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jqdatasdk<easy utility for getting financial market data of China>

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公司介绍

JoinQuant 聚宽,专业量化投研平台、技术驱动的平台型资管。

办公地点位于北上广深、西安等多个城市,2015年5月成立,目前已在量化领域深耕6年多。早期做量化投研交易系统起家,积淀了深厚的系统、交易、数据、算法、风控等多方面经验,并获得众多头部券商认可。平台拥有40万用户的量化优秀人才储备库,活跃的量化学习交流社区、自研的量化系列课程获得国内外众多一线高校青睐。

目前聚宽包含4大业务线:平台服务、数据服务、算法服务、量化基金。四大业务相辅相成,基于聚宽量化平台积累的用户、技术、市场优势,以量化基金和算法服务进行商业变现。

· 聚宽量化投研平台,服务超40万+量化投研用户 · 聚宽算法,服务于券商客户,交易资产超过50亿 · 量化数据JQData,服务国内超过4500家量化机构 · 聚宽量化基金,当前资产管理规模达110+亿

产品介绍

JQData是什么?

JQData是聚宽数据团队专门为金融机构、学术研究和量化研究者们提供的本地量化金融数据服务。使用JQData,可快速查看和计算金融数据,无障碍解决本地、Web、金融终端调用数据的需求。历经6年沉淀,40万宽客及数千家机构投研交易验证。

使用上,JQData适用Windows、Mac、Linux多种操作系统,支持python2、python3(更多语言详情咨询管理员)。数据通过简洁的API方式提供,pip即可直接安装使用,挣脱使用束缚,实现更多场景。只需三行代码,即可随取随用~

JQData提供什么数据?

JQData提供多个市场数据,详情可查看官网 https://www.joinquant.com/data,内含JQData包含的数据接口和详细的更新时间。

在此基础上,我们提供不同粒度的数据供您使用,包括日线、分钟线、tick级的行情数据,极大地满足您的各项需求。

为什么选择JQData?

本地使用: JQData避免了各个量化平台的限制,适用于Windows,Mac,Linux多种操作系统,用户只需三行Python代码即可完成本地安装和调用,帮助您实现一整套本地化部署的量化投资研究。(支持Python2和Python3)

易于量化: JQData在设计过程中,聚宽团队基于量化行业专业知识及对投研的经验,对数据进行清洗及整理,使数据更能适用量化的研究习惯,并进一步赋能数据在本地投研的可行性及便利性。

调用方便: 在JQData里,不同品种同一属性的数据用同一个接口就能获取,例如,使用get_price就能获取所有股票,基金,指数,期货的行情数据,从而大大减少用户的学习成本,代码也更加简洁;与之相反,大部分传统数据商提供的数据分散在不同的数据表中,需要用户自己来回查找。

JQData精准度介绍: 截至目前,聚宽自营基金管理规模已达百亿,使用聚宽数据,一创聚宽平台的实盘交易验证,其精准度满足交易需求。聚宽数据团队研发了数据监控系统和多数据源比对系统,通过一整套系统化的机制保证数据的准确性。另外,我们还提供了指定日期参数,杜绝未来数据。

JQData稳定性介绍: JQData采用与聚宽官网一致的账户校验系统,登录账号即可使用。提供独立的数据服务,采用负载均衡、高可用服务架构,配备完善的灾备体系,保证业务系统24小时不中断,并支持海量用户同时在线。数据传输方面,采用RPC协议传输,并压缩成特有数据格式,减少传输数据量,更加节省带宽。

申请试用

调用方法

安装方法

# 首次安装
pip install jqdatasdk

# 升级版本
pip install -U jqdatasdk

超详细安装指引: https://www.joinquant.com/view/community/detail/cdf86c624992fc86ed51d920ef8c637b

使用方法

import jqdatasdk

# 登录认证
jqdatasdk.auth(username, password)

# 获取数据
jqdatasdk.get_price("000001.XSHE", start_date="2017-01-01", end_date="2017-12-31")

详细的使用说明文档见:https://www.joinquant.com/help/api/help?name=JQData

机构合作方式

公司机构用户,可以联系官网右下角在线客服或微信号JQData02,进行洽谈。

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Uploaded Source

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Uploaded Python 3

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Algorithm Hash digest
SHA256 b95d877978a092023d74e863689c65e34d9c8e48d953aec852adfae30eaa0456
MD5 dfaedb11cfeeff0541005f67f0cbeca2
BLAKE2b-256 b08a656f01a6791f3974de56ff9126efaa502349a27cc9e25250c9013468503e

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SHA256 4d9883ef8bd3d0c66e9f1c0dcbf83557bb0b19c0e08805f005802bde397613f3
MD5 c39181629f294de5ca6b2d570588145d
BLAKE2b-256 7d1cbba4af78a19ed7497816dd99cab12f095957e1c0bb6a43b5a7b033be450c

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