Ⅰ 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：
Ⅱ 什么是金融数据
怎么给你说呢，学术化的定义很多，通俗点的例子，某只股票一段时期的价格数据按既定的时间顺序排列就可以称之为一种金融时间序列数据。
Ⅲ 【手把手教你】搭建自己的量化分析数据库
量化交易的分析根基在于数据，包括股票历史交易数据、上市公司基本面数据、宏观和行业数据等。面对信息流量的持续增长，掌握如何获取、查询和处理数据信息变得不可或缺。对于涉足量化交易的个体而言，对数据库操作的掌握更是基本技能。目前，MySQL、Postgresql、Mongodb、SQLite等开源数据库因其高使用量和受欢迎程度，位列2018-2019年DB-Engines排行榜前十。这几个数据库各有特点和适用场景。本文以Python操作Postgresql数据库为例，借助psycopg2和sqlalchemy实现与pandas dataframe的交互，一步步构建个人量化分析数据库。
首先，安装PostgreSQL。通过其官网下载适合操作系统的版本，按照默认设置完成安装。安装完成后，可以在安装目录中找到pgAdmin4，这是一个图形化工具，用于查看和管理PostgreSQL数据库，其最新版为Web应用程序。
接着，利用Python安装psycopg2和sqlalchemy库。psycopg2是连接PostgreSQL数据库的接口，sqlalchemy则适用于多种数据库，特别是与pandas dataframe的交互更为便捷。通过pip安装这两个库即可。
实践操作中，使用tushare获取股票行情数据并保存至本地PostgreSQL数据库。通过psycopg2和sqlalchemy接口，实现数据的存储和管理。由于数据量庞大，通常分阶段下载，比如先下载特定时间段的数据，后续不断更新。
构建数据查询和可视化函数，用于分析和展示股价变化。比如查询股价日涨幅超过9.5%或跌幅超过-9.5%的个股数据分布，结合选股策略进行数据查询和提取。此外，使用20日均线策略，开发数据查询和可视化函数，对选出的股票进行日K线、20日均线、成交量、买入和卖出信号的可视化分析。
数据库操作涉及众多内容，本文着重介绍使用Python与PostgreSQL数据库的交互方式，逐步搭建个人量化分析数据库。虽然文中使用的数据量仅为百万条左右，使用Excel的csv文件读写速度较快且直观，但随着数据量的增长，建立完善的量化分析系统时，数据库学习变得尤为重要。重要的是，文中所展示的选股方式和股票代码仅作为示例应用，不构成任何投资建议。
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