Flint8作品 AI时代：码农的涅盘重生全文阅读简介:AI时代：码农的涅盘重生最新章节 第67章 获取金融数据(第1页/共3页)
AI时代：码农的涅盘重生 第67章 获取金融数据(第1页/共3页)
****3*6*0**小**说**阅**读**网**欢**迎**您****
请用户自行鉴定本站广告的真实性及其合法性，本站对于广告内容不承担任何责任。
窗外天色渐亮，远处科技园那些玻璃幕墙大楼开始反射晨光。林晨揉了揉发酸的眼睛，目光重新聚焦在屏幕上——那里正打开着三个浏览器标签页：tushare 官网、akshare 的 GitHub 页面，还有一个量化交易入门教程。
“数据是量化系统的血液”。他低声重复着昨晚在论坛上看到的那句话。
经过昨天一整天的研究，林晨已经基本理清了思路：要开发 AI 投资系统，第一步不是急着写模型代码，而是先搞定数据源。没有高质量、完整的历史数据，什么机器学习模型都是空中楼阁。
他先点开了 tushare 官网。这是一个在国内量化圈颇有名气的金融数据接口库，提供 A 股、基金、期货等多种数据。注册流程很简单，但看到“高级权限需要积分或付费”的提示时，林晨还是皱了皱眉。
“先注册基础版试试”。他输入手机号，获取验证码，几分钟就完成了注册。
登录后，林晨按照文档示例，在本地 Python 环境里安装了 tushare 库，然后写了一段最简单的测试代码：
import tushare as ts
ts.set_token(token)
pro = ts.pro_api
# 获取平安银行日线数据
df = pro.daily(ts_code=000001.SZ, start_date=, end_date=)
print(df.head)
代码运行，控制台开始滚动输出数据。林晨屏住呼吸盯着屏幕——成功了！数据框里清晰地显示着日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量……这些基础字段都有了。
他兴奋地搓了搓手，但很快冷静下来。tushare 基础版的数据频率和字段都有限制，而且获取大量历史数据需要时间。更重要的是，他需要的不只是 A 股数据，还有基金、期货、期权，甚至宏观经济指标。
“得找备用方案”。林晨点开了 akshare 的 GitHub 页面。
akshare 是一个完全免费的金融数据接口库，由国内开发者维护，数据源更丰富。安装过程也很顺利，但当他尝试获取数据时，遇到了第一个技术难题——网络请求超时。
“可能是数据源网站的反爬机制”。林晨没有慌张，十年的编程经验让他习惯性地开始排查问题。
他打开浏览器开发者工具，模拟请求头，添加延迟，尝试使用代理……一个小时后，当 akshare 成功返回上证指数历史数据时，林晨长舒一口气，后背已经微微出汗。
时间到了上午九点，股市开盘。林晨突发奇想，写了个实时获取股票报价的小脚本。看着屏幕上跳动的最新价格，他忽然有种奇妙的感觉——那些曾经只在炒股软件上看到的数字，现在正通过自己写的代码流淌进电脑里。
“这就是程序员看市场的视角”。他自言自语。
苏婉轻手轻脚地走进书房，放下一杯温水：“早饭在桌上，趁热吃。”
林晨这才意识到自己从凌晨四点起来到现在还没吃东西。他起身活动了下僵硬的肩膀：“马上就去。对了，婉婉，我找到获取金融数据的方法了”。
“能赚钱吗”？苏婉问得直接，眼神里带着期待和担忧交织的复杂情绪。
“现在还早，得先有数据，然后分析，建模型，回测验证……”林晨解释着流程，看到妻子似懂非懂的表情，他笑了笑，“简单说，就是先学会怎么‘看’市场，然后才能想办法‘猜’对市场”。
“那你好好‘看’”。苏婉拍拍他的肩，“别太累”。
吃完早饭回到书房，林晨面临下一个挑战：数据存储和处理。
他下载了沪深 300 成分股过去三年的日线数据——这是第一步要构建的基础数据集。tushare 和 akshare 双管齐下，花了将近两个小时，终于把 300 只股票的数据都爬了下来。数据量不小，单个 CSV 文件就有几十 MB。
“得用数据库了”。林晨果断放弃了用文件存储的原始想法。
他在本地搭建了 MySQL 数据库，设计了一个简单的股票日行情表结构，然后写 Python 脚本把 CSV 数据批量导入。这个过程又遇到编码问题、日期格式转换问题、空值处理问题……等 300 只股票数据全部入库成功时，已经是下午一点。
林晨饿得肚子咕咕叫，但精神异常亢奋。他看着数据库里整齐排列的数百万行数据，就像将军看到了自己的士兵阵列。
然而真正的考验才刚刚开始。
数据有了，但能用吗？林晨深知，原始金融数据往往存在各种问题：缺失值、异常值、复权
>>>点击查看《AI时代：码农的涅盘重生》最新章节