兄弟朋友们，大家好，非常欢迎您来到自动量化程序分析教室。
近年来，股市并未迎来大牛市，相反，我们正面临着一个熊市，行情相当不佳。尽管股市一在3000点的心理阻力，左右徘徊，但随后又出现了下跌的趋势，让投资者备受挑战。
然而，即使在这样的市场环境下，我们依然可以找到投资的机会。
俗话说，“七亏二平一赚”，普通投资者参与股市交易的大多数情况下都是亏损的。这主要有两个原因：首先，由于大部分投资者只是兼职从事股市交易，很难获得超越常识范围之外的收益；其次，由于人性的弱点，即恐惧和贪婪，我们很难克制自己的情绪。
在当前的股市熊市中，人们开始更加关注价值投资的理念。购买股票实质上就是购买一家公司的一部分，而真正重要的是，我们需要通过对公司价值的评估来做出投资决策。对于那些研究数据背后逻辑、依靠数据进行决策的投资者来说，他们会更有可能在这样的市场环境中找到合适的投资机会。
在熊市中，我们需要更加注重细节和深入分析。虽然行情不佳，但仍然有优质的公司和潜在的投资机会存在。通过理性思考和明智的决策，我们可以在股市中获得成功的机会，而不仅仅是凭借盲目的跟风和情绪驱动的交易行为。
在自动量化程序分析教室，我们致力于帮助大家提升编程技能，并提供有关数据分析和投资策略的知识，以帮助您在这样的市场环境中取得更好的成果。尽管当前的行情不佳，但我们相信通过学习和适应市场的能力，您将能够抓住机会、应对挑战，并在股市中取得成功。
再次感谢大家光临，希望我们的教室能为您带来有价值的学习和交流体验！
作为金融领域的明星级分析工具，Python提供了完整的解决方案，用于数据获取、清洗、分析和建模。在这些方面，特别是在金融分析方面，Python的表现非常出色。其中，Pandas库就是专门为金融分析而开发的，为我们提供了强大的功能。
让我们一起来研究如何使用Python获取股票和基金数据，并将其用于行业分析。
首先，我们需要使用适当的数据源来获取股票和基金数据。一些常见的数据源包括金融数据供应商、公开API和金融网站。根据您的需求和可用资源，选择合适的数据源是非常重要的。
一旦我们有了数据源，我们就可以使用Python中的相应库来获取数据。对于股票和基金数据，我们可以使用一些流行的库，如Pandas、NumPy和Requests。
通过使用这些库，我们可以编写代码来连接到数据源，获取所需的股票和基金数据。例如，我们可以使用Requests库发送HTTP请求来获取数据，然后使用Pandas库将数据加载到数据框中进行进一步的处理和分析。
一旦我们获取到数据，我们可以利用Python的强大功能进行行业分析。通过使用Pandas和其他数据分析库，我们可以对数据进行清洗、转换和计算，以揭示股票和基金的趋势、关联性和其他重要的指标。此外，我们还可以使用可视化库（如Matplotlib和Seaborn）来创建图表和图形，以更好地理解和展示分析结果。
目前有不少支持Python接口的金融数据接口。
以AllTick为例，我们来试试如何获取股票的最新数据，包括港股，美股, A股。
先简单介绍下AllTick，内容转自官网。
AllTick提供完整的金融市场Tick数据解决方案，涵盖外汇、港股CFD、美股CFD、商品和加密货币等领域的行情数据接口。专为交易所、开发者、量化团队、金融科技公司和专业机构设计,提供股票实时数据、历史数据、行情数据api等。
接口分为两类，Http提供最新实时的成交报价，最新实时的盘口报价，以及实时的各类K线，Websocket接口提供实时成交报价的推送和实时盘口数据的推送，官方本身有有java,php,python，go的示例，本次只贴部分的python代码。
代码语言：python
字段解释：
代码语言：python
字段解释：
上面简单列举了几个数据接口，AllTick还提供了大量的股票、外汇、期货商品、贵金属等数据，大家可以去探索下。