有哪些档案网站,wordpress积分抽奖,大连手机网站制作,网站的开发流程一、 Baostock 是什么#xff1f;Baostock#xff08;宝硕股票#xff09;是一个免费、开源的证券数据平台#xff08;SDK#xff09;#xff0c;旨在为金融量化投资者、研究人员和学生提供稳定、准确、易用的A股历史数据和相关金融数据。其核心是一个 Python 库#xf…一、 Baostock 是什么Baostock宝硕股票是一个免费、开源的证券数据平台SDK旨在为金融量化投资者、研究人员和学生提供稳定、准确、易用的A股历史数据和相关金融数据。其核心是一个 Python 库用户通过调用其提供的API函数即可便捷地获取数据到本地进行分析和回测无需复杂的爬虫技术。官方定位 “无需注册即可获取大量准确、完整的证券历史行情数据、上市公司财务数据等。”二、 核心功能与数据范围Baostock 的数据覆盖范围是其最大的竞争力之一。1. 行情数据 (核心)K线数据 提供日、周、月级别的K线数据。包含日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量、成交额、换手率、复权因子等。复权处理 支持前复权、后复权和不复权三种价格极大地方便了量化回测。时间范围 数据可追溯至1990-12-19上证交易所开业初期覆盖了A股几乎全部历史。2. 基本面数据 (价值)公司资料 上市公司基本信息、所属行业、地域等。财务数据 按季度、年度提供资产负债表、利润表、现金流量表的核心指标。例如每股收益、净利润、营业收入、资产负债率等估值数据 市盈率PE、市净率PB、市销率PS等且提供动/静态、滚动的计算方式。3. 宏观数据 行业数据宏观经济指标 如GDP、CPI、PPI、PMI、货币供应量M0, M1, M2等。行业分类数据 提供股票所属的证监会、申万等行业分类信息。利率数据 存贷款利率、国债收益率等。4. 其他数据融资融券数据指数成分股数据除除息信息、送股信息三、 优势 (Pros)完全免费与开源 这是其最吸引人的特点。相比于Wind、Choice等动辄数万元的终端Baostock 对个人投资者和研究者极其友好。代码开源也意味着透明和安全。数据质量高且准确 数据经过清洗和整理准确度较高尤其是复权处理做得很好避免了回测中的“坑”。接口简单易用 纯Python接口API设计清晰只需几行代码就能获取数据学习成本极低。对Python数据分析生态Pandas, NumPy, Matplotlib兼容性极佳返回的数据通常是Pandas DataFrame格式可直接进行分析和可视化。数据历史长度足够 长达30多年的历史数据足以满足绝大多数长期策略回测的需求。无需注册和认证 下载即用没有复杂的申请流程和API Key限制降低了使用门槛。稳定性与维护 项目持续维护更新社区有一定活跃度遇到问题可以通过官方文档或社区寻求帮助。四、 劣势与局限性 (Cons)数据频率限制 最大的局限性在于不支持日内高频数据如1分钟、5分钟、Tick数据。主要专注于日、周、月线级别的低频数据。这对于需要高频交易策略的研究者来说是不可用的。实时性限制 数据并非实时更新通常有15分钟左右的延迟。不适合用于实盘交易决策更侧重于历史回测和研究。数据广度与深度 虽然覆盖了核心数据但与付费的顶级终端如Wind相比在数据的广度和深度上仍有差距。例如更细分的财务指标、详细的研报数据、新闻舆情、大宗交易、龙虎榜等数据可能缺失或不如专业终端全面。API调用限制 虽然没有明确的文档说明但可能存在未公开的请求频率限制。如果短时间内发出海量请求IP可能会被暂时限制访问。通常需要在自己的代码中添加time.sleep()来规避。依赖网络与服务器 数据获取依赖于Baostock的服务器如果服务器出现故障或维护服务会中五、 适用场景个人量化爱好者/学习者 学习和实践量化交易的绝佳工具零成本入门。学术研究 撰写论文、进行金融市场相关实证研究的可靠数据来源。中长期策略回测 基于日线或周线数据的价值投资、趋势跟踪、因子投资等策略的回测。基本面分析 获取和分析上市公司财务报表数据。金融数据分析教学 在高校课程中作为学生练习数据获取、清洗、分析和可视化的完美案例。不适用场景高频交易策略开发实盘交易信号生成因数据延迟需要极度深度和前沿数据的专业机构投资经理六、 与替代品的对比特性BaostockTushareAkShareWind万得 / Choice东方财富成本完全免费免费积分Pro版收费完全免费非常昂贵数据频率日、周、月日、周、月、分钟、Tick(积分)日、周、月、分钟、Tick全频率包括实时数据范围A股、宏观、指数非常广泛A股、港股、美股、期货、期权等极其广泛全球市场、宏观、商品、新闻等最全面、最权威易用性非常简单简单但接口版本多接口较多需查找图形界面API功能强大实时性延迟15分钟实时数据需积分/付费实时/略有延迟实时核心用户初学者、研究者、个人个人、专业开发者专业开发者、研究者专业机构、基金经理简单总结Baostock “专注、简单、免费的A股历史数据专家”。Tushare/AkShare “免费且数据广泛的爬虫聚合库”功能更强大但接口可能更复杂。Wind/Choice “专业机构的全能武器”无所不包但价格高昂。七、 快速入门指南
安装pip install baostock基本使用流程四步曲python
import baostock as bs
import pandas as pd# 1. 登录系统
lg bs.login()
# 显示登录返回信息
print(login respond error_code:lg.error_code)
print(login respond error_msg:lg.error_msg)# 2. 获取数据
# 查询复权后前复权的日K线数据
rs bs.query_history_k_data_plus(sh.600000,date,code,open,high,low,close,preclose,volume,amount,adjustflag,turn,tradestatus,pctChg,isST,start_date2023-01-01, end_date2024-01-01,frequencyd, adjustflag2) # adjustflag: 2-前复权 3-后复权# 3. 将数据转换为pandas DataFrame
data_list []
while (rs.error_code 0) rs.next():# 获取一条记录将记录合并在一起data_list.append(rs.get_row_data())
df pd.DataFrame(data_list, columnsrs.fields)# 4. 登出系统
bs.logout()# 处理数据转换数据类型
df[close] df[close].astype(float)
df[volume] df[volume].astype(float)
print(df.head())
重要提示务必在程序结束前调用 bs.logout()。获取大量数据时请在循环请求中添加 time.sleep(0.5) 以避免被限流。总结Baostock 是一个极其优秀、专注于A股历史低频数据的免费解决方案。 它以其简单、可靠、免费的特性成为了无数个人量化交易者和研究人员入门和研究的“第一块基石”。如果你的需求是免费获取A股漫长的历史日线数据进行中长期策略回测学习Python量化分析那么Baostock 几乎是你的不二之选。但如果你的需求扩展到高频、实时或全球市场则需要考虑 Tushare、AkShare 或付费的专业数据终端。
