使用Python轻松获取股票&基金数据

最近这一两年，股市欣欣向荣，原来一直无法挣脱3000点魔咒的上证指数，现在一路高歌，踏进了3500点。

我身边有不少人，靠股票、基金赚了一波，这得益于大行情，当然也有人亏了钱。

普通人炒股，其实大概率是亏的，一是因为贪婪、二是因为业余，贪婪不一定坏事，业余才真的要命，因为你永远赚不到认知之外的钱。

现在大家都在讨论价值投资，买股票实质是在买公司，评判价值的过程才是投资的精髓。

我觉得研究价值其实是研究数据背后的逻辑，靠数据去决策。

Python作为金融领域明星级的分析工具，在数据获取、清洗、分析、建模上都有全套的解决方案，比如说Pandas就是专门为金融分析开发的库。

这次我们来研究下如何用Python获取股票&基金数据，用作行业分析。

目前有不少支持Python接口的金融数据库，比如Tushare、AKshare、Baostock、wind等，都可以获得国内股票、基金、期货、利率等数据。

以AKshare为例，我们来试试如何提起股票、基金最新数据。

先简单介绍下AKShare，内容截至官网。

AKShare 是基于 Python 的开源金融数据接口库，目的是实现对股票、期货、期权、基金、债券、外汇等金融产品和另类数据从数据采集，数据清洗到数据下载的工具，满足金融数据科学家、数据科学爱好者在数据获取方面的需求。

它的特点是利用 AKShare 获取的是基于可信任数据源发布的原始数据，广大数据科学家可以利用原始数据进行再加工，从而得出科学的结论。

AKShare作为python库可以直接通过pip安装，十分快捷。

代码语言：javascript复制

pip install akshare

首先要导入AKShare库，然后通过接口函数，获取相应的数据。

最好是在jupyter notebook或者lab环境中来操作，可以很方便地查看和分析数据。

以获取A股公司列表数据为例：

代码语言：javascript复制

import akshare as ak
stock_info_a_code_name_df = ak.stock_info_a_code_name()
stock_info_a_code_name_df

目前AKshare数据来源比较多元，接口相对杂乱，大家在使用用过程中需注意检查数据的准确性。

接下来，罗列一些常用的数据接口，供参考使用。

该数据来源新浪，使用时候注意频率，不然会被封IP

代码语言：javascript复制

import akshare as ak
stock_zh_a_spot_df = ak.stock_zh_a_spot()
stock_zh_a_spot_df

字段解释：

以浦发银行（sh600000）为例：

代码语言：javascript复制

import akshare as ak
stock_zh_a_daily_qfq_df = ak.stock_zh_a_daily(symbol="sh600000", adjust="hfq")
stock_zh_a_daily_qfq_df

字段解释：

代码语言：javascript复制

import akshare as ak
fund_em_open_fund_daily_df = ak.fund_em_open_fund_daily()
fund_em_open_fund_daily_df

字段解释：

上面简单列举了几个数据接口，AKshare还提供了大量的股票、基金、期货等数据，大家可以去探索下。

相比较AKshare，Tushare、Baostock上的数据更加规范，但维度会少一些，各有长短，大家甄别着用。

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