完整的量化股票交易教程包括五个部分：
历史数据获取数据可视化、数据分析策略选择及模拟交易实盘模拟这次是第一部分：历史数据采集。
当然，量化交易离不开数据，历史数据是分析和策略筛选的基础。有大量的史料。对于量化交易，有三种数据是至关重要的。
基本面数据包括股票完整的财务报表数据。其功能是对股票进行初选。要想利用现有的股票交易框架实现做空机制，必须要有一个底仓。那么我们希望我们的底股有一定的基本面保证。
基础数据内容很多，大多来自财务报告。我们可以下载下来，只用一部分作为分析的基础。根据市盈率和市净率，选择具有一定投资价值的股票，形成股票池，进一步得到更详细的数据。
的日数据是每只股票每天一条记录。我们的保存方法可以设置为每种股票一个文件。
让我们来看看每个文件的结构：
日线数据可以用来了解股票的整体走势，分析股票在日线级别的走势规律，寻找交易机会。
的分笔成交点数据频率是几秒钟一条记录，每只股票每天都有上百条记录。我们的保存方法是为每种股票设置一个文件夹。
在每个文件夹中，将每日数据保存为一个文件。
文件中的数据结构：
一方面，日内分笔成交点数据可以用来分析日内交易。另一方面，即使是基于日线分析的交易策略，也需要实现日内分笔成交点数据下的具体交易。
最简单的基础上，有了这三种数据，就可以进行下面的分析。如果你追求完美，你可以继续获得红利分配数据。如果我们测试长期交易，如果一只股票大比例交割，那么实际收益情况和单纯用交易数据得出的模拟情况会有很大差异。可能赚钱的策略表现为赔钱(而不是相反：赔钱的策略不表现为赚钱)。
