江某人量化交易——第一章——获取wind数据

  初学量化交易，以此博客来记录自己的学历历程。

  在数据分析的工作中，最让人头疼的无疑就是数据的获取、清洗等过程，这几乎可以占到工作量的八九成。因此在量化交易的学习中，如果可以很方便的获取到股票数据，那无疑是可以让学习过程轻松很多。

  Wind提供了量化数据的接口，只需要在大奖章网站:http://www.dajiangzhang.com/中进行下载配置，便可以调用其接口进行股票数据 的获取，真是美滋滋。

下面是具体操作方法

将模块导入，并初始化对象

from WindPy import *
w.start()

可以使用w.isconnected()来检测是否连接成功

初次学习，我想首先获取A股所有股票的数据，可以使用以下方法

w.wset('SectorConstituent','sectorId=a001010100000000;field=wind_code')

该方法可以获取到A股所有股票的代码，在 2018年8月15号，A股股票代码共有3536个。

然后将这些股票代码传入以下函数

wsd_data=w.wsd("股票代码","数据种类", "2000-01-01", datetime.today())

这样我们就获得了A股股票所有的数据。

数据存入Mysql

这里首先将刚刚获取到的数据都转为pandas的DataFrame数据结构，然后直接使用DataFrame的to_sql()方法就可以将这些股票直接存入Mysql。

遗留问题

时间，股票和不同类型数据，要把这些数据放入一个数据结构中，那么这个数据结构必须是一个三维的，这样才能够方便对各个数据的操作处理，但是目前还没有学习到如何建立一个三维的数据存储结构。而目前将数据存入mysql是以一支股票的所有数据作为一个表来存入的，也就是说A股近3000支股票，要建立3000多个表，这在之后的处理中会较为麻烦，之后我将探索如何搭建一个方便的三维存储结构。

下篇预告

在下一篇博客中，将会详细介绍股票数据的种类，以及这些种类的数据所代表的意义。