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量化交易吧 /  量化平台 帖子:3353263 新帖:2

JQData*的问题(只解决*的问题)

汇市风云榜发表于:7 月 1 日 18:00回复(1)

1. JQData简介

(1)JQData是聚宽数据团队专门为有志于从事量化投资的金融机构、研究人员以及个人量化爱好者提供的本地量化金融数据。用户只需在本地Python环境下*JQData数据包,输入三行代码,即可调用由聚宽数据团队专业生产的全套量化金融数据,让你轻松告别平台限制,灵活安全地完成本地化的量化研究与投资决策。

(2)支持系统:Linux、Mac、Windows

(3)支持Python2和Python3

2. JQData*

自动*

(1)*Anaconda,并打勾配置环境变量(具体方法参考下面的注意事项);

(2)打开cmd,输入或者复制下面代码,并回车,即可自动*。

pip install jqdatasdk## 下面是之前的*方法# pip install git https://github.com/JoinQuant/jqdatasdk.git# 或者下面的,速度能快点:# pip install git https://github.com/JoinQuant/jqdatasdk.git -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

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之前的*方法

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手动*

(1)*Anaconda,并打勾配置环境变量(具体方法参考下面的注意事项);

(2)下载压缩包:https://github.com/JoinQuant/jqdatasdk

(3)解压压缩包,然后切换到jqdatasdk目录中,执行 下面的程序:

python setup.py install

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手动*过程中报某个包的错误,可以再手动*下这个包,例如sqlalchemy:

pip install sqlalchemy==1.2.8 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

检验是否*成功

(1)导入JQData

import jqdatasdk

(2)用户认证

jqdatasdk.auth(“username”, “password”)

认证成功后,显示”auth success”,就可以开始使用数据了,如果没有出现,请先检查下是否已经申请并通过。

(3)获取数据

jqdatasdk.get_price("000001.XSHE")

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注意事项

(1)最重要的一点:同学们需要*Python,2或者3都可以,建议*Anaconda,记得要打勾打勾打勾配置到环境变量path:
https://www.anaconda.com/download/ (提示:在cmd中输入python报错);
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也可以手动将Aanconda配置到环境变量中,但是尽量使用自动配置。
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(2)需要*git的同学请参考https://git-scm.com/ (提示:Cannot find command 'git' - do you h*e 'git' installed and in your PATH?);

(3)需要*pip,不过一般环境都*的有pip,不用单独*,出现问题时需要检查下;

(4)如果*过程中报错,优先确认pip版本是否为最新版。
windows用户运行python -m pip install -U pip升级pip版本,

Linux用户和Mac用户:pip install -U pip(提示:You are using pip version 9.0.1, however version 10.0.1 is *ailable.

You should consider upgrading via the 'python -m pip install upgrade pip' command.);

(5)认证的账号和密码是用户在聚宽官网注册的账号和密码(只有开通JQData使用权限的用户才能成功认证);

(6) Linux下报gcc错误的同学需要*并检查下gcc,例如(gcc (Ubuntu 4.8.4-2ubuntu1~14.04.4) 4.8.4)。

3. 其他


(4)如何升级

pip install -U jqdatasdk# pip install -U git https://github.com/JoinQuant/jqdatasdk.git -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

(5)有关*JQData的另一篇教程,可以参考JQData*
(6)Q:调用get_fundamentals时返回的条数和实际查询的条数不一致?
A:登陆后首次调用get_fundamental时,需要使用交易日历相关数据,所以实际上使用的条数为交易日历条数(3646) 返回数据条数。只要不退出,就不会再获取该数据。

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