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股票数据来源

=== [http://baostock.com/ 证券宝] ===
免费、开源的证券数据平台（无需注册），只支持 Python3.5 及以上

==== 安装 ====
依赖：pandas


获取日线数据

=== [https://www.joinquant.com/help/api/help 聚宽数据] ===
[https://www.joinquant.com/help/api/help#JQData:JQData%E5%AE%89%E8%A3%85%E3%80%81%E7%99%BB%E9%99%86%E5%8F%8A%E6%B5%81%E9%87%8F%E6%9F%A5%E8%AF%A2 JQData-本地量化数据说明书]

普通试用账号

*有效期：3个月
*连接数（auth lisense）：1
*每日可用流量（总和）：50万
*行情数据频度：日频、分钟

==== 安装 ====
 pip install jqdatasdk
 JQData 每2周发布一次迭代版本，增加更多维度的基础数据以及因子类数据：pip install -U jqdatasdk
 
 Python :
 from jqdatasdk import *
 auth('账号','密码') #账号是申请时所填写的手机号；密码为聚宽官网登录密码

==== 数据定义 ====
 #输入值x：以当天沪深300指数的开盘价、收盘价、最高价、最低价为输入数据
 x_temp=get_price('000300.XSHG',start_date='2018-01-01',end_date='2018-12-31')[0:-1].iloc[:,:-2]
 #将x调整为TensorFlow的格式（由于tf处理数据的格式需要改成float32）
 x=tf.Variable(np.array(x_temp).astype(np.float32))
 #输出值y：以第二天沪深300指数的收盘价作为输出数据
 y_temp=get_price('000300.XSHG',start_date='2018-01-01',end_date='2018-12-31')[1:]['close']
 #将y调整为TensorFlow的格式
 y_temp=pd.DataFrame(y_temp)
 y=tf.Variable(np.array(y_temp).astype(np.float32))

=== 参考 ===

# [https://zhuanlan.zhihu.com/p/263683591 使用Python下载A股行情的几种方法]
# [https://zhuanlan.zhihu.com/p/488375029 如何搭建自己的股票高频数据库（Python）]

[[分类:Develop]]
[[分类:Python]]