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量化新手入门:量化软件界面与行情数据获取

  • 2026-10-23 09:23:14
量化新手入门:量化软件界面与行情数据获取

量化交易软件界面与行情数据获取

    安装并登录券商 QMT 后，先别急着写策略。量化交易的第一步，是看懂软件界面，并确认历史行情和实时行情都能正常获取。【建议收藏】
本篇完成三件事：
    认识客户端界面 → 下载并补齐历史行情 → 验证历史与实时行情能够正常获取

一、开始前需要准备什么

操作前确认：
  • 已使用“行情+交易”模式登录券商 QMT
  • 已下载 Python 库并重启客户端
  • 行情主站与交易中心均已连接
  • 客户端没有正在异常运行或卡住的策略
  • 硬盘有足够空间存放历史行情

二、认识量化软件主界面

本篇最常使用的入口包括：
  1. 行情：查看市场行情和证券走势
  2. 行情源：检查服务器连接
  3. 模型研究：编写和运行测试代码
  4. 历史数据下载：补充本地行情数据
  5. 底部状态栏：查看行情连接、任务和消息状态

三、先检查行情源

在下载数据或运行代码之前，先进入行情源设置，确认服务器连接正常。
行情不更新时，可以按以下顺序排查：
  1. 检查是否处于交易时间。
  2. 更换一只正常交易的股票测试。
  3. 停止当前运行中的策略。
  4. 切换行情主站或交易中心。
  5. 重启客户端后再次观察。

四、历史行情和实时行情有什么区别

历史行情下载后保存在本地，常用于：
  • 策略回测
  • 指标计算
  • 历史 K 线分析
  • 批量选股
  • 因子研究
实时行情来自行情服务器，常用于：
  • 盘中价格监控
  • 实时指标更新
  • 行情回调
  • 实盘信号判断
  • 最新盘口读取

五、使用智能下载补充历史行情

    首次使用时，可以优先通过“智能下载”补充数据。第一次不要直接下载全市场 Tick 或大规模 Level 2 数据。这类数据体积较大，对磁盘空间、网络速度和下载时间都有更高要求。

六、使用快速下载补充常用周期

    快速下载适合集中选择常用市场和基础周期。只研究一只或几只证券时，可以填写具体代码，不必下载整个市场。代码必须包含交易所后缀，否则接口可能无法判断证券所属市场。

七、设置盘后自动更新

    历史行情每天都会增加。长期使用时，建议建立批量下载方案，并设置盘后自动更新。盘后更新可以减少对盘中网络和行情服务的影响，也能避免每天重复手动下载。

八、基础周期与合成周期

    QMT 实际存储的基础周期主要包括：1m 5m 1d。其他周期由基础周期合成。例如：想读取 15m 历史行情，应先下载 5m 数据，再由 QMT 自动合成。

九、使用 Python 下载一只股票的历史行情

    界面下载适合批量补充数据，Python 下载适合在策略中自动准备数据。

十、测试历史行情是否可读取

    读取本地历史行情时，应设置：subscribe=False。每只证券对应一个 `DataFrame`，索引通常为时间，列为请求的行情字段。

十一、测试实时行情

    实时行情可以使用 subscribe_quote 进行最小订阅测试。运行后，在交易时间内应持续看到行情回调输出。subscribe_quote 会返回订阅编号，后续可以通过 unsubscribe_quote 取消订阅。需要读取最新分笔快照时，也可以使用 get_full_tick。但它只能获取最新分笔，不能读取历史分笔，也不能用于回测。

十二、推荐的测试顺序

第一次测试行情时，建议按以下顺序进行：
  1. 确认行情源已连接。
  2. 下载 `000001.SZ` 的日线数据。
  3. 使用 `subscribe=False` 读取最近五根日线。
  4. 确认能输出 `DataFrame`。
  5. 交易时间内运行 `subscribe_quote`。
  6. 确认实时回调持续输出。
  7. 最后再测试多证券、分钟线或合成周期。

十三、常见问题排查

下载完成后仍然取不到数据
检查：
  • 证券代码是否包含市场后缀
  • 时间范围是否正确
  • 下载的周期是否为基础周期
  • 行情主站是否正常连接
  • 是否切换服务器后需要重新下载

十四、本篇完成后的状态

完成本篇后，你应该能够：
  • 看懂券商 QMT 的主要界面区域
  • 找到行情源和数据下载入口
  • 判断行情连接是否正常
  • 使用智能下载、快速下载和批量下载
  • 理解基础周期与合成周期
  • 通过 Python 下载历史行情
  • 使用get_market_data_ex验证本地数据
  • 使用subscribe_quote验证实时行情
  • 输出第一份行情DataFrame
下一篇：量化软件行情字段、复权方式、时间参数与 DataFrame 数据结构详解
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