股票行情数据获取与分析方法|python|股票行情

今天我们将给大家带来的分享是股票行情数据获取与分析中常用到的第三方接口/量化API以及K线图绘制与简单指标编写的介绍。

对于投资者而言，一般的金融数据来源有很多种，比如像各类知名的财经网站，如新浪财经、东方财富、巨潮资讯；行情软件像同花顺、通达信；以及常用的第三方接口/量化API: Wind、Bloomberg、Tushare、Baostock、AKshare等。

常用的第三方接口数据中，Tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包，其优势在于数据涵盖面广，使用方便简介，社区内容丰富。

Baostock 则可以提供大量准确、完整的证券历史行情数据、上市公司财务数据等。并由于其免注册免费，提供分钟数据的优势，深受量化交易投资者的喜爱。而AkShare也是基于Python的开源金融数据接口库，实现对多种类型的金融产品的数据采集、数据清洗、到数据落地的一套免费开源工具。

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常见的在线量化平台和本地化框架中，在线量化平台像聚宽、米筐、万矿的基本功能都很成熟，支持品种多且数据完善。

本地化框架中的Backtrader, zipline等，也可以满足用户的个性化需求，可谓方便高效，策略安全。

特别是Backtrader，其可以支持股票、期货、期权、加密货币等资产的量化回测和实盘交易（国外为主，国内需要定制化）的 Python 框架。内置了talib指标库、analyzer分析库等功能，具有回测速度快、易用性高以及扩展性好等特点。其基本框架是以“大脑”cerebro 为统一的调度中心，数据、策略、回测条件等信息都会导入cerebro中，并由cerebro 启动和完成回测，最后返回回测结果。

说完了常用的第三方接口/量化API之后，我们再来介绍下K线图的绘制与简单指标的编写。

常见的K线编写分为以下四种：

但如何才能绘制出我们个性化的K线图呢？这其中，我们就要对其进行特定环节的改进：比如针对中国市场进行上涨、下跌颜色的修改；同时添加个性化的支撑与阻力位；同时也可以添加交易日期，并根据特定日期使用特殊颜色，通过这一系列的方法。我们便可以实现一些特定指标的编写，比如简单的均线、布林带 BollingerBand等。(下图所示)