Python量化交易入门：使用Tushare和YFinance获取历史行情
- 使用Tushare和YFinance获取历史行情
- 一、选择免费接口
- 二、环境准备
- 三、YFinance：美股历史数据获取
- 3.1 基础用法
- 3.2 关键参数详解
- 3.3 下载指数、ETF、期货、加密货币
- 3.4 保存为CSV
- 四、Tushare Pro：A股历史数据获取
- 4.1 注册与初始化
- 4.2 获取单只股票日线（核心接口 daily）
- 4.3 获取多只股票 / 全市场某一天
- 4.4 获取股票基本信息（先拿到全市场列表）
- 4.5 复权数据（推荐使用 adj_factor 接口）
- 五、AkShare：无Token备选方案（防Tushare额度用尽）
- 六、数据存储方案一：CSV（适合小规模）
- 七、数据存储方案二：SQLite（推荐，生产级）
- 7.1 使用 pandas + sqlalchemy（最简单）
- 7.2 建表 + 增量更新脚本（核心）
- 7.3 查询示例
- 八、常见问题与优化
使用Tushare和YFinance获取历史行情
在量化投资、算法交易、回测策略乃至个人理财分析中，数据永远是王道。没有高质量、完整的历史行情数据，再牛的模型也只是空中楼阁。
本文将从零开始，系统性地带你：
- 认识目前主流的免费/开源金融数据接口
- 用yfinance轻松抓取美股（含ETF、指数、期货）历史数据
- 用Tushare Pro（或AkShare作为无token备选）抓取A股全市场历史日线
- 把数据持久化到本地：CSV + SQLite 双方案
- 一步步搭建一个可增量更新、可查询、可扩展的本地历史行情数据库
全文约 10,000 字，包含完整可运行代码、常见坑点、性能优化、增量更新策略，适合新手到中级量化爱好者直接照着做。
一、选择免费接口
| 接口 | 覆盖市场 | 是否需要Token | 免费额度（2025年最新） | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|---|---|
| yfinance | 美股、全球指数、期货、加密货币 |
