Python 是一種非常流行的編程語言，它有著廣泛的適用領(lǐng)域。其中一個重要領(lǐng)域是金融市場，Python 可以用于股票分析，數(shù)據(jù)挖掘和機器學習等方面。在這篇文章中，我們將介紹如何使用 Python 來獲取美股歷史數(shù)據(jù)。

首先，我們需要安裝一個叫做 pandas_datareader 的 Python 庫。這個庫提供了一個簡單而強大的接口，可以用來獲取各種各樣的金融數(shù)據(jù)，包括股票行情、股票歷史數(shù)據(jù)等。

!pip install pandas_datareader

接下來，我們需要導(dǎo)入所需的庫并設(shè)置查詢條件：

import pandas_datareader as pdr
import datetime as dt
start_date = dt.date(2010, 1, 1)
end_date = dt.date(2020, 12, 31)
company = 'AAPL' # 蘋果股票代碼

這里我們設(shè)置了查詢時間范圍為 2010 年 1 月 1 日到 2020 年 12 月 31 日，以及我們想要查詢的公司是蘋果（AAPL）。

下一步是獲取歷史股票數(shù)據(jù)。我們可以使用下面的代碼來獲取：

stock_data = pdr.get_data_yahoo(company, start_date, end_date)

這個命令會從雅虎金融獲取 AAPL 的歷史數(shù)據(jù)，存儲到一個名叫 stock_data 的 pandas DataFrame 中。

最后，我們可以使用以下代碼將獲取到的歷史數(shù)據(jù)存儲到一個 csv 文件中：

stock_data.to_csv('AAPL.csv')

這個命令將股票歷史數(shù)據(jù)存儲到一個名叫 AAPL.csv 的文件中。

通過以上的步驟，我們可以很容易地獲取美股歷史數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，我們可以進行更深入的分析和研究，以便更好的了解股票市場。