引言

由于笔者最近在做一点小研究，需要人民币香港银行同业拆息 CNH Hibor 的数据，发现 JoinQuant 的 数据库JQData 内有该数据，同时有一个本地调用的数据接口 jqdatasdk。在这里，分享一些使用时的小技巧。

安装

安装过程与安装其他python库类似，但也有一些注意点，这里，给大家推荐一篇很全面的JQData安装指南，相信这篇指南足以解决大部分安装时遇到的困惑。

数据调用

导入数据包及认证身份

数据包的导入及身份的认证方法如下：

from jqdatasdk import * 
auth('ID','password')  # ID是在joinquant的账号，password是密码

上述代码执行后，出现:

auth success

便说明导入及认证成功，可以调用数据了。

数据调用

JQData数据包支持的数据种类很多，具体可以参考官方文档。

这里，我们以获取人民币香港银行同业拆息 CNH Hibor 的数据为例，给大家演示一下利用 JQData 调用数据的方法：

from jqdatasdk import macro
#利用MAC_LEND_RATE字段获取银行同业拆借利率
q = query(macro.MAC_LEND_RATE).filter(
	macro.MAC_LEND_RATE.market_id=='3') #market_id值为3即代表香港银行同业拆借利率
df = macro.run_query(q)
hibor = df.sort_values(by = 'day') #按 day 排序

hibor.head() #查看前5行数据

这样就得到了Hibor的数据，具体的形式如下：

上面仅仅是对单一条件（market_id = ‘3’），即为香港银行同业拆借利率的数据的调用，如果我们想要在 filter 内写入多个条件，可以参考下面的方法：

from jqdatasdk import macro
q = query(macro.MAC_LEND_RATE).filter(
    macro.MAC_LEND_RATE.currency_id =='1',
    macro.MAC_LEND_RATE.market_id== '3').limit(10)
df = macro.run_query(q)

df.head()

这样，便得到了货币为人民币，利率为上海银行间同业拆放利率两个条件下的数据：

$n$n个条件下的数据的调用可依此类推。

导出数据

数据的导出到本地的方法如下：

hibor.to_excel('hibor.xls')

这样，我们便将数据导出到了本地：

打开后，其形式如下：

大家是否感觉很方便呢，如想试用JQData本地量化金融数据，可以在此申请试用。