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# 数据服务
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对于数据服务，VeighNa提供了标准化的接口BaseDatafeed（位于vnpy.trader.datafeed中），实现了更加灵活的数据服务支持。在全局配置中，和数据服务相关的字段都以datafeed作为前缀。
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具体字段含义如下：
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- datafeed.name：数据服务接口的名称，必须为全称的小写英文字母；
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- datafeed.username：数据服务的用户名；
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- datafeed.password：数据服务的密码。
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以上字段对于大多数数据服务都是必填的，如果是token方式授权请填写在datafeed.password字段中。目前VeighNa Trader支持以下数据服务，**具体每个数据服务的细节可在对应的项目地址中找到**。
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## 迅投研
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迅投研是由睿智融科公司推出的专业数据服务，对于大部分个人投资者来说应该都是性价比比较高的选择：
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- 项目地址：[vnpy_xt](https://github.com/vnpy/vnpy_xt)
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- 数据分类：股票、期货、期权、基金、合约信息、财务信息
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- 数据周期：日线、小时线、分钟线、TICK（实时更新）
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- 注册申请：[迅投研](https://xuntou.net/#/signup?utm_source=vnpy)
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## RQData
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米筐RQData是由米筐科技公司推出的云端数据服务，提供了广泛的国内金融市场品种数据支持：
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- 项目地址：[vnpy_rqdata](https://github.com/vnpy/vnpy_rqdata)
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- 数据分类：股票、期货、期权、基金和黄金TD
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- 数据周期：日线、小时线、分钟线、TICK（实时更新）
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- 注册申请：[RICEQUANT](https://www.ricequant.com/welcome/purchase?utm_source=vnpy)
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**请注意，配置信息里的username和password不是米筐官网登录用的账号和密码。**
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## MultiCharts
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MultiCharts是由艾杨软件推出的专业程序化交易软件，通过vnpy_mcdata接口可以直接读取MultiCharts客户端的数据服务：
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- 项目地址：[vnpy_mcdata](https://github.com/vnpy/vnpy_mcdata)
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- 数据分类：期货、期货期权、股票、ETF期权
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- 数据周期：日线、小时线、分钟线、TICK（实时更新）
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- 配置说明：`datafeed.name`填写`mcdata`，`datafeed.username`填写MultiCharts安装所在目录（如`C:/MCTrader14/APPs`）
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## TuShare
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TuShare是国内知名的开源Python金融数据接口项目，由大神Jimmy团队长期开发维护，除了行情数据外还提供许多另类数据：
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- 项目地址：[vnpy_tushare](https://www.github.com/vnpy/vnpy_tushare)
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- 数据分类：股票、期货
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- 数据周期：日线、分钟线（盘后更新）
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- 注册申请：[Tushare大数据社区](https://tushare.pro/)
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## TQSDK
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天勤TQSDK是由信易科技推出的Python程序化交易解决方案，提供当前可交易合约上市以来的历史数据获取：
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- 项目地址：[vnpy_tqsdk](https://github.com/vnpy/vnpy_tqsdk)
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- 数据分类：期货
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- 数据周期：分钟线（实时更新）
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- 注册申请：[天勤量化-信易科技(shinnytech.com)](https://www.shinnytech.com/tianqin)
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## Wind
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万得Wind对于在国内金融机构工作的从业者来说，已经是工作中的标准配置，不管是股票、债券还是商品市场的数据，Wind可以说是应有尽有：
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- 项目地址：[vnpy_wind](https://github.com/vnpy/vnpy_wind)
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- 数据分类：期货
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- 数据周期：分钟线（实时更新）
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- 注册申请：[Wind金融终端](https://www.wind.com.cn/newsite/wft.html)
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## iFinD
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同花顺iFinD是同花顺公司推出的面向专业机构用户的金融数据终端，且在过去几年中的市场占有率快速上升：
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- 项目地址：[vnpy_ifind](https://github.com/vnpy/vnpy_ifind)
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- 数据分类：期货
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- 数据周期：分钟线（实时更新）
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- 注册申请：[iFinD金融数据终端](http://www.51ifind.com/)
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## Tinysoft
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作为国内老牌金融数据公司的天软，其核心产品【天软.NET金融分析平台】（简称TinySoft），在券商研究所和自营领域积累了大量用户。翻看券商的金融工程研报时，经常会发现图表的备注信息中写有“以上数据来自天软”的数据来源说明：
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- 项目地址：[vnpy_tinysoft](https://github.com/vnpy/vnpy_tinysoft)
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- 数据分类：期货
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- 数据周期：分钟线（实时更新）
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- 注册申请：[天软.NET金融分析平台](http://www.tinysoft.com.cn/TSDN/HomePage.tsl)
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## 脚本使用
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脚本使用前，请先按照上文配置好使用的数据服务, 使用时调用相应的函数接口(具体接口支持请参考上文中支持的数据周期)。
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### 脚本加载
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#### 在脚本中加载所需的包和数据结构
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```python3
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from datetime import datetime
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from vnpy.trader.constant import Exchange, Interval
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from vnpy.trader.datafeed import get_datafeed
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from vnpy.trader.object import HistoryRequest
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# 获取数据服务实例
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datafeed = get_datafeed()
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```
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#### 获取k线级别的历史数据
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```python3
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req = HistoryRequest(
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# 合约代码（示例cu888为米筐连续合约代码，仅用于示范，具体合约代码请根据需求查询数据服务提供商）
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symbol="cu888",
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# 合约所在交易所
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exchange=Exchange.SHFE,
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# 历史数据开始时间
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start=datetime(2019, 1, 1),
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# 历史数据结束时间
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end=datetime(2021, 1, 20),
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# 数据时间粒度，默认可选分钟级、小时级和日级，具体选择需要结合该数据服务的权限和需求自行选择
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interval=Interval.DAILY
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)
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# 获取k线历史数据
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data = datafeed.query_bar_history(req)
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```
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#### 获取tick级别的历史数据
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由于tick数据量较大，下载前请先参考上文确认数据服务是否提供tick数据的下载服务
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```python3
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req = HistoryRequest(
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# 合约代码（示例cu888为米筐连续合约代码，仅用于示范，具体合约代码请根据需求查询数据服务提供商）
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symbol="cu888",
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# 合约所在交易所
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exchange=Exchange.SHFE,
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# 历史数据开始时间
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start=datetime(2019, 1, 1),
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# 历史数据结束时间
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end=datetime(2021, 1, 20),
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# 数据时间粒度，为tick级别
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interval=Interval.TICK
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)
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# 获取tick历史数据
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data = datafeed.query_tick_history(req)
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```
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