第1章：金融数据获取——用Tushare和AKShare搞定股票、期货、基金数据

做量化交易，第一步就是搞数据。没有数据，再牛的策略也是空中楼阁。

我入行那会儿，数据源可没现在这么丰富。那时候得自己写爬虫，从东方财富、新浪财经这些网站一点点扒。效率低不说，还经常被反爬机制搞得焦头烂额。现在好了，有了Tushare和AKShare这两个库，数据获取变得简单多了。

今天我就带你看看，怎么用这两个库拿到股票、期货、基金的数据。嗯，咱们直接上干货。

1.1 为什么选Tushare和AKShare？

市面上金融数据接口不少，但真正好用的不多。我个人习惯用Tushare做A股和基金数据，用AKShare做期货和更广泛的市场数据。为什么这么搭配？

• Tushare：数据质量高，更新及时，社区活跃。适合做股票、基金、指数的深度分析。
• AKShare：覆盖面广，支持期货、期权、外汇、加密货币等。而且完全免费，对新手友好。

说白了，Tushare像是个精装修的公寓，住着舒服但得交物业费（积分）。AKShare像个大市场，啥都有，但需要你自己挑挑拣拣。

1.2 环境准备

先装库。这个简单，一行命令搞定：

pip install tushare akshare pandas

装完之后，记得去Tushare官网注册个账号，拿到你的API token。这个token就像你的身份证，每次请求都得带上。

1.3 用Tushare获取股票数据

先来个最简单的——获取某只股票的历史日线数据。

import tushare as ts

# 设置token
ts.set_token('你的token')

# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()

# 获取平安银行（000001.SZ）2024年1月的数据
df = pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='20240101', end_date='20240131')
print(df.head())

跑完这段代码，你会得到一个DataFrame，里面包含日期、开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量等字段。嗯，这就是我们做策略最基础的数据。

我在项目中遇到过一个问题：有时候拿到的数据会有空值。比如某天停牌，那天的数据就是NaN。处理方式很简单，用df.fillna(method='ffill')向前填充就行。但要注意，如果连续停牌好几天，向前填充可能会失真。这时候我一般会直接删除这些行。

1.4 用AKShare获取期货数据

期货数据和股票不太一样。期货有交割日，有主力合约，还有夜盘。AKShare处理这些就方便多了。

import akshare as ak

# 获取螺纹钢主力连续合约的日线数据
df = ak.futures_main_sina(symbol="RB0")
print(df.head())

这里RB0代表螺纹钢主力连续合约。AKShare会自动帮你处理换月的问题，拿到的就是一条连续的价格曲线。

为什么会需要主力连续合约？因为期货合约会到期，你不能一直交易同一个合约。主力连续合约就是把每个时间段最活跃的合约拼接起来，方便做回测。

我曾经踩过一个坑：直接用单个合约做回测，结果发现策略在换月那天表现异常。后来才意识到，换月时会有价差，这个价差会影响策略收益。所以，做期货回测一定要用主力连续合约，或者自己处理换月逻辑。

1.5 用Tushare获取基金数据

基金数据相对简单，主要是净值数据。Tushare提供了基金净值、基金持仓、基金分红等接口。

# 获取某只基金的净值数据
df = pro.fund_nav(ts_code='110011.OF', start_date='20240101', end_date='20240131')
print(df.head())

这里110011.OF是易方达中小盘混合的代码。拿到的数据包括单位净值、累计净值、日增长率等。

做基金分析时，我一般会关注两个指标：

• 最大回撤：基金从高点跌到低点的最大幅度。这个指标比波动率更直观。
• 夏普比率：衡量风险调整后的收益。大于1就算不错了。

这些指标都可以用净值数据算出来。后面讲策略评估的时候，我会详细展开。

1.6 数据存储与缓存

每次跑策略都去拉数据，效率太低了。我建议把数据存到本地，用的时候直接读文件。

# 保存到CSV
df.to_csv('stock_data.csv', index=False)

# 下次读取
df = pd.read_csv('stock_data.csv')

如果你数据量比较大，比如几千只股票的历史数据，CSV就不太够用了。这时候可以考虑用HDF5或者Parquet格式。我个人的习惯是用Parquet，压缩率高，读写速度快。

1.7 本章知识体系

下面这张图帮你梳理了本章的核心逻辑：

1.8 避坑指南

做数据获取这几年，我踩过的坑不少。挑几个典型的说说：

• 日期格式问题：Tushare的日期是YYYYMMDD格式，AKShare有的是YYYY-MM-DD。统一处理一下，别混用。
• 复权问题：股票有除权除息，拿到的价格是前复权还是后复权？我建议用后复权做回测，前复权做分析。具体区别后面会讲。
• 数据延迟：Tushare的日线数据一般在收盘后半小时更新。如果你在盘中拉数据，拿到的是前一天的数据。

我曾经有一次，因为没注意数据延迟，用昨天的数据跑了个盘中策略，结果回测曲线漂亮得不行，实盘却亏得一塌糊涂。嗯，从那以后，我每次拉数据都会先检查一下数据的时间戳。

1.9 小结

这一章我们讲了怎么用Tushare和AKShare获取股票、期货、基金的数据。说白了，数据获取就是个熟练活，多练几次就上手了。

下一章，我们会讲数据清洗和预处理。你拿到的原始数据往往有缺失值、异常值，怎么处理这些脏数据，是量化工程师的基本功。

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