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随着金融市场的对外开放，量化技术作为一门新兴的技术也成为很多私募公司的宠儿。量化分析可以采用几种方式进行：
1. 券商自带软件
2. 基于其他量化平台的后台程序和数据进行分析
3. 通过下载数据和自己开发终端应用进行量化分析。
前两种由于提供函数API的限制，或者基于自己量化策略的保密性问题，所以我选择了用第三种方式进行量化策略开发。在第三种量化策略开发模式中，数据获取是一个很重要的部分。如果能获取完整，准确的数据，将会给量化策略的制定提供很好的保障。我所了解的python API平台包括聚宽，万德，tushare。今天讲讲tushare。
tushare是一个非盈利的平台，上面的数据分类很全。虽然有些方向由于人手原因还没有完成（比如行业经济和宏观经济），但是在沪深股票方面和指数基金方面的数据十分全面，通过其进行股票量化分析可以简化很多数据处理流程（比如里面提供了日线/月线和周线的数据，不用自己再计算一遍）。在指数中，不止提供了申万一级和二级分类，同时提供了许多分类方法，可以对量化策略起到参考作用。同时期货数据和港股数据对股票也起到了参考作用，可以进行统计套利。宏观经济中的利率数据可以作为无风险利率的基准。财报披露日期表可以让我们提前知道其财务的最新状况，从而避免碰雷。
如果有志同道合的量化新手，想自建量化平台进行量化策略分析，并希望用tushare数据的，请点击以下链接：
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