            else:
                print("未能找到上证50的数据，请检查网页结构是否发生变化。")
        except Exception as e:
            print(f"获取上证50数据时出错: {e}")
    else:
        print(f"今天不是工作日或是节假日: {today}")

# 执行函数
fetch_shanghai50_data()

感兴趣的可以试试其他指数, 然后把输出的结果保存到Excel或者csv里

二、API接口：高效获取结构化数据

如果不想折腾爬虫，或者需要更高效、更稳定的数据来源，API接口是一个更好的选择。

1. 常见的金融数据API

• Tushare：提供A股、期货、基金等金融数据。
• Akshare: 提供A股、期货、基金等金融数据。(免费的多, 适合拿来获取)
• Alpha Vantage：支持全球股票、外汇、加密货币等数据。
• Yahoo Finance API：免费获取全球股票数据。

其实还有很多API, 比如东方财富和新浪财经, 腾讯等等, 但是这些api比较单一, 而Akshare和tushare是包含了以上这些api, 通过调用一个接口, 就可以访问其他接口, 更加方便.

Tushare: 需要注册登录来获取属于自己的key, 但是有些高级接口需要权限和积分, 高级接口每天,每分钟都有调用次数限制
Akshare: 可以用来爬取各大指数的历史数据, 比如上证指数, 创业板指等

2. 使用示例

1. 以Tushare为例，获取股票历史数据的代码如下：

import tushare as ts

# 设置Token
ts.set_token('your_token')
pro = ts.pro_api()

# 获取股票历史数据
df = pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='20230101', end_date='20231001')
print(df)

也可以通过日期取历史某一天的全部股票历史数据

df = pro.daily(trade_date='20180810')

3. 结果案例

2. 以AKshare为例: 爬取各大指数的历史数据, 开盘价, 收盘价, 最高价, 最低价等

import akshare as ak
import pandas as pd
from openpyxl.styles import Alignment
from openpyxl.utils import get_column_letter
import time
import os

# 记录开始时间
start_time = time.time()

# 定义需要爬取的指数代码和名称
indices = {
    "上证50": "000016",  # 上证50指数代码
    "沪深300": "000300",  # 沪深300指数代码
    "中证500": "000905",  # 中证500指数代码
    "中证1000": "000852",  # 中证1000指数代码
    "中证2000": "932000",  # 中证2000指数代码
    "上证指数": "000001",  # 上证指数代码
    "深证指数": "399001",  # 深证指数代码
    "创业板指": "399006",  # 创业板指代码
}

# 检查文件是否存在
file_exists = os.path.exists("指数数据.xlsx")

# 创建一个 ExcelWriter 对象，用于写入多个工作表
with pd.ExcelWriter(
        "指数数据.xlsx",
    engine="openpyxl",
    mode='a' if file_exists else 'w',  # 如果文件存在，使用追加模式；否则，使用写入模式
    if_sheet_exists='replace'  # 覆盖已存在的工作表
) as writer:
    # 如果文件存在，加载已有工作表
    if file_exists:
        from openpyxl import load_workbook
        workbook = load_workbook("指数数据.xlsx")
        existing_sheets = workbook.sheetnames  # 获取所有已存在的工作表
    else:
        existing_sheets = []  # 如果文件不存在，没有已存在的工作表

    for name, code in indices.items():
        # 获取指数历史数据
        df = ak.index_zh_a_hist(symbol=code, period="daily", start_date="19800101", end_date="20500101")

        # 检查工作表是否已经存在
        if name in existing_sheets:
            # 如果工作表已存在，直接覆盖数据
            df.to_excel(writer, sheet_name=name, index=False)
            print(f"{name} 数据已覆盖写入工作表 {name}")
        else:
            # 如果工作表不存在，创建新表并写入数据
            df.to_excel(writer, sheet_name=name, index=False)
            print(f"{name} 数据已写入新工作表 {name}")

        # 获取当前工作表的对象
        worksheet = writer.sheets[name]

        # 设置第一列自动宽度
        column_letter = get_column_letter(1)  # 第一列的字母编号（A）
        worksheet.column_dimensions[column_letter].auto_size = True

# 记录结束时间
end_time = time.time()

# 计算总用时
total_time = end_time - start_time
print(f"所有指数数据已成功写入 指数数据.xlsx，总用时：{total_time:.2f} 秒")

3. 结果实例2

因为很多api都获取不了880823这个微盘股的数据, 所以我自己手动导入了一份, 每次爬取代码的时候, 都会把这个表格里的微盘股工作表删掉, 所以我采用加载每一个工作表的方式, 用时会多6秒

if file_exists:
    from openpyxl import load_workbook
    workbook = load_workbook("指数数据.xlsx")
    existing_sheets = workbook.sheetnames  # 获取所有已存在的工作表

三、交易软件下载：简单直接

如果对编程完全不熟悉，或者只需要少量数据，可以直接通过交易软件下载历史数据。常见的交易软件包括：

• 同花顺：支持导出股票、基金等历史数据。
• 东方财富：提供丰富的财经数据下载功能。
• 通达信：可以下载微盘股数据。

1. 使用步骤

1. 以通达信为例: 打开交易软件，找到目标股票或品种。 键盘直接输入对应的股票or指数代码

四、总结

获取历史数据是量化交易的第一步，选择合适的方式可以事半功倍。以下是三种方式的对比：

作为白嫖用户, 或者作为刚接触量化的小白, 一定要学会自己获取数据, 除了行情数据, 像公司财务数据, 新闻事件数据等, 这些是比较难获取的, 一般需要权限或者付费, 所以要利用好不同的api, 为自己的历史数据库添砖java.

希望这篇文章能帮助大家优雅地获取历史数据！如果有任何问题或建议，欢迎在评论区留言讨论。