万德python

① python浣跨敤涓囧缑鎺ュ彛锛屽嚭鐜伴敊璇痚rrorcode=-103

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from WindPy import w
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w.start()

② wind量化平台python怎么分析

1. 使用Python插件，首先需要安装python环境，其次是WindPy接口。

2. 建议直接安装Python(x,y)，一堆东西都有了。

3. 登录wind之后，在菜单【量化】-->【修复插件】-->【修复python】，自动进行插件的安装。

③ Quant 应该学习哪些 Python 知识

1. 如果还需要Deep Learning方面的东西的话，可以考虑Theano或者Keras。这两个东西可能会用在分析新闻数据方面。不过不是很推荐使用这类方法去做量化模型，因为计算量实在是太大，成本很高。
2. 交易框架方面，除了vn.py，还推荐PyAlgoTrade框架，github上可以搜到。私以为这个框架比vn.py牛逼太多了，毕竟是一个在金融IT领域混迹近20年的老妖的作品，架构设计不是一般的优秀。
3. 国内的话，ricequant是个不错的选择，虽然使用的是Java，但是团队我见过，都是做金融IT出身的，基本上都有7、8年以上经验，底层功底非常扎实，做事情都很靠谱。现在他们也在考虑把SDK扩展到Python这边。
4. 国内的行情和交易接口，使用的是自己的协议（比如CTP接口使用的是FTD协议），而不是国际上广泛使用的FIX协议，并且都不开源。如果需要连接行情，还需要考虑将接口SDK为python封装一下。（修改：评论中有人提到很多券商也开放了FIX接口，不过似乎是在内网使用）
5. 有人谈到数据库了，这里我也说一下，对于高频tick级别的数据，其量级可以达到每天TB级别，普通的关系数据库是扛不住的。如果试图使用传统的关系数据库，比如Oracle之类的可以省省了。对付这种级别的数据，采用文件系统+内存索引会更好。不过这种场景，一般也就是机构里面能碰到了，个人quant可以不用考虑。

④ 如何更好地利用万得 (Wind) 金融数据客户端

关于这个问题，我认为首先应该先了解万得的特点，因为只有自己深入研究了解以后，方可知道该软件的优点跟缺点。更重要的一点就是，我们不能模仿其他人所分享的内容来学校，只能作为参考模式来了解，只有自己了解并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么，为满足金融行业投资机构跟研究机构等不同类型客户的需求，Wind Information他其实已经在信息检索里面，数据提取跟分析以及投资组合管理领域开发了一系列专业分析软件和应用工具。

比如应用程序他可以通过这些终端工具，用户可以从Wind Information里面获得更及时更准确和更完整的财务数据跟结果，这一点是任何金融软件无法比拟的。

三、软件还不够完美

使用万得的朋友，手上必然有几个其他的金融软件，这一点毋庸置疑，在最近，Wind启动了一个行业中心功能，该功能简称可快速轻松地查看行业概述，位置，上游还有下游以及行业驱动因素，但是，我认为此功能没有刷新不会，我个人认为，Wind的行业中心功能深度还是不够的，因为在许多情况下，当需要深入的行业信息时，此功能通常无作为。

⑤ python怎么获取wind数据

网页链接按照这个说明文档来。这个比较简单，但是例子是很详细的。Python和万得的接口。实现。