1. 使用Python轻松获取股票&基金数据
随着股市繁荣，许多人通过股票和基金投资获利，但也有人因非专业而遭遇亏损。在投资中，价值投资被推崇，它强调买的是公司的本质，数据背后的逻辑是投资决策的关键。Python作为金融分析的强大工具，如Pandas库，为获取和分析数据提供了便利。
针对股票和基金数据的获取，有多种Python接口可供选择，如Tushare、AKshare、Baostock和wind等。以AKShare为例，它是一个开源的金融数据接口库，专门用于获取股票、基金、期货等金融产品的原始数据，支持数据采集、清洗和下载，适合金融数据科学家和爱好者使用。它的数据源于可信源，便于进一步分析。
要使用AKShare，首先通过pip快速安装，然后在Jupyter Notebook或Lab环境中导入库并调用接口获取数据。例如，获取A股公司列表、实时行情或历史行情数据，以及公募开放式基金数据，都需要通过相应的函数操作，但要注意数据的准确性，尤其是来源的限制和频率问题。
尽管AKShare提供了丰富的接口，但Tushare和Baostock的数据更规范，但可能在数据维度上略显不足。投资者应根据需求选择适合的金融数据接口，如AKShare、Tushare或Baostock，以获取最能满足分析需求的数据。
2. 如何获取股票的历史数据,包括每只股票的涨跌额,涨跌幅等常
获取股票历史数据是一项关键任务，涉及到计算涨跌额和涨跌幅等指标。通常有几种方法可以实现这一目标。首先，使用QMT API的函数get_market_data_ex()可以获取市场数据。
调用方法为：ContextInfo.get_market_data_ex(fields=[], stock_code=[], period='follow', start_time='', end_time='', count=-1, dividend_type='follow', fill_data=True, subscribe=True)。
在获取数据后，为了得到涨跌额和涨跌幅，需要进行计算：涨跌额=收盘价-开盘价；涨跌幅=（涨跌额/开盘价）*100%；也可以选择取tick数据，包含最新价。
另一种方法是使用PTrade的get_price()函数：get_price(security, start_date=None, end_date=None, frequency='1d', fields=None, fq=None, count=None)。获取的股票基础数据同样需要计算涨跌额和涨跌幅。
在数据获取后，用户可根据需要灵活整理和清洗数据。如果使用Python自行搭建系统，将更为复杂，然而借助量化交易软件，通过几行代码便能完成数据获取与计算。
3. 利用Tushare获取股票数据（全面详细，照着敲就可以）
Tushare是一个专为金融分析人员设计的免费Python财经数据接口包，它简化了从数据采集到存储的过程，以pandas DataFrame格式提供高效的数据。通过Python的pandas、NumPy和Matplotlib，分析人员可以方便地进行数据处理和可视化，同时支持Excel和关系型数据库的分析。Tushare覆盖了股票、基金、期货、数字货币等广泛的数据内容，以及基本面数据，如公司财务和基金经理信息，且支持多语言的SDK和RESTful接口，适应不同用户的需求。数据存储选项包括Oracle、MySQL、MongoDB、HDF5和CSV，确保了数据获取的性能和便利性。
安装Tushare依赖环境只需执行pip install tushare，查看版本信息时，导入并打印tushare的__version__属性即可。以下是使用Tushare获取股票数据的步骤：
4. 股票数据信息收集工具网友们有好的推荐吗
股票数据信息采集，应该是去股票软件系统里采集吧，目前所知的， 采集软件系统信息的最好用就是博 为的小帮软件机器人，
小帮自动采集软件数据，也包含了股票软件系统的数据，可以通过简单配置告诉小帮需要采集什么数据，采集以后的数据也可以自动保存为格式化文件，比如EXCEL ，方便随时查看