大家好，我是菜哥，这是我们量化系列教程的内容，如果已经订阅了我们小册的同学，可以不用看了。

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做量化就是要研究数据，数据是量化的基石，没有数据就好比巧媳妇无米之炊，市场有很多第三方的工具获取，但是都是要钱，如何才能不花钱直接拿到某一支股票的历史的所有数据呢，而且很快。最近发现腾讯的财经网站可以获取，比如上证指数只要4秒钟就可以获取34年的历史数据，还是非常爽的。

我们看一下效果，下面是上涨指数的历史数据，一共有8079个交易日的数据

下面给大家讲一下，我是如何爬取这个数据的！首先打开腾讯证券首页，然后选一个股票，比如我们这里选择00001 上证指数来看一下行情，这里有分时，日线，周k，月k ，以及分钟级别的数据。

接着我们点击日k数据，因为我们主要是研究日线级别的行情，然后用chrome浏览器打开查看，进行网站内容的深入分析，我们对里面的请求进行一一分析，找到关键的url 请求，最后被我发现了，原来是在这里：

上面的红色框就是关键的url 请求，它会拿到所有的历史的日线级别的数据，我们看一下它的payload请求结果就知道了。

可以看到这里列出了很多日期，里面都是日线级别的K线数据，我们点进去看一下

这些其实就是对应我们的 股票k线里面的 '交易日期', '开盘价', '收盘价', '最高价', '最低价', '成交量', '成交额' 这些关键的值。分析完毕之后，我们只要构建一个简单的python代码就能轻松获取数据。

我们通过urlopen去简单的爬取这个网页上的k线数据，然后把这个content喂给一个handle_content去数据清洗一下，就可以得到这个df。

上面是2023年的数据，获取100根，以此类推，我们可以获取200，300根数据，然后循环爬取1990-2024每一个年份的数据就可以搞定所有的数据，然后把每一年的数据拼接起来就是整个的数据了。

其他的股票数据也是类似的，比如茅台的20几年历史数据也是分分钟就可以获取了。

拿到数据之后，我们可以分分钟画出k线图来（具体怎么画，我们的量化小册都有详细的介绍)

上图显示茅台的日线历史数据从1990年到2024年。如果想看某一段时间的也可以通过x轴放大功能来看一下，比如我们看一年的数据：

这个是近1年的k线数据，跟券商软件上的k线都是一样的，限于篇幅就不具体展开了，有兴趣的可以自己研究一下。