有好几位同学反馈之前的文章没了，没法系统学习Python量化。趁着最近没啥灵感，干脆把之前踩过的坑重新梳理一遍，按照最新的理解写一写。
从0实现Python股票量化，第一步肯定是数据源选择。 这里写下我理解的可选择数据源。 大家按照自己的实际需求选择合适的即可。
1、迅投miniqmt
先来说说迅投miniqmt。这玩意儿现在是国内个人量化做实盘的标杆。你可能会问为什么不用原生QMT？因为原生QMT内置的Python环境个人觉得不方便。miniqmt模式就是不进它那个编辑器，直接在你自己的VS Code或PyCharm里写代码，然后通过xtdata模块调行情，通过xttrade模块下单。不过想用这个有个硬门槛：得找能开QMT权限的券商，很多要求账户资产入金10万到50万不等，这是实盘玩家的归宿。
迅投miniqmt的行情数据、tick数据，非常不错的。如果你有迅投miniqmt开户需求，可以咨询我。
2、通达信
通达信获取行情数据可能是最方便的渠道了。
通达信在2026年初正式推出了官方Python量化接口TdxQuant（简写TQ）。它的核心价值在于无缝对接通达信自己的行情系统，提供关键函数——get_market_data()拿日线、分钟线，get_financial_data()拿财务报表数据，资产负债表、利润表、现金流表五大类都涵盖。
至于pytdx、mootdx、eltdx，这几个是非官方的第三方封装的通达信数据接口库，适合不想开通达信PC客户端、只是想白嫖基础行情做研究的情况，但稳定性可能不能跟官方比。
通达信获取行情、财务数据还是不错的， 写策略模拟交易也可以，我之前写过例子。实盘需要找通达信合作券商， 应该是付费使用的。
3、tushare
tushare是国内老牌的开放金融数据平台了，通过API提供股票、基金、期货、宏观经济等数据。优点是数据结构规范、社区成熟，缺点是免费版限制多，高频实时数据成本高。 如果想获取 同花顺、东方财富、开盘啦等一些板块特色数据，相对方便。
tushare的历史行情、财务数据 等不错的。
4、Ptrade
Ptrade是券商提供的云端量化平台，好处是策略部署在云端，关电脑也能跑。实盘除了迅投qmt的另一选择。一些券商送L2数据， 不少同学的量化选择。
5、聚宽
聚宽是我个人最早接触的量化平台，在国内做量化研究的人应该都用过。它是一站式的在线平台，直接在浏览器里写Python代码做回测，免费提供A股、指数、基金、期货、期权等历史数据。缺点是想要实盘交易需要开通会员实现信号实时中转。我个人觉得聚宽最大的价值是它的研究环境——用来做因子分析、策略验证非常顺手，初学者可以在上面发现一些论坛大神的策略思路。 可参考不可尽信，毕竟1年回测买地球的策略虽然看着心动，坑也不少。
至于akshare、baostock等，个人就不推荐折腾了。 也有同学问水母量化、bigquant、金字塔等，这些适合没有编程基础的同学练手， 如果你想从0走python量化， 用我上面推荐的数据源（选择任意一种或其他做补充）不会走弯路。
如果你对AI量化感兴趣，可加我wx， shiyang170808。
