本文介绍了在国内进行量化投资时，免费数据来源的探索，重点讨论了Tushare和JoinQuant两个平台。Tushare提供以pandas dataframe格式封装的数据，适合Python开发者，而JoinQuant则拥有策略回测和实盘交易功能，但数据获取有一定限制。对于初学者和基础量化分析，这些资源已足够。
初入国内量化（一） - Tushare开源数据
之前做关于美股的project时，一般有google和yahoo的数据接口，数据质量相对稳定，而且还有学校实验室购买的bloomberg数据可以免费使用，回国后发现国内免费的股票数据获取渠道比较有限。
目前我通过有限的网络搜索，已知的免费数据来源有：
- Tushare - 优点是数据以pandas的dataframe格式进行封装，对python开发者很友好，文档较容易阅读，且目前api免费，只是有平台积分的限制，也有每分钟quote量的限制
- Tushare的安装方法如下：
- 安装Anaconda Navigator
- 在Anaconda Prompt中输入：
pip install tushare - 安装完成。
- Tushare使用方法：
import tushare as tspro = ts.pro_api("填入你在Tushare平台注册登录后获得的token")- 接下来可以调用目前平台上提供的数据了，数据接口详见：https://tushare.pro/document/2
- 目前的pro版Tushare有历史行情、基本面、每日指标等常用数据，结合Tushare老版本的实时行情，基本可以满足常见的需求。当然，因为平台本身开源的性质，有时调取老版本Tushare的接口会不太稳定，pro版本的数据经过约半个月测试，只要不超出接口上限，基本比较稳定。
- JoinQuant - 优点是该平台本身有策略回测的功能
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