我被华微电子的数据给卡住了
最近我迷上了搞量化回测，你知道的，不回测一下，心里不踏实。我把目标定在了几只半导体股上，其中就包括那个华微电子。我想看看它过去五年，甚至更久，那些大阴线大阳线是怎么来的。我需要把它的日线、周线，甚至分钟线数据都给拉出来，做个彻底的清洗和分析。
刚开始，我当然是去找我的券商软件。心想，它数据最全，肯定能给我。我点进去，找到数据导出功能。我设置了时间范围，从五年前开始，点确认。结果那叫一个慢。它不是一下子给我导出来，而是卡在那里，转圈圈，等了半小时，给我吐出来一个错误提示，说数据量太大，让我分段导出。
分段导出？我得导几十次，然后自己手动拼接Excel表格？这不是浪费我的生命吗？我立马就不干了。我需要的是一个能够一次性、稳定地把数据喂给我的工具，而且必须是免费的。
第一次尝试：被收费墙挡住
我马上就转战国内那几个大的金融数据平台。那些平时看新闻的网站，一般也提供数据下载。我注册了账号，找了一圈。他们倒是不卡顿，数据查询速度飞快。但凡是涉及到批量下载，或者下载超过三年的数据，它就立刻给我弹出一个收费界面。
一年几千块的会员费，我是真付不起。我只是个小散户，搞个回测玩玩，犯不着花这个钱。我得找一个野路子，一个真正能白嫖到可靠数据的办法。
我的实践过程：摸索出两条路
我开始在几个技术论坛和那种开源社区里摸索。我发现，真正做量化的人，很少依赖券商的导出功能，他们都是自己去“抓”数据。
第一条路：开源框架的威力
我找到了一个专门做金融数据获取的开源项目。它不是直接去券商那里拿，而是通过整合了几个公众数据源的接口。虽然这些接口平时查询可能有点限制，但这个框架厉害之处在于它帮你把这些小限制都绕过去了，让你能像用数据库一样去查询数据。
- 我1安装了这个框架的运行环境，花了我半小时。
- 然后我查阅了它的文档，找到了华微电子对应的代码编号。
- 我写了一段非常简单的脚本，就三行代码：设置开始时间、设置结束时间、执行下载命令。
- 我运行了脚本。不到五分钟，我需要的五年日线数据就变成了一个整齐的CSV文件，安安静静地躺在我的电脑文件夹里。那个速度，跟券商软件蜗牛爬简直是天壤之别。
不过这个开源框架有个缺点，就是分钟级别的超高频数据，它给的不稳定，有时候能抓到，有时候就抓不到。而且它的数据源毕竟是间接的，对于严格的清算数据，我还是得找个更权威的地方。
第二条路：直接对接公共数据池
为了解决高频数据的需求，我把目光投向了另一个方向：直接去找国家层面的公共数据交换平台。
这种平台一般是给机构做数据比对用的，数据源头非常权威，而且为了鼓励市场研究，它会开放一部分基础数据的查询权限。这查询方式就没那么傻瓜了，你需要自己去构造请求参数，就像是跟一个严肃的老头对话一样。
我登录进去，翻阅了他们提供的接口说明。它要求我提供一个临时的身份令牌，用于确认我不是恶意抓取。我申请了一个免费的测试令牌，这个过程稍微有点手续，但十分钟就搞定了。
我没用Python去写复杂的程序，我直接用一个浏览器自带的开发者工具，对着它的接口发起了请求。我把华微电子的代码和时间范围作为参数填进去。这一招，比第一种方法稍微复杂一点，但是数据回来得更加精准和完整。
我惊讶地发现，通过这种方式，我不仅免费获得了华微电子过去五年的全部日线数据，甚至连最近一年的一分钟高频交易数据都给拉下来了。唯一的问题是，返回的数据格式不是标准的CSV，我花了一些时间去清洗和转换，把它变成了我回测系统能吃下去的格式。
实践结果：告别蜗牛速度
我彻底抛弃了券商软件那个慢腾腾的数据导出功能。我用了这两种免费的方法，解决了数据获取效率低和数据精度不够的问题。
我的感受是，如果你只是偶尔查查数据，券商软件够用。但如果你想深入研究，想做批量分析，就必须自己动手，跳出那些商业软件的限制。外面有大量的免费、高效的工具等着你去发现，只要你肯花时间去摸索。我把这些实践过程记录下来，就是希望大家在数据面前，不再被那些卡顿和收费墙给拦住！
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