深圳证券交易所创业板股票日线数据，510支股票，时间区间为 1999.12.09 至 2016.06.08，前复权，剔除假期休市。

读取ETF和股票实时行情数据

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波动率/恐慌指数VIX数据 - 根据实盘原始股票期权行情数据计算VIX从2015-01至2020-06（持续更新中...) - 根据[White Paper Cboe Volatility Index](http://www.cboe.com/micro/vix/vixwhite.pdf) - 数据格式为bson/json(适用mongodb数据库）。可以提供分钟级别数据，如果需要excel/csv或其他格式、或需要更多历史和不同频率实时数据。

50ETF及股票期权原始行情数据 (从2018-04至2020-06)．每日原始实盘行情数据，包括每个合约的开盘、最高、最低、收盘及行权价格、持仓、交易量等数据，特别包括希腊值及风险参数（delta/gamma/theta/rho)等值。 数据格式为bson/json(适用mongodb数据库）。 以上数据作为量化分析实验使用，不得作为其他用途。本人不承担如果数据缺失或错误带来的个人损失。

最近学习Python进行量化交易，第一步是获取实时行情数据，本资源是从新浪财经API接口获取期货实时行情数据的Python源代码（本代码获得的数据不再仅是5分钟行情数据，而是秒级行情更新，行情刷新间隔视网速及获取品种数量而定，一般6个期货品种以下，可以达到间隔数秒刷新），获得数据后转成DataFrame数据对象，以供进一步的数据分析。

最近学习Python进行量化交易，本资源是从新浪财经最新API接口获取期货秒级实时行情数据后，对开盘涨跌幅进行排序，选取涨跌幅最大的品种，另加自选3个品种进行实时监测，每隔2分钟对所有品种排一次序，然后再选涨跌幅最大品种，另加自选3个品种进行监测（因网速慢，同时监测8个品种，只能达到4秒更新），当涨幅达到一定幅度后预警，并输出预警品种名称。（目前限于网速，还需调整监测品种数量、监测间隔时间及预警涨跌幅等参数，以达到满意的灵敏度。另请注意本代码需在开盘前两分钟运行，最好用 Jupyter notebook。）

50ETF及股票期权原始行情数据 (从2018-04至2020-06)．每日原始实盘行情数据，包括每个合约的开盘、最高、最低、收盘及行权价格、持仓、交易量等数据，特别包括希腊值及风险参数（delta/gamma/theta/rho)等值。 数据格式为bson/json(适用mongodb数据库）。 以上数据作为量化分析实验使用，不得作为其他用途。本人不承担如果数据缺失或错误带来的个人损失。

Python 获取沪深300日行情数据并存入Excel文件，需要用到Wind接口，文件内含Wind API软件，以及安装教程，