BigQuant使用指南

API接口

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导语

近期我们上线了新版数据字典文档,新版数据将支撑即将上线的新版平台的数据服务,调用老版数据接口的用户使用不受影响,本文将着重讲解新版数据字典的使用方法。

数据为什么重要

BigQuant是一个人工智能量化投资平台,类似于一个实验室,用户可以在实验室里发挥自己的聪明才智开发策略。计算机界有一个很有名的说法,叫(Garbage In Garbage Out),翻译过来就是“垃圾进、垃圾出”。因此真实准确而全面的金融数据是开发优秀策略的重要前提。

BigQuant有什么数据

BigQuant有丰富并且高质量的金融数据,包括基础数据、历史数据、财报数据、特色因子数据等。

如何获取数据

数据API是调用数据的接口,目的是快速、便捷、高效地获取数据。在BigQuant的策略平台上,通过数据API我们可以将服务器上的数据拉取到自己的策略平台上,有了数据,相当于拿到“原料”,就可以自由发挥“厨艺”啦。

对比新版和旧版数据接口

  • 新版数据接口不需要调用不同的数据接口,通过DataSource(‘表名’)统一调用
  • 不同的数据存在各自的表中,开发团队可以快速的响应用户新的数据需求

基本调用方法

DataSource('表名').read(instruments,start_date='2005-01-01', end_date=None, fields=['字段1','字段2'...])

参数 :

  • 表名 – 不同的表名存放了不同字段的历史数据,见 数据表名
  • instruments – 字符串列表,股票代码列表,见 股票列表
  • start_date – 字符串,开始日期
  • end_date – 字符串,结束日期
  • fields – 字符串数组,请求的字段列表,详见 数据字段

返回:

历史数据

返回类型:

DataFrame

可视化模块方式获取数据

如下例所示,我们可以在一个可视化空白模板中拖拽证券代码列表模块、特征列表模块和数据源模块并按图示连线。

{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}

按下面步骤设置参数: 证券代码列表模块 指定起止日期和标的范围 {w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}

数据源模块 输入表名 {w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}输入特征列表模块 指定需要获取的列名 {w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}最后运行全部模块,即可完成指定表的数据的抽取,由于数据源的模块号是m2,我们可以通过

m2.data.read_df()

查看获取的数据结果 {w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}