我所知道的金融数据库

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平时工作中用了很多数据库,有国内的,也有国外的,每一个数据库都有它自己的特点,今天总结一些不同的数据库的优势和劣势。

国内主要数据库及数据终端: Wind\恒生聚缘\锐思数据库\CSMAR数据库\中国统计局数据库\巨潮数据库\巨灵数据库
国外主要数据库及终端:路透社(datastream)\CEIC\OECD\Haver Database\Thomson Financial One Banker\Capital IQ\

先说国内主要数据库及数据终端的特点:
要评价一个数据库质量,有以下几个标准:
(1)及时性 (2)精确性 (3)全面性 (4)数据结构科学性 (5)提取数据API兼容

先说说中国金融数据各个优点和缺点以及做的比较好的数据模块

Wind
定位:高端机构客户
机构市场占有率:80%
优势:(1)数据表结构还是比较科学,而且还有很多不同工具,例如WACC计算小插件、贝塔计算小插件、另外还有直接在EXCEL估值的模版。
(2)用户体现非常好,界面体验一流,符合中国人的使用习惯。
(3)特色数据库有中国A\B股数据、基金数据、债券数据和期货数据都非常突出。
(4)资讯内容结构严重模仿BLOOMBERG
(5)支持API插件

缺点
(1)其实我想突出数据质量只是一般,有一些还是很多错误、例如指数的数据库的错误和雅虎Finance几乎是一样的。
(2)世界指数等国际数据库还是一般。
(3)主要是提供资讯,下单通道没有Bloomberg没有那么强大。
(4)行业数据严重缺乏,而且质量真的不太好。

恒生聚缘
这个数据库其实也是定位为机构的,还有一套完全的信息技术系统解决方法。但是这个数据库不太出名,但是这是我用过价格便宜然后质量非常高的数据库。
优点:
(1)界面设计虽然没有万德那么花哨,但是非常实在,非常实用,而且很方便。数据结构也科学,不会出现过多冗余的状况。
(2)价格比万德便宜,但是性价比挺高的。
(3)A\B股数据是强项
(4)研究报告更新速度比较快,比较全面、质量比万德好。
(5)数据质量过硬。

缺点:
(1)资讯更新速度不高,其中资讯类的星期六和星期日是暂停的。
(2)宏观数据和行业数据不出色。
(3)不支持API插件。

CSMAR数据库
定位:中国80%的学术机构和香港高效都是使用CSMAR,美国大部分的大学例如沃顿等是使用CSMAR数据库
优点
(1)公司金融数据是强项,非常强大和齐全,我经常使用哈哈。
(2)数据库做学术还是比较全面的。年份比较早的数据都会有收录。
(3)高频数据是全国第二好。
(4)公司治理数据比较好,详细,包括公司控制链图均有收录。
缺点:
(1)由于是学术数据库关系,更新速度不够快。机构是绝对不会使用的。
(2)数据结构有些设计是有问题。
(3)缺乏资讯类的数据。
(4)行业数据是更新速度是所有数据库中最慢的,建议不要使用行业数据库。

锐思数据库
定位:学术机构
特点:
基本上是Copy外国的数据库结构,而且数据字段不够丰富,建议不要使用。

巨潮数据库
深交所旗下的一个数据库公司,有这个得天独厚的优势
(1)交易所的公告、董事会决议总是最快可以知道。
(2)异动数据库中的异动记录肯定不止前十名,获取还能看到前15名,哈哈!
缺点
(1)数据结构太老的了,严重有问题,见过5个字段来做表主键的,无语。
(2)好像异动数据库,把所有的债券、股票、衍生证、涡轮全部放在一起,结果有一次踩地雷,把债券和股票都提了出来,原因是股票的代码=债券的代码,真的囧死了。
(3)异动数据中的计算方法严重不正确,如果你查阅交易所对涨跌幅偏离值的计算方法,你会发现在2006年8月4日前后会非常不同。结果又一次让我踩到地雷。
(4)数据质量一般,算不上好。

清科数据库
用的比较少,专做Pe,风险投资数据的。

剩下的外国数据库可以简介一下
Bloomberg就不用说了,一个字:快!
下单通道快,数据品种全、资讯全面、而且还有business week\ TV\radio等等,主要是资讯比较全面。
数据质量好,虽然有时会出错,但是其他还是蛮好的。

路透社
Bloomberg的死对头,但是终端实在做的不太强大,只是注重资讯和新闻。而且Thomson旗下的Onebanker 数据库更新太慢,中国公司在美国上市的数据库错误太多,ISIN代码在新加坡市场上市的太少。

OECD和CEIC
这两个是投资银行经常有的两个数据库,主要集中在宏观数据和行业数据,非常强大。但是对于中国的数据来说质量不高。其中能源类的数据库比较好。
http://www.oecdchina.org/statistics/index.htm

Haver
高级数据库,IMF经常援用,我比较少用,专注于美国的经济行业数据库。
http://www.haver.com/databaseprofiles.html

Capital IQ
和CSMAR一样专注于做公司数据的,是Standard and poor旗下的一个产品,其中最厉害的是公司金融的所有数据了,上次还和它有商务联系,关于公司治理的数据库结构的。做的非常好。


总结一点:中国的行业数据质量非常不好,而且很多都是缺的,可能是因为以前的人还没有做数据收集的习惯。所以中国的行业数据都是卖得非常贵的,尤其是和上市公司非常密切的行业竞争对手数据。所以很多分析师都是使用购买协会的数据来做研究,连Wind这种数据库基本不能满足现在的行业数据需求。

如果大家还知道什么数据库,欢迎大家补充!
<think>嗯,用户这次的问题核心是想知道如何在电脑和手机上调用DeepSeek金融数据库的API。但根据提供的引用材料来看,似乎存在一个关键矛盾——所有引用都只提到DeepSeek的通用聊天API,完全没有提及专属的金融数据库服务。用户可能混淆了DeepSeek的AI模型服务和专业金融数据库服务。ta手头的资料显示:引用1和3都是关于通用API调用,引用2提到的是本地化部署的解决方案。特别注意到用户反复强调"手机+电脑"的使用场景,说明ta需要的是跨终端解决方案,且对金融数据有明确需求。从技术角度看,真正需要检查两个维度:首先是服务存在性,现有材料中DeepSeek官网展示的是大模型服务而非金融数据库;其次是调用方式兼容性,若存在金融数据库API,其调用逻辑应与引用3的OpenAI兼容模式不同。有趣的是用户引用的第三个示例代码里使用了OpenAI库,这暗示着可能的认知混淆——ta或许以为所有API都遵循相同模式。需要特别注意用户引用的内容里多次出现类似Deepseek官网配置要求的内容,比如需要申请APIkey、指定服务URL等关键步骤,但确实无任何关于金融数据库的信息。这里可能需要引导用户明确具体需求来源:是看到第三方宣传?还是误解了DeepSeek的服务范围?用户情绪在引用2中有所流露("~抹眼泪~"),显示出技术实现压力。当前回复既要澄清服务边界,又要给出替代方案,语气需保持建设性。可以预判ta的潜在需求其实是"通过API获取金融数据",未必绑定特定供应商,后续可考虑推荐替代性金融数据接口。</think> 根据您提供的引用信息和当前查询,关于**DeepSeek金融数据库的调用方法**需明确以下几点: --- ### 关键信息梳理 1. **引用内容分析** - 所有引用均指向 **DeepSeek 大模型 API 服务**(如通用问答、文本生成),例如 `deepseek-chat` 模型 [^1][^3]。 - **未提及专属金融数据库**:引用中无“金融数据库”相关接口或服务说明,仅描述通用模型调用方法。 - 支持 **跨平台调用**:通过标准 HTTP API(兼容 OpenAI 格式),可在电脑和手机上调用 [^3]。 2. **当前限制** ❌ 截止引用时间(2024年7月),DeepSeek **未开放独立金融数据库API服务**。 ✅ 现有能力聚焦于**大模型对话与文本处理**(如基于知识库的问答,需用户自行上传数据)[^2]。 --- ### 调用方案(基于现有能力) 若您需通过 DeepSeek **处理金融数据**(如分析本地/自建数据库中的金融信息),可参考以下通用API接入流程: #### 电脑端调用(Python示例) ```python from openai import OpenAI # 配置API(电脑/手机均适用) client = OpenAI( api_key="DEEPSEEK_API_KEY", # 替换为您的Key base_url="https://api.deepseek.com/v1", # API入口 ) # 发送请求(示例:分析金融文本) response = client.chat.completions.create( model="deepseek-chat", # 使用通用模型 messages=[ {"role": "system", "content": "你是一名金融分析师,需严格依据用户提供的数据作答"}, {"role": "user", "content": "分析以下财报摘要中的净利润增长率:<此处粘贴财报文本>"} ], stream=False, ) print(response.choices[0].message.content) ``` #### 手机端调用方案 1. **通过编程工具**(如Termux, Pydroid 3)运行上述Python代码 2. **使用API测试工具**: - 应用:Postman, Insomnia - 请求配置: ```http POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions Headers: { "Authorization": "Bearer DEEPSEEK_API_KEY", "Content-Type": "application/json" } Body: { "model": "deepseek-chat", "messages": [{"role":"user","content":"你的问题"}] } ``` --- ### 注意事项 1. **金融数据来源**: - DeepSeek **不提供实时金融数据库**(如股票行情、财报库)。 - 需用户自行接入第三方金融API(如AkShare, Alpha Vantage),将数据输入给模型处理 [^2]。 2. **知识库扩展**: 引用[^2]提到的本地部署方案,允许上传金融文档(PDF/Excel)构建专属知识库,模型据此回答专业问题。 --- ### 替代方案建议 如您需要**结构化金融数据库API**(非文本生成),可关注以下替代服务: | 服务商 | 类型 | 特点 | |--------------|------------------|--------------------------| | **Tushare** | 国内金融数据 | 支持股票、基金、宏观数据 | | **Alpha Vantage** | 全球市场 | 免费层级适用小型项目 | | **聚宽(JoinQuant)** | 量化数据 | 需申请权限 | --- ### 总结 ✅ **DeepSeek 调用方式**:通过通用API(兼容OpenAI格式)跨平台调用对话模型,**电脑/手机均可实现**。 ❌ **金融数据库服务**:DeepSeek **未提供独立金融数据库接口**,但可辅助分析用户自有的金融数据。 🔧 **建议工作流**:第三方金融API获取数据 → DeepSeek模型分析生成报告。 如果您有DeepSeek金融服务的**新进展信息**,欢迎补充细节,我将进一步优化方案! --- [^1]: DeepSeek通用API配置方法 [^2]: DeepSeek本地知识库部署场景 [^3]: 跨平台API调用代码示例
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