金融市场充满数据。这些数据既包括了如各种金融资产（股票、外汇、衍生品、电子货币等）的交易数据、企业的财务数据、经济统计数据等等传统的数据类型，也包括了随着各种新技术而出现的另类数据，如卫星图像、文本和社交媒体情绪、移动通信设备的地理定位信息。市场的参与者，无论是交易者、服务商还是监管机构，如今都要面对随这个时代滚滚而来的数据洪流。善用数据者，必有所获。

从最传统的金融数据——股票价格开始，介绍一些工具和方法。

高质量的金融数据往往来自于付费的渠道：专业的交易软件、资讯软件（如万得）或专业数据库（如国泰安）。这些专业化的数据来源往往价格不菲。从学习或个人化研究的角度，我们还是希望从开源或免费的渠道获取金融数据。使用R语言获取免费金融数据主要由这样一些途径：

对所有的可能性进行全面总结是很困难的。在本节，我们通过一些示例对这些途径进行探索。

(1) quantmod包

有多个可以用来读取金融数据的R包。其中，quantmod包算得上是一种“历史悠久”的传统手段。quantmod包主要通过函数getSymbols()，从多种来源获取多种金融资产的历史数据。下面，我们读取上交所上市公司招商银行（600036）的历史数据，时间从2019年1月1日到2020年9月30日：

quantmod和tidyquant的复权价格只是对收盘价格来做的，而pedquant的前复权数据是对OHLC这四个变量同时来做的。

A股数据也可以通过国内的一些量化交易服务平台的数据接口来获取。

（1）Tushare

开源金融数据平台Tushare为R语言提供了数据接口，可以通过平台开发的R包Tushare获取数据：https://tushare.pro/document/1?doc_id=133

使用Tushare的数据接口，需要注册并获得token。以Tshuare的pro_bar接口（复权行情）为例，首先需要获取pro_bar接口（此时需要token），再读取数据：