量化交易中常用的数据来源有哪些?
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量化交易中常用的数据来源有哪些?

叩富问财 浏览:4514 人 分享分享

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数据来源:Yahoo Finance、Quandl、交易所API、另类数据(卫星/社交媒体)。

发布于2025-4-10 13:53 武汉

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你好,在股票量化交易中,常用的数据来源可以分为免费数据源和付费数据源,以下是详细介绍:

一、免费数据源

1.公开网站:雪球网、东方财富网、腾讯财经频道、同花顺问财等网站提供了各类金融数据,阿牛数据、集思录等网站上有可转债、套利等专项数据。很多数据可以通过网页端手动下载,也可以通过编写爬虫程序来抓取。

2.akshare:基于 Python 的财经数据接口库,免费使用,本质上就是使用爬虫从公开网站抓取数据。使用akshare的好处是:不需要自己编写爬虫程序,只需简单调用其数据接口就能获取数据;其接口文档收集整理了各种数据,省去了自己找数据源的麻烦。

3.baostock:免费、开源的证券数据平台。提供大量准确、完整的证券历史行情数据、上市公司财务数据等。通过python API获取证券数据信息,满足量化交易投资者数据需求。目前更新频率不如akshare。

4.Finnhub:提供高频交易数据,支持实时更新,并且通过 Websocket 接口可实现更快的数据传输,适合构建实时交易系统和投资监控系统。免费版的功能相对有限,如可调用的 API 次数、可获取的数据范围等都有一定限制,若需要更全面的数据和更高级的功能则需付费订阅。

5.iTick:是一家数据代理机构,为金融科技公司和开发者提供可靠的数据源APIs,涵盖外汇API、股票API、加密货币API、指数API等,目前有免费的套餐可以使用基本可以满足个人量化开发者需求。

6.中证指数:是一个专业的指数服务公司,提供各类股票指数的编制、发布和管理服务。该网站提供了丰富的指数信息,包括但不限于各指数的成分股、历史走势、实时行情等。

7.英为财情:一个全球知名的财经网站,提供广泛的金融市场数据和新闻,包括股票、外汇、商品、债券等。该网站特别以提供实时数据和历史数据而闻名。

二、付费数据源

1.tusharepro:tushare的升级版,部分免费,积分制,获取更多数据需要赞助获取积分。

2.jqdata:聚宽旗下量化数据接口,有年费,可试用。udata:恒生电子旗下量化数据接口,有年费,可试用。

3.Choice:东方财富旗下量化数据量化接口,有年费,可试用。

4.彭博社 API:作为全球领先的金融信息和数据服务公司,彭博社的 API 提供完整的美股行情数据,数据丰富且覆盖全面,其品牌在金融市场中具有极高的认可度,数据质量和可靠性得到广泛信赖。服务价格昂贵,且只能按年订阅。

在选择数据源时,需要综合考虑数据的准确性、实时性、完整性以及获取成本等因素,根据自身的量化交易策略和需求进行选择。

相关问题可随时加微信交流,提供一对一解决方案。

发布于2025-4-10 14:03 北京

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数据来源:YahooFinance,联系客户经理,为开户做准备,享受实惠的同时,助力他们业绩提升。

发布于2025-4-10 14:00 广州

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量化交易中常用的数据来源主要包括以下几类:

金融数据提供商:

Wind资讯:提供全面的股票、债券、期货、外汇等市场数据,以及经济数据、公司财务数据等。同花顺:提供实时行情、历史数据、财务数据、研究报告等。东方财富Choice:提供股票、债券、基金等多种金融产品的数据,以及财经新闻、市场研究等。

证券交易所:

上海证券交易所(SSE) 和 深圳证券交易所(SZSE):提供中国A股市场的实时行情、历史数据、公司公告等。纳斯达克(NASDAQ) 和 纽约证券交易所(NYSE):提供美股市场的实时行情、历史数据、公司公告等。其他全球主要交易所:如伦敦证券交易所(LSE)、东京证券交易所(TSE)等,提供各自市场的相关数据。

互联网资源:

财经网站:如新浪财经、雅虎财经、彭博社等,提供最新的市场动态、经济指标、公司新闻等。社交媒体:如Twitter、雪球等,用户可以获取市场情绪、投资者观点和最新资讯。数据聚合平台:如Quandl、Alpha Vantage、Yahoo Finance等,提供多种金融数据的API接口。

专业研究机构:

经济研究机构:如中国经济信息网、国家统计局等,提供宏观经济数据、行业数据等。投行和研究报告:如高盛、摩根士丹利等投行的研究报告,提供深入的市场分析和个股研究。

数据订阅服务:

Bloomberg Terminal:提供全面的金融数据、分析工具和新闻信息,是金融行业专业人士常用的工具。Thomson Reuters Eikon:类似于Bloomberg Terminal,提供丰富的金融数据和分析工具。

通过这些数据来源,量化交易者可以获取全面、准确的数据支持,进行模型构建、策略开发和交易执行。选择适合自己的数据来源,并确保数据的全面性和准确性,是量化交易成功的关键之一。

发布于2025-4-10 16:35 渭南

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