普通人炒股，其实大概率是亏的，一是因为贪婪、二是因为业余，贪婪不一定坏事，业余才真的要命，因为你永远赚不到认知之外的钱。
现在大家都在讨论价值投资，买股票实质是在买公司，评判价值的过程才是投资的精髓。
我觉得研究价值其实是研究数据背后的逻辑，靠数据去决策。
Python作为金融领域明星级的分析工具，在数据获取、清洗、分析、建模上都有全套的解决方案，比如说Pandas就是专门为金融分析开发的库。
这次我们来研究下如何用Python获取股票&基金数据，用作行业分析。
通过安装akshare包，简单的取得数据例子为例：先用pip安装，如遇到报错用conda继续：
在jupyter notebook或者lab环境中来操作：
import akshare as ak stock_info_a_code_name_df = ak.stock_info_a_code_name() stock_info_a_code_name_df
import akshare as ak stock_zh_a_spot_df = ak.stock_zh_a_spot() stock_zh_a_spot_df
获取某些股票的行情：
import akshare as ak stock_zh_a_daily_qfq_df = ak.stock_zh_a_daily(symbol="sh600000", adjust="hfq") stock_zh_a_daily_qfq_df
import akshare as ak fund_em_open_fund_daily_df = ak.fund_em_open_fund_daily() fund_em_open_fund_daily_df
相比较AKshare，Tushare、Baostock上的数据更加规范，但维度会少一些，各有长短。
国内外金融数据接口：
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findatapy - 获取彭博终端，Quandl和雅虎财经的数据
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googlefinance - 从谷歌财经获取实时股票价格
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yahoo-finance - 从雅虎财经下载股票报价，历史价格，产品信息和财务报表
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pandas-datareader - 从多个数据源获取经济/金融时间序列，包括谷歌财经，雅虎财经，圣路易斯联储(FRED)，OECD, Fama/French，世界银行，欧元区统计局等，是Pandas生态系统的重要组成
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pandas-finance - 提供高级接口下载和分析金融时间序列
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pyhoofinance - 从雅虎财经批量获取股票数据
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yfinanceapi - 从雅虎财经获取数据
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yql-finance - 从雅虎财经获取数据
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ystockquote - 从雅虎财经获取实时报价
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wallstreet - 实时股票和期权报价
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stock_extractor - 从网络上爬取股票信息
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Stockex - 从雅虎财经获取数据
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finsymbols - 获取全美证券交易所，纽约证券交易所和纳斯达克上市公司的详细数据
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inquisitor - 从Econdb获取经济数据，Econdb是全球经济指标聚合器
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chinesestockapi - 获取A股数据
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exchange - 获取最新的汇率报价
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ticks - 命令行程序，获取股票报价
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pybbg - 彭博终端COM的Python接口
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ccy - 获取外汇数据
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tushare - 获取中国股票，基金，债券和期货市场的历史数据
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jsm - 获取日本股票市场的历史数据
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cn_stock_src - 从不同数据源获取中国的股票数据
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coinmarketcap - 从coinmarketcap获取数字货币数据
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after-hours - 获取美股盘前和盘后的市场价格
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bronto-python - 整合Bronto API接口
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pytdx - 获取中国国内股票的实时报价
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pdblp - 整合Pandas和彭博终端的公共接口
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tiingo - 从Tiingo平台获取股票日K线和实时报价/新闻流
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IEX - 从IEX交易所获取股票的实时报价和历史数据
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alpaca-trade-api - 从Alpaca平台获取股票实时报价和历史数据，并提供交易接口交易美股
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metatrader5 - 集成Python和MQL5交易平台，适合外汇交易
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akshare - 获取中国股票，基金，债券和宏观经济数据
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yahooquery - 从雅虎财经获取数据
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investpy - 从英为财经(Investing.com)获取数据
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yliveticker - 从雅虎财经通过Websocket获取实时报价