量化 获取ETF每日涨幅

您可以通过以下步骤来获取ETF每日涨幅：

1. 首先，确定您感兴趣的ETF的代码或名称。每个ETF都有一个唯一的代码，例如SPY代表标普500指数ETF。

2. 使用一个金融数据提供商的API（如聚宽、Wind等）或者金融网站（如雅虎财经、谷歌财经等）来获取每日涨幅数据。这些网站通常提供了免费或付费的实时或历史行情数据。

3. 输入ETF的代码或名称，选择日期范围，并选择获取涨幅数据。您可以选择按天、按周或按月获取数据。

4. 提取数据并将其存储在您喜欢的格式中，例如CSV文件或数据库。

请注意，ETF的涨幅数据可能因为不同数据源和时间的差异而有所不同。建议使用多个数据源来进行比较和验证。

相关问题

python 量化 A股 ETF 树模型

您好！对于量化A股ETF，一种常用的树模型是决策树模型。决策树是一种基于树状结构进行决策的模型，它通过一系列的分支和条件判断来预测或分类数据。在量化A股ETF中，可以使用决策树模型来进行股票的选择和交易决策。

决策树模型可以根据历史数据和特定的指标来构建树状结构，并通过判断不同的条件来做出决策。在量化A股ETF中，可以根据股票的历史价格、交易量、市盈率、市净率等指标来构建决策树模型，从而预测股票的未来走势或进行股票的分类。

除了决策树模型，还有其他的树模型可以用于量化A股ETF，比如随机森林和梯度提升树等。这些树模型都可以帮助量化投资者进行股票的选择和交易决策，提高投资效益。

希望以上信息对您有帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。

量化交易 python 数据获取

在Python中，数据获取是量化交易中必不可少的一步。以下是一些获取数据的方法：

1. tushare库：tushare是一个免费、开源、易于使用的Python财经数据接口包，可以提供股票、基金、期货等市场数据，非常适合量化交易的数据获取。你可以使用pip安装：

   pip install tushare

然后按照如下代码获取股票数据：

   import tushare as ts
   
   # 获取股票数据
   df = ts.get_hist_data('600519', '2020-01-01', '2021-01-01')
   print(df)

这里的参数'600519'表示茅台股票的代码，'2020-01-01'和'2021-01-01'分别表示开始日期和结束日期。

2. jqdatasdk库：jqdatasdk是一个免费的Python金融数据接口库，可以获取股票、基金、期货、外汇等市场数据。你可以使用pip安装：

   pip install jqdatasdk

然后按照如下代码获取股票数据：

   import jqdatasdk
   
   # 登录聚宽账号（需要先注册）
   jqdatasdk.auth('username', 'password')
   
   # 获取股票数据
   df = jqdatasdk.get_price('000001.XSHE', start_date='2020-01-01', end_date='2021-01-01', frequency='daily')
   print(df)

这里的参数'000001.XSHE'表示平安银行股票的代码，'2020-01-01'和'2021-01-01'分别表示开始日期和结束日期。

3. akshare库：akshare是一个免费、开源的Python财经数据接口库，可以提供股票、基金、期货等市场数据。你可以使用pip安装：

   pip install akshare

然后按照如下代码获取股票数据：

   import akshare as ak
   
   # 获取股票数据
   df = ak.stock_zh_a_daily(symbol='sh600519', start_date='20200101', end_date='20210101')
   print(df)

这里的参数'sh600519'表示茅台股票的代码，'20200101'和'20210101'分别表示开始日期和结束日期。

以上是几种获取股票数据的方法，你可以根据自己的需求选择其中一种。另外，对于其他市场的数据获取，也可以使用类似的方法。