利用python探索股票市场数据指南！

虽然同花顺之类的金融理财应用的数据足够好了，但还是有自己定制的冲动, 数据自然不会不会比前者好很多，但是按照自己的想法来定制还是不错的。

目标

Python资源共享群：484031800

通过免费的数据接口获取数据，每日增量更新标的历史交易数据, 然后通过Kibana做可视化及数据分析.

其实自己通过echarts之类的可视化框架做可视化也是个不错的选择，不过前期成本太大。还有就是pandas+matplotlib已经足以应付大部分需求了，可是交互感太弱，所以借助一个可视化应用是很有必要的，这里选择的是kibana, 它的竞品有Grafana.

这个目标应该会一直下去

大家在学python的时候肯定会遇到很多难题，以及对于新技术的追求，这里推荐一下我们的Python学习扣qun：784758214，这里是python学习者聚集地！！同时，自己是一名高级python开发工程师，从基础的python脚本到web开发、爬虫、django、数据挖掘等，零基础到项目实战的资料都有整理。送给每一位python的小伙伴！每日分享一些学习的方法和需要注意的小细节

环境配置

Python3(推荐Anaconda安装)

安装相关依赖：

pip install -r requirement.txt

配置eleasticsearch, kibana环境(推荐使用docker)

Elasticsearch, Logstash, Kibana 7.2.0

数据源

获取数据的方式有很多种，收费或者免费，作为业余爱好者自然选择免费的，这里选择 tushare.pro, 但其实tushare会有一点限制, 如获取数据的频率有一定的限制，并且接口也有限制, 需要很多积分。

其他的免费的数据获取方式的，大家可以自己尝试

1. pytdx
2. fooltrader
3. QUANTAXIS

获取数据

配置自己的token

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