# 定义保存云端量化数据源用户名密码的的 pd.DataFrame 结构
password = pd.DataFrame(
{
'host': ['jqdatasdk'],
'username': [None],
'password': [None]
},
columns=['host', 'username', 'password'])
# 将用户密码token等信息保存到系统的当前用户目录 %userprofile%/.GolemQ 目录下面
pwd_save_file = 'jqdatasdk_pwd.pickle'
if (exists_settings(pwd_save_file)):
password = load_settings(pwd_save_file)
else:
password = input_settings(
pattern=password,
filename=pwd_save_file,
)
save_settings(pwd_save_file, password)
#ID是申请时所填写的手机号；Password为聚宽官网登录密码，新申请用户默认为手机号后6位
auth(password.username[0], password.password[0])
is_auth = is_auth()
# 查询当日剩余可调用条数
print(get_query_count())
print(is_auth)
indexlist = [
'000001.XSHG',
'000002.XSHG',
'000003.XSHG',
if __name__ == '__main__':
# 定义保存云端量化数据源用户名密码的的 pd.DataFrame 结构
password = pd.DataFrame(
{
'host': ['jqdatasdk'],
'username': [None],
'password': [None]
},
columns=['host', 'username', 'password'])
# 将用户密码token等信息保存到系统的当前用户目录 %userprofile%/.GolemQ 目录下面
if (exists_settings('jqdatasdk_pwd.pickle')):
password = load_settings('jqdatasdk_pwd.pickle')
else:
password = input_settings(
pattern=password,
filename='jqdatasdk_pwd.pickle',
)
save_settings('jqdatasdk_pwd.pickle', password)
#ID是申请时所填写的手机号；Password为聚宽官网登录密码，新申请用户默认为手机号后6位
auth(password.username[0], password.password[0])
asset = u'000001.XSHE'
is_auth = is_auth()
# 查询当日剩余可调用条数
print(get_query_count())
print(is_auth)
# 创建数据下载目录
frequence = '60min'