萬德python

① python浣跨敤涓囧緱鎺ュ彛錛屽嚭鐜伴敊璇痚rrorcode=-103

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from WindPy import w
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w.start()

② wind量化平台python怎麼分析

1. 使用Python插件，首先需要安裝python環境，其次是WindPy介面。

2. 建議直接安裝Python(x,y)，一堆東西都有了。

3. 登錄wind之後，在菜單【量化】-->【修復插件】-->【修復python】，自動進行插件的安裝。

③ Quant 應該學習哪些 Python 知識

1. 如果還需要Deep Learning方面的東西的話，可以考慮Theano或者Keras。這兩個東西可能會用在分析新聞數據方面。不過不是很推薦使用這類方法去做量化模型，因為計算量實在是太大，成本很高。
2. 交易框架方面，除了vn.py，還推薦PyAlgoTrade框架，github上可以搜到。私以為這個框架比vn.py牛逼太多了，畢竟是一個在金融IT領域混跡近20年的老妖的作品，架構設計不是一般的優秀。
3. 國內的話，ricequant是個不錯的選擇，雖然使用的是Java，但是團隊我見過，都是做金融IT出身的，基本上都有7、8年以上經驗，底層功底非常扎實，做事情都很靠譜。現在他們也在考慮把SDK擴展到Python這邊。
4. 國內的行情和交易介面，使用的是自己的協議（比如CTP介面使用的是FTD協議），而不是國際上廣泛使用的FIX協議，並且都不開源。如果需要連接行情，還需要考慮將介面SDK為python封裝一下。（修改：評論中有人提到很多券商也開放了FIX介面，不過似乎是在內網使用）
5. 有人談到資料庫了，這里我也說一下，對於高頻tick級別的數據，其量級可以達到每天TB級別，普通的關系資料庫是扛不住的。如果試圖使用傳統的關系資料庫，比如Oracle之類的可以省省了。對付這種級別的數據，採用文件系統+內存索引會更好。不過這種場景，一般也就是機構裡面能碰到了，個人quant可以不用考慮。

④ 如何更好地利用萬得 (Wind) 金融數據客戶端

關於這個問題，我認為首先應該先了解萬得的特點，因為只有自己深入研究了解以後，方可知道該軟體的優點跟缺點。更重要的一點就是，我們不能模仿其他人所分享的內容來學校，只能作為參考模式來了解，只有自己了解並熟悉方才可掌握一切。

一、明白自己的需求

只有自己了解了自己的需求，你才能知道自己需要的是什麼，為滿足金融行業投資機構跟研究機構等不同類型客戶的需求，Wind Information他其實已經在信息檢索裡面，數據提取跟分析以及投資組合管理領域開發了一系列專業分析軟體和應用工具。

比如應用程序他可以通過這些終端工具，用戶可以從Wind Information裡面獲得更及時更准確和更完整的財務數據跟結果，這一點是任何金融軟體無法比擬的。

三、軟體還不夠完美

使用萬得的朋友，手上必然有幾個其他的金融軟體，這一點毋庸置疑，在最近，Wind啟動了一個行業中心功能，該功能簡稱可快速輕松地查看行業概述，位置，上游還有下游以及行業驅動因素，但是，我認為此功能沒有刷新不會，我個人認為，Wind的行業中心功能深度還是不夠的，因為在許多情況下，當需要深入的行業信息時，此功能通常無作為。

⑤ python怎麼獲取wind數據

網頁鏈接按照這個說明文檔來。這個比較簡單，但是例子是很詳細的。Python和萬得的介面。實現。