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 …...
终极指南:10分钟掌握SPT-AKI存档编辑器完整使用教程
终极指南:10分钟掌握SPT-AKI存档编辑器完整使用教程 【免费下载链接】SPT-AKI-Profile-Editor Программа для редактирования профиля игрока на сервере SPT-AKI 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/…...
LearningX:构建结构化开发者知识体系,从基础到架构的实践指南
1. 项目概述:一个面向开发者的系统性学习仓库最近在GitHub上看到一个挺有意思的项目,叫“LearningX”。光看名字,你可能会觉得这又是一个普通的“Awesome-XXX”列表,或者是一堆学习资料的简单堆砌。但当我点进去,花了一…...
基于Readability算法的网页内容提取服务:从原理到工程实践
1. 项目概述:一个为现代阅读而生的开源工具 最近在折腾个人知识库和稍后读系统时,我一直在找一个能完美解决“网页内容净化与结构化”痛点的工具。市面上的方案要么太重,要么太简陋,直到我遇到了 Cat-tj/web-reader 。这不仅仅是…...
Nestia:基于TypeScript编译时分析的NestJS端到端类型安全实践
1. 项目概述:当NestJS遇上TypeScript的极致类型安全如果你正在用NestJS开发后端API,并且对TypeScript的类型安全有近乎偏执的追求,那么你很可能已经听说过,或者正在寻找一个能让你“写一次,安全两次”的工具。我说的“…...
从零到联网:QNX Neutrino RTOS安装后的第一个网络配置实战(含ifconfig与DHCP详解)
从零到联网:QNX Neutrino RTOS安装后的第一个网络配置实战 当你第一次看到QNX Neutrino RTOS的Photon桌面时,那种兴奋感可能很快会被一个现实问题冲淡——这个看起来酷炫的系统怎么连上网?作为实时操作系统领域的标杆,QNX在车载系…...
dotai:将AI大模型无缝集成到Shell终端的智能助手工具
1. 项目概述:当AI遇上你的终端如果你是一个重度命令行用户,每天在终端里敲击着ls、cd、git commit这些命令,有没有那么一瞬间,希望有个助手能帮你自动补全、解释命令,甚至直接帮你写出复杂的管道操作?dotai…...
Rulebook-AI:用规则引擎为AI智能体构建可控决策框架
1. 项目概述:一个基于规则的AI智能体框架最近在探索如何让AI智能体(Agent)的行为更可控、更符合业务逻辑时,我遇到了一个挺有意思的开源项目:botingw/rulebook-ai。乍一看这个名字,可能会觉得它又是一个试图…...
CN2628 可用太阳能供电 5 伏特低压差电压调制集成电路
概述: CN2628是一款可用太阳能供电的低噪声线性电压调制集成电路,采用固定5.0V输出电压,最大 输出电流可达1安培,在5.5V到7V的输入电压范围内输出电压精度可达1%。CN2628工作电流只有520微安,而且同输入和输出的压差没有关系。 CN…...
量子控制中的动态校正门与SCQC几何方法
1. 量子控制中的噪声挑战与动态校正门在超导量子处理器上实现高保真度的量子门操作,最大的障碍来自环境噪声。这些噪声主要分为两类:失谐噪声(δz)和幅度噪声(ϵ)。失谐噪声源于量子比特频率的漂移…...
湿版摄影×AI生成革命:为什么93%的MJ用户调不出真实碘化银斑痕?——资深暗房师+AI训练师双视角深度拆解
更多请点击: https://intelliparadigm.com 第一章:湿版摄影AI生成革命:为什么93%的MJ用户调不出真实碘化银斑痕?——资深暗房师AI训练师双视角深度拆解 湿版火棉胶摄影术诞生于1851年,其不可复制的物理噪点——由碘化…...
