wind股票怎么查历史行情_wind股票数据导出方法

为什么需要查Wind股票历史行情？

无论是做量化回测、撰写研报，还是做财务建模，**历史行情都是最底层的数据源**。Wind终端虽然功能强大，但入口众多，新手常被淹没在菜单里。自问自答：到底在哪一步开始？答案：**先确定你需要的是日线、分钟线还是tick，再决定用哪个菜单**。

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Wind股票怎么查历史行情？三种常用路径

路径一：WSD函数——Excel插件最顺手

1. 打开Excel，加载Wind插件。
2. 在单元格输入=WSD("000001.SZ","close","2023-01-01","2023-12-31","Fill=Previous")。
3. 回车后自动返回平安银行全年收盘价，**支持复权、停牌补齐**。

路径二：Wind终端——图表界面直接导出

1. 在终端输入股票代码，回车进入分时图。
2. 右键→“导出数据”→选择“历史行情”。
3. 勾选“前复权”“后复权”或“不复权”，**一次最多导出10年日线**。

路径三：Python API——批量自动化

from WindPy import w
w.start()
data=w.wsd("000001.SZ","open,high,low,close","2020-01-01","2023-12-31","PriceAdj=F")
df=pd.DataFrame(data.Data,index=data.Fields,columns=data.Times).T

优点：**可循环批量拉取全市场股票**，缺点是需要安装WindPy库。

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Wind股票数据导出方法：格式与字段详解

常见导出格式对比

• Excel：适合人工二次加工，支持公式。
• CSV：跨平台，R、Python直接读取。
• TXT固定宽度：老系统对接用。

必须勾选的字段清单

如果做量化，至少包含：

• 交易日期
• 前收盘价
• 开盘价、最高价、最低价、收盘价
• 成交量、成交额
• 换手率

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复权还是不复权？一图看懂差异

自问自答：回测时到底用哪种价格？

• 前复权：把除权除息前的价格调低，**保证K线连续性**，适合技术面分析。
• 后复权：把当前价格调高，**反映真实收益**，适合长期收益计算。
• 不复权：原始价格，**分红送股会出现跳空**，很少直接使用。

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高频数据怎么拿？分钟线与tick区别

分钟线获取步骤

1. 在终端输入WST命令。
2. 设定起始时间、周期（1分钟、5分钟）。
3. 勾选“复权”后导出CSV，**单文件上限50万行**。

Tick数据获取限制

• 需要开通**Level-2权限**。
• 每次只能下载单只股票单日，**文件体积大**。
• Python可用w.wst("000001.SZ","last,volume","2024-05-10 09:30:00","2024-05-10 15:00:00")。

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常见报错与解决方案

报错提示	原因	解决
“No data”	股票代码后缀写错	沪市加.SS，深市加.SZ
“Exceed max points”	一次请求数据量过大	拆分成多次，或改用日线
“Permission denied”	账号无该品种权限	联系客户经理开通

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进阶技巧：用Wind条件选股再导出历史行情

步骤：

1. 在终端输入EQS进入条件选股。
2. 设定“市盈率<20”、“净利润同比增长>30%”。
3. 点击“加入组合”，再右键“导出成分股历史行情”。
4. 系统自动生成**带代码列表的批量WSD语句**，复制到Python即可。

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如何把Wind数据无缝对接到MySQL

import sqlalchemy
engine=sqlalchemy.create_engine('mysql+pymysql://user:pwd@localhost:3306/wind?charset=utf8')
df.to_sql('daily_price',engine,if_exists='append',index=False)

提示：**把交易日期设为索引**，后续查询速度提升十倍以上。

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Wind与Tushare、聚宽数据差异对比

• Wind：权威、字段全，**收费高昂**。
• Tushare：免费、社区活跃，**分钟线延迟15分钟**。
• 聚宽：回测平台一体化，**数据已清洗**，但导出需积分。

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实战案例：用Wind数据计算年化波动率

ret=df['close'].pct_change().dropna()
vol=ret.std()*np.sqrt(252)
print(f"年化波动率:{vol:.2%}")

自问自答：为什么乘以252？因为A股一年大约252个交易日，**这是业界惯例**。

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结语：掌握两条主线，Wind数据不再难

把“**查历史行情**”与“**导出到本地**”两条主线打通，剩下的只是字段与格式的选择。熟练运用WSD、WST、Python API三大工具，**任何Wind数据都能在一分钟内落地**。