我们已经知道了量化投资是是通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式，而其中最重要的载体是数据。在金融领域中量化的应用让金融分析师、外汇交易员、产品研发员等技术人员又有了新的用武之地，转型成为量化金融分析师、量化交易员等等。
在量化投资中值得一提的是量化交易，所谓的量化交易是利用计算机进行数学建模代替人为的主观判断从海量的金融数据中筛取金融和数字爱好者感兴趣的超额收益信息，理智性的投资。那么，量化交易的第一步是获取数据，哪些方法可以获取行情数据呢？小编在这整理了一些既实用又高效的行情接口获取方法：
1.Akshare
是基于Pyhon的财经数据接口库，获取相对权威的财经网站公布的原始数据得到事实和历史行情数据，满足数据科学爱好者在数据获取方面的需求。例如：从新浪财经获取A股数据接口示例：
import akshare as ak
stock_zh_a_sport_df = ak.stock_zh_a_spot()
print(stock_zh_a_spot_df)
是不是觉得方便很多，懂得Python的股友们在Python编译器里修改一下程序可保存在表格中。
2.Tushare
是一个免费、开源的Python财经数据接口包，可以非常简单爬取股票、宏观经济数据、银行间同业拆放利率等，爬取数据非常快，更受大众喜欢。例如：获取中国平安三年内K线数据接口：
import tushare as ts
ZGPA=ts.get_hist_data('000001')
print(ZGPA)
还有目前最新的Tushare Pro版本，爬取数据效率是棒棒哒，但需要用户注册需赚取积分才可获得股市情况，就是所谓变相掏钱买人家的工具来查询你所需的金融数据。
3.行情数据接口
现在也有很多软件开发自己编写的行情数据接口，需要下载使用，获取还是挺简单的，可以直接在gitee上download，拿到账户订阅就ok。具体可以获取的内容包括：
这就是小编目前认为获取股票数据的比较快速高效方法了，喜欢炒股朋友们可以根据提供我提供的讯息进行量化选股，让计算机自动化替你选择适合的股票数据，自行分析你想要的数据，从而解放双手。
