qmt量化交易策略小白学习笔记第35期【qmt编程之指数数据--如何获取指数行情数据】

本文主要是介绍qmt量化交易策略小白学习笔记第35期【qmt编程之指数数据--如何获取指数行情数据】，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

qmt编程之获取沪深指数数据

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获取指数行情数据

获取行情数据，最新行情需要数据订阅subscribe_quote。如果您需要获取历史数据，可以使用download_history_data函数下载相关数据，然后使用get_market_data_ex函数提取所需的信息。这样，使用者就能获得最新和详细的合约最新数据，有助于做出更精准的投资决策。

调用方法

python

# coding=utf-8
from xtquant import xtdata
# 订阅指定合约最新行情
xtdata.subscribe_quote(stock_code, period='', start_time='', end_time='', count=0, callback=None)
# 下载指定合约历史行情
xtdata.download_history_data(stock_code, period, start_time='', end_time='')
# 获取指定合约历史行情
xtdata.get_market_data_ex(field_list = [], stock_list = [], period = '', start_time = '', end_time = '', count = -1, dividend_type = 'none', fill_data = True)

参数

xtdata.subscribe_quote

字段	类型	说明
`stock_code`	`str`	`股票代码`
`start_time`	`str`	`开始时间格式YYYYMMDD/YYYYMMDDhhmmss`
`end_time`	`str`	`结束时间`
`count`	`int`	`数量 -1全部/n: 从结束时间向前数n个`
`period`	`str`	`周期分笔"tick" 分钟线"1m"/"5m" 日线"1d"`

xtdata.get_market_data_ex

参数名称	类型	描述
`field_list`	`list`	表示所有字段。不同的数据周期，取值范围有所不同。
`stock_list`	`list`	合约代码列表
`period`	`str`	数据周期，默认是当前主图周期。可选值如下： 'tick' (分笔线)， '1d' (日线)， '1m' (1分钟线)， '5m' (5分钟线)， '15m' (15分钟线)， 'l2quote' (Level2行情快照)， 'l2quoteaux' (Level2行情快照补充)， 'l2order' (Level2逐笔委托)， 'l2transaction' (Level2逐笔成交)，'l2transactioncount' (Level2大单统计)， 'l2orderqueue' (Level2委买委卖队列)
`start_time`	`str`	开始时间。为空时默认为最早时间。时间格式为'20201231'或'20201231093000'
`end_time`	`str`	结束时间。为空时默认为最新时间。时间格式为'20201231'或'20201231235959'
`count`	`int`	数据最大个数。-1表示不做个数限制
`dividend_type`	`str`	复权方式，默认是当前主图复权方式。可选值包括： '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`	停牌填充方式

返回值

period为1m 5m 1dK线周期时
- 返回dict { field1 : value1, field2 : value2, ... }
- value1, value2, ... ：pd.DataFrame 数据集，index为stock_list，columns为time_list
- 各字段对应的DataFrame维度相同、索引相同
period为tick分笔周期时
- 返回dict { stock1 : value1, stock2 : value2, ... }
- stock1, stock2, ... ：合约代码
- value1, value2, ... ：np.ndarray 数据集，按数据时间戳time增序排列

示例

# coding=utf-8
from xtquant import xtdata
# 获取迅投板块指数代码列表
xt_sector_index_list = xtdata.get_stock_list_in_sector("迅投一级行业板块加权指数")
# 获取迅投板块指数合约信息
xt_sector_index_info = xtdata.get_instrument_detail(xt_sector_index_list[0])
xt_sector_index = xt_sector_index_list[0]
print(xt_sector_index_info)
# 订阅合约数据
xtdata.subscribe_quote(xt_sector_index, period='1d', start_time='', end_time='20231026', count=1, callback=None)
# 下载指定合约历史行情
xtdata.download_history_data(xt_sector_index, '1d', '20231020', '20231026')
# 获取指定合约历史行情
day_data = xtdata.get_market_data_ex(field_list=[], stock_list=[xt_sector_index], period='1d', start_time='',end_time='20231026',  count=5, dividend_type='none', fill_data=True)
print(day_data)

返回值

{'ExchangeID': 'BKZS', 'InstrumentID': '260992', 'InstrumentName': 'SW1农林牧渔加权', 'ProductID': '', 'ProductName': '', 'ExchangeCode': '260992', 'UniCode': '260992', 'CreateDate': '0', 'OpenDate': '0', 'ExpireDate': 0, 'PreClose': 26232.32, 'SettlementPrice': 1.7976931348623157e+308, 'UpStopPrice': 1.7976931348623157e+308, 'DownStopPrice': 1.7976931348623157e+308, 'FloatVolume': 1.7976931348623157e+308, 'TotalVolume': 1.7976931348623157e+308, 'LongMarginRatio': 1.7976931348623157e+308, 'ShortMarginRatio': 1.7976931348623157e+308, 'PriceTick': 0.01, 'VolumeMultiple': 1, 'MainContract': 2147483647, 'LastVolume': 2147483647, 'InstrumentStatus': 2147483647, 'IsTrading': False, 'IsRecent': False, 'ProductTradeQuota': None, 'ContractTradeQuota': None, 'ProductOpenInterestQuota': None, 'ContractOpenInterestQuota': None}
{'260992.BKZS':                    time      open      high       low     close    volume  \
20231020  1697731200000  24602.81  24703.36  24401.10  24472.14  11904789   
20231023  1697990400000  24403.87  24668.01  24071.37  24185.03  12184223   
20231024  1698076800000  24197.98  24566.55  24095.19  24539.91  11494663   
20231025  1698163200000  24717.87  25125.34  24717.87  24973.70  12586106   
20231026  1698249600000  24887.32  25203.12  24809.58  25138.33  12035455   amount  settelementPrice  openInterest  preClose  suspendFlag  
20231020  1.012435e+10               0.0            15  24683.79            0  
20231023  9.617285e+09               0.0            15  24472.14            0  
20231024  9.028663e+09               0.0            15  24185.03            0  
20231025  1.105085e+10               0.0            15  24539.91            0  
20231026  1.008865e+10               0.0            15  24973.70            0  }