寻找金融数据的利器——JQData聚宽

缘起

最近要写毕业论文，研究的是金融市场风险问题，需要用到沪深300指数成分股的5分钟高频数据。接下来，我就去百度一下，搜索结果要不答非所问，要不是6位数的价格，令人难以接受。由于以前有做量化的经历，想起来以前用过的那几个平台也许能获得数据，经过反复的比较，最终选择了聚宽。

优势

选择了JQData，有以下几个原因：

第一、轻量化。像Wind之类的终端，不安装终端是没可能获取数据的，而终端有滚动7日1000万条数据（按字段）的限制，一条标准的1分钟K线数据包含：【时间戳、开盘价、最高价、最低价、收盘价、持仓量、成交量】，一条数据就有7个字段。所以看起来1000万不小实际没多少。只要用完，wind终端其他数据查询功能也用不了。而JQData现在是每天100万条数据，记住，是条！这一条中1个字段是一条，10个字段还是一条！

第二、质量。质量高不高，是用出来的、对不出来的，经过与多个数据源对比，质量很可靠。

第三、高效反馈。JoinQuant的社区真不是摆设，官方人员长期潜伏，遇到问题瞬间冒头这事儿真的容易圈粉，扛不住啊扛不住。而且，社区里高质量的帖子很多，潜水大神很多。当然啦，谁都有事情要忙的嘛，关于提问，给一个建议：能用搜索解决的问题一定别放过百度/Google。

第四、使用门槛低、成本无。时间成本不用考虑，用什么都需要时间。但JQData除了需要申请一下，其他啥成本也没有了。付费？？不存在的。福利之所以称之为福利原因有2个：1、够不着付费的门槛。2、穷。 没错，金融的世界就是这么现实！

一年期试用账号申请入口：www.joinquant.com

安装

直接在cmd命令行下使用python的pip方式安装即可：

pip install jqdatasdk

如果安装过程中出现如下错误：

Cannot uninstall 'sqlalchemy’. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall.

可以对安装命令增加一个参数–ignore-installed，即使用如下命令：

pip install --ignore-installed jqdatasdk

其作用是忽略已安装的某些模块。

一般而言，如果你的Python环境没有魔改过，或者多个版本在一层内并存的话，不会出现什么问题。如果真的遇到了问题，没关系，社区有安装问答贴—>https://www.joinquant.com/post/12479

使用

使用前，首先引入jqdata所有方法：

from jqdatasdk import *

引入后，可以通过是否能够成功登陆来测试，

auth(‘账号’,‘密码’) #账号是申请时所填写的手机号；密码为聚宽官网登录密码，新申请用户默认为手机号后6位

对于jqdata的登录，原版auth的登录无论是否登录成功都不会有结果返回，如果自动化任务定时执行时，需要对是否登录成功进行判断，利用官方接口中如果登录失败会报错，登录成功则打印信息的逻辑，封装一个登录方法：

def login(user, pw):
    try:
        auth(user, pw)
        return True
    except Exception as e:
        print(e)
        return False

get_price是获取行情的方法。具体用法参见官方文档（非常详细）。

对于get_price方法，是可以传入多个合约/股票代码的。更加高效和简洁。

写到这里，基本上JQData的最基础用法已经介绍完了，而行情对于聚宽所能提供的数据来说，只是沧海一粟，完全不值得单独拿出来讲，但既然用到了，说一说还是有必要的。那JQData还能提供啥呢？

我想一句话能够概括——“你想到的金融数据，聚宽都有。如果，它没有，它可以有。”

最后，感谢所有帮助过我的朋友们、平台们。谢谢。