- 什么是JQData -
使用JQData金融数据服务，可快速查看和计算金融数据信息，无障碍解决本地、Web、金融终端调用数据的需求。JQData支持Python多版本及多操作系统，为财经类企业、金融机构、学术研究机构和量化爱好者们提供一站式财经信息服务及数据解决方案。
本文将用案例带您了解如何使用JQData：
> 三行代码，即取即用
> 简单实现策略投研（以金融行业股票为例）
> 利用JQData实现数据可视化
- 提供哪些数据 -
专业专注，及时精准，完整全面金融数据服务。包括行情数据全面的基础金融数据，和特色数据增值服务。具体如下——
- JQData五大特点 -
> 免费使用
免费使用——超过500万价值的产品服务，数据本地调用，策略投研安全无忧。
数据包括但不限于：沪深A股行情数据/上市公司财务数据/场内基金数据/指数数据/期货数据/宏观经济数据...极力满足您的各项需求。
> 支持全平台
适用Windows、Mac、Linux多种操作系统，支持Python2 、Python3 ，挣脱Python版本束缚，告别平台限制，赋能本地投研。
> 数据精准
专业数据团队日夜维护/多数据源比对、清洗/通过12万宽客近3年投研交易验证，数据质量得到各方认证，其精准程度满足量化需求。
> 为量化而生
为了避免用户在指定日期获取到未来的数据，JQData在设计过程中，提供了指定日期参数，在该日期用户获取的是截止到该日期市场上已公布的数据，从而避免用户提前获取未来数据的上帝视角。
> 独家特色数据
提供全市场独家的特色数据，包括但不限于Alpha特色因子、技术指标因子、百度因子。
- 使用案例 -
熟悉编程的同学都了解本地自配置环境的灵活便捷，借助强大的金融数据包解决数据。
> 三行代码，即取即用
1.登录与认证，输入以下语句：
importjqdatasdk #第一行
jqdatasdk.auth(“聚宽ID”, “password”) #第二行，输入后回车，显示 auth success 即可开始使用数据
2.读取数据，使用聚宽官网同款api函数
get_price("000001.XSHE")#第三行,获取平安银行的历史数据
> 策略投研应用案例
思路：
1.筛选2015年市盈率小于行业平均水平。
2.市值大于行业平均水平的金融行业股票。
3.然后观察17年的市盈率表现。
GIF中的代码可添加管理员微信获取
可以发现这种情况的公司市盈率基本会保持稳定增长。而市值小于均值的公司，市盈率也会增长，增长幅度和个数都比市值大的明显，市值大的更稳定。
数据可视化：
第一步：求得180金融中成分股阈值（市盈率平均值，市值平均值）；
第二步：根据阈值删选出PE小且市值小（大）的股票；
第三步：选定时间范围，跟踪观察这些股票走势；
第四步：本地IDE画图。
注：本示例画图部分，是在JoinQuant聚宽金融终端的Python环境中完成，该环境已安装plot库。您也可以在pycharm，sublime等其他本地Python环境实现。
图一：展示小PE大MC的股票
图二：展示小PE小MC的股票
结论：由图中可以看出，小PE的股票基本上会增长，向行业平均水平移动，小MC的波动较大，大MC的PE增长较为稳定。
更多数据调用方法可进入聚宽社区查看相关API文档。
> 更多应用场景
· 金融、财经、理财类网站的全套数据服务。
· 金融资讯APP，互联网理财产品，微信小程序应用。
· 基金、券商、保险资管等机构的量化投研赋能。
· 量化投研与交易，自由构建技术及风险指标，辅助多因子选股模型设计等。
- 账号权限 -
如需提高数据查询上限，或想使用更多聚宽特色数据（如：Alpha特色因子、技术指标因子、tick数据、百度因子、定制化数据等）需付费开通正式账号（升级后每天可调用2亿条数据）。
联系方式：管理员微信号：jqdata01；
邮箱：jqdatasdk@joinquant.com。
聚宽始终致力于为量化行业提供专业级服务！国内外12万+优秀的量化爱好者、金融机构、分析师等，他们都在使用JQData的数据，立即申请，成为其中的一员吧！
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