内置python使用方法
qmt更加详细的教程方法，会持续慢慢梳理。
也可找寻博主的历史文章，搜索关键词查看解决方案 ！
感谢关注，需免费开通量化回测与咨询实盘权限，可以和博主联系！
获取历史行情与实时行情
提示
在gmd系列函数中，历史行情需要从本地读取，所以若想取历史行情，需要先将历史行情下载到本地，而实时行情是从服务器返回的
所以，若需要历史行情，请先使用
界面端或者download_history函数进行下载；若需要最新行情，请向服务器进行订阅特别的，对于xtdata.get_market_data_ex来说，由于没有subscribe参数，需要在参数外先进行订阅(
subscribe_quote)才能获取最新行情对于同时获取历史和实时行情的情况，gmd系列函数会自动进行拼接
#内置Python
调用方法
内置python
ContextInfo.get_market_data_ex(
fields=[],
stock_code=[],
period='follow',
start_time='',
end_time='',
count=-1,
dividend_type='follow',
fill_data=True,
subscribe=True)
释义
获取实时行情与历史行情数据
参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
field |
list |
数据字段，详情见下方field字段表 |
stock_list |
list |
合约代码列表 |
period |
str |
数据周期，可选字段为:"tick""1m"的整数倍周期"5m"的整数倍周期"1d"的整数倍周期 |
start_time |
str |
数据起始时间，格式为 %Y%m%d 或 %Y%m%d%H%M%S，填""为获取历史最早一天 |
end_time |
str |
数据结束时间，格式为 %Y%m%d 或 %Y%m%d%H%M%S ，填""为截止到最新一天 |
count |
int |
数据个数 |
dividend_type |
str |
除权方式,可选值为'none'：不复权'front':前复权'back':后复权'front_ratio': 等比前复权'back_ratio': 等比后复权 |
fill_data |
bool |
是否填充数据 |
subscribe |
bool |
订阅数据开关，默认为True，设置为False时不做数据订阅，只读取本地已有数据。 |
field字段可选：
| field | 数据类型 | 含义 |
|---|---|---|
time |
int |
时间 |
open |
float |
开盘价 |
high |
float |
最高价 |
low |
float |
最低价 |
close |
float |
收盘价 |
volume |
float |
成交量 |
amount |
float |
成交额 |
settle |
float |
今结算 |
openInterest |
float |
持仓量 |
preClose |
float |
前收盘价 |
suspendFlag |
int |
停牌 1停牌，0 不停牌 |
period周期为tick时，field字段可选:
| 字段名 | 数据类型 | 含义 |
|---|---|---|
time |
int |
时间戳 |
stime |
string |
时间戳字符串形式 |
lastPrice |
float |
最新价 |
open |
float |
开盘价 |
high |
float |
最高价 |
low |
float |
最低价 |
lastClose |
float |
前收盘价 |
amount |
float |
成交总额 |
volume |
int |
成交总量（手） |
pvolume |
int |
原始成交总量(未经过股手转换的成交总量)【不推荐使用】 |
stockStatus |
int |
证券状态 |
openInterest |
int |
若是股票，则openInt含义为股票状态，非股票则是持仓量openlnt字段说明 |
transactionNum |
float |
成交笔数(期货没有，单独计算) |
lastSettlementPrice |
float |
前结算(股票为0) |
settlementPrice |
float |
今结算(股票为0) |
askPrice |
list[float] |
多档委卖价 |
askVol |
list[int] |
多档委卖量 |
bidPrice |
list[float] |
多档委买价 |
bidVol |
list[int] |
多档委买量 |
返回值
- 返回dict { stock_code1 : value1, stock_code2 : value2, ... }
- value1, value2, ... ：pd.DataFrame 数据集，index为time_list，columns为fields,可参考Bar字段
- 各标的对应的DataFrame维度相同、索引相同
示例
获取行情示例
# coding:gbk
def init(C):
start_date = '20231001'# 格式"YYYYMMDD"，开始下载的日期，date = ""时全量下载
end_date = ""
period = "1d"
need_download = 1 # 取数据是空值时，将need_download赋值为1，确保正确下载了历史数据
code_list = ["000001.SZ", "600519.SH"] # 股票列表
if need_download: # 判断要不要下载数据, gmd系列函数都是从本地读取历史数据,从服务器订阅获取最新数据
my_download(code_list, period, start_date, end_date)
############ 仅获取历史行情 #####################
subscribe = False # 设置订阅参数，使gmd_ex仅返回本地数据
count = -1 # 设置count参数，使gmd_ex返回全部数据
data1 = C.get_market_data_ex([],code_list,period = period, start_time = start_date, end_time = end_date,subscribe = subscribe)
############ 仅获取最新行情 #####################
subscribe = True # 设置订阅参数，使gmd_ex仅返回最新行情
count = 1 # 设置count参数，使gmd_ex仅返回最新行情数据
data2 = C.get_market_data_ex([],code_list,period = period, start_time = start_date, end_time = end_date,subscribe = subscribe, count = 1) # count 设置为1，使返回值只包含最新行情
############ 获取历史行情+最新行情 #####################
subscribe = True # 设置订阅参数，使gmd_ex仅返回最新行情
count = -1 # 设置count参数，使gmd_ex返回全部数据
data3 = C.get_market_data_ex([],code_list,period = period, start_time = start_date, end_time = end_date,subscribe = subscribe, count = -1) # count 设置为1，使返回值只包含最新行情
print(data1[code_list[0]].tail())# 行情数据查看
print(data2[code_list[0]].tail())
print(data3[code_list[0]].tail())
def handlebar(C):
return
def my_download(stock_list,period,start_date = '', end_date = ''):
'''
用于显示下载进度
'''
if "d" in period:
period = "1d"
elif "m" in period:
if int(period[0]) < 5:
period = "1m"
else:
period = "5m"
elif "tick" == period:
pass
else:
raise KeyboardInterrupt("周期传入错误")
n = 1
num = len(stock_list)
for i in stock_list:
print(f"当前正在下载{n}/{num}")
download_history_data(i,period,start_date, end_date)
n += 1
print("下载任务结束")
仅获取历史行情
当前正在下载1/2
当前正在下载2/2
下载任务结束
start simulation mode
amount close high low open openInterest preClose \
stime
20231124 6.914234e+08 10.10 10.13 10.08 10.11 15 10.15
20231127 8.362684e+08 10.01 10.09 9.97 10.09 15 10.10
20231128 7.844058e+08 9.95 10.02 9.95 9.99 15 10.01
20231129 1.438320e+09 9.72 9.97 9.70 9.95 15 9.95
20231130 8.714817e+08 9.68 9.73 9.62 9.69 15 9.72
settelementPrice stime suspendFlag time volume
stime
20231124 0.0 20231124 0 1700755200000 684695
20231127 0.0 20231127 0 1701014400000 836188
20231128 0.0 20231128 0 1701100800000 786175
20231129 0.0 20231129 0 1701187200000 1467597
20231130 0.0 20231130 0 1701273600000 901765 仅获取最新行情
start simulation mode
amount close high low open openInterest preClose \
stime
20231130 8.714817e+08 9.68 9.73 9.62 9.69 15 9.72
settelementPrice stime suspendFlag time volume
stime
20231130 0.0 20231130 0 1701273600000 901765
获取历史行情+最新行情
start simulation mode
amount close high low open openInterest preClose \
stime
20231124 6.914234e+08 10.10 10.13 10.08 10.11 15 10.15
20231127 8.362684e+08 10.01 10.09 9.97 10.09 15 10.10
20231128 7.844058e+08 9.95 10.02 9.95 9.99 15 10.01
20231129 1.438320e+09 9.72 9.97 9.70 9.95 15 9.95
20231130 8.714817e+08 9.68 9.73 9.62 9.69 15 9.72
settelementPrice stime suspendFlag time volume
stime
20231124 0.0 20231124 0 1700755200000 684695
20231127 0.0 20231127 0 1701014400000 836188
20231128 0.0 20231128 0 1701100800000 786175
20231129 0.0 20231129 0 1701187200000 1467597
20231130 0.0 20231130 0 1701273600000 901765