最近这一两年，股市欣欣向荣，原来一直无法挣脱3000点魔咒的上证指数，现在一路高歌，踏进了3500点。
普通人炒股，其实大概率是亏的，一是因为贪婪、二是因为业余，贪婪不一定坏事，业余才真的要命，因为你永远赚不到认知之外的钱。
现在大家都在讨论价值投资，买股票实质是在买公司，评判价值的过程才是投资的精髓。
我觉得研究价值其实是研究数据背后的逻辑，靠数据去决策。
Python作为金融领域明星级的分析工具，在数据获取、清洗、分析、建模上都有全套的解决方案，比如说Pandas就是专门为金融分析开发的库。
这次我们来研究下如何用Python获取股票&基金数据，用作行业分析。
目前有不少支持Python接口的金融数据库，比如Tushare、AKshare、Baostock、wind等，都可以获得国内股票、基金、期货、利率等数据。
以AKshare为例，我们来试试如何提起股票、基金最新数据。
什么是AKshare？
先简单介绍下AKShare，内容截至官网。
AKShare是基于Python的开源金融数据接口库，目的是实现对股票、期货、期权、基金、债券、外汇等金融产品和另类数据从数据采集，数据清洗到数据下载的工具，满足金融数据科学家、数据科学爱好者在数据获取方面的需求。
它的特点是利用AKShare获取的是基于可信任数据源发布的原始数据，广大数据科学家可以利用原始数据进行再加工，从而得出科学的结论。
代码语法符合PEP8规范,数据接口的命名统一;最佳支持Python5及其以上版本;提供最佳的文档支持,每个数据接口提供详细的说明和示例,只需要复制粘贴就可以下载数据;持续维护由于目标网页变化而导致的部分数据接口运行异常问题;持续更新财经数据接口,同时优化源代码;
如何安装AKShare？
AKShare作为python库可以直接通过pip安装，十分快捷。
如何使用AKShare？
首先要导入AKShare库，然后通过接口函数，获取相应的数据。
最好是在jupyternotebook或者lab环境中来操作，可以很方便地查看和分析数据。
以获取A股公司列表数据为例：
import akshare as ak
stock_info_a_code_name_df = ak.stock_info_a_code_name()
stock_info_a_code_name_df
目前AKshare数据来源比较多元，接口相对杂乱，大家在使用用过程中需注意检查数据的准确性。
接下来，罗列一些常用的数据接口，供参考使用。
获取A股上市公司实时行情数据
该数据来源新浪，使用时候注意频率，不然会被封IP
字段解释：
获取某股票历史行情数据
以浦发银行为例：
import akshare as ak
stock_zh_a_daily_qfq_df = ak.stock_zh_a_daily(symbol='sh600000', adjust='hfq')
stock_zh_a_daily_qfq_df
字段解释：
获取公募开放式基金数据
import akshare as ak
fund_em_open_fund_daily_df = ak.fund_em_open_fund_daily()
fund_em_open_fund_daily_df
字段解释：
上面简单列举了几个数据接口，AKshare还提供了大量的股票、基金、期货等数据，大家可以去探索下。
相比较AKshare，Tushare、Baostock上的数据更加规范，但维度会少一些，各有长短，大家甄别着用。
附国内外金融数据接口大全
文章为作者独立观点，不代表 股票程序化软件自动交易接口观点
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