29｜如何抓取金融市场数据？
邢云阳
你好，我是邢云阳。首先给假期还在学习的你点个赞。
历经两个月左右的时间，今天我们终于进入到最后一章的学习了。
这一章，我们将会关注 AI 与股票金融方面结合的一些探索性应用。思路呢，是来自于近两年一些知名平台都会推出一些医疗，金融等行业性的 AI 应用比赛。比如智谱 AI 与清华大学联合创办的清竞平台，在去年年底时就举办了一个金融行业大模型挑战赛。
赛题的主要要求呢，就是要做一个股票问答助手。然后赛题方会给出初中高三种不同难度的问题，看问答助手能否回答准确。初级的比如就是股票代码、涨跌幅的问答；中级的则涉及到数据分析，比如近半年涨停次数超过 10 次的股票有多少家；高级的就比较综合，涉及到财务分析等等。整体对选手的业务和技术的要求都比较高，所以这也是我之前多次强调的要懂业务。
那对我来说呢，刚好对理财也比较感兴趣，所以对于股票知识也是略知一二。因此这一章就想综合的应用一下前面所学的技术，借这个主题做一下探索性的开发，让你边学股票知识，边学习 AI 开发。不过这里我也要特别提醒一下，投资有风险，入市需谨慎！
AKShare 快速入门
既然做股票问答，就少不了股票数据。因此今天这一讲，我们就先来解决一下股票数据的抓取问题。
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1. 介绍了如何使用AKShare工具进行股票数据的抓取，以及AKShare工具的安装和使用方法。 2. 讲解了日线数据的概念，以及如何通过AKShare工具抓取历史行情数据和进行复权操作。 3. 通过代码演示了如何使用AKShare工具抓取特定日期范围内的日线数据，并将数据保存为csv文件。 4. 强调了pandas和dataframe在数据处理中的重要性，以及如何将数据保存为csv文件。 5. 探讨了数据排序问题，包括如何对数据进行排序以及处理日期类型数据的方法。 6. 总结了金融量化开发领域的重要性，以及对初学者来说AKShare提供的数据抓取方案的价值。 7. 强调了在金融量化开发领域需要了解一些股票知识，如复权与均线的知识。 8. 提出了思考题：如果要抓取十只股票近两年的数据，应该如何操作。
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