👇我的小册 40章教程:(小白零基础用Python量化股票分析小册) ,原价199，早鸟价39，满100人涨10元。
大家好，我是菜哥！
前面我们讲了很多关于获取股票数据的方法(只要4秒钟！用Python 获取上证指数34年的历史日线数据！)，比如有免费的爬虫的方法，我们爬取东方财经网站的股票数据，爬新浪的股票的数据，但是这个都太复杂了，对于很多没有编程基础的小白来说，学习成本太高。（编程老鸟忽略哈），有没有学习成本低的，开箱即用，简单上手的方法直接获取股票的历史几十年的数据，关键还免费呢，答案是有的，今天就安排。
今天给大家分享一个非常强大的金融股票数据库akshare，可以一行代码获取股票的历史数据，非常简单好用。（插一句，玩量化有几个非常名的库talib ,ccxt ，pandas) ,今天ak也算一个。
1.什么是akshare
akshare 是一个专注于金融数据的 Python 库，提供了丰富的金融市场数据获取功能。无论是A股、基金、期货、指数、宏观经济数据，akshare 都能够帮助用户快速、方便地获取到所需的数据。易于使用：AKShare的接口设计简洁明了，用户只需要简单的函数调用就可以获取所需的数据。听起来是不是非常诱人，我们马上使用起来。
2.如何安装
如果有一丢丢python经验的同学，都能快速上手，直接用pip3 install akshare ,官方是建议python3.9版本以上，pandas2.1.0 获得更佳体验。小编的python版本是3.8.3也能正常使用的，不用担心。如果是安装比较慢的话，可以换清华，阿里的源，这样会快一些。
pip install akshare -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
3.开始使用
以前我们获取A股票的历史数据，要么你去券商买，或者自己爬，自己爬前面我们也详细讲过代码，至少也是几十行的，现在用akshare只有2行代码就搞定了。看一下效果：
1).获取股票历史行情数据
比如我们上面是获取五粮液的股票数据，2行代码就可以获取五粮液从1998年到2024年2月8号（26年的数据），6121个交易日的数据，太爽了，看一下效果：
可以看到一共有6121条数据，大概5秒不到就可以搞定，我们任意选天出来，跟交易所的数据进行对比一下看看：
比如我们选择最近一天的2024年2月8号的k线看一下：
跟交易所的数据是完全一模一样的，非常爽。股票的历史行情价格，一般有3种，有的同学可能不太注意，这里关于股票复权，我解释一下：
股票数据复权
a).为何要复权：由于股票存在配股、分拆、合并和发放股息等事件，会导致股价出现较大的缺口。若使用不复权的价格处理数据、计算各种指标，将会导致它们失去连续性，且使用不复权价格计算收益也会出现错误。为了保证数据连贯性，常通过前复权和后复权对价格序列进行调整。
b).前复权：保持当前价格不变，将历史价格进行增减，从而使股价连续。前复权用来看盘非常方便，能一眼看出股价的历史走势，叠加各种技术指标也比较顺畅，是各种行情软件默认的复权方式。这种方法虽然很常见，但也有两个缺陷需要注意。
c).为了保证当前价格不变，每次股票除权除息，均需要重新调整历史价格，因此其历史价格是时变的。这会导致在不同时点看到的历史前复权价可能出现差异。对于有持续分红的公司来说，前复权价可能出现负值。
d).后复权：保证历史价格不变，在每次股票权益事件发生后，调整当前的股票价格。后复权价格和真实股票价格可能差别较大，不适合用来看盘。其优点在于，可以被看作投资者的长期财富增长曲线，反映投资者的真实收益率情况。
在量化投资研究中普遍采用后复权数据。
那么如何获取后复权的数据，我们只要改一改参数就可，把adjust="hfq"即可。
stock_zh_a_hist_df = ak.stock_zh_a_hist(symbol="000858",
period="daily",
start_date="19980101",
end_date='20240217', adjust="hfq")（滑动查看代码）
2).获取上交易所和深交所的数据总览
除了获取个股的信息，我们还可以获取交易所的总揽，这个数据非常有意思。
我们看一下上交的数据：
再看一下深交的数据：
3).如何获取基金的数据
前面讲了获取股票的数据，如果我想获取ETF基金的数据，LOF基金的数据，封闭式基金都可以轻松搞定。小编比较喜欢etf, 这里先拿ETF举例。
获取etf基金数据：
这个是获取酒etf 60分钟的K线数据，我们取2月的数据看一下：
数据跟交易所的酒etf的数据是一样的，不仅仅可以获取小时级别的，还可以1分钟，5分钟，15分钟的非常牛。
2).封闭式基金也是可以获取的
4).更牛的是获取A股分钟级K线数据
基金可以获取分钟级别的数据，股票也是可以的，akshare也是提供了接口的
比如我需要获取茅台的分钟级别的数据
调用stock_zh_a_minute()就可以获取，为啥要获取分钟级别的数据，因为我们可以通过分钟级别的数据，合成任意周期的数据，比如10分钟，20分钟，100分钟等等周期的数据，用pandas就可以轻松搞定，这招在期货或某大饼圈里面我们经常做（通过5分钟的k线来合成其他周期的k线)
5).A股的实时行情数据
akshare还可以提供实时的股票的数据，而且还包含了涨跌幅的计算，非常贴心，这个数据对我们量化非常有用
6).盈利预测数据
AKShare竟然还有盈利预测接口，太逆天了！这个盈利预测接口是stock_profit_forecast_ths，数据采集源自同花顺，专门用于盈利预测。这个接口能够返回特定股票代码（symbol）和指标（indicator）的数据。
我们看了一下五粮液的预测业绩，2024年平均在每股39.31，比2023要高20个百分点，现在五粮液的价格是严重低估，所以你懂的，这个数据还是很有意思的，完全可以做为一个量化指标的因子来回测。
限于篇幅，我就不一一展开了，akshare的功能非常强大，除了上面的功能还有很多有价值的数据，可以挖掘都提供了接口。后面有时间我再写几篇详细介绍一下，我们会在会员群里面详细讨论研究这个库，挖掘更多功能。
最后推荐一下我们团队写的量化小册的内容，40篇内容！从Python安装，入门，数据分析，爬取股票基金的历史+实时数据，以及如何写一个简单量化策略，策略回测，如何看资金曲线统统都有介绍！非常超值！
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