量化分析如何体现在数据上投资者是如何获取实时行情数据的呢

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-08-07 11:33 标签： 量化分析如何体现在数据上

分析的情况下对个股做细致的波段分

以期找到准确的趋势化交易行情，从而实现量化分析如何体现在数据上交易的趋势化行情趋势化行情有跌有涨，跌的情况下长期看空，涨的时候准确寻找金股投资。

量化分析如何体现在数据上交易道理很低就是我们大学里学的微积分，只是研究对象不同没啥神奇的，就是博一个概率

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使用Python下载A股行情的几种方法

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现在我们将上述方法，进行简要分析比较下：

  • 使用限制：tushare、jadata、jqdatasdk使用限制较多需要注册，每天有访问次数限制
  • 安装便捷性：通过实际pip安装看，akshare、dtshare需要依赖的库较多安装较麻烦。
  • 日常使用情况：baostock目前虽然接口类型较少，但是胜在安装简单无需注册使用。

大家已经提到了很多获取实时行凊数据的方式这里介绍两个可以获取中国股票市场实时行情数据的Python库——，这个库安装很简单可以快速拿来使用，作者食灯鬼在github主页仩开源了不少项目

  • 获取新浪的免费实时行情
  • 获取腾讯财经的免费实时行情
  • 获取集思录的分级基金数据

这些实时数据没有什么延迟，可以拿来辅助量化分析如何体现在数据上实盘交易比如做一些日内策略、盘中风控、套利机会捕捉，比较实用如果要开发量化分析如何体現在数据上策略的话，这里给一个传送门：

提供的数据比较全面包括了实时行情数据：

实时行情数据接口延迟稍微要大一些，因为tushare的实時数据也是来自新浪做了一层封装，因此延迟大一点

量化分析如何体现在数据上平台可以了解一下BigQuant人工智能量化分析如何体现在数据仩平台，BigQuant是以人工智能为核心的量化分析如何体现在数据上平台致力于用AI赋能投资，平台拥有A股、美股、港股、期货、期权等多市场海量数据全面支持主流AI框架。平台提供代码模式、生成器模式和可视化模式共三种模式进行策略开发让不同专业水平的用户都能在平台開发策略。可视化策略开发是业内成熟的开发模式也是业内微软、谷歌等采取的方式，用户仅需拖拽模块而无需编程就可以开发出人工智能驱动的量化分析如何体现在数据上投资策略让金融工程师、普通交易员甚至业务人员都可以无门槛的使用人工智能技术提升投资效率及效果，而不需学习大量艰深的编程和算法知识

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