量化交易技术篇系列-数据采集

搭建一套量化交易系统涉及多个模块和组件的协同工作，包括数据采集、量化策略、可视化模块、数据处理、回测评估、自动交易等等，本文重点介绍数据采集。

要做量化分析，首先是获取数据，量化交易系统的数据获取和处理通常包括以下步骤：

1. 数据源选择：选择合适的数据源，可以是交易所提供的实时数据、历史数据供应商、财经新闻网站等。

2. 数据下载：从数据源获取数据，可以使用API、数据下载工具或网络爬虫。

3. 数据清洗：对获取的数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值和重复数据，确保数据质量。

4. 数据存储：将数据存储在适当的数据存储介质中，如数据库、CSV文件或数据框架。

量化交易中，数据对我们来说非常的主要，尤其在我们实时自动化交易中，实时数据对我们来说非常的主要，数据获取我们可以通过网络爬虫，从东方财富，新浪财经，腾讯财经，同花顺财经获取数据，包括实时股票数据，我们也可以通过金融数据库比如akshare,tushare，baostock调用金融数据接口，以下是

baostock获取数据方法。

import baostock as bs
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
import mplfinance as mpf
import datetime

def login_baostock():
    # 登录系统

    lg = bs.login()
    print('login respond error_code:'+lg.error_code)
    print('login respond error_msg:'+lg.error_msg)

def get_info(code, start_date, end_date, frequency="d", adjustflag="3"):
    # 获取历史K线数据

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