一、什么是金融数据

从宏观的角度观察：GDP CPI PPI 失业率 就业率 贸易经常账这些以国家为描述对象的统计数据是宏观金融数据，这些数据是为了描述一个国家现在的状态，所处的周期，国家拥有的优势和劣势，和国家的禀赋等等。

从微观的角度观察：某个标的从tick级别到周线级别的开盘，收盘，最低，最高，交易量，成交量等数据。这些数据往往是交易所提供的数据，用于描述某个标的，可能是股票，期货合约的价格变动和量能变动。也可能是某家公司的财报数据。微观的微，指的是描述维度，从国家下降到某个经济单位。

从基本面的角度观察：宏观层面，依旧是GDP，CPI这些数据；微观层面：则是企业资产负债表中的科目，利润表中的科目，现金流量表中的科目等，也有可能某个大宗产品的仓单，到港数量，还有仓库储存。基本指的是，用于对内在价值描述的数据。

从技术面（交易数据）的角度观察：就是微观数据中从tick到周线的数据。用于描述外在价格的变化和量能。

二、什么是金融数据分析

就是从各种数据中发现规律，或者发现背离的过程。这些背离和规律能指导你赚钱。再次，告诉你python在里面的作用就是一个好用的分析工具，一个实现策略的语言，一个可以对接交易所的下单工具。我的入门书籍是《python金融大数据分析》，如果没有money，到网上，特别是人大经济学论坛去找找电子档的书如：曼昆的宏微观经济学（对非金融专业比较友好），期货市场技术理论分析，蓝皮的那本。还要对统计学有起码的认知和实践。如果有money，那就考个CFA吧，咱也不吹这个证有多牛，但是对于金融知识不扎实或者金融0基础的人，的确可以解决问题，而且知识面很广（包含了数量，统计学知识），但是深度不够，而且比较贵。

三、金融数据源都从哪来

东方财富、新浪财经、网易财经、同花顺、大智慧啦，万得资讯

世界：IMF、世界银行（world bank）、经合组织（OECD）、欧洲央行（ECB）、欧元区统计局（Eurotats）、国际清算银行（BIS）

中国：国家统计局、政府数据、央行数据、证监会

美国：美联储（FRED）、美国人口普查局、美国劳工部、美国财政部、美国证监会、经济数据聚合、AssetMacro、DBnomics、Econdb、Quandl、

价格数据：股票和股票指数、雅虎财经（yahoo finance）、谷歌财经（google finance）、usfundamentals、Tiingo、IEX Cloud、

外汇：1forge、Oanda、Dukascopy、TrueFX

期货：CME、Quandl

期权：IVolatility、OptionMetrics、LiveVolatility、HistoricalOption、CommodityVolatility.