量化代码怎么运用 期货（零代码量化投资）

量化代码怎么运用 期货（零代码量化投资）打开Choice的数据来检验下，数据正确：猜测可能是科学上网导致akshare访问国内数据网站有问题。关掉科学上网，运行成功！写一段Python代码，用AkShare库获取2023年6月9日A股成交量最高的10只股票。运行错误，让chatgpt来排查错误：修改，再次运行，再次出错：

以前不懂编程，想做量化投资做不了。现在有了chatgpt，借助GP4强大的编程能力，即使没有任何编程基础，也完成可以做出简单的量化投资。

量化投资的第一步，是获取股票财经数据。AkShare是一个免费的开源股票数据库，比较适合个人投资者用。

首先，在cmd命令行界面中安装akshare库：pip install akshare --upgrade

然后，在ChatGPT中输入提示词：

写一段Python代码，用AkShare库获取2023年6月9日A股成交量最高的10只股票。

运行错误，让chatgpt来排查错误：

修改，再次运行，再次出错：

猜测可能是科学上网导致akshare访问国内数据网站有问题。关掉科学上网，运行成功！

打开Choice的数据来检验下，数据正确：

再测试一个例子：写一段Python代码，用AkShare库获取近一周A股用户关注指数最高的10只股票。

修改错误后，运行结果如下：

但是，这明显不是用户关注指数最高的10只股票。根据源代码，其实这是个股资金流排名。

用户关注指数的接口是这样的。

这个问题，应该akshare库的很多接口更新了，但是ChatGPT的训练数据直到2021年，所以ChatGPT并不知道2021年以后akshare库的那些接口。

所以，在让ChatGPT通过akshare库获取股票数据时，最好先在akshare官网查询下相关数据的参数和接口，然后告诉chatgpt。

举个例子，要获取万华化学2022年年报中的“管理层讨论与分析” 可以在ChatGPT中输入提示词如下：

写一段Python代码，用AkShare库获取万华化学2022年年报中的“管理层讨论与分析”，然后保存到d盘的万华化学.txt

管理层讨论与分析的接口: stock_mda_ym

输入参数：

名称 类型 描述

symbol str symbol="000001"

接口示例

import akshare as ak

stock_mda_ym_df = ak.stock_mda_ym(symbol="000001")

print(stock_mda_ym_df)

输出参数

名称 类型 描述

报告期 object -

内容 object -

这下，ChatGPT一次就成功返回正确数据。

除了股票数据，AKShare还包括期货数据、债券数据、期权数据、外汇数据、货币数据、现货数据、利率数据、私募基金数据、公募基金数据、指数数据、宏观数据、加密货币数据、银行、波动率数据、多因子数据、政策不确定性数据、能源数据、事件数据、高频数据、自然语言处理、另类数据等非常丰富的数据。

AkShare库使用过程中如果遇到问题，可以去官方去查看https://akshare.akfamily.xyz/index.html