总体来说,我觉得这本书是那种让我能够读的进去的类型,写得风格是属于比较轻松易懂的。而且进入正题也很快,从很简单的代码开始,让我有一种跟着敲一敲代码的冲动。顺便在这里写下笔记,巩固一下知识。
这本书是从最基础的用Python获取股票数据开始的,本书使用了Pandas_datareader来获取yahoo金融的数据,实验如下:
这里和原书一样,用了DataReader来拉数据,但是要注意的是,我连上学校提供的v*n才成功(难道是我朝特色?呵呵)
yfinance
这里我就想,会不会有其它的方法,能够让我不FQ也可以拉到数据呢?上网搜了一下,看到说还有一个yfinance也有类似的功能,我就实验了一下:
实验下来,发现yfinance和DataReader有相同的问题,就是要挂上V*N才可以连接到服务器。对于在校同学来说,倒不是大问题,毕竟学校一般都会提供科研专用的专网环境。
Tushare
通过进一步的探索,我又发现了一个名叫tushare的Python库,它是国人开发的,应该不需要V*N才能连接,于是我又进行了实验,如下:
果然,即便在断开V*N的情况下,tushare依旧可以获取到股票的历史行情数据。但它返回了一个提示:这个接口将会停止更新,并且推荐到pro版的接口。但我看了一下pro版接口的文档,说是pro版接口的调用需要积分。所以我想再找找有没有更简单的方式。
JoinQuant
在阅读了本书后面的部分,我发现还可以有一种方法来获取数据,就是用现成的量化平台。这里我用joinquant实验了一下,如下:
可以看到,通过平台获取数据,还是比较简单的。不需要安装额外的库,甚至都不需要导入任何库,直接使用get_price就可以获得行情数据。
目前我只是试读了本书的开头几章,并按照内容进行了一些实验。实操下来觉得本书还是比较合我个人胃口,不过也需要一定的动手能力和解决问题的能力。接下来我会继续学习本书后面的内容,并更新我的读书笔记。