量化交易入门（十八）回测历史数据获取方法

本文主要是介绍量化交易入门（十八）回测历史数据获取方法，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

前文提到的stock.csv 文件通常包含股票的历史价格数据，每行代表一个交易日的数据。典型的数据格式如下：

日期,开盘价,最高价,最低价,收盘价,成交量
2021-01-01,100.00,105.00,99.00,103.00,1000000
2021-01-02,103.50,107.00,102.00,105.50,1200000
2021-01-03,106.00,110.00,105.00,108.00,1500000
...

每行数据包含以下字段：

日期：交易日的日期，格式为 YYYYMMDD（如 20210101 表示 2021 年 1 月 1 日）。
开盘价：当天股票的开盘价。
最高价：当天股票的最高价。
最低价：当天股票的最低价。
收盘价：当天股票的收盘价。
成交量：当天股票的成交量，表示股票的交易数量。

获取免费的股票数据源，有以下几种方式：

1、Yahoo Finance：

Yahoo Finance 提供免费的股票数据下载。

你可以通过 Yahoo Finance 网站手动下载数据，也可以使用 Python 库如 yfinance 或 pandas-datareader 自动获取数据。

2、Quandl：

Quandl 是一个提供金融和经济数据的平台，其中包括免费和付费的数据源。

你可以在 Quandl 网站上搜索并下载所需的股票数据，也可以使用 Python 库 quandl 进行数据获取。

3、Tushare：

Tushare 是一个免费开源的 Python 财经数据接口包，提供了中国股票市场的数据。

你可以使用 Tushare 提供的 API 获取中国 A 股、指数、基金等数据。

4、Alpha Vantage：

Alpha Vantage 提供免费的股票数据 API，支持多个国家和地区的股票市场数据。

你可以通过 Alpha Vantage 的 API 获取股票的历史价格数据，需要注册并获取 API 密钥。

5、IEX Cloud：

IEX Cloud 提供了美国股票市场的实时和历史数据 API。

你可以通过 IEX Cloud 的 API 获取股票数据，提供免费和付费的计划。

这些是一些常见的免费股票数据源。根据你的需求和目标市场，选择适合的数据源。在获取数据时，请务必查看数据源的使用条款和限制，以确保合规使用。

在获取数据后，你可以将数据保存为 CSV 文件，或者直接在代码中通过 API 获取数据进行回测。Backtrader 库支持多种数据格式和数据源，可以灵活地适应不同的数据获取方式。

我们使用Python的yfinance库从Yahoo Finance获取苹果(AAPL)股票历史数据的示例:

import yfinance as yf
import pandas as pd# 设置股票代码和日期范围
symbol = "AAPL"
start_date = "2020-01-01"
end_date = "2023-12-31"# 从Yahoo Finance获取数据
data = yf.download(symbol, start=start_date, end=end_date)# 保存数据到CSV文件
data.to_csv("stock.csv")# 打印数据的前几行
print(data.head())

这个例子中: