有很多做量化研究的小伙伴都苦于寻找免费开源的股票、债券和指数数据。本文就简单介绍一下本人在做研究的时候常用的金融数据库吧~

1. Tushare数据库

首先附上Tushare数据库的官网：https://tushare.org。

根据Tushare官网上的描述，Tushare是 “一个免费、开源的python财经数据接口包。主要实现对股票等金融数据从数据采集、清洗加工 到 数据存储的过程，能够为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据，为他们在数据获取方面极大地减轻工作量，使他们更加专注于策略和模型的研究与实现上。” ¹

Tushare数据库仅仅开放了python的api端口，而没有R、C++等其他编程语言的数据端口。因此，使用其他编程软件的小伙伴需要先通过python将数据保存至本地。

Tushare包可以通过pip方式进行安装：

>> pip install tushare 

目前，Tushare数据库支持：沪深两交易所中全部股票与主要股指的历史价格，包括每日的收盘价格、开盘价格、最高价格与最低价格。此外，数据库也包含一些主要的宏观经济指标数据（利率、GDP、存款准备金率、CPI、PPI、M₀等）以及公司和行业的基本面数据。

Tushare包还内置了数据本地保存函数，支持的保存格式类型有：csv、xlsx、MySQL类型等等，具体的使用方法请参考官网上的使用示例。

2. Tushare Pro数据库

首先附上Tushare数据库的官网：https://tushare.pro。

Tushare在原有的数据库上进行了更新，并命名为Tushare Pro。Tushare Pro版 “在继承了旧版API的便捷易用性的同时又加强了数据的广度和深度。最为关键的是，数据来源和采集方式也发生了根本的变化，除了公开渠道的数据源，最关键性的变化是Tushare构建起来了自有的数据存储和数据治理体系，同时依托平台化的维护和管理方式，让数据更稳定可靠，而且服务能力也能得到质的的变化。”²

跟Tushare一样，Tushare Pro在保留原有python的api端口的基础上，增加了Matlab、R语言的获取方式。

（1）Python用户安装 Tushare Pro 包
使用Python的小伙伴，可以通过pip安装 Tushare Pro 包：

>> pip install tushare 

好吧，其实Pro版本已经在包含在旧版包中了，只是调用函数的方法不同~

具体操作请查看 通过Python SDK 调取数据的方法

（2）R语言用户安装 Tushare Pro 包
使用R语言的小伙伴，可以在 R Studio 中输入如下指令代码直接下载和初始化：

install.packages("Tushare") library('Tushare') 

具体操作请查看 通过Python SDK 调取数据的方法

（2）Matlab用户安装 Tushare Pro 包
对于使用Matlab的小伙伴，需要下载程序包。下载地址与使用说明请见：通过Matlab SDK 获取数据

相比于Tushare旧版数据库，Pro版数据内容将扩大到包含股票、基金、期货、债券、外汇、行业大数据，同时包括了数字货币行情等区块链数据。但是部分数据有积分限制，一般的免费用户无法直接获取。

3. Choice数据库

Choice数据库是东方财富免费的开源数据库。其量化数据接口地址：https://quantapi.eastmoney.com

Choice数据库目前支持Python、R、Matlab、C++、C#等编程语言。

对于Python用户而言，Choice数据库貌似不支持pip方式进行配置，使用前需要先下载包文件，可以参考：Choice数据库python接口配置说明。

对于R语言用户而言，可以参考：Choice数据库R接口配置说明。

值得注意的是，Choice数据库使用需要进行注册，免费用户在数据的使用上有流量限制，建议在第一次下载时将数据保存至本地。

4. 雅虎财经（Yahoo Finance）

雅虎财经（https://finance.yahoo.com/）是一个用于获取境外金融市场数据的开源数据网站。当然，我们也可以在上面找到A股的股票数据，不过股票的代码与国内的不太一致，因此用起来不是很方便。

对于R语言用户而言，可以使用 “quantmod” 包收集雅虎财经的数据，并进行数据的下载和使用。quantmod包安装和初始化方法如下：

install.packages("quantmod") library("quantmod") 

quantmod包的具体使用说明请参考https://www.quantmod.com/。需要注意的是，这个官网是纯英文界面的。

当然，也有其他可以获取雅虎财经数据的R包，感兴趣的小伙伴可以自行google~

5. 一些其他量化平台自带数据库

除了上述获取数据的渠道外，我们也可以直接在一些量化研究平台进行数据处理和策略研究。常见的一些量化策略平台包括：优矿(https://uqer.datayes.com/)，聚宽（https://www.joinquant.com）等等。

使用这些平台的好处是方便，在线进行策略编辑时只需要小几十行代码就可以完成一次策略编辑；坏处是貌似不可以将获取的数据保存至本地。