quantopian系列—Research API ResearchAPI提供了结构化的方法

Research API提供了结构化的方法，您可以通过这些方法访问Quantopian Research中的数据。 Research API只在research中可用，而不是在IDE中。在Research中，您可以通过以下几种方式访问数据：

Pipeline
特殊函数（如 prices()、log_returns()等）。

在下面的章节中，我们将探讨您可以在Research中访问数据的不同方式，以及您何时需要使用每种方式。
资产您可以在Research中使用symbols()方法进行最简单的数据查询。 symbols()方法允许您通过提供一个股票代码或SID来查询一个特定的资产。 symbols()返回一个Equity ，它包含了有关该资产的各种属性，如它的开始日期、交易所等。 Quantopian API中的某些函数需要一个Equity作为输入，而symbols()是在Research中创建一个特定Equity实例的方法。
Pipeline在Research中访问数据的最佳方式是通过Pipeline 。通过Pipeline ，您可以访问Quantopian上支持的所有数据集。要在Research中运行一个Pipeline ，请使用run_pipeline()函数。例如，下面的代码将从2017年1月1日到2017年5月1日运行一个空的Pipeline：

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这将返回一个带有MultiIndex的空DataFrame（其中0级是日期， 1级是资产）。例如，下面是这个空Pipeline的前几行：

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在Research中运行Pipeline可能会花费一些时间，特别是对于计算量非常大的计算。正因为如此，每当您运行Pipeline时，单元格下方都会显示一个进度条，让您了解所需时间。
价格数据除了Pipeline ，在Research中还有其他方法可以检索价格相关数据。以下所有的便利方法都能检索日期范围内的资产数据，具体数据因方法而异。

prices(): 检索收盘价。
returns(): 检索收益。
volumes(): 读取交易量。
log_prices(): 读取对数价格。
log_returns(): 读取对数回报率。
get_pricing(): 检索开盘/最高/最低/收盘价和成交量数据。

完整的文档请参见研究API参考。
您可以通过EquityPricing数据集获得Pipeline中的开盘/最高/最低/收盘价格和成交量数据。如果您只想查询单个资产或一小部分资产的价格序列，这里提到的方法有时会更容易使用。您也可以使用这些方便的函数来获取分钟频率的定价和交易量数据，目前Pipeline中还不支持这种方法。

调整

Research API方法中价格检索的一个重要特点是，所有返回的价格都在提供给该方法的end_date时进行调整。这与Pipeline和回溯器所用的调整方式不同，在回溯器中，所有的价格都是在模拟日期时调整的。另一种思考Research API方法中调整的方式是， end_date参数也代表了一个 "透视日期" 。任何发生在end_date之前的公司行动都将被应用到Research API方法检索的定价和数量数据中。
风险加载在许多情况下，在Research中探索风险载荷和风险因子收益数据可能是有用的。导入风险数据的函数可以在quantopian.research.experimental命名空间中找到；关于函数的完整列表和文档，请参见API参考。
监控自定义数据集加载通过Self Serve上传自定义数据集后，您可以在Research中使用Load Metrics监控数据集的历史负载和实时更新状态。负载指标可以通过quantopian.interactive.data访问。例如，要监控一个名为my_dataset的数据集：

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【quantopian系列—Research API】要了解更多有关信息您可以从负载指标中获得，请参阅自助数据文档。