天勤SDK行情API实战:实时获取期货行情与深度数据

本文是「量投研习社」Day 2的资深实战篇，适合已掌握基础安装的开发者。我们将深入天勤SDK行情API核心，构建一个专业的实时行情监控系统。

引言：行情数据是量化交易的基石

在量化交易中，准确、及时的行情数据直接决定策略的成败。天勤SDK提供了业界领先的行情API体系，具备以下特点：

• 毫秒级延迟
  ：专业版行情服务器，确保数据实时性
• 全市场覆盖
  ：股票、期货、期权全品种支持
• 深度数据
  ：Tick级别盘口、逐笔成交、K线多周期
• 历史数据
  ：从上市至今的完整历史行情

通过本文，你将掌握天勤SDK行情API的核心使用方法，并能构建适用于实盘交易的行情监控系统。

一、天勤SDK行情API架构概览

天勤SDK的行情体系采用分层设计：

┌─────────────────────────────────────┐│        应用层：策略逻辑             │├─────────────────────────────────────┤│   接口层：TqApi、get_quote()等      │├─────────────────────────────────────┤│  协议层：Diff协议、WebSocket        │├─────────────────────────────────────┤│  网关层：天勤行情网关服务器         │├─────────────────────────────────────┤│  交易所：上期所、大商所、中金所等   │└─────────────────────────────────────┘

核心对象：

• TqApi
  ：总入口，管理所有连接和数据流
• Quote
  ：合约实时行情对象，包含最新价、买卖盘等
• Kline
  ：K线序列数据，支持多周期
• Tick
  ：Tick级别数据，包含逐笔成交

二、实时行情订阅：从单合约到多合约

基础：单合约行情获取

from tqsdk import TqApi, TqAuthapi = TqApi(auth=TqAuth("您的快期账户","您的密码"))quote = api.get_quote("SHFE.rb2510")# 螺纹钢主力合约# 等待数据更新await api.wait_update()print(f"合约: {quote.instrument_name}")print(f"最新价: {quote.last_price}")print(f"买一价: {quote.bid_price1}, 买一量: {quote.bid_volume1}")print(f"卖一价: {quote.ask_price1}, 卖一量: {quote.ask_volume1}")

进阶：多合约并行监控

实际交易中，我们通常需要同时监控多个相关品种：

# 定义监控合约列表symbols =["SHFE.rb2510",# 螺纹钢"SHFE.hc2510",# 热卷"SHFE.ss2510",# 不锈钢"DCE.i2510",# 铁矿石]# 批量订阅quotes ={symbol: api.get_quote(symbol)for symbol in symbols}

专业：完整的多合约监控系统

我们已为你准备了一个完整的实时行情监控系统，保存在 src/tq_realtime_quotes.py：

核心功能：

✅ 多合约并行订阅

✅ 实时行情显示

✅ K线数据获取

✅ 风控参数监控

✅ 性能统计记录

运行方式：

# 基础监控（默认合约）python src/tq_realtime_quotes.py# 指定监控合约python src/tq_realtime_quotes.py --symbols SHFE.rb2510 DCE.m2510 CFFEX.IF2510# 启用图形界面python src/tq_realtime_quotes.py --gui

系统架构核心代码：

classRealTimeQuotesMonitor:"""实时行情监控器"""asyncdefinitialize(self):"""初始化数据订阅"""# 订阅合约行情for symbol in self.symbols:            self.quotes[symbol]= self.api.get_quote(symbol)# 同时订阅1分钟K线            self.klines[symbol]= self.api.get_kline_serial(symbol,60)print(f"✅ 已订阅: {symbol}")# 等待第一次数据更新await self.api.wait_update()asyncdefrun_monitor(self, duration:int=3600):"""运行行情监控"""while self.running:# 等待数据更新await self.api.wait_update()# 显示最新行情for symbol in self.symbols:                quote = self.quotes.get(symbol)if quote:# 格式化显示                    self.display_quote(symbol, quote)

三、深度数据获取：Tick与K线高级用法

Tick数据：微观市场结构

Tick数据包含每一笔成交的详细信息，是高频策略的基础：

# 获取Tick序列ticks = api.get_tick_serial("SHFE.rb2510")# 分析Tick数据iflen(ticks)>0:    latest_tick = ticks.iloc[-1]print(f"时间: {latest_tick.datetime}")print(f"成交价: {latest_tick.last_price}")print(f"成交量: {latest_tick.volume}")print(f"成交额: {latest_tick.amount}")print(f"持仓量: {latest_tick.open_interest}")

K线数据：多周期策略支持

天勤SDK支持从Tick到日线的全周期K线：

# 不同周期的K线获取kline_1min = api.get_kline_serial("SHFE.rb2510",60)# 1分钟kline_5min = api.get_kline_serial("SHFE.rb2510",300)# 5分钟kline_15min = api.get_kline_serial("SHFE.rb2510",900)# 15分钟kline_1hour = api.get_kline_serial("SHFE.rb2510",3600)# 1小时kline_1day = api.get_kline_serial("SHFE.rb2510",86400)# 日线# K线数据字段print(f"时间: {kline_1min.datetime.iloc[-1]}")print(f"开盘: {kline_1min.open.iloc[-1]}")print(f"最高: {kline_1min.high.iloc[-1]}")print(f"最低: {kline_1min.low.iloc[-1]}")print(f"收盘: {kline_1min.close.iloc[-1]}")print(f"成交量: {kline_1min.volume.iloc[-1]:,}")print(f"持仓量: {kline_1min.open_interest.iloc[-1]:,}")

四、行情监控系统设计要点

1. 数据更新机制

asyncdefdata_update_loop(self):"""数据更新主循环"""whileTrue:# 等待新数据await self.api.wait_update()# 处理行情更新await self.process_quote_updates()# 处理K线更新await self.process_kline_updates()# 更新显示await self.refresh_display()

2. 性能优化策略

3. 风控集成方案

在行情监控中集成实时风控：

classQuoteMonitorWithRiskControl:"""带风控的行情监控器"""asyncdefcheck_risk(self, symbol, quote):"""风控检查"""# 价格波动检查if self.check_price_volatility(quote):print(f"⚠️  {symbol} 价格波动超限")# 成交量异常检查if self.check_volume_abnormal(quote):print(f"⚠️  {symbol} 成交量异常")# 买卖盘失衡检查if self.check_order_imbalance(quote):print(f"⚠️  {symbol} 买卖盘失衡")

五、实战案例：螺纹钢产业链监控系统

系统设计目标

• 同时监控螺纹钢（rb）、热卷（hc）、铁矿石（i）、焦炭（j）等品种
• 实时计算品种间价差和相关性
• 监测产业链整体风险水平

核心实现代码

classSteelIndustryMonitor:"""钢铁产业链监控系统"""def__init__(self, api):        self.api = api        self.symbols ={"rb":"SHFE.rb2510",# 螺纹钢"hc":"SHFE.hc2510",# 热卷"i":"DCE.i2510",# 铁矿石"j":"DCE.j2510",# 焦炭}        self.quotes ={}        self.spreads ={}# 价差记录asyncdefmonitor_spreads(self):"""监控品种间价差"""# 螺纹钢-热卷价差        rb_price = self.quotes["rb"].last_price        hc_price = self.quotes["hc"].last_price        spread = rb_price - hc_price# 记录和分析        self.spreads["rb-hc"]= spreadifabs(spread)>100:# 价差过大预警print(f"⚠️  螺纹钢-热卷价差异常: {spread:.2f}")

运行效果展示

钢铁产业链监控系统启动========================================✅ 已订阅: SHFE.rb2510 (螺纹钢2510)✅ 已订阅: SHFE.hc2510 (热卷2510)✅ 已订阅: DCE.i2510 (铁矿石2510)✅ 已订阅: DCE.j2510 (焦炭2510)实时行情:螺纹钢: 3850.50 (+25.50) 成交量: 125,430热卷:   3875.20 (+18.70) 成交量:  98,560铁矿石:  850.30 (+12.40) 成交量: 250,890焦炭:   2450.80 (+32.10) 成交量:  85,430价差监控:螺纹钢-热卷: -24.70 (正常)

六、高级话题：行情数据的合规使用

穿透式监管要求

1. 交易行为记录
   ：所有委托、成交必须完整记录
2. 策略逻辑备案
   ：核心算法需向期货公司报备
3. 风险控制前置
   ：策略必须内置风控模块

天勤SDK合规支持

• 内置交易记录自动保存
• 支持策略参数备案导出
• 提供标准风控接口

最佳实践建议

# 合规的数据处理流程classCompliantQuoteHandler:"""合规的行情处理器"""asyncdefprocess_with_compliance(self, quote):"""带合规检查的数据处理"""# 1. 数据验证ifnot self.validate_quote(quote):return# 2. 风控检查ifnot self.risk_check(quote):print("风控检查未通过")return# 3. 记录日志（合规要求）        self.log_quote_data(quote)# 4. 业务处理await self.business_logic(quote)

七、总结与进阶思考

技术要点总结

1. API分层设计
   ：理解天勤SDK的行情数据流架构
2. 多合约管理
   ：掌握批量订阅和并行处理技术
3. 深度数据应用
   ：Tick和K线的高级分析方法
4. 系统性能优化
   ：构建高效稳定的监控系统
5. 合规实践
   ：满足穿透式监管的数据处理要求

思考题

1. 在监控100个合约时，如何设计数据结构以最小化内存占用？
2. Tick数据与K线数据在策略开发中各有哪些应用场景？
3. 如何实现行情数据的断线重连和断点续传？
4. 穿透式监管对行情数据存储提出了哪些具体要求？

实践任务

1. 运行src/tq_realtime_quotes.py，监控至少5个相关品种
2. 扩展监控系统，增加价差计算和预警功能
3. 设计一个基于Tick数据的简单高频策略框架
4. 实现行情数据的本地持久化存储方案

下一篇预告：明天我们将带来《第一个天勤SDK策略：双均线交叉策略完整实现》，从理论到代码，手把手教你构建完整的量化策略。记得关注「量投研习社」，不错过每篇实战干货！

本文为Day 2资深实战系列第二篇，适合有一定Python基础和技术追求的交易者。市场有风险，数据需谨慎。实盘前请充分测试。