批量获取金融数据的目的是为了批量处理对比数据，甚至是为了量化交易。所以，不要说一些“我打开行情软件要什么数据没有”的风凉话——内容与你的需求无关。

使用说明

python代码免费提供，文件可下载——达则兼济天下，赏杯咖啡，好熬夜。

代码中有详细的注释，只要你稍懂python便可运行。

若不懂python或不想折腾，可通过csv文件获得相关数据，但需要注意只提供收盘数据，同时并非免费（需要维护，以及有些端口需付费）。

当然，可能你在使用中会遇到一些问题，或需要定制一些数据（包括定制获取的 csv 文件）——提供付费咨询和技术支持（30、50、100、300，具体看问题的难易程度）。

获取方式

分享名称：获取金融数据.zip

分享链接： https://kdy.sanrenjz.com/#s/9H5fwK5Q

访问密码：zmkm888888

或公众号回复：zmkm888888，亦可获得链接

使用方法

压缩包解压后有三个文件，分别是"_init_.py"、"finance_data.py"和"imput_req.py"三个文件。

_init_.py：是一个 Python 包的特殊文件，它用于将一个文件夹变成一个 Python 模块——是一个空文件，不要理它。

finance_data.py：是自定义函数文件，里面需不需要修改看自己的需求，比如”licence“对接的是麦蕊的数据，要自己去获取（付费），若你不使用就不用理它。而”os.chdir(r'输入存放文件的路径')“是数据导出保持的地方，按需求修改路径，若选择不要这行代码，则默认保存到 py 文件所在的文件夹中。

imput_req.py：是调取自定义函数的文件，需要调取什么数据可通过这个文件修改。若是文件现有的数据，只需将代码前的”#“去掉便可——注意：集思录可转债需填入自己的 cookie。

数据来源

代码中的获取数据途径主要包括：

1. akshare：免费开源金融数据库，大多数金融数据都可从中获取。
2. 东方财富 api：该 api 是我向他人要的，能使用多久未知
3. 麦蕊 api：该 api 是第三方收费 api ，提供基本的技术分析数据，比如均线、kdj、macd 和 boll。当然，如果你愿折腾，还是建议自己折腾，毕竟这些数据只是通过收盘价和成交额较简单的计算（加工成本较低）。
4. 价值大师网：通过爬虫爬取价值大师网的数据，而价值大师是通过各种模型计算其价值的，个人认为具有一定的参考价值。
5. 问财：通过询问条件获取问财的数据。当前问财的 python 包出现问题，不能获取数据，待优化后提供。

代码或 csv 文件数据内容

python 代码获取的数据，可以根据自定义函数自行调取。

而提供的 csv 文件数据包含两部分：一部分是下面的包含的数据；另一部分由用户定制后提供的数据。

现有的数据包含：

1、指数估值：韭圈儿的指数估值数据（目前 256 只指数），主要包括 PE、PE 百分位、PB、PB 百分位、股息率和股息率百分位。若你有乌龟数据会员，可定制获取乌龟指数估值数据，由于我的会员快到期，而我不打算继续订阅，所以这里就不提供了。

2、可转债：集思录的可转债数据，由于我没会员，所以有关会员的数据是无法获取的。若你有会员，支持定制，但需要说明的是集思录定期更新其 session ID，即 cookie 会定期更新，必须向我提供账号和密码，才能获取更新后的 cookie，从而维护数据更新。

3、沪深 300 成分股技术数据：该数据由麦蕊 api 提供，为付费 api，不提供 api。而 csv 文件数据的话，提供沪深 300 成分股 5 方面的数据 （共调取 1500 次 api），包括最新交易数据（这里只提供收盘后的前复权数据，下同），KDJ、MACD、MA 和 BOLL，共 37 列，基本可以满足对沪深 300 成分股的技术分析。

当然，可以定制自选数据（不要超过 50 只），或者定制进一步处理的数据。而懂 python 的可以看说明，通过 fd.get_stock_data 自定义函数进行调取特定股票数据。

索引对应的字段含义请参考“使用说明.xlsx”文件，如下图

4、历史数据：可以定制指数、股票和场内基金的历史数据，以股票 000001 为例。

数据是从上市到最新日期，可用于回测等使用。

股票数据包括 5 部分，而场内基金和指数请看下图的说明。

5、沪深300指数成分股价值大师：该数据从价值大师网中爬取，但由于爬取的是沪深 300 成分股，每次爬取需要访问 600 次网页，恐 IP 被封，以及其数据评估数据基本都是报表之后，更新并不是很频繁。因此，该 csv 文件数据每 10 天更新一次。当然，同样接受自选定制（自选最好不要超过 20 只）。

6、excel 指数自选线性回归：该自选是个人从基金跟踪规模中挑选出的头部 100 只指数，然后分别通过 7 年 、3 年和 1 年，计算出它们的线性回归期望值、残差标准差、斜率、相关截距、系数、P 值、标准误差（字段对应的含义，参考“使用说明.xlsx”中的线性回归表）——支持定制，比较获取的是股票、场内基金，以及期限等。

投资者可以根据“线性回归期望值”加或减“残差标准差”，以及相关系数等来判断买卖点。

而跟踪指数的基金，请参考“自选.xlsx”自选中“指数”表中对应的基金，跟踪基金的筛选是规模和场内交易流动性。

东方财富 api 参数说明

http://push2his.eastmoney.com/api/qt/stock/kline/get?&secid=0.000001&fields1=f1,f2,f3,f4,f5,f6,f7,f8&fields2=f50,f51,f52,f53,f54,f55,f56,f57,f58,f59,f60,f61&klt=101&fqt=1&beg=20230305&end=20230314&lmt=10

上面网址获得的内容如下：

{"rc":0,"rt":17,"svr":181216957,"lt":1,"full":0,"dlmkts":"","data":{"code":"000001","market":0,"name":"平安银行","decimal":2,"dktotal":7628,"preKPrice":14.29,"prePrice":13.05,"qtMiscType":7,"klines":\["2023-03-06,14.30,13.85,14.30,13.72,1455824,2023954547.20,4.06,-3.08,-0.44,0.75","2023-03-07,13.85,13.69,14.10,13.65,1279266,1773654737.03,3.25,-1.16,-0.16,0.66","2023-03-08,13.63,13.53,13.64,13.40,1096898,1479838980.07,1.75,-1.17,-0.16,0.57","2023-03-09,13.54,13.20,13.58,13.13,1736065,2305765842.21,3.33,-2.44,-0.33,0.89","2023-03-10,13.00,13.14,13.27,13.00,856996,1128558359.50,2.05,-0.45,-0.06,0.44","2023-03-13,13.12,13.05,13.29,13.00,1000635,1309490079.38,2.21,-0.68,-0.09,0.52","2023-03-14,12.99,12.87,13.00,12.73,1149076,1474124198.86,2.07,-1.38,-0.18,0.59"\]}}

• secid：股票代码（以 0 开头的 6 位数字字符串），多个股票代码之间用逗号分隔——点前面的1表示市场，1表示沪市，0表示深市，116表示香港，106表示纳斯达克（参考东方财富，将鼠标放到美股中，左下角会出现该代码），点后面是股票代码，例如1.501012
• fields1：K 线数据中的基本字段，可选值包括 f1（代码）、f2（市场）、f3（名称）、f4（保留小数点位数）、f5（上市到如今交易日总数）、f6（K 线的前 1 日收盘价，即开始日期的前 1日收盘价）、f7（昨日收盘价，即结束日期的前 1 日收盘价）、f8（杂项，比如 4 是指 ETF 基金，7 是 A 股）
• fields2：K 线数据，可选值包括 f51（日期时间）、f52（开盘价）、f53（收盘价）、f54（最高价）、f55（最低价）、f56（成交量）、f57（成交额）、f58（振幅%）、f59（涨跌幅%）、f60（涨跌额）、f61（换手率%）
• klt：K 线周期，可选值包括 5（5 分钟 K 线）、15（15 分钟 K 线）、30（30 分钟 K 线）、60（60 分钟 K 线）、101（日 K 线）、102（周 K 线）、103（月 K 线）等。
• fqt：复权类型，可选值包括 0（不复权）、1（前复权）、2（后复权）。
• beg：开始日期（格式为 YYYYMMDD），默认值为 19900101（beg、end 和 lmt ，3 选 2）。
• end：结束日期（格式为 YYYYMMDD），默认值为当前日期（beg、end 和 lmt ，3 选 2）。
• lmt：返回的数据条数，默认值为 120，最大值为 3000（beg、end 和 lmt ，3 选 2）。