从我们进入股市开始，相信有相当多的打算从股市赚钱的人会开始关注股票的历史价格，并且根据每一年的实际情况尝试分析这些历史的股票价格走势。有些人会说：“你分析这种马后炮有什么用呢？走势已经出来了，我又赚不到钱！”先不论其它，且说一下我对复盘的定位：认识、回顾、熟悉主力操作模式的最有效的途径。还有一种途径是你拿着真金白银，跟着主力资金操作完一只标的。对走势确认的标的进行复盘，目的不是为了赚钱，而是为了完善你的交易体系，以后赚更多的钱。在对股市的各种分析中，历史规律的分析与总结最为重要，因为它对我们看懂股市现状和预判未来走势具有重要的指导意义。我们说，对客观事物运行的规律性认识，是需要在不断总结的基础上不断重新认识的，甚至是需要在不断否定中进一步认识的。这就比如人类对宇宙的认识，最早是天神论，之后是地心说，再之后是日心说，再后来是目前的宇宙大爆炸......。任何一次的重新再认识，都使我们对宇宙运行规律的认识得到进一步升华。
对股市运行规律的认识和总结也是一样，它同样是一个逐渐认识和逐渐升华的过程。而投资者对股市运行规律认识的越深，越能够更准确的把握股市的未来走势，从而越能够提高自己在股市中的投资水平。获取股票价格的历史数据是如此的重要，给大家推荐一个可以轻松获取股票历史价格数据的网站：证券宝网页链接是一个免费、开源的证券数据平台。有很多好用的数据获取接口：
获取历史A股K线数据：query_history_k_data_plus()
方法说明：通过API接口获取A股历史交易数据（包括均线数据），可以通过参数设置获取日k线、周k线、月k线，以及5分钟、15分钟、30分钟和60分钟k线数据，适合搭配均线数据进行选股和分析。
返回类型：pandas的DataFrame类型。
能获取2006-01-01至当前时间的数据；
可查询不复权、前复权、后复权数据。
使用示例：
import baostock as bs
import pandas as pd
#### 登陆系统 ####
lg = bs.login()
# 显示登陆返回信息
print('login respond error_code:'+lg.error_code)
print('login respond error_msg:'+lg.error_msg)
#### 获取沪深A股历史K线数据 ####
# 详细指标参数，参见“历史行情指标参数”章节；“分钟线”参数与“日线”参数不同。
# 分钟线指标：date,time,code,open,high,low,close,volume,amount,adjustflag
rs = bs.query_history_k_data_plus("sh.600000",
"date,code,open,high,low,close,preclose,volume,amount,adjustflag,turn,tradestatus,pctChg,isST",
start_date='2017-07-01', end_date='2017-12-31',
frequency="d", adjustflag="3")
print('query_history_k_data_plus respond error_code:'+rs.error_code)
print('query_history_k_data_plus respond error_msg:'+rs.error_msg)
#### 打印结果集 ####
data_list = []
while (rs.error_code == '0') & rs.next():
# 获取一条记录，将记录合并在一起
data_list.append(rs.get_row_data())
result = pd.DataFrame(data_list, columns=rs.fields)
#### 结果集输出到csv文件 ####
result.to_csv("D:\\history_A_stock_k_data.csv", index=False)
print(result)
#### 登出系统 ####
bs.logout()
执行该段代码可以将获取到的历史数据保存为一个csv格式的文件，示例中，将该文件保存至D:\\history_A_stock_k_data.csv，D盘根目录下，读者可以自行更改代码，将文件保存至其他路径。该csv格式文件可以使用excel表格工具打开，查看具体历史数据，相当方便好用，推荐读者可以手动尝试一下。