一文教您用Python高效获取海量金融历史数据，开启您的量化交易之旅！

后端

2023-02-17 10:39:29

利用 qteasy 和 tushare 建立强大的本地金融数据仓库

简介

在量化交易领域，获取和管理海量金融数据至关重要。本文将探讨如何使用 qteasy 量化交易工具包和 tushare 库构建一个本地金融数据仓库，为您的量化交易策略提供坚实的基础。

qteasy 简介

qteasy 是一款开源的 Python 量化交易工具包，提供广泛的金融数据接口，让您可以轻松获取股票、基金、指数等多种金融数据。其易于使用的特性和丰富的文档使初学者和经验丰富的交易员都能轻松上手。

tushare 简介

tushare 是另一个流行的 Python 金融数据接口库，专注于中国金融市场。它提供了一个全面的 API，涵盖股票、基金、期货等中国金融工具的历史数据和实时数据。

搭建本地金融数据仓库

要构建本地金融数据仓库，请按照以下步骤操作：

安装 qteasy 和 tushare： 使用 pip 命令安装这两个库。
配置 qteasy 和 tushare： 提供您的 tushare API 密钥以访问数据。
创建本地数据库： 创建一个 SQLite 或 MySQL 数据库来存储数据。
使用 qteasy 和 tushare 下载数据： 使用 qteasy 和 tushare API 将数据下载到本地数据库中。

定期批量更新数据

为了保持数据最新，定期更新数据至关重要。您可以使用以下方法：

定期运行 qteasy 和 tushare 脚本： 编写脚本定期下载数据。
使用定时任务工具： 使用像 crontab 这样的工具自动运行脚本。

代码示例

import qteasy
import tushare as ts

# 配置 qteasy 和 tushare
qteasy.configure(tushare_api_token='YOUR_TUSHARE_API_TOKEN')

# 创建本地数据库
engine = qteasy.create_engine('sqlite:///finance.db')

# 使用 qteasy 和 tushare 下载数据
qteasy.download_stock_daily(engine, start_date='2020-01-01', end_date='2021-12-31')
qteasy.download_stock_fundamental(engine, start_date='2020-01-01', end_date='2021-12-31')
qteasy.download_stock_adj_factor(engine, start_date='2020-01-01', end_date='2021-12-31')
qteasy.download_stock_dividend(engine, start_date='2020-01-01', end_date='2021-12-31')
qteasy.download_stock_split(engine, start_date='2020-01-01', end_date='2021-12-31')
qteasy.download_stock_ipo(engine, start_date='2020-01-01', end_date='2021-12-31')
qteasy.download_stock_delisting(engine, start_date='2020-01-01', end_date='2021-12-31')

# 定期运行 qteasy 和 tushare 脚本下载数据
import schedule

def download_data():
    qteasy.download_stock_daily(engine, start_date='2020-01-01', end_date='2021-12-31')
    qteasy.download_stock_fundamental(engine, start_date='2020-01-01', end_date='2021-12-31')
    qteasy.download_stock_adj_factor(engine, start_date='2020-01-01', end_date='2021-12-31')
    qteasy.download_stock_dividend(engine, start_date='2020-01-01', end_date='2021-12-31')
    qteasy.download_stock_split(engine, start_date='2020-01-01', end_date='2021-12-31')
    qteasy.download_stock_ipo(engine, start_date='2020-01-01', end_date='2021-12-31')
    qteasy.download_stock_delisting(engine, start_date='2020-01-01', end_date='2021-12-31')

schedule.every().day.at("00:00").do(download_data)

while True:
    schedule.run_pending()