当前位置: 首页 > news >正文

qmt量化交易策略小白学习笔记第45期【qmt编程之期货行情数据--如何获取日线行情、tick行情】

qmt编程之获取期货行情数据

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,咨询免费开通量化回测与获取实盘权限,欢迎和博主联系!

获取日线行情数据

示例
from xtquant import xtdata
xtdata.get_market_data_ex([],['rb2401.SF'],period='1d')
返回值 
# 返回结果
{'rb2401.SF':                    time    open    high     low   close   volume  \20230117  1673884800000  4001.0  4027.0  3973.0  4011.0     1038   20230118  1673971200000  4027.0  4051.0  4014.0  4037.0      314   20230119  1674057600000  4043.0  4085.0  4043.0  4080.0      352   20230120  1674144000000  4075.0  4076.0  4050.0  4070.0      502   20230130  1675008000000  4127.0  4157.0  4080.0  4084.0      992   ...                 ...     ...     ...     ...     ...      ...   20231017  1697472000000  3658.0  3672.0  3637.0  3647.0  1068036   20231018  1697558400000  3652.0  3660.0  3605.0  3615.0  1361935   20231019  1697644800000  3615.0  3650.0  3595.0  3644.0  1313338   20231020  1697731200000  3650.0  3659.0  3601.0  3610.0  1418587   20231023  1697990400000  3600.0  3616.0  3558.0  3573.0  1513440   amount  settelementPrice  openInterest  preClose  suspendFlag  20230117  4.148817e+07            3996.0           573    4061.0            0  20230118  1.267393e+07            4036.0           713    4011.0            0  20230119  1.431537e+07            4066.0           821    4037.0            0  20230120  2.040859e+07            4065.0           944    4080.0            0  20230130  4.090941e+07            4123.0          1201    4070.0            0  ...                ...               ...           ...       ...          ...  20231017  3.900789e+10            3652.0       1870289    3657.0            0  20231018  4.950385e+10            3634.0       1951142    3647.0            0  20231019  4.759753e+10            3624.0       1886883    3615.0            0  20231020  5.149242e+10            3629.0       1880167    3644.0            0  20231023  5.423026e+10               0.0       1961524    3610.0            0  [183 rows x 11 columns]}

获取tick行情

示例
from xtquant import xtdata
xtdata.get_market_data_ex([],['rb2401.SF'],period='tick')
返回值 
time	lastPrice	open	high	low	lastClose	amount	volume	pvolume	stockStatus	openInt	lastSettlementPrice	askPrice	bidPrice	askVol	bidVol	settlementPrice	transactionNum
20230925085900	1695603540500	3778.0	3786.0	3787.0	3766.0	3779.0	1.291532e+10	341961	0	0	1651554	3773.0	[3779.0, 3780.0, 3781.0, 3782.0, 3783.0]	[3777.0, 3776.0, 3775.0, 3774.0, 3773.0]	[635, 0, 0, 0, 0]	[138, 0, 0, 0, 0]	0.0	0
20230925090000	1695603600500	3779.0	3786.0	3787.0	3766.0	3779.0	1.296989e+10	343405	0	0	1652373	3773.0	[3780.0, 3781.0, 3782.0, 3783.0, 3784.0]	[3778.0, 3777.0, 3776.0, 3775.0, 3774.0]	[916, 0, 0, 0, 0]	[168, 0, 0, 0, 0]	0.0	0
20230925090001	1695603601000	3780.0	3786.0	3787.0	3766.0	3779.0	1.307600e+10	346211	0	0	1651646	3773.0	[3787.0, 3788.0, 3789.0, 3790.0, 3791.0]	[3779.0, 3778.0, 3777.0, 3776.0, 3775.0]	[420, 0, 0, 0, 0]	[20, 0, 0, 0, 0]	0.0	0
20230925090001	1695603601500	3783.0	3786.0	3787.0	3766.0	3779.0	1.309460e+10	346703	0	0	1651496	3773.0	[3784.0, 3785.0, 3786.0, 3787.0, 3788.0]	[3776.0, 3775.0, 3774.0, 3773.0, 3772.0]	[46, 0, 0, 0, 0]	[89, 0, 0, 0, 0]	0.0	0
20230925090002	1695603602000	3783.0	3786.0	3787.0	3766.0	3779.0	1.312842e+10	347597	0	0	1651258	3773.0	[3784.0, 3785.0, 3786.0, 3787.0, 3788.0]	[3782.0, 3781.0, 3780.0, 3779.0, 3778.0]	[41, 0, 0, 0, 0]	[7, 0, 0, 0, 0]	0.0	0
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
20230928145958	1695884398500	3690.0	3690.0	3717.0	3684.0	3682.0	3.781059e+10	1021634	0	0	1697198	3684.0	[3690.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]	[3690.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]	[54, 0, 0, 0, 0]	[126, 0, 0, 0, 0]	0.0	0
20230928145959	1695884399000	3690.0	3690.0	3717.0	3684.0	3682.0	3.781148e+10	1021658	0	0	1697179	3684.0	[3690.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]	[3690.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]	[20, 0, 0, 0, 0]	[112, 0, 0, 0, 0]	0.0	0
20230928145959	1695884399500	3690.0	3690.0	3717.0	3684.0	3682.0	3.781395e+10	1021725	0	0	1697158	3684.0	[3690.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]	[3690.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]	[20, 0, 0, 0, 0]	[46, 0, 0, 0, 0]	0.0	0
20230928150000	1695884400000	3690.0	3690.0	3717.0	3684.0	3682.0	3.781502e+10	1021754	0	0	1697143	3684.0	[3690.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]	[3690.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]	[10, 0, 0, 0, 0]	[63, 0, 0, 0, 0]	0.0	0
20230928150000	1695884400500	3690.0	3690.0	3717.0	3684.0	3682.0	3.781502e+10	1021754	0	0	1697143	3684.0	[3690.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]	[3690.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]	[10, 0, 0, 0, 0]	[63, 0, 0, 0, 0]	3700.0	0
149943 rows × 18 columns

 

相关文章:

qmt量化交易策略小白学习笔记第45期【qmt编程之期货行情数据--如何获取日线行情、tick行情】

qmt编程之获取期货行情数据 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,咨询免费开通量化回测与获取实盘权限,欢迎和博主联系! 获取日线行情数…...

c#default 运算符

值类型默认值boolfalsebyte0char‘\0’decimal0.0Mdouble0.0Denum表达式 (E)0 产生的值,其中 E 为 enum 标识符。float0.0Fint0long0Lsbyte0short0struct将所有的值类型字段设置为默认值并将所有的引用类型字段设置为 null 时产生的值。uint0ulong0ushort0引用类型n…...

25计算机考研,这所985有机会!

吉林大学的计算机学科评估是A-,软件是B 实力还是很强的! 考研的专科课代码分别是941和966 其实就是自命题,941是四合一:数据结构,计算机组成与设计,操作系统和计算机网络,这个和408统考的科目…...

SQL 基础入门教程

目录 什么是 SQL? SQL 的基本操作 数据库的创建和删除 表的创建和删除 数据的插入 数据的查询 数据的更新 数据的删除 SQL 的高级操作 表的连接 聚合函数 分组和排序 子查询 视图 索引 SQL 的数据完整性和约束 总结 SQL(Structured Que…...

<Python><paddleocr>基于python使用百度paddleocr实现图片文字识别与替换

前言 本文是使用百度的开源库paddleocr来实现对图片文字的识别,准确度还不错,对图片文字的替换,则利用opencv来完成。 环境配置 系统:windows 平台:visual studio code 语言:python 库:paddleocr、opencv、pyqt5 依赖库安装 本例所需要的库可以直接用pip来安装。 安装…...

小程序开发的费用简介篇

小程序的价格跟很多因素有关系,比如你想要的复杂度、功能多不多等等 今天我就来具体说说开发一款APP/小程序到底需要多少 ❶功能复杂度:功能越多越复杂,开发时间和费用就越高,费用就会高 ❷设计要求:高级的…...

torch.unflod与torch.nn.functional.pad用法

PyTorch 中的两个函数:torch.unfold 和 torch.nn.unfold。它们分别用于不同的目的,让我们分别来理解一下: torch.nn.Unfold 类功能: 类似于函数 torch.unfold,torch.nn.Unfold 类也用于沿着指定维度滑动提取窗口并将每个窗口展平。与函数不同的是,torch.nn.Unfold 是一个…...

江苏 服务器性能监控包含哪些方面?

服务器的性能监控主要是为了确保服务器能够正常运行工作和性能优化的重要手段,接下来就来看一下服务器性能监控所包含的内容有哪些吧! 首先对于服务器的系统资源进行一定的监控,CPU作为服务器的核心组件之一,所以我们要监控CPU的使…...

卓越的 App UI 风格引领潮流

卓越的 App UI 风格引领潮流...

BirdTalk IM集群中消息流转策略讨论

BirdTalk IM集群中消息流转策略讨论 目前群聊的存储策略是1写多读方案;每个群组一个队列,按时间顺序排列,不区分用户; 私聊的存储是写扩散的,每个人都有自己的消息队列,按时间顺序 保存所有的消息&#x…...

重磅!2024年最新影响因子正式发布,附Excel下载

大家好,这里是专注表观组学十余年,领跑多组学科研服务的易基因。 激动人心的时刻终于来了,2024年影响因子已全面发布!废话不多说,大家一起来看看最新的发布的结果吧! 神刊:CA-A CANCER JOURNA…...

【会议征稿】2024年应用计算智能、信息学与大数据国际会议(ACIIBD 2024,7月26-28)

2024年应用计算智能、信息学与大数据国际学术会议(ACIIBD 2024)将于2024年7月26-28日在中国广州举办。会议将聚焦于计算智能及其应用、信息、大数据等相关的研究领域, 广泛邀请国内外知名专家学者,共同探讨相关学科领域的最新发展…...

【代码发布】Quantlab4.3:lightGBM应用于全球大类资产的多因子智能策略(代码+数据)

原创文章第566篇,专注“AI量化投资、世界运行的规律、个人成长与财富自由"。 昨天,Quantlab整合Alpha158因子集,为机器学习大类资产配置策略做准备(代码数据),我们完成了因子集构建,并尝试…...

【毕业设计】Django 校园二手交易平台(有源码+mysql数据)

此项目有完整实现源码,有需要请联系博主 Django 校园二手交易平台开发项目 项目选择动机 本项目旨在开发一个基于Django的校园二手交易平台,为大学生提供一个安全便捷的二手物品买卖平台。该平台将提供用户注册和认证、物品发布和搜索、交易信息管理等…...

文章自动生成器,在线AI写作工具

随着人工智能AI技术的发展,AI技术被应用到越来越多的场景。对于需要创作内容的同学来说,AI写作-文章内容自动生成器是一个非常好的辅助工具。AI写作工具可以提升我们的创作效率,快速的生成文章,然后在根据需求进行调整修改即可。下…...

Matlab初识:什么是Matlab?它的历史、发展和应用领域

目录 一、什么是Matlab? 二、Matlab的历史与发展 三、Matlab的应用领域 四、安装和启动Matlab 五、界面介绍 六、第一个Matlab程序 七、总结 一、什么是Matlab? Matlab 是由 MathWorks 公司开发的一款用于数值计算、可视化以及编程的高级技术计算…...

大模型之-Seq2Seq介绍

大模型之-Seq2Seq介绍 1. Seq2Seq 模型概述 Seq2Seq(Sequence to Sequence)模型是一种用于处理序列数据的深度学习模型,常用于机器翻译、文本摘要和对话系统等任务。它的核心思想是将一个输入序列转换成一个输出序列。 Seq2Seq模型由两个主…...

NSSCTF-Web题目12

目录 [SWPUCTF 2021 新生赛]finalrce 1、题目 2、知识点 3、思路 [UUCTF 2022 新生赛]ez_rce 1、题目 2、知识点 3、思路 [羊城杯 2020]easycon 1、题目 2、知识点 3、思路 [SWPUCTF 2021 新生赛]finalrce 1、题目 2、知识点 命令执行,tee命令 3、思路…...

22、架构-资源与调度

1、资源与调度 调度是容器编排系统最核心的功能之一,“编排”一词本身便包 含“调度”的含义。调度是指为新创建的Pod找到一个最恰当的宿主机 节点来运行它,这个过程成功与否、结果恰当与否,关键取决于容器 编排系统是如何管理与分配集群节点…...

mac 常用工具命令集合

Iterm2 Command T:新建标签 Command W:关闭当前标签 Command ← →:在标签之间切换 Control U:清除当前行 Control A:跳转到行首 Control E:跳转到行尾 Command F:查找 Command …...

树莓派超全系列教程文档--(61)树莓派摄像头高级使用方法

树莓派摄像头高级使用方法 配置通过调谐文件来调整相机行为 使用多个摄像头安装 libcam 和 rpicam-apps依赖关系开发包 文章来源: http://raspberry.dns8844.cn/documentation 原文网址 配置 大多数用例自动工作,无需更改相机配置。但是,一…...

脑机新手指南(八):OpenBCI_GUI:从环境搭建到数据可视化(下)

一、数据处理与分析实战 (一)实时滤波与参数调整 基础滤波操作 60Hz 工频滤波:勾选界面右侧 “60Hz” 复选框,可有效抑制电网干扰(适用于北美地区,欧洲用户可调整为 50Hz)。 平滑处理&…...

【快手拥抱开源】通过快手团队开源的 KwaiCoder-AutoThink-preview 解锁大语言模型的潜力

引言: 在人工智能快速发展的浪潮中,快手Kwaipilot团队推出的 KwaiCoder-AutoThink-preview 具有里程碑意义——这是首个公开的AutoThink大语言模型(LLM)。该模型代表着该领域的重大突破,通过独特方式融合思考与非思考…...

使用 SymPy 进行向量和矩阵的高级操作

在科学计算和工程领域,向量和矩阵操作是解决问题的核心技能之一。Python 的 SymPy 库提供了强大的符号计算功能,能够高效地处理向量和矩阵的各种操作。本文将深入探讨如何使用 SymPy 进行向量和矩阵的创建、合并以及维度拓展等操作,并通过具体…...

九天毕昇深度学习平台 | 如何安装库?

pip install 库名 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --user 举个例子: 报错 ModuleNotFoundError: No module named torch 那么我需要安装 torch pip install torch -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --user pip install 库名&#x…...

淘宝扭蛋机小程序系统开发:打造互动性强的购物平台

淘宝扭蛋机小程序系统的开发,旨在打造一个互动性强的购物平台,让用户在购物的同时,能够享受到更多的乐趣和惊喜。 淘宝扭蛋机小程序系统拥有丰富的互动功能。用户可以通过虚拟摇杆操作扭蛋机,实现旋转、抽拉等动作,增…...

人工智能--安全大模型训练计划:基于Fine-tuning + LLM Agent

安全大模型训练计划:基于Fine-tuning LLM Agent 1. 构建高质量安全数据集 目标:为安全大模型创建高质量、去偏、符合伦理的训练数据集,涵盖安全相关任务(如有害内容检测、隐私保护、道德推理等)。 1.1 数据收集 描…...

CppCon 2015 学习:Time Programming Fundamentals

Civil Time 公历时间 特点: 共 6 个字段: Year(年)Month(月)Day(日)Hour(小时)Minute(分钟)Second(秒) 表示…...

GeoServer发布PostgreSQL图层后WFS查询无主键字段

在使用 GeoServer(版本 2.22.2) 发布 PostgreSQL(PostGIS)中的表为地图服务时,常常会遇到一个小问题: WFS 查询中,主键字段(如 id)莫名其妙地消失了! 即使你在…...

Pandas 可视化集成:数据科学家的高效绘图指南

为什么选择 Pandas 进行数据可视化? 在数据科学和分析领域,可视化是理解数据、发现模式和传达见解的关键步骤。Python 生态系统提供了多种可视化工具,如 Matplotlib、Seaborn、Plotly 等,但 Pandas 内置的可视化功能因其与数据结…...