几行Python代码，轻松获取美股阿里巴巴的交易数据
前言
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作者： 野马
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学Python可以干很多事情，比如爬虫，数据分析，机器学习，但是有一个非常小众的分支，不仅结合了两大高薪行业，而且还薪水非常诱人，就是量化金融岗位。目前Python已经是金融行业最低的一个门槛，几乎所有从事金融证券行业的人都要学会Python。今天给大家分享如何用Python获取美股的交易数据！
数据获取是数据分析的第一步，找不到可靠、真实的数据，数据分析无从谈起。金融市场如此广大，数据获取渠道也很多，各大财经网站都可以爬取。很多同学都知道Yahoo提供了丰富的金融市场数据，可以省去自己爬取，毕竟精力有限，从头爬取还是很麻烦的。
准备工作
玩数据分析，尤其是金融的数据分析，强烈建议大家安装如下的库:
建议安装Anaconda，一次安装包括了Python环境和全部依赖包，减少问题出现的几率。
雅虎财相关经库，Anaconda Prompt里分别输入pip install yfinance --upgrade --no-cache-dir，pip install pandas_datareader安装。
获取个股数据
1).获取阿里巴巴（美股代码：BABA）基本信息
我们拿美股的阿里巴巴举例，直接2行代码搞定！
2).获取历史数据
这里我们获取了阿里巴巴自上市以来的收盘价数据，并且直接可视化！
3).获取多只股票数据
同时下载阿里巴巴和苹果的历史数据，股票代码用空格隔开，在这里我们设置了获取的时间段为2019年1月2日至2019年9月8日。
4).使用pandas_datareader获取数据
如果你的代码使用pandas_datareader。你想要更快地下载数据，并确保返回的数据与pandas_datareader的格式相同，则可以使用pandas_datareader.data.get_data_yahoo()方法。
获取股指数据
01).解析雅虎财经官网股指代码规则
可以上雅虎财经网站查看，其跟很多券商软件提供的代码规则还是有区别的。
02).获取环球股指
接下来我们获取“中国上证指数、香港恒生指数、日经指数、南韩综合指数、新加坡海峡时报指数、英国富时100指数、道琼斯工业平均指数、巴西Bovespa指数”。并将各个指数的收盘信息做出时序图。
通过结果显示，某些指数之间的形态还是很相似的，不知道是不是有跨市场套利的机会。
用Python做数据分析，尤其是金融的数据分析是非常非常方便，另外雅虎财经不仅提供了美股的数据，还提供了外汇、商品期货、虚拟货币等的数据，想利用Python进行金融分析的同学，不妨可以多利用雅虎财经这座金矿。