量化研究--获取强大问财数据算法

文章声明:本内容为个人的业余研究，和任何单位，机构没有关系，文章出现的股票代码，全部只是测试例子，不做投资参考，投资有风险，代码学习使用，不做商业用途，数据来自网络采集整理，参考学习使用，我尽量保证数据的实时更新，准确性自己用代码分析一下，一个人维护需要时间

问财数据非常强大，特别是文字处理方面，非常方便获取数据，对选股分析是强大的帮助助手

• 强大数据库：依托同花顺强大的金融数据源，覆盖股票、基金、债券等多维度数据。
• 自然语言选股：它的核心亮点是支持用自然语言提问的方式筛选股票。例如，你可以直接输入“连续三天主力资金流入大于0的股票”或“市盈率低于20的科技股”，系统会自动解析并返回符合条件的股票列表。
• AI赋能：同花顺还推出了问财大模型（HithinkGPT），致力于成为用户的全能金融顾问，提供更全面的实时数据和生动的表达形式。

昨天我上线了数据库里面就有这个数据，数据没有入数据库，直接返回数据很快量化研究-推出强大索普金融量化交易数据库3.0

比如获取今天涨停数据，授权码找我要就可以

from xms_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data
api=xms_quant_trader_data(
    url='http://14.103.193.242',
    port='8080',
    password='test'
    )
df=api.get_wencai_data(query='今天涨停')
df=api.data_to_pandas(df)
print(df)

比如获取热度排行前100的标的

from xms_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data
api=xms_quant_trader_data(
    url='http://14.103.193.242',
    port='8080',
    password='test'
    )
df=api.get_wencai_data(query='热度排行前100')
df=api.data_to_pandas(df)
print(df)

比如热门股票涨停强度

from xms_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data
api=xms_quant_trader_data(
    url='http://14.103.193.242',
    port='8080',
    password='test'
    )
df=api.get_wencai_data(query='热门股票涨停强度')
df=api.data_to_pandas(df)
print(df)

非常不错的问财数据

源代码全部参考网页教程，不懂可以加入，专业的量化支持

数据的授权码找我要就可以，不懂的问我就可以加我备注入群可以加入量化群聊

给的量化福利可以找我要