金融数据获取

金融数据获取是指通过高效、准确的技术手段，从各类金融市场、机构以及信息源中收集、整理和分析关键的金融信息。这一过程对于评估资产价值、预测市场走势、管理风险和构建投资策略至关重要。有效的金融数据获取不仅需要先进的数据挖掘和分析工具，还需要对金融市场的深刻理解和敏锐的洞察力，以确保所获取的数据具有实时性、完整性、准确性和相关性，从而为金融机构的决策提供坚实的信息支撑。

数据平台/DAI

什么是DAI

DAI (Data for AI) 是BigQuant研发的高性能分布式数据平台

  • 使用简单：通过统一接口访问BigQuant各类数据
  • 数据丰富：提供PB级金融数据、另类投资数据和因子数据 (数据字典)，并支持用户自定义数据
  • 技术先进：采用现代化的分布式架构，支持大规模数据的低延迟读写和高性能计算

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更新时间：2024-11-20 09:40

数据分析及图形化实现代码

import dai
import bigcharts
import pandas as pd
from bigcharts import opts

market_cap = dai.query("""
    SELECT date, instrument, total_market_cap
    FROM cn_stock_valuation
    WHERE date = '2023-12-07';
""").df()


# 定义你希望保留的数据范围的分位数，比如1%到99%
lower_quantile = market_cap['total_mar

更新时间：2024-06-07 10:55

量化金融数据包含哪些方面

基本概念

量化金融数据是量化投资的基石，它包括各种类型的数据，用于支持交易决策、风险管理和投资策略的开发。

量化金融数据类别

  1. 市场数据

    1. 价格数据：包括股票、债券、期货、期权、外汇等各类金融资产的历史和实时价格。
    2. 交易量数据：显示特定资产在特定时间内的交易量。
    3. 成交数据：包含成交价和成交量的详细信息。

  2. **基本

更新时间：2024-06-07 10:48

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