2、金融数据获取指南

金融数据获取指南

在数据科学和量化金融项目中，数据收集是至关重要的一环。正所谓“垃圾进，垃圾出”，我们应尽力获取高质量的数据，并对其进行正确的预处理，以便后续使用统计和机器学习算法进行分析。因为分析结果高度依赖于输入数据，再复杂的模型也无法弥补低质量数据带来的问题。同时，在分析时，我们可以借助自身或他人对经济/金融领域的理解，来筛选合适的数据，例如用于建模股票收益。

1. 数据来源差异

不同的数据来源可能会提供不同的数据。从两个不同供应商下载的价格数据很可能存在差异，因为他们的数据来源不同，并且可能采用不同的方法对公司行为（如股票拆分）进行价格调整。最佳做法是根据网络评价等，找到你最信任的特定类型数据的来源，然后使用该来源下载所需数据。另外，在构建算法交易策略时，用于建模的数据应与执行交易时使用的实时数据保持一致。

需要注意的是，这里不涉及另类数据。另类数据可以是任何有助于预测资产价格的数据，如卫星图像、传感器数据、网络流量数据、客户评论等。虽然有许多供应商专门提供另类数据，但获取这些数据往往涉及较大的项目，超出了本文的范围。同时，在进行网页抓取时，要确保不违反网站的使用条款。

2. 可获取数据的来源

以下是一些可以获取金融数据的来源：
- 获取雅虎财经的数据
- 获取纳斯达克数据链接的数据
- 获取Intrinio的数据
- 获取Alpha Vantage的数据
- 获取CoinGecko的数据

3. 从雅虎财经获取数据

雅虎财经是最受欢迎的免费金融数据来源之一。它不仅包含不同频率（每日、每周和每月）的历史和当前股票价格，还提供计算指标（如贝