米筐量化提供的数据质量怎么样？

Quant友们，大家好，最近不少B站粉丝私信问数据获取的问题。毕竟从事量化就得和数据打交道，有大量完整稳定的数据来源能帮助大大提高策略开发效率，是吧！

所以，给大家整理了以下好用又常见的数据获取平台，觉得有用的话，点赞收藏吧！

1.米筐量化

米筐的数据质量很高，提供了一个金融终端和网页版的平台，用户可以在上面写策略，免费试用数据。

2.聚宽量化

聚宽提供了python版本的API，可以很方便的调用相应数据，用的人比较多。

除了python，还有C、C++、matlab等语言调用数据的接口。

接下来小编分享一下如何借助米筐量化平台编写策略和回测分析：

# 你选择的证券的数据更新将会触发此段逻辑，例如日或分钟历史数据切片或者是实时数据切片更新def handle_bar(context, bar_dict):...    if newPrice >= context.nextSellPrice:        logger.info("执行高抛交易,对应价格:{}".format(newPrice))        amount = context.portfolio.positions[context.s1].quantity        if amount >= context.tradeNumber:            logger.info("执行高抛交易,对应数量:{}".format(context.tradeNumber))            order_shares(context.s1, -context.tradeNumber)            plot("S", newPrice)        elif amount >= 100:            logger.info("执行高抛交易,对应数量:{}".format(amount))            order_shares(context.s1, -amount)            plot("S", newPrice)                 calc_next_trade_price(context,newPrice)        obj = {            "nextSellPrice":context.nextSellPrice,            "nextBuyPrice":context.nextBuyPrice,            "curTradePrice":context.curTradePrice        }        context.buyTradeList.append(obj)
    if newPrice <= context.nextBuyPrice:        logger.info("执行低吸交易,对应价格:{}".format(newPrice))        amount = int(context.portfolio.cash / newPrice / 100.0)  * 100        if amount >= context.tradeNumber:            logger.info("执行低吸交易,对应数量:{}".format(context.tradeNumber))            order_shares(context.s1, context.tradeNumber)            plot("B", newPrice)
        calc_next_trade_price(context,newPrice)               obj = {            "nextSellPrice":context.nextSellPrice,            "nextBuyPrice":context.nextBuyPrice,            "curTradePrice":context.curTradePrice        }        context.sellTradeList.append(obj)

那么以上就是小编今天要和大家分享的常见的量化数据获取平台，除了小编分享的两种方式，大家还可以通过https://gitee.com/metatradeapi 获取更多的实盘股票交易接口数据，也可以通过下方名片和小编交流！

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