这段代码是一个金融数据分析脚本的示例，它使用了 gm.api 库来获取股票市场的历史数据，它是东财掘金量化的库，使用该库可以获得东财几乎所有的数据，包括分时分笔等数据，获取 api 等操作可参考视频。

这个脚本主要用于获取特定股票代码在过去一年内的日行情数据，并对这些数据进行前复权处理以调整任何股本变动的影响。下面是对这段代码的详细解释，其目的是帮助理解它如何工作，以及它可以如何被用于金融分析和投资策略的开发中。

代码from gm.api import *# 设置token，查看已有token ID，在用户-秘钥管理里获取set_token('your_token_id')# 获取当前日期from datetime import datetime, timedeltaend_time = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')start_time = (datetime.now() - timedelta(days=365)).strftime('%Y-%m-%d')# 查询历史行情, 采用定点复权的方式，adjust指定前复权，adjust_end_time指定复权时间点data = history(symbol='SZSE.000001', frequency='1d', start_time=start_time, end_time=end_time, fields='open,high,low,close', adjust=ADJUST_PREV, adjust_end_time=end_time, df=True)print(data)设置 Token

首先，代码通过 set_token('your_token_id') 函数调用设置了访问 API 所需的认证 Token。这个 Token 是用户在使用金融数据服务平台时获得的唯一标识符，用于验证用户的身份并授权数据的访问。在实际应用中，用户需要将 'your_token_id' 替换为自己的实际 Token ID。

获取当前日期

接下来，代码利用 Python 的 datetime 库获取了当前日期，并将其格式化为 'YYYY-MM-DD' 的形式。这里，datetime.now() 函数返回当前的日期和时间，strftime('%Y-%m-%d') 方法将日期时间格式化为指定的字符串格式。同时，代码计算了当前日期一年前的日期，用于确定查询历史数据的时间范围。

查询历史行情

核心部分是调用 history() 函数来查询指定股票代码（例如 'SZSE.000001'）在过去一年内的日行情数据。这里的 symbol 参数指定了股票代码，frequency='1d' 表示查询的数据频率为每日，start_time 和 end_time 定义了查询的时间范围。fields='open,high,low,close' 参数指定了需要查询的数据字段，分别代表每日的开盘价、最高价、最低价和收盘价。

复权处理

在股票市场分析中，复权是一种重要的数据处理技术，用于调整历史价格数据以反映公司的股本变动，如股票分割、派息等。在这段代码中，通过设置 adjust=ADJUST_PREV 参数，指定了使用前复权的方式来调整数据。adjust_end_time=end_time 参数确保了复权处理是基于查询结束时间点的数据进行的。

数据输出

最后，代码通过 print(data) 语句输出获取到的历史行情数据。如果 df=True 参数被设置，函数将返回一个 Pandas DataFrame 对象，使得数据可以方便地用于后续的数据分析和可视化处理。

文章的应用背景

这段代码的应用背景是金融市场分析，特别是股票市场的历史数据分析。通过获取和分析历史行情数据，投资者和分析师可以评估特定股票的表现，识别市场趋势，以及开发和测试投资策略。前复权的数据处理方法特别适用于长期的历史数据分析，因为它能够提供一个连续的、未被股本变动干扰的价格序列。