在量化投資（Quantitative Investing）盛行的今天，「量化數據」已成為每位投資者與研究者的必備資產。無論你是剛入門的投資新手，還是追求精準策略的資深交易者，掌握正確的量化數據來源，將直接影響你的決策品質與策略績效。
本文將全面解析主流「量化數據」來源，從開源資料、券商平台、商業數據供應商到自行抓取方案，並結合實用的量化數據例子，協助你選擇最適合的數據工具，打造專屬的量化金融策略。
量化數據是什麼？為何在量化金融中扮演關鍵角色？
量化數據泛指能夠被程式讀取、處理並用以建模的金融資料，例如股價歷史、財報數據、經濟指標、資金流向、新聞文本與社群情緒，這些都可作為量化投資策略的基礎。
在量化金融領域中，策略能否成功，取決於資料的「快速性、準確性、完整性」。缺乏高品質數據，即使模型再精密，也難以發揮實際效果。
常見量化數據來源對比（2025 最新整理）
量化數據的取得方式主要可分為以下四類型，各具特色與應用場景：
開源量化數據（適合初學者與策略測試）
這類資料來源對大眾開放，適合用於學習、策略驗證與小型研究。
| 平台 | 特點 | 優勢 | 限制 |
| BaoStock | 免費API獲取A股資料 | 安裝簡單、格式統一 | 資料不全 |
| Tushare Pro | 積分制度限制資料使用頻率 | 支援多市場與多層級數據 | 分級權限、多數資料需付費 |
| AkShare | 支援股票、期貨、外匯、加密貨幣等 | 資料來源廣泛、涵蓋多市場 | API變動頻繁、資料格式不統一 |
| YFinance | 透過Yahoo Finance取得國際資料 | 資料完整度高 | 需使用代理連線，穩定性有限 |
量化數據例子：透過 Tushare Pro，可取得台灣加權指數過去十年的日線與成交量資料，可用於建立技術指標分析模型。
券商或量化交易平台（適合實盤交易與回測研究）
量化交易平台多整合回測框架、下單介面與即時數據，適合具有一定策略基礎的使用者。
| 平台 | 特點 | 備註 |
| 聚寬 JQData | 提供量化金融歷史資料與回測平台 | 可免費試用三個月 |
| 米筐 RQData | 每日50MB配額，支援股票、期貨資料 | 免費試用15天 |
| TqSdk | 支援期貨、商品期權與A股即時資料 | 免費版功能完整 |
| Futu OpenAPI | 根據資金等級開通不同數據存取權限 | 適合進階使用者 |
建議：若有策略開發與實盤需求，可選擇聚寬或 TqSdk，兩者均支援多市場資料並提供程式化交易支援。
專業數據服務公司（適合機構投資人與資金規模較大的用戶）
若你是專業投資機構或資金規模較大，商業資料商能提供高品質且穩定的量化數據服務。
| 品牌 | 年費預估 | 評價 |
| Wind 萬得 | 約人民幣 3~6 萬元 | 中國市場覆蓋最全 |
| Bloomberg 彭博 | 約 2 萬美元 | 國際市場最權威 |
| iFind 同花順 | 約 Wind 價格三分之一 | 性價比高 |
| Choice 東方財富 | 定價略低 | 資料穩定性略次於前兩者 |
量化數據例子：彭博終端可提供美國公債殖利率、各國 PMI 數據、原油現貨與期貨報價等，適用於構建宏觀經濟模型。
自行抓取與清洗資料（適合具備程式能力者）
具備編程能力者可透過 Python 工具，自行開發抓取機制與資料庫，提升資料彈性與掌控度。
優點：
- 可針對特定需求開發
- 資料來源與質量可控
- 不依賴第三方限制
缺點：
- 實作與維護需投入大量時間
- 需處理反爬蟲與網站更新風險
常見技術棧：requests、BeautifulSoup、Selenium、pandas、MongoDB
常見應用場景：自行抓取新聞情緒、產業公告、區塊鏈鏈上資料，搭配傳統財務數據建構多因子模型。
如何選擇合適的量化數據來源？
| 使用者類型 | 建議選擇 |
| 初學者 | BaoStock、AkShare、Tushare 免費版 |
| 中階開發者 | 聚寬 JQData、TqSdk、Futu OpenAPI |
| 專業機構 | Wind、Bloomberg、iFind |
| 技術型投資人 | 自行抓取並建立資料庫 |
選擇資料來源時，建議根據預算、資料穩定性與是否需即時資料三者綜合考量。不一定越貴越好，但越「穩定、精準、易用」就越具競爭優勢。
量化投資的核心起點，就是數據品質
量化數據是所有量化策略的地基。在 2025 年這個以 AI 與自動化驅動投資決策的時代，不論是因子選股、事件套利、量化對沖還是新聞分析，皆無法離開「快、準、全」的數據支持。
選對資料來源，不只提升回測效能，更是拉開勝負差距的第一步。
如果你正考慮進入量化投資領域，不妨從選擇合適的量化數據開始。
*本文內容僅代表作者個人觀點，僅供參考，不構成任何專業建議。