成功的量化交易——量化交易环境（11）

在本节中，我们将讨论如何使用Quandl、panda和DTN IQFeed跨一系列市场和时间段下载金融市场数据。

雅虎金融和Pandas

pandas库使从雅虎财经下载EOD数据变得极其简单。pandas附带了一个DataReader组件，该组件与Yahoo Finance(以及其他来源)相关联。指定带有开始和结束日期的品种就足以将EOD系列下载到pandas DataFrame中，该DataFrame允许执行快速矢量化操作

from __future__ import print_function 

import datetime 

import pandas.io.data as web 

if __name__ == "__main__": 

spy = web.DataReader( 

"SPY", "yahoo", 

datetime.datetime(2007,1,1), 

datetime.datetime(2015,6,15) 

) 

print(spy.tail())

上面是实现Python调用Yahoo Finance数据的代码，输出如下：

Open     High      Low      Close      Volume \

Date

2015-06-09 208.449997 209.100006 207.690002 208.449997 98148200

2015-06-10 209.369995 211.410004 209.300003 210.960007 129936200

2015-06-11 211.479996 212.089996 211.199997 211.649994 72672100

2015-06-12 210.639999 211.479996 209.679993 209.929993 127811900

2015-06-15 208.639999 209.449997 207.789993 209.100006 121425800

Adj Close

Date

2015-06-09 208.449997

2015-06-10 210.960007

2015-06-11 211.649994

2015-06-12 209.929993

2015-06-15 209.100006

注意，在panda 0.17.0中，http://pandas.io。数据将被一个单独的pandas-datareader包替换。不过，目前(即panda版本0.16.x)导入数据阅读器的语法是import pandas.io.data as web。在下一节中，我们将使用Quandl创建一个更全面、更持久的下载解决方案。

Quandl和Pandas

直到最近，在交易所以经常更新的方式之中获取一致的期货数据，都是相当困难和昂贵的。然而，Quandl服务的发布极大地改变了这种情况，在某些情况下，财务数据可以追溯到上世纪50年代。在本节中，我们将使用Quandl下载一组跨多个交付日期的期货合约。

注册Quandl-首先要做的是注册Quandl。这将增加对其API的每日调用限额。注册允许每天调用500次，而不是默认的50次。浏览网址： www.quandl.com

Quandl期货数据

点击“下载”按钮，可以获得多种ormats格式的数据:HTML、CSV、JSON或XML。此外，我们可以使用Python绑定将数据直接下载到pandas Dataframe中。虽然后者对于快速“原型化”和数据探索很有用，但在本节中，我们将考虑开发一个更长期的数据存储。点击下载按钮，选择“CSV”，复制粘贴API调用：API调用形式如下：

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