展示一下BigQuant富有特色的数据平台

数据获取方面，BigQuant在主流量化平台中最有特色，不是用get开头的函数获取，而是用数据平台DAI，官方对DAI的介绍为：

DAI (Data for AI) 是BigQuant研发的高性能分布式数据平台

• 使用简单：通过统一接口访问BigQuant各类数据
• 数据丰富：提供PB级金融数据、另类投资数据和因子数据 (数据字典)，并支持用户自定义数据
• 技术先进：采用现代化的分布式架构，支持大规模数据的低延迟读写和高性能计算

我们先来体验一下吧！

#IDE为jupyter notebook
import dai


df = dai.query(
sql="""
SELECT *   
FROM cn_stock_factors limit 10
""",
filters = {"date":["2024-05-27","2024-05-27"]}).df()
df

首先，导入 dai模块。

然后，用dai.query查询，查询语言用的是我们熟悉的SQL；用df()的方法将SQL查询结果转换为dataframe；将dataframe赋值给变量df。

上述代码要查询的是cn_stock_factors数量库是2024年5月27日所有列的前10行。运行的结果为下：

注意到没，有3406列，这里面包括基本行情（开高低收、成交量等）以及由基本行情数据衍生出来的3300多个因子。官方网站上可以搜到这些因子的含义。

当然，BigQuant不止有这一个数据库，仅仅量化因子方面就有这么多免费和收费的数据库：

感兴趣的朋友可以去BigQuant量化平台尝试一下，说不定会有重大发现呢