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Ptrade获取L2逐笔数据，免费，券商提供

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 124 次浏览 • 2025-05-24 00:22 • 来自相关话题

本月初国金的Ptrade做了一次大版本的升级，内置的python版本从老旧的python3.5一下子升级到了python3.11。

并且还发现居然可以免费使用L2逐笔数据，分时逐笔委托队列等高频毫秒级的数据

Ptrade接口文档已更新： https://ptradeapi.com

Python 3.5是2015 年发布，Python 3.11是2022 年发布。

性能上来说是有很大的提升，尤其对做回测和高频策略。

如果本身策略很简单或者日线交易的，影响可以忽略不计。

不过这个升级并不是个人可选的，只要你的Ptrade的券商升级了，就只能使用升级后的版本接口格式，旧代码需要做的修改来适配。

性能对比示例（Python 3.5 vs 3.11） By 豆包

以下是部分操作在 Python 3.5 和 3.11 中的性能对比（仅供参考）：

并且相应的第三方库版本亦做了升级。

接口变动影响比较大的是pandas在 Python3.11 中，Pandas已不再支持Panel格式。

pandas里的Pannel类型是用于存储三维或以上的矩阵数据。

而升级后就不支持之前的多维行情数据格式。但笔者觉得现在更加统一和简单。

以前不同入参，有时候返回的是dataframe，有时候返回的是panel，比较混乱。

现在统一返回的dataframe. (或者返回dict，可以自己设定)

影响的API有get_history，get_price ,get_individual_transaction ,get_fundamentals等。

比如通过get_history获取的历史日线数据

count = 10
code_list = ['000695.SZ','001367.SZ']
df = get_history(count, frequency='1d', field=['open','close'], security_list=code_list, fq=None, include=False, fill='nan',is_dict=False)
print(type(df))
print(df)
返回的dataframe数据格式如下

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

code open close
2025-05-15 000695.SZ NaN NaN
2025-05-16 000695.SZ NaN NaN
2025-05-19 000695.SZ 10.34 10.34
2025-05-20 000695.SZ 11.37 11.37
2025-05-21 000695.SZ 12.51 12.51
2025-05-22 000695.SZ 13.76 13.76
2025-05-09 001367.SZ 29.89 29.58
2025-05-12 001367.SZ 29.70 29.60
2025-05-13 001367.SZ 30.11 29.96
2025-05-14 001367.SZ 29.96 29.83
2025-05-15 001367.SZ 29.80 30.18
2025-05-16 001367.SZ 30.13 30.39
2025-05-19 001367.SZ 30.46 30.01
2025-05-20 001367.SZ 20.25 20.08
2025-05-21 001367.SZ 20.05 20.70
2025-05-22 001367.SZ 20.98 22.77

如果要提取 000695.SZ的数据，只需要

df[df['code']=='000695.SZ']就可以了。
code open close
2025-05-09 001367.SZ 29.89 29.58
2025-05-12 001367.SZ 29.70 29.60
2025-05-13 001367.SZ 30.11 29.96
2025-05-14 001367.SZ 29.96 29.83
2025-05-15 001367.SZ 29.80 30.18
2025-05-16 001367.SZ 30.13 30.39
2025-05-19 001367.SZ 30.46 30.01
2025-05-20 001367.SZ 20.25 20.08
2025-05-21 001367.SZ 20.05 20.70
2025-05-22 001367.SZ 20.98 22.77

然后dataframe提取收盘价或者开盘价

# 收盘价
df[df['code']=='001367.SZ']['close']
# 开盘价
df[df['code']=='001367.SZ']['open']

再拿收盘价来计算MACD：

# 计算 MACD 值
def MACD(series):
ema_short = series.ewm(span=12).mean()
ema_long = series.ewm(span=26).mean()
macd_series = ema_short - ema_long
return macd_series.iloc[-1]

close_price_series = df[df['code']=='001367.SZ']['close']
macd_val = MACD(close_price_series)

同理get_price，get_individual_transaction ,get_fundamentals与之类似。

并且在get_histroy的入参里面，多了一个is_dict的参数，默认是False，返回的是dataframe数据，如果设置为True，则返回的dict数据。

返回的有序字典(OrderDict)类型数据：(省略了部分类型)

{'001367.SZ', array([(20250509, 29.89, 29.58), (20250512, 29.7 , 29.6 ),
(20250513, 30.11, 29.96), (20250514, 29.96, 29.83),
(20250515, 29.8 , 30.18), (20250516, 30.13, 30.39),
(20250519, 30.46, 30.01), (20250520, 20.25, 20.08),
(20250521, 20.05, 20.7 ), (20250522, 20.98, 22.77)]
}
但感觉这种列表形式下，提取数据反而没有使用dataframe方便和直观，它获取数据时需要用下标提取。

但官网说，返回dict类型数据的速度比DataFrame,Panel类型数据有大幅提升，对速度有要求的，建议使用is_dict=True 读取上述数据格式。

获取L2逐笔数据
L2逐笔委托数据接口函数
get_individual_entrust(stocks=None, data_count=50, start_pos=0, search_direction=1, is_dict=False)
参数：

data_count: 数据条数，默认为50，最大为200(int)；

start_pos: 起始位置，默认为0(int)；

虽然一次只能获取200条，但配合start_pos游标可遍历获取全部数据。

示例代码：

获取股票001367.SZ封涨停时的最新的逐笔委托行情。
code_list = ['001367.SZ']
df = get_individual_entrust(code_list)
print(df[['business_time','hq_px','business_amount','order_no']])

输出数据如下，因数据列太多，为了美观只取了其中的4列：

时间戳，委托价格，委托数量，委托编号

因为当前已经是收盘状态，是从14:59:57.020往前取50条数据
business_time(时间戳) hq_px(委托价格) business_amount(委托数量) order_no(委托编号)
20250523145702150 24.60 100 32493957
20250523145714840 24.95 100 32505581
20250523145718430 25.05 1000 32509041
20250523145719840 25.05 1000 32510350
20250523145721750 25.05 400 32512000
20250523145727610 25.05 200 32517007
20250523145730270 25.05 400 32519085
20250523145730330 25.04 1600 32519133
20250523145732330 25.05 2900 32520779
20250523145740780 25.05 500 32527204
20250523145743550 25.05 400 32529290
20250523145743810 25.05 200 32529474
20250523145749460 25.05 4300 32533295
20250523145749910 25.05 1000 32533630
20250523145749960 25.05 300 32533666
# 省略若干.....
20250523145926790 25.05 100 32589496
20250523145927480 25.05 1200 32589844
20250523145936090 25.05 200 32594134
20250523145946600 25.05 300 32601758
20250523145946800 25.05 49100 32601865
20250523145950800 25.05 36800 32607381
20250523145953780 25.05 55200 32611265
20250523145954240 25.05 500 32611713
20250523145956830 25.05 55300 32614479
20250523145957020 25.04 8500 32614683
可以看到上面的有些1秒内有多个的委托单，每单的委托量和委托编号。

逐笔成交

同理，L2的逐笔成交数据函数的用法一样，但返回字段不同，成交的时候有成交方向，可以通过程序计算资金流入或流出。

get_individual_transaction(stocks=None, data_count=50, start_pos=0, search_direction=1, is_dict=False)

同样用上面的股票例子获取到的数据如下：
business_time hq_px business_amount business_direction
20250523145648440 0.00 2500 1
20250523145648970 0.00 3200 1
20250523145649300 0.00 100 1
20250523145649370 0.00 900 1
20250523145649880 0.00 1800 1
20250523145650150 0.00 800 1
20250523145650360 0.00 200 1
20250523145650400 0.00 500 1
20250523145650420 0.00 100 1
20250523145652050 0.00 800 1
# 省略若干.....
20250523145659220 0.00 24100 1
20250523145659550 0.00 700 1
20250523145659600 0.00 400 1
20250523150000000 25.05 100 0
20250523150000000 25.05 100 0
20250523150000000 25.05 1600 0
20250523150000000 25.05 800 0
20250523150000000 25.05 1730 0
20250523150000000 25.05 670 0
20250523150000000 25.05 2430 0
20250523150000000 25.05 1200 0
20250523150000000 25.05 9270 0
20250523150000000 25.05 148 0
20250523150000000 25.05 100 0
20250523150000000 25.05 200 0
20250523150000000 25.05 1000 0
20250523150000000 25.05 2000 0

  business_direction是成交方向，0是卖出，1是买入，从而判断该笔成交的资金是流入还是流出。

获取分时成交
get_tick_direction(symbols=None, query_date=0, start_pos=0, search_direction=1, data_count=50, is_dict=False)
这个分时成交函数可获取到当前和历史某个毫秒下，该笔总成交量下有多少笔子订单。

比如用上面的涨停股001367.SZ做示例

最后一刻3点的时候，成交了21348股，里面共有14笔成交。
time_stamp hq_px business_amount business_count
20250523143721000 25.05 100 1
20250523143724000 25.05 200 1
20250523143745000 25.05 444 1
20250523143809000 25.05 10000 2
20250523144024000 25.05 100 1
20250523144048000 25.05 1500 1
20250523144106000 25.05 300 1
20250523144112000 25.05 11692 2
20250523144124000 25.05 100 1
20250523144142000 25.05 100 1
20250523144157000 25.05 100 1
20250523144200000 25.05 2360 1
# 省略若干.....
20250523145415000 25.05 1381 1
20250523145421000 25.05 480 1
20250523145439000 25.05 100 1
20250523145451000 25.05 1753 1
20250523145521000 25.05 5384 3
20250523145539000 25.05 3600 2
20250523145557000 25.05 1000 1
20250523145609000 25.05 400 2
20250523145615000 25.05 100 1
20250523150000000 25.05 21348 14
get_gear_price 获取当前时刻的逐笔委托队列
这个函数的功能：获取委买/卖1 至委买/卖10 10档行情的价格与委托量，但现在发现它可以获取到委托1档下逐笔委托队列。

比如当前的股票是涨停状态，你下了一笔订单有8888股去排板，那么这个函数可以获取当前委1档下的委托队列（前50名），比如下面返回的数据，可以看到你的8888手排在第9个委托队列，还有前后的单子的逐笔数量。

{'bid_grp': {1: [13.68, 15225900, 4905, {1: 33200, 2: 104800, 3: 1000, 4: 100, 5: 51800, 6: 6300, 7: 777800, 8: 184000, 9: 8888, 10: 100, 11: 600, 12: 141800, 13: 100, 14: 141800, 15: 2700,
16: 900, 17: 58600, 18: 2900, 19: 800, 20: 133800, 21: 2800, 22: 900, 23: 2900, 24: 800, 25: 400, 26: 400, 27: 48200, 28: 51800, 29: 99400, 30: 26600, 31: 81800, 32: 493000, 33: 427300, 34: 27700, 35: 2800, 36: 460500,
37: 170200, 38: 166500, 39: 24100, 40: 800, 41: 29300, 42: 500, 43: 500, 44: 500, 45: 2800, 46: 1300, 47: 61700, 48: 27000, 49: 500, 50: 78900}],
2: [13.67, 30200, 32],
3: [13.66, 11100, 16],
4: [13.65, 134400, 11],
5: [13.64, 8500, 7],
6: [13.63, 1000, 3],
7: [13.62, 200, 2],
8: [13.6, 7300, 17],
9: [13.59, 600, 2],
10: [13.58, 10700, 7]},

# 因为是涨停，所以委卖是空的，挂单就立马成交，委托队列是空的
'offer_grp': {1: [0.0, 0, 0, {}],
2: [0.0, 0, 0],
3: [0.0, 0, 0],
4: [0.0, 0, 0],
5: [0.0, 0, 0],
6: [0.0, 0, 0],
7: [0.0, 0, 0],
8: [0.0, 0, 0],
9: [0.0, 0, 0],
10: [0.0, 0, 0]}
}

所以这次ptrade的升级除了python版本的升级，还带来了更多粒度的数据，有利于高频策略的开发。

还有一些新功能的函数就等下次继续更新，记得点赞关注+收藏哦~

待续......

关注公众号：查看全部

并且相应的第三方库版本亦做了升级。

接口变动影响比较大的是pandas在 Python3.11 中，Pandas已不再支持Panel格式。

pandas里的Pannel类型是用于存储三维或以上的矩阵数据。

而升级后就不支持之前的多维行情数据格式。但笔者觉得现在更加统一和简单。

以前不同入参，有时候返回的是dataframe，有时候返回的是panel，比较混乱。

现在统一返回的dataframe. (或者返回dict，可以自己设定)

影响的API有get_history，get_price ,get_individual_transaction ,get_fundamentals等。

比如通过get_history获取的历史日线数据

count = 10

code_list = ['000695.SZ','001367.SZ']

df = get_history(count, frequency='1d', field=['open','close'], security_list=code_list, fq=None, include=False, fill='nan',is_dict=False)

print(type(df))

print(df)

返回的dataframe数据格式如下

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>



			   code   open  close

2025-05-15  000695.SZ    NaN    NaN

2025-05-16  000695.SZ    NaN    NaN

2025-05-19  000695.SZ  10.34  10.34

2025-05-20  000695.SZ  11.37  11.37

2025-05-21  000695.SZ  12.51  12.51

2025-05-22  000695.SZ  13.76  13.76

2025-05-09  001367.SZ  29.89  29.58

2025-05-12  001367.SZ  29.70  29.60

2025-05-13  001367.SZ  30.11  29.96

2025-05-14  001367.SZ  29.96  29.83

2025-05-15  001367.SZ  29.80  30.18

2025-05-16  001367.SZ  30.13  30.39

2025-05-19  001367.SZ  30.46  30.01

2025-05-20  001367.SZ  20.25  20.08

2025-05-21  001367.SZ  20.05  20.70

2025-05-22  001367.SZ  20.98  22.77

如果要提取 000695.SZ的数据，只需要

df[df['code']=='000695.SZ']

就可以了。

           code        open  close

2025-05-09  001367.SZ  29.89  29.58

2025-05-12  001367.SZ  29.70  29.60

2025-05-13  001367.SZ  30.11  29.96

2025-05-14  001367.SZ  29.96  29.83

2025-05-15  001367.SZ  29.80  30.18

2025-05-16  001367.SZ  30.13  30.39

2025-05-19  001367.SZ  30.46  30.01

2025-05-20  001367.SZ  20.25  20.08

2025-05-21  001367.SZ  20.05  20.70

2025-05-22  001367.SZ  20.98  22.77

然后dataframe提取收盘价或者开盘价

# 收盘价

df[df['code']=='001367.SZ']['close']

# 开盘价

df[df['code']=='001367.SZ']['open']

再拿收盘价来计算MACD：

# 计算 MACD 值

def MACD(series):

    ema_short = series.ewm(span=12).mean()

    ema_long = series.ewm(span=26).mean()

    macd_series = ema_short - ema_long

    return macd_series.iloc[-1]



close_price_series = df[df['code']=='001367.SZ']['close']

macd_val = MACD(close_price_series)

同理get_price，get_individual_transaction ,get_fundamentals与之类似。

并且在get_histroy的入参里面，多了一个is_dict的参数，默认是False，返回的是dataframe数据，如果设置为True，则返回的dict数据。

返回的有序字典(OrderDict)类型数据：(省略了部分类型)

{'001367.SZ', array([(20250509, 29.89, 29.58), (20250512, 29.7 , 29.6 ),

       (20250513, 30.11, 29.96), (20250514, 29.96, 29.83),

       (20250515, 29.8 , 30.18), (20250516, 30.13, 30.39),

       (20250519, 30.46, 30.01), (20250520, 20.25, 20.08),

       (20250521, 20.05, 20.7 ), (20250522, 20.98, 22.77)]

}

但感觉这种列表形式下，提取数据反而没有使用dataframe方便和直观，它获取数据时需要用下标提取。

但官网说，返回dict类型数据的速度比DataFrame,Panel类型数据有大幅提升，对速度有要求的，建议使用is_dict=True 读取上述数据格式。

获取L2逐笔数据
L2逐笔委托数据接口函数

get_individual_entrust(stocks=None, data_count=50, start_pos=0, search_direction=1, is_dict=False)

参数：

data_count: 数据条数，默认为50，最大为200(int)；

start_pos: 起始位置，默认为0(int)；

虽然一次只能获取200条，但配合start_pos游标可遍历获取全部数据。

示例代码：

获取股票001367.SZ封涨停时的最新的逐笔委托行情。

code_list = ['001367.SZ']

df = get_individual_entrust(code_list)

print(df[['business_time','hq_px','business_amount','order_no']])

输出数据如下，因数据列太多，为了美观只取了其中的4列：

时间戳，委托价格，委托数量，委托编号

因为当前已经是收盘状态，是从14:59:57.020往前取50条数据

    business_time(时间戳)  hq_px(委托价格)  business_amount(委托数量)  order_no(委托编号)

  20250523145702150  24.60              100  32493957

  20250523145714840  24.95              100  32505581

  20250523145718430  25.05             1000  32509041

  20250523145719840  25.05             1000  32510350

  20250523145721750  25.05              400  32512000

  20250523145727610  25.05              200  32517007

  20250523145730270  25.05              400  32519085

  20250523145730330  25.04             1600  32519133

  20250523145732330  25.05             2900  32520779

  20250523145740780  25.05              500  32527204

  20250523145743550  25.05              400  32529290

  20250523145743810  25.05              200  32529474

  20250523145749460  25.05             4300  32533295

  20250523145749910  25.05             1000  32533630

  20250523145749960  25.05              300  32533666

# 省略若干.....

  20250523145926790  25.05              100  32589496

  20250523145927480  25.05             1200  32589844

  20250523145936090  25.05              200  32594134

  20250523145946600  25.05              300  32601758

  20250523145946800  25.05            49100  32601865

  20250523145950800  25.05            36800  32607381

  20250523145953780  25.05            55200  32611265

  20250523145954240  25.05              500  32611713

  20250523145956830  25.05            55300  32614479

  20250523145957020  25.04             8500  32614683

可以看到上面的有些1秒内有多个的委托单，每单的委托量和委托编号。

逐笔成交

同理，L2的逐笔成交数据函数的用法一样，但返回字段不同，成交的时候有成交方向，可以通过程序计算资金流入或流出。

get_individual_transaction(stocks=None, data_count=50, start_pos=0, search_direction=1, is_dict=False)

同样用上面的股票例子获取到的数据如下：

	business_time      hq_px         business_amount   business_direction

   20250523145648440   0.00             2500                   1

   20250523145648970   0.00             3200                   1

   20250523145649300   0.00              100                   1

   20250523145649370   0.00              900                   1

   20250523145649880   0.00             1800                   1

   20250523145650150   0.00              800                   1

   20250523145650360   0.00              200                   1

   20250523145650400   0.00              500                   1

   20250523145650420   0.00              100                   1

   20250523145652050   0.00              800                   1

# 省略若干.....

  20250523145659220   0.00            24100                   1

  20250523145659550   0.00              700                   1

  20250523145659600   0.00              400                   1

  20250523150000000  25.05              100                   0

  20250523150000000  25.05              100                   0

  20250523150000000  25.05             1600                   0

  20250523150000000  25.05              800                   0

  20250523150000000  25.05             1730                   0

  20250523150000000  25.05              670                   0

  20250523150000000  25.05             2430                   0

  20250523150000000  25.05             1200                   0

  20250523150000000  25.05             9270                   0

  20250523150000000  25.05              148                   0

  20250523150000000  25.05              100                   0

  20250523150000000  25.05              200                   0

  20250523150000000  25.05             1000                   0

  20250523150000000  25.05             2000                   0

business_direction是成交方向，0是卖出，1是买入，从而判断该笔成交的资金是流入还是流出。

获取分时成交

get_tick_direction(symbols=None, query_date=0, start_pos=0, search_direction=1, data_count=50, is_dict=False)

这个分时成交函数可获取到当前和历史某个毫秒下，该笔总成交量下有多少笔子订单。

比如用上面的涨停股001367.SZ做示例

最后一刻3点的时候，成交了21348股，里面共有14笔成交。

	 time_stamp  		hq_px  		business_amount  business_count

  20250523143721000  25.05              100               1

  20250523143724000  25.05              200               1

  20250523143745000  25.05              444               1

  20250523143809000  25.05            10000               2

  20250523144024000  25.05              100               1

  20250523144048000  25.05             1500               1

  20250523144106000  25.05              300               1

  20250523144112000  25.05            11692               2

  20250523144124000  25.05              100               1

  20250523144142000  25.05              100               1

  20250523144157000  25.05              100               1

  20250523144200000  25.05             2360               1

# 省略若干.....

  20250523145415000  25.05             1381               1

  20250523145421000  25.05              480               1

  20250523145439000  25.05              100               1

  20250523145451000  25.05             1753               1

  20250523145521000  25.05             5384               3

  20250523145539000  25.05             3600               2

  20250523145557000  25.05             1000               1

  20250523145609000  25.05              400               2

  20250523145615000  25.05              100               1

  20250523150000000  25.05            21348              14

get_gear_price 获取当前时刻的逐笔委托队列
这个函数的功能：获取委买/卖1 至委买/卖10 10档行情的价格与委托量，但现在发现它可以获取到委托1档下逐笔委托队列。

比如当前的股票是涨停状态，你下了一笔订单有8888股去排板，那么这个函数可以获取当前委1档下的委托队列（前50名），比如下面返回的数据，可以看到你的8888手排在第9个委托队列，还有前后的单子的逐笔数量。

{'bid_grp': {1: [13.68, 15225900, 4905, {1: 33200, 2: 104800, 3: 1000, 4: 100, 5: 51800, 6: 6300, 7: 777800, 8: 184000, 9: 8888, 10: 100, 11: 600, 12: 141800, 13: 100, 14: 141800, 15: 2700, 

16: 900, 17: 58600, 18: 2900, 19: 800, 20: 133800, 21: 2800, 22: 900, 23: 2900, 24: 800, 25: 400, 26: 400, 27: 48200, 28: 51800, 29: 99400, 30: 26600, 31: 81800, 32: 493000, 33: 427300, 34: 27700, 35: 2800, 36: 460500, 

37: 170200, 38: 166500, 39: 24100, 40: 800, 41: 29300, 42: 500, 43: 500, 44: 500, 45: 2800, 46: 1300, 47: 61700, 48: 27000, 49: 500, 50: 78900}], 

2: [13.67, 30200, 32], 

3: [13.66, 11100, 16], 

4: [13.65, 134400, 11], 

5: [13.64, 8500, 7], 

6: [13.63, 1000, 3], 

7: [13.62, 200, 2], 

8: [13.6, 7300, 17], 

9: [13.59, 600, 2], 

10: [13.58, 10700, 7]}, 



 # 因为是涨停，所以委卖是空的，挂单就立马成交，委托队列是空的

'offer_grp': {1: [0.0, 0, 0, {}], 

2: [0.0, 0, 0], 

3: [0.0, 0, 0], 

4: [0.0, 0, 0], 

5: [0.0, 0, 0], 

6: [0.0, 0, 0], 

7: [0.0, 0, 0], 

8: [0.0, 0, 0], 

9: [0.0, 0, 0], 

10: [0.0, 0, 0]}

}

所以这次ptrade的升级除了python版本的升级，还带来了更多粒度的数据，有利于高频策略的开发。

还有一些新功能的函数就等下次继续更新，记得点赞关注+收藏哦~

待续......

关注公众号：

ptrade的python版本升级到3.11, 部分数据返回格式也改变了，无语

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 229 次浏览 • 2025-05-07 14:22 • 来自相关话题

比如：get_history - 获取历史行情
返回数据可以为dataframe，也可以为dict。
为python3.5会根据数据入参不同，返回dataframe，pannel

而新的函数返回，只有dataframe，当然这很好。只是以前的代码需要改动做兼容。

而修改的地方不止这一处。

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比如：get_history - 获取历史行情
返回数据可以为dataframe，也可以为dict。
为python3.5会根据数据入参不同，返回dataframe，pannel

而新的函数返回，只有dataframe，当然这很好。只是以前的代码需要改动做兼容。

而修改的地方不止这一处。

Ptrade LOF跌停抄底T+0 程序

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 281 次浏览 • 2025-04-29 09:02 • 来自相关话题

$原油LOF易方达(SZ161129)$
$黄金主题LOF(SZ161116)$
$港股小盘LOF(SZ161124)$

吃早餐的突然想到，快速写了个监控跌停，封单小于X就买入，冲高后止盈卖出，T+0 ptrade 自动交易。这样抄底就不用自己盯盘啦

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$原油LOF易方达(SZ161129)$
$黄金主题LOF(SZ161116)$
$港股小盘LOF(SZ161124)$

吃早餐的突然想到，快速写了个监控跌停，封单小于X就买入，冲高后止盈卖出，T+0 ptrade 自动交易。这样抄底就不用自己盯盘啦

部署Ptrade deepseek编程AI助手

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 959 次浏览 • 2025-03-22 19:19 • 来自相关话题

不少小伙伴使用Deepseek或者豆包等AI工具写ptrade，qmt代码，发现基本都是无法运行，并且改动起来也很吃力。

（第一行：根本没有ptrade_api这个库）

一个很大的原因，是互联网的残次不齐的语料污染了Deepseek的分析结果。很多不相关的广告或者垃圾内容进入到Deepseek的分析参考对象。三人成虎，Deepseek获取的3个网站都说那个图片里的猫是只老虎，那么它就真的认为它是只老虎。

其实我们可以把API文档作为知识库，提交给Deepseek，让它学习后再替我们编写Ptrade量化程序，代码的完成度会有很大的提升。甚至基本不用修改就可以直接运行。

本文手把手带大家，部署属于自己的量化交易AI编程助手。

当然，不需要高级硬件，也不用付费。0元购。

效果图：

本次依然使用腾讯云提供的Deepseek大模型来运行。

打开链接：https://lke.cloud.tencent.com/

点击大模型知识引擎，如果没有开通就点击开通。个人有免费的token额度可用，不收费。[图片]进去之后点击“新建应用", 名称可以任意填，

在模型这里选择 Deepseek-R1 或者 Deepseek-V3

它支持从本地文档导入和网页URL导入。

我们使用的API文档URL为：https://ptradeapi.com/

但笔者发现，它这个从URL获取数据的工程能力太弱了，获取到的数据只有标题，没有内容。

所以只好手工把网站的内容全选，然后复制保存到本地的word文档。

然后点击导入文档

这里需要几分钟的时间解析，内容审核。因为这个个人定制的知识库，是可以发布出去公开使用的，所以会对问答的内容做审核。

知识库里有对字符限制，免费的可以有个300w的字符可用。本次使用的ptrade api文档用了26w的字符，所以还可以上传更多的个人编写代码库。

知识库的状态变成"待发布"之后，可以点击"发布"按钮。

然后返回到应用配置，可以在提示词里添加一些限制。

比如目前的ptrade是基于python3.5的代码编写的。如果不限制，到时写出来的语法，比如用了诸如f-string的语法，ptrade会报错的。

f'{name}' -- wrong

'{}'.format(name) -- right

如果这里不限制，最后AI写出来的代码大概率在ptrade会报错。

设置完成之后，就完成了你个人专属的ptrade代码AI助手。

现在让它写一个ptrade网格交易程序

至少里面的策略逻辑代码框架整体问题不大，至少不再出现 from ptrade_api import * 这种不存在的包导入的情况。

但细节里还是有些bug的，比如卖出的时候是查enable_amount，而不是amount，因为当日买入的数量不一定能卖出。

run_interval(execute_grid, seconds=3)，还有函数的入参不符合。

并没有get_price这个函数，要用get_snapshot

复制到ptrade里面跑下回测验证一下语法。

出现语法错误，依然需要小改一下。run_interval(context,execute_grid, seconds=3) 就好了。

当然上面的代码离实盘依然有一定的距离，依然依赖提问者技术水平，但作为代码辅助工具，对编写代码效率是很大的提升。

一些没写过复杂代码的自媒体经常尬吹，AI完成替代程序员的工作，其实大部分只是满足生成最基础的demo级别的通用任务，对于高度定制的业务，依然依赖提问者的技术广度和深度，对细节的掌控。

同样使用Deepseek，一个家庭主妇和张小龙，张小龙的确可能在完全不写代码的情况下使用Deepseek写出一个微信，而家庭主妇只能用Deepseek绘出一个类似的微信的UI，却无法运行起来。

但AI作为生产力工具，无疑大大减少了很多重复基础性工作，提升效率，让强者恒强。

需要开通Ptrade，QMT，掘金，Matic，BigQuant等量化工具的读者可以在公众号菜单获取联系方式。像BigQuan已经把AI编写实盘和回测的功能集成进去了。将公众号设为星标，第一时间收到笔者的最新文章啦。
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不少小伙伴使用Deepseek或者豆包等AI工具写ptrade，qmt代码，发现基本都是无法运行，并且改动起来也很吃力。

（第一行：根本没有ptrade_api这个库）

一个很大的原因，是互联网的残次不齐的语料污染了Deepseek的分析结果。很多不相关的广告或者垃圾内容进入到Deepseek的分析参考对象。三人成虎，Deepseek获取的3个网站都说那个图片里的猫是只老虎，那么它就真的认为它是只老虎。

其实我们可以把API文档作为知识库，提交给Deepseek，让它学习后再替我们编写Ptrade量化程序，代码的完成度会有很大的提升。甚至基本不用修改就可以直接运行。

本文手把手带大家，部署属于自己的量化交易AI编程助手。

当然，不需要高级硬件，也不用付费。0元购。

效果图：

本次依然使用腾讯云提供的Deepseek大模型来运行。

打开链接：https://lke.cloud.tencent.com/

点击大模型知识引擎，如果没有开通就点击开通。个人有免费的token额度可用，不收费。[图片]进去之后点击“新建应用", 名称可以任意填，

在模型这里选择 Deepseek-R1 或者 Deepseek-V3

它支持从本地文档导入和网页URL导入。

我们使用的API文档URL为：https://ptradeapi.com/

但笔者发现，它这个从URL获取数据的工程能力太弱了，获取到的数据只有标题，没有内容。

所以只好手工把网站的内容全选，然后复制保存到本地的word文档。

然后点击导入文档

这里需要几分钟的时间解析，内容审核。因为这个个人定制的知识库，是可以发布出去公开使用的，所以会对问答的内容做审核。

知识库里有对字符限制，免费的可以有个300w的字符可用。本次使用的ptrade api文档用了26w的字符，所以还可以上传更多的个人编写代码库。

知识库的状态变成"待发布"之后，可以点击"发布"按钮。

然后返回到应用配置，可以在提示词里添加一些限制。

比如目前的ptrade是基于python3.5的代码编写的。如果不限制，到时写出来的语法，比如用了诸如f-string的语法，ptrade会报错的。

f'{name}' -- wrong

'{}'.format(name) -- right

如果这里不限制，最后AI写出来的代码大概率在ptrade会报错。

设置完成之后，就完成了你个人专属的ptrade代码AI助手。

现在让它写一个ptrade网格交易程序

至少里面的策略逻辑代码框架整体问题不大，至少不再出现 from ptrade_api import * 这种不存在的包导入的情况。

但细节里还是有些bug的，比如卖出的时候是查enable_amount，而不是amount，因为当日买入的数量不一定能卖出。

run_interval(execute_grid, seconds=3)，还有函数的入参不符合。

并没有get_price这个函数，要用get_snapshot

复制到ptrade里面跑下回测验证一下语法。

出现语法错误，依然需要小改一下。run_interval(context,execute_grid, seconds=3) 就好了。

当然上面的代码离实盘依然有一定的距离，依然依赖提问者技术水平，但作为代码辅助工具，对编写代码效率是很大的提升。

一些没写过复杂代码的自媒体经常尬吹，AI完成替代程序员的工作，其实大部分只是满足生成最基础的demo级别的通用任务，对于高度定制的业务，依然依赖提问者的技术广度和深度，对细节的掌控。

同样使用Deepseek，一个家庭主妇和张小龙，张小龙的确可能在完全不写代码的情况下使用Deepseek写出一个微信，而家庭主妇只能用Deepseek绘出一个类似的微信的UI，却无法运行起来。

但AI作为生产力工具，无疑大大减少了很多重复基础性工作，提升效率，让强者恒强。

需要开通Ptrade，QMT，掘金，Matic，BigQuant等量化工具的读者可以在公众号菜单获取联系方式。像BigQuan已经把AI编写实盘和回测的功能集成进去了。将公众号设为星标，第一时间收到笔者的最新文章啦。

ptrade支持北交所股票交易吗？

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 479 次浏览 • 2025-03-12 20:25 • 来自相关话题

目前为止不支持的。（2025-03-12）

可以运行下面的代码：
def initialize(context):
# 初始化策略
g.security = "600570.SS"
set_universe(g.security)
run_daily(context, func,'20:13')

def handle_data(context, data):
print('公众号：可转债量化分析')

def func(context):
info = get_Ashares(date=None)
print(info)
它会打印沪深A股的代码：
北交所有83开头的，或者找一个北交所的股票代码，在输出里面找一下：
[code]2025-03-12 20:13:00 - INFO - ['600000.SS', '600004.SS', '600006.SS', '600007.SS', '600008.SS', '600009.SS', '600010.SS', '600011.SS', '600012.SS', '600015.SS', '600016.SS', '600017.SS', '600018.SS', '600019.SS', '600020.SS', '600021.SS', '600022.SS', '600023.SS', '600025.SS', '600026.SS', '600027.SS', '600028.SS', '600029.SS', '600030.SS', '600031.SS', '600032.SS', '600033.SS', '600035.SS', '600036.SS', '600037.SS', '600038.SS', '600039.SS', '600048.SS', '600050.SS', '600051.SS', '600052.SS', '600053.SS', '600054.SS', '600055.SS', '600056.SS', '600057.SS', '600058.SS', '600059.SS', '600060.SS', '600061.SS', '600062.SS', '600063.SS', '600064.SS', '600066.SS', '600067.SS', '600070.SS', '600071.SS', '600072.SS', '600073.SS', '600075.SS', '600076.SS', '600078.SS', '600079.SS', '600080.SS', '600081.SS', '600082.SS', '600084.SS', '600085.SS', '600088.SS', '600089.SS', '600094.SS', '600095.SS', '600096.SS', '600097.SS', '600098.SS', '600099.SS', '600100.SS', '600101.SS', '600103.SS', 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'300663.SZ', '300664.SZ', '300665.SZ', '300666.SZ', '300667.SZ', '300668.SZ', '300669.SZ', '300670.SZ', '300671.SZ', '300672.SZ', '300673.SZ', '300674.SZ', '300675.SZ', '300676.SZ', '300677.SZ', '300678.SZ', '300679.SZ', '300680.SZ', '300681.SZ', '300682.SZ', '300683.SZ', '300684.SZ', '300685.SZ', '300686.SZ', '300687.SZ', '300688.SZ', '300689.SZ', '300690.SZ', '300691.SZ', '300692.SZ', '300693.SZ', '300694.SZ', '300695.SZ', '300696.SZ', '300697.SZ', '300698.SZ', '300699.SZ', '300700.SZ', '300701.SZ', '300702.SZ', '300703.SZ', '300705.SZ', '300706.SZ', '300707.SZ', '300708.SZ', '300709.SZ', '300710.SZ', '300711.SZ', '300712.SZ', '300713.SZ', '300715.SZ', '300716.SZ', '300717.SZ', '300718.SZ', '300719.SZ', '300720.SZ', '300721.SZ', '300722.SZ', '300723.SZ', '300724.SZ', '300725.SZ', '300726.SZ', '300727.SZ', '300729.SZ', '300730.SZ', '300731.SZ', '300732.SZ', '300733.SZ', '300735.SZ', '300736.SZ', '300737.SZ', '300738.SZ', '300739.SZ', '300740.SZ', '300741.SZ', '300743.SZ', '300745.SZ', 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'300827.SZ', '300828.SZ', '300829.SZ', '300830.SZ', '300831.SZ', '300832.SZ', '300833.SZ', '300834.SZ', '300835.SZ', '300836.SZ', '300837.SZ', '300838.SZ', '300839.SZ', '300840.SZ', '300841.SZ', '300842.SZ', '300843.SZ', '300844.SZ', '300845.SZ', '300846.SZ', '300847.SZ', '300848.SZ', '300849.SZ', '300850.SZ', '300851.SZ', '300852.SZ', '300853.SZ', '300854.SZ', '300855.SZ', '300856.SZ', '300857.SZ', '300858.SZ', '300859.SZ', '300860.SZ', '300861.SZ', '300862.SZ', '300863.SZ', '300864.SZ', '300865.SZ', '300866.SZ', '300867.SZ', '300868.SZ', '300869.SZ', '300870.SZ', '300871.SZ', '300872.SZ', '300873.SZ', '300875.SZ', '300876.SZ', '300877.SZ', '300878.SZ', '300879.SZ', '300880.SZ', '300881.SZ', '300882.SZ', '300883.SZ', '300884.SZ', '300885.SZ', '300886.SZ', '300887.SZ', '300888.SZ', '300889.SZ', '300890.SZ', '300891.SZ', '300892.SZ', '300893.SZ', '300894.SZ', '300895.SZ', '300896.SZ', '300897.SZ', '300898.SZ', '300899.SZ', '300900.SZ', '300901.SZ', '300902.SZ', '300903.SZ', '300904.SZ', '300905.SZ', '300906.SZ', '300907.SZ', '300908.SZ', '300909.SZ', '300910.SZ', '300911.SZ', '300912.SZ', '300913.SZ', '300915.SZ', '300916.SZ', '300917.SZ', '300918.SZ', '300919.SZ', '300920.SZ', '300921.SZ', '300922.SZ', '300923.SZ', '300925.SZ', '300926.SZ', '300927.SZ', '300928.SZ', '300929.SZ', '300930.SZ', '300931.SZ', '300932.SZ', '300933.SZ', '300935.SZ', '300936.SZ', '300937.SZ', '300938.SZ', '300939.SZ', '300940.SZ', '300941.SZ', '300942.SZ', '300943.SZ', '300945.SZ', '300946.SZ', '300947.SZ', '300948.SZ', '300949.SZ', '300950.SZ', '300951.SZ', '300952.SZ', '300953.SZ', '300955.SZ', '300956.SZ', '300957.SZ', '300958.SZ', '300959.SZ', '300960.SZ', '300961.SZ', '300962.SZ', '300963.SZ', '300964.SZ', '300965.SZ', '300966.SZ', '300967.SZ', '300968.SZ', '300969.SZ', '300970.SZ', '300971.SZ', '300972.SZ', '300973.SZ', '300975.SZ', '300976.SZ', '300977.SZ', '300978.SZ', '300979.SZ', '300980.SZ', '300981.SZ', '300982.SZ', '300983.SZ', '300984.SZ', '300985.SZ', '300986.SZ', '300987.SZ', '300988.SZ', '300989.SZ', '300990.SZ', '300991.SZ', '300992.SZ', '300993.SZ', '300994.SZ', '300995.SZ', '300996.SZ', '300997.SZ', '300998.SZ', '300999.SZ', '301000.SZ', '301001.SZ', '301002.SZ', '301003.SZ', '301004.SZ', '301005.SZ', '301006.SZ', '301007.SZ', '301008.SZ', '301009.SZ', '301010.SZ', '301011.SZ', '301012.SZ', '301013.SZ', '301015.SZ', '301016.SZ', '301017.SZ', '301018.SZ', '301019.SZ', '301020.SZ', '301021.SZ', '301022.SZ', '301023.SZ', '301024.SZ', '301025.SZ', '301026.SZ', '301027.SZ', '301028.SZ', '301029.SZ', '301030.SZ', '301031.SZ', '301032.SZ', '301033.SZ', '301035.SZ', '301036.SZ', '301037.SZ', '301038.SZ', '301039.SZ', '301040.SZ', '301041.SZ', '301042.SZ', '301043.SZ', '301045.SZ', '301046.SZ', '301047.SZ', '301048.SZ', '301049.SZ', '301050.SZ', '301051.SZ', '301052.SZ', '301053.SZ', '301055.SZ', '301056.SZ', '301057.SZ', '301058.SZ', '301059.SZ', '301060.SZ', '301061.SZ', '301062.SZ', '301063.SZ', '301065.SZ', '301066.SZ', '301067.SZ', '301068.SZ', '301069.SZ', '301070.SZ', '301071.SZ', '301072.SZ', '301073.SZ', '301075.SZ', '301076.SZ', '301077.SZ', '301078.SZ', '301079.SZ', '301080.SZ', '301081.SZ', '301082.SZ', '301083.SZ', '301085.SZ', '301086.SZ', '301087.SZ', '301088.SZ', '301089.SZ', '301090.SZ', '301091.SZ', '301092.SZ', '301093.SZ', '301095.SZ', '301096.SZ', '301097.SZ', '301098.SZ', '301099.SZ', '301100.SZ', '301101.SZ', '301102.SZ', '301103.SZ', '301105.SZ', '301106.SZ', '301107.SZ', '301108.SZ', '301109.SZ', '301110.SZ', '301111.SZ', '301112.SZ', '301113.SZ', '301115.SZ', '301116.SZ', '301117.SZ', '301118.SZ', '301119.SZ', '301120.SZ', '301121.SZ', '301122.SZ', '301123.SZ', '301125.SZ', '301126.SZ', '301127.SZ', '301128.SZ', '301129.SZ', '301130.SZ', '301131.SZ', '301132.SZ', '301133.SZ', '301135.SZ', '301136.SZ', '301137.SZ', '301138.SZ', '301139.SZ', '301141.SZ', '301148.SZ', '301149.SZ', '301150.SZ', '301151.SZ', '301152.SZ', '301153.SZ', '301155.SZ', '301156.SZ', '301157.SZ', '301158.SZ', '301159.SZ', '301160.SZ', '301161.SZ', '301162.SZ', '301163.SZ', '301165.SZ', '301166.SZ', '301167.SZ', '301168.SZ', '301169.SZ', '301170.SZ', '301171.SZ', '301172.SZ', '301173.SZ', '301175.SZ', '301176.SZ', '301177.SZ', '301178.SZ', '301179.SZ', '301180.SZ', '301181.SZ', '301182.SZ', '301183.SZ', '301185.SZ', '301186.SZ', '301187.SZ', '301188.SZ', '301189.SZ', '301190.SZ', '301191.SZ', '301192.SZ', '301193.SZ', '301195.SZ', '301196.SZ', '301197.SZ', '301198.SZ', '301199.SZ', '301200.SZ', '301201.SZ', '301202.SZ', '301203.SZ', '301205.SZ', '301206.SZ', '301207.SZ', '301208.SZ', '301209.SZ', '301210.SZ', '301211.SZ', '301212.SZ', '301213.SZ', '301215.SZ', '301216.SZ', '301217.SZ', '301218.SZ', '301219.SZ', '301220.SZ', '301221.SZ', '301222.SZ', '301223.SZ', '301225.SZ', '301226.SZ', '301227.SZ', '301228.SZ', '301229.SZ', '301230.SZ', '301231.SZ', '301232.SZ', '301233.SZ', '301234.SZ', '301235.SZ', '301236.SZ', '301237.SZ', '301238.SZ', '301239.SZ', '301246.SZ', '301248.SZ', '301251.SZ', '301252.SZ', '301255.SZ', '301256.SZ', '301257.SZ', '301258.SZ', '301259.SZ', '301260.SZ', '301261.SZ', '301262.SZ', '301263.SZ', '301265.SZ', '301266.SZ', '301267.SZ', '301268.SZ', '301269.SZ', '301270.SZ', '301272.SZ', '301273.SZ', '301275.SZ', '301276.SZ', '301277.SZ', '301278.SZ', '301279.SZ', '301280.SZ', '301281.SZ', '301282.SZ', '301283.SZ', '301285.SZ', '301286.SZ', '301287.SZ', '301288.SZ', '301289.SZ', '301290.SZ', '301291.SZ', '301292.SZ', '301293.SZ', '301295.SZ', '301296.SZ', '301297.SZ', '301298.SZ', '301299.SZ', '301300.SZ', '301301.SZ', '301302.SZ', '301303.SZ', '301305.SZ', '301306.SZ', '301307.SZ', '301308.SZ', '301309.SZ', '301310.SZ', '301311.SZ', '301312.SZ', '301313.SZ', '301314.SZ', '301315.SZ', '301316.SZ', '301317.SZ', '301318.SZ', '301319.SZ', '301320.SZ', '301321.SZ', '301322.SZ', '301323.SZ', '301325.SZ', '301326.SZ', '301327.SZ', '301328.SZ', '301329.SZ', '301330.SZ', '301331.SZ', '301332.SZ', '301333.SZ', '301335.SZ', '301336.SZ', '3013 查看全部

目前为止不支持的。（2025-03-12）

可以运行下面的代码：

def initialize(context):

    # 初始化策略

    g.security = "600570.SS"

    set_universe(g.security)

    run_daily(context, func,'20:13')



def handle_data(context, data):

    print('公众号：可转债量化分析')

    

    

def func(context):

    info = get_Ashares(date=None)

    print(info)

它会打印沪深A股的代码：
北交所有83开头的，或者找一个北交所的股票代码，在输出里面找一下：
[code]2025-03-12 20:13:00 - INFO - ['600000.SS', '600004.SS', '600006.SS', '600007.SS', '600008.SS', '600009.SS', '600010.SS', '600011.SS', '600012.SS', '600015.SS', '600016.SS', '600017.SS', '600018.SS', '600019.SS', '600020.SS', '600021.SS', '600022.SS', '600023.SS', '600025.SS', '600026.SS', '600027.SS', '600028.SS', '600029.SS', '600030.SS', '600031.SS', '600032.SS', '600033.SS', '600035.SS', '600036.SS', '600037.SS', '600038.SS', '600039.SS', '600048.SS', '600050.SS', '600051.SS', '600052.SS', '600053.SS', '600054.SS', '600055.SS', '600056.SS', '600057.SS', '600058.SS', '600059.SS', '600060.SS', '600061.SS', '600062.SS', '600063.SS', '600064.SS', '600066.SS', '600067.SS', '600070.SS', '600071.SS', '600072.SS', '600073.SS', '600075.SS', '600076.SS', '600078.SS', '600079.SS', '600080.SS', '600081.SS', '600082.SS', '600084.SS', '600085.SS', '600088.SS', '600089.SS', '600094.SS', '600095.SS', '600096.SS', '600097.SS', '600098.SS', '600099.SS', '600100.SS', '600101.SS', '600103.SS', 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ptrade python最新版本支持3.11

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 777 次浏览 • 2025-02-27 17:42 • 来自相关话题

为更好的给投资者提供更优质的交易服务。

国金证券 PTRADE智能策略交易终端预期3月底4月中做实盘版本升级。

操作手册和开发手册请登录测试客户端后点击右上角帮助和量化菜单下帮助获取。

量化接口升级说明下载链接:https:/pan.baidu.com/s/1S5xXHpOLFVDYdJrOgYDBqA 提取码:gjz9。

本次主干版本升级涉及的问题修复、功能优化和需求实现较多，策略量化AP变动较大，python版本升级311。

如您有在运行的策略程序、工具功能等，请务必进行测试环境验证调整，确认策略程序在python311环境、工具功能等可正常运行。

实盘确认升级完成后，您需要将测试环境验证后策略迁移实盘后重新启用。

如您需新开通测试环境账户，可与我司服务老师联系获取。感谢各位长期以来对我公司的信任和支持，由此给各位带来的不便敬请谅解。谢谢!

需要开通的可以联系：查看全部

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QMT获取北交所市场代码

QMT • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 519 次浏览 • 2025-02-21 11:30 • 来自相关话题

现在qmt支持北交所交易，但前提也是需要你的账号已经开通了北交所的权限。

现在的券商只要你开了科创板，可以直接开通北交所，不再需要20交易日，50w的要求。

QMT获取北交所代码：

运行输出结果：

需要开通量化api权限的券商，可以扫码关注并咨询查看全部

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ptrade支持外网，mysql 远程数据库的券商

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 650 次浏览 • 2025-02-17 14:16 • 来自相关话题

目前大部分券商不支持获取外部网络数据，全部数据都是通过内置的api函数获取。

比如如果你要获取可转债的一些强赎数据，内置数据是不支持的。

那么如果你想要获取集思录的数据，那么就会无能为力。

不过有一个券商可以支持访问外部数据的。因为ptrade内置了pymysq，redis，zeromq，wsocket等第三方库，

所以你可以在ptrade内部，直接范围mysql的数据，zeromq的数据，甚至直接和外部的api进行双向通信。

实例中直接用requests访问的百度

实盘，模拟盘中均可操作。

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ptrade测试端get_price部分数据为空，天坑

Ptrade • 李魔佛发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 705 次浏览 • 2025-02-13 18:57 • 来自相关话题

江海证券支持QMT，miniQMT，且低门槛开通

QMT • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1029 次浏览 • 2025-02-12 00:46 • 来自相关话题

最近新推出的支持QMT，miniQMT的券商，江海证券。

江海证券有限公司于2003年12月15日在哈尔滨市市场监督管理局登记成立。法定代表人孙名扬，公司经营范围包括证券经纪，证券承销与保荐，证券投资咨询，证券自营等。

这logo看起来有点像银河呢。

江海证券现有分支机构75家，其中17家分公司，58家营业部，遍布北京、上海、广州、深圳、厦门、青岛、大连、成都、武汉、长沙、合肥及黑龙江省内等主要城市，形成了“覆盖龙江、辐射沿海、布局全国”的业务发展格局。

不过上面的是2018年的数据，最新的可能会少一些。因为现在很多营业部都更加注重线上业务。也就是通过线上就可以开通账号。

目前江海证券能够开通量化QMT，和miniQMT的自动化交易权限。

下载地址：

江海证券QMT实盘_实盘_1.0.0.36190.exe

或者直接到官网：
https://www.jhzq.com.cn/main/home/software/index.shtml
选择QMT下载即可

江海证券也支持无限易量化平台。

需要的可以咨询公众号：查看全部

最近新推出的支持QMT，miniQMT的券商，江海证券。

江海证券有限公司于2003年12月15日在哈尔滨市市场监督管理局登记成立。法定代表人孙名扬，公司经营范围包括证券经纪，证券承销与保荐，证券投资咨询，证券自营等。

这logo看起来有点像银河呢。

江海证券现有分支机构75家，其中17家分公司，58家营业部，遍布北京、上海、广州、深圳、厦门、青岛、大连、成都、武汉、长沙、合肥及黑龙江省内等主要城市，形成了“覆盖龙江、辐射沿海、布局全国”的业务发展格局。

不过上面的是2018年的数据，最新的可能会少一些。因为现在很多营业部都更加注重线上业务。也就是通过线上就可以开通账号。

目前江海证券能够开通量化QMT，和miniQMT的自动化交易权限。

下载地址：

江海证券QMT实盘_实盘_1.0.0.36190.exe

或者直接到官网：
https://www.jhzq.com.cn/main/home/software/index.shtml
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聚宽打板策略代码转为ptrade代码

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1089 次浏览 • 2025-02-02 17:42 • 来自相关话题

策略简述：
根据昨日涨停或最近N天的股票出现连板的数量，然后选股。
高开X之后进入股票池。
然后加入均线，热度，板块等因子，盘中买入。

PS: 现在的ptrade回测速度是越来越慢的了。估计是用户越来越多的缘故了。。。
比我刚开始用的那个时候，简直慢了有100倍.....

查看全部

策略简述：
根据昨日涨停或最近N天的股票出现连板的数量，然后选股。
高开X之后进入股票池。
然后加入均线，热度，板块等因子，盘中买入。

PS: 现在的ptrade回测速度是越来越慢的了。估计是用户越来越多的缘故了。。。
比我刚开始用的那个时候，简直慢了有100倍.....

ptrade一个策略里可以同时执行多少个run_daily?

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 878 次浏览 • 2025-01-17 10:28 • 来自相关话题

ptrade里的run_daily 是一个定时函数，可以在交易日里指定时间运行你的函数和任务。

run_daily 可以在0-24小时都能够执行，并没有限制要求交易时间09:30到15:00.

因此如果需要执行集合竞价的部分，那么就需要用run_daily 去操作了。

比如开盘打新，尾盘逆回购，

而ptrade里面也对run_daily做了限制，就是一个策略里面同时只能设置5个run_daily

对于一般人而已，应该够用的了。如果不够，那么就用handle_data处理，也是可以。handle_data，里面可以加一个时间判断的语句，那么你可以一天在指定时间执行多少个任务都没有问题，随意突破5个。

更多技术问题，可以关注公众号：可转债量化分析查看全部

ptrade里的run_daily 是一个定时函数，可以在交易日里指定时间运行你的函数和任务。

run_daily 可以在0-24小时都能够执行，并没有限制要求交易时间09:30到15:00.

因此如果需要执行集合竞价的部分，那么就需要用run_daily 去操作了。

比如开盘打新，尾盘逆回购，

而ptrade里面也对run_daily做了限制，就是一个策略里面同时只能设置5个run_daily

对于一般人而已，应该够用的了。如果不够，那么就用handle_data处理，也是可以。handle_data，里面可以加一个时间判断的语句，那么你可以一天在指定时间执行多少个任务都没有问题，随意突破5个。

更多技术问题，可以关注公众号：可转债量化分析

不同券商的ptrade实盘客户端的回测时间

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1404 次浏览 • 2024-12-03 15:41 • 来自相关话题

券商的模拟客户端在任何时间都可以回测。

而券商的实盘客户端的回测时间会有做限制。

1. 国金：实盘客户端不允许回测。

2. 国盛：实盘客户端回测时间为收盘后15:30之后

3. 湘财：实盘客户端回测时间为收盘后15:30之后

需要开通量化账号的读者朋友，可以关注公众号：

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券商的模拟客户端在任何时间都可以回测。

而券商的实盘客户端的回测时间会有做限制。

1. 国金：实盘客户端不允许回测。

2. 国盛：实盘客户端回测时间为收盘后15:30之后

3. 湘财：实盘客户端回测时间为收盘后15:30之后

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ptrade上的get_cb_info函数无法使用

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1015 次浏览 • 2024-11-20 10:32 • 来自相关话题

比如示例代码：
def initialize(context):
pass

def handle_data(context, data):
df = get_cb_info()
log.info(df)
最后跑出来的结果如下：
2024-11-20 10:22:00 - ERROR - 用户策略执行异常
2024-11-20 10:22:00 - ERROR - Exception: Traceback (most recent call last):
File /home/fly/sim_backtest/result/29fa7074-a6e6-11ef-b05b-c40778d9af27/user_strategy.py, line 6 in handle_data
df = get_cb_info()
--> data = BarDict(600570.SS)
--> context = <StrategyContext {'recorded_vars': {}, 'commission': <Commission {'cost': 0.0003, 'min_trade_cost': 5.0, 'tax': 0.001}>, 'blotter': <Blotter {'current_dt': date ...
NameError: name 'get_cb_info' is not defined

说明这个函数就根本没有做进去了。

目前我试的券商，国盛ptrade是无法使用的。

所以如果需要获取可转债的数据，需要自己写一个接口获取。我之前的很多文章里面也有写过类似的api接口。可以参考参考。

查看全部

比如示例代码：

def initialize(context):

    pass



def handle_data(context, data):

    df = get_cb_info()

    log.info(df)

最后跑出来的结果如下：

2024-11-20 10:22:00 - ERROR - 用户策略执行异常

2024-11-20 10:22:00 - ERROR - Exception: Traceback (most recent call last):

  File /home/fly/sim_backtest/result/29fa7074-a6e6-11ef-b05b-c40778d9af27/user_strategy.py, line 6 in handle_data

    df = get_cb_info()

    --> data = BarDict(600570.SS)

    --> context = <StrategyContext {'recorded_vars': {}, 'commission': <Commission {'cost': 0.0003, 'min_trade_cost': 5.0, 'tax': 0.001}>, 'blotter': <Blotter {'current_dt': date ...

NameError: name 'get_cb_info' is not defined

说明这个函数就根本没有做进去了。

目前我试的券商，国盛ptrade是无法使用的。

所以如果需要获取可转债的数据，需要自己写一个接口获取。我之前的很多文章里面也有写过类似的api接口。可以参考参考。

QMT获取市场可转债代码

可转债 • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1163 次浏览 • 2024-11-14 11:12 • 来自相关话题

QMT本身内置的数据包含了可转债的代码，不需要额外通过外部网络获取。

#encoding:gbk

def init(ContextInfo):
pass

def handlebar(ContextInfo):
index = ContextInfo.barpos
realtime = ContextInfo.get_bar_timetag(index)
print(ContextInfo.get_stock_list_in_sector('沪深转债', realtime))

欢迎关注公众号：可转债量化分析查看全部

QMT本身内置的数据包含了可转债的代码，不需要额外通过外部网络获取。

#encoding:gbk



def init(ContextInfo):

    pass

    

def handlebar(ContextInfo):

    index = ContextInfo.barpos

    realtime = ContextInfo.get_bar_timetag(index)

    print(ContextInfo.get_stock_list_in_sector('沪深转债', realtime))

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ptrade：登录请求失败，服务器状态400

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 957 次浏览 • 2024-11-11 10:03 • 来自相关话题

登录之后打开交易菜单，显示：
ptrade：登录请求失败，服务器状态400

用户数多，占用了资源多了，服务器没有扩容，导致资源不够用了。

周一一大早就崩了。

券商ptrade的运营工作人员只能重启。但不增加资源，不优化隔离资源分配，一旦内存不够，cpu负载占满，全部人一起陪葬，这样好么？

查看全部

登录之后打开交易菜单，显示：
ptrade：登录请求失败，服务器状态400

用户数多，占用了资源多了，服务器没有扩容，导致资源不够用了。

周一一大早就崩了。

券商ptrade的运营工作人员只能重启。但不增加资源，不优化隔离资源分配，一旦内存不够，cpu负载占满，全部人一起陪葬，这样好么？

Ptrade获取历史涨停的股票|python代码

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1206 次浏览 • 2024-11-01 18:41 • 来自相关话题

用当天的收盘价对比最高价，如果是相等的就是涨停。
下面的程序用于监控可转债的正股，在过去10天里是否出现涨停。

下面的ptrade的代码片段。需要完整代码，可关注公众号私信获取。

def hit_limit_recent():
# 选出最近N天正股有涨停的可转债
N =10
scale = 5
latest_price = 160
bond_name_dict, bond_zg_dict = get_all_bond_info(scale=scale,latest_price=latest_price)
zg_list = list(bond_zg_dict.values())
panel_info = get_history(N, frequency='1d', field=['close','high_limit'], security_list=zg_list, fq='pre', include=False, fill='nan')
df = panel_info.swapaxes("minor_axis", "items")
target_list = []
for code in zg_list:
stock_df = df[code]

hit_high = stock_df[stock_df['close']==stock_df['high_limit']]
if len(hit_high) > 0:
# print(hit_high.index)
target_list.append(code)

zz_target_list = []
for code,zg_code in bond_zg_dict.items():
if zg_code in target_list:
print(code, bond_name_dict[code])
zz_target_list.append(code)

return zz_target_list当然，会有一个情形，就是实际最后是开板状态，但是收盘价格和涨停价格一样。
这种属于涨停开板状态，需要利用tick的委卖买来判断。
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用当天的收盘价对比最高价，如果是相等的就是涨停。
下面的程序用于监控可转债的正股，在过去10天里是否出现涨停。

下面的ptrade的代码片段。需要完整代码，可关注公众号私信获取。

def hit_limit_recent():

    # 选出最近N天正股有涨停的可转债

    N =10

    scale = 5

    latest_price = 160

    bond_name_dict, bond_zg_dict = get_all_bond_info(scale=scale,latest_price=latest_price)

    zg_list = list(bond_zg_dict.values())

    panel_info = get_history(N, frequency='1d', field=['close','high_limit'], security_list=zg_list, fq='pre', include=False, fill='nan')

    df = panel_info.swapaxes("minor_axis", "items")

    target_list = []

    for code in zg_list:

        stock_df = df[code]



        hit_high = stock_df[stock_df['close']==stock_df['high_limit']]

        if len(hit_high) > 0:

            # print(hit_high.index)

            target_list.append(code)



    zz_target_list = []

    for code,zg_code in bond_zg_dict.items():

        if zg_code in target_list:

            print(code, bond_name_dict[code])

            zz_target_list.append(code)



    return zz_target_list

当然，会有一个情形，就是实际最后是开板状态，但是收盘价格和涨停价格一样。
这种属于涨停开板状态，需要利用tick的委卖买来判断。

可转债现金替代策略 | QMT | Ptrade

量化交易 • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1289 次浏览 • 2024-10-15 11:05 • 来自相关话题

策略需求：
适合大资金，求稳。

挑选低价格的AAA可转债，比如正股是银行，高分红的国企股，比如大秦铁路的转债，大秦转债等，且到期收益为正。作为标的池。

然后先在标的池里挑选出一个价格最低的转债，1/3 仓位买入，其余仓位买入银华日利。

程序每分钟监控。或者不用那么频繁，可以设置每小时，每天都可以。

如果转债价格下跌了X，就卖出银华日利（1/10仓位），买入转债；（这里仓位随意举例）

如果转债价格上涨了Y，就卖出转债（1/5仓位），买入银华日利；（这里仓位随意举例）

一般AAA的大规模转债，其波动比较小，很少会遇到趋势上涨。所以大部分的时间是做有波动的高抛低吸。

但，一旦遇到趋势上涨，或者突破，那么按照策略会不断卖出转债；

一旦转债仓位为0，就可以在标的池买入另外一只标的（1/3仓位），从而继续下一轮的高抛低吸。

如果转债价格一直跌，但由于AAA的转债有保底，且有回售，转股，下修等各种手段，来兜底，

所以一般遇到跌幅行情，下跌不会超过10%，所以策略可以一直在卖出银华日利，买入转债；

如果中途，出现了其他好的标的，你需要手动交易，那么可以手动卖出银华日利或者可转债，腾出仓位，来操作。

也就是这个策略的可转债，纯粹当做现金来替代来使用。

接着就是使用QMT和Ptrade实现。

待续............

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QMT获取不到行情，一般是什么原因？或者获取行情有中断的情况

QMT • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1503 次浏览 • 2024-09-29 10:27 • 来自相关话题

8-9成原因是因为你选择的行情服务器掉线了

或者你获取的5档tick行情，但是你的行情菜单那里，选择的是最新价，这样你也是无法获取到 5档tick数据的。

然后还有一个问题，如果你用get_market_data 或者get_market_data_ex 这个函数，获取的股票数量很多（比如全市场的股票），那么第一次的启动数据会非常的慢，并且你的内存消耗非常大，整个QMT像死机了一样。

如何解决？下回分解
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8-9成原因是因为你选择的行情服务器掉线了

或者你获取的5档tick行情，但是你的行情菜单那里，选择的是最新价，这样你也是无法获取到 5档tick数据的。

然后还有一个问题，如果你用get_market_data 或者get_market_data_ex 这个函数，获取的股票数量很多（比如全市场的股票），那么第一次的启动数据会非常的慢，并且你的内存消耗非常大，整个QMT像死机了一样。

如何解决？下回分解

Ptrade回测模式下获取实时的分钟数据：只能使用handle_data，数据不能用get_snapshot

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1599 次浏览 • 2024-09-21 17:32 • 来自相关话题

好久没有使用Ptrade做分钟级别的回测了。
发现有点蛋疼，记录一下。

因为回测模式下，不能使用run_interval 函数；

而run_daily模式，只能在固定时间运行，无法分钟级别。

所以只能使用 handle_data
而在handle_data 里面获取当前的分钟价格数据，也无法使用 get_snapshot ，get_gear_price,函数。

所以只能使用handle_data(Context,data) 里面的data里。

而handle_data 里面的data数据，使用方法如下：

import datetime

target_list = [
'600000.SS',
'000333.SZ'
]

def execution(context, data):
now = context.current_dt.strftime('%H:%M')
for code in target_list:
tick_info = data[code]
price = tick_info['price']
print('now: {} code : {} price:{}'.format(now,code ,price))

# 标准
def initialize(context):
log.info("公众号：可转债量化分析 ---- start ----")

def handle_data(context, data):
execution(context, data)

获取数据结果：2024-09-20 14:42:00 - INFO - now: 14:42 code : 000333.SZ price:66.22
2024-09-20 14:43:00 - INFO - now: 14:43 code : 000333.SZ price:66.26
2024-09-20 14:44:00 - INFO - now: 14:44 code : 000333.SZ price:66.19
2024-09-20 14:45:00 - INFO - now: 14:45 code : 000333.SZ price:66.2
2024-09-20 14:46:00 - INFO - now: 14:46 code : 000333.SZ price:66.19
2024-09-20 14:47:00 - INFO - now: 14:47 code : 000333.SZ price:66.18
2024-09-20 14:48:00 - INFO - now: 14:48 code : 000333.SZ price:66.14
2024-09-20 14:49:00 - INFO - now: 14:49 code : 000333.SZ price:66.25
2024-09-20 14:50:00 - INFO - now: 14:50 code : 000333.SZ price:66.19
2024-09-20 14:51:00 - INFO - now: 14:51 code : 000333.SZ price:66.18
2024-09-20 14:52:00 - INFO - now: 14:52 code : 000333.SZ price:66.19
2024-09-20 14:53:00 - INFO - now: 14:53 code : 000333.SZ price:66.2
2024-09-20 14:54:00 - INFO - now: 14:54 code : 000333.SZ price:66.19
2024-09-20 14:55:00 - INFO - now: 14:55 code : 000333.SZ price:66.25
2024-09-20 14:56:00 - INFO - now: 14:56 code : 000333.SZ price:66.27
2024-09-20 14:57:00 - INFO - now: 14:57 code : 000333.SZ price:66.28
2024-09-20 14:58:00 - INFO - now: 14:58 code : 000333.SZ price:66.28
2024-09-20 14:59:00 - INFO - now: 14:59 code : 000333.SZ price:66.28
2024-09-20 15:00:00 - INFO - now: 15:00 code : 000333.SZ price:66.06
用同花顺，对了一下结果，是满足的了。

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import datetime



target_list = [

'600000.SS', 

'000333.SZ'

]



def execution(context, data):

    now = context.current_dt.strftime('%H:%M')

	for code in target_list:

        tick_info = data[code]

        price = tick_info['price']

        print('now: {} code : {} price:{}'.format(now,code ,price))

        







# 标准

def initialize(context):

    log.info("公众号：可转债量化分析 ---- start ----")





def handle_data(context, data):

    execution(context, data)

获取数据结果：

2024-09-20 14:42:00 - INFO - now: 14:42 code : 000333.SZ price:66.22

2024-09-20 14:43:00 - INFO - now: 14:43 code : 000333.SZ price:66.26

2024-09-20 14:44:00 - INFO - now: 14:44 code : 000333.SZ price:66.19

2024-09-20 14:45:00 - INFO - now: 14:45 code : 000333.SZ price:66.2

2024-09-20 14:46:00 - INFO - now: 14:46 code : 000333.SZ price:66.19

2024-09-20 14:47:00 - INFO - now: 14:47 code : 000333.SZ price:66.18

2024-09-20 14:48:00 - INFO - now: 14:48 code : 000333.SZ price:66.14

2024-09-20 14:49:00 - INFO - now: 14:49 code : 000333.SZ price:66.25

2024-09-20 14:50:00 - INFO - now: 14:50 code : 000333.SZ price:66.19

2024-09-20 14:51:00 - INFO - now: 14:51 code : 000333.SZ price:66.18

2024-09-20 14:52:00 - INFO - now: 14:52 code : 000333.SZ price:66.19

2024-09-20 14:53:00 - INFO - now: 14:53 code : 000333.SZ price:66.2

2024-09-20 14:54:00 - INFO - now: 14:54 code : 000333.SZ price:66.19

2024-09-20 14:55:00 - INFO - now: 14:55 code : 000333.SZ price:66.25

2024-09-20 14:56:00 - INFO - now: 14:56 code : 000333.SZ price:66.27

2024-09-20 14:57:00 - INFO - now: 14:57 code : 000333.SZ price:66.28

2024-09-20 14:58:00 - INFO - now: 14:58 code : 000333.SZ price:66.28

2024-09-20 14:59:00 - INFO - now: 14:59 code : 000333.SZ price:66.28

2024-09-20 15:00:00 - INFO - now: 15:00 code : 000333.SZ price:66.06

用同花顺，对了一下结果，是满足的了。

QMT的handlebar设置成一分钟周期的时候，运行是3秒一次的

QMT • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1746 次浏览 • 2024-09-13 11:46 • 来自相关话题

平时很少用handlebar驱动。

刚好有个策略是一分钟周期运行的，所以就用了handle驱动。

结果发现，经常查询重复买入。

调试后发现，原来这个handlebar是3m触发一次的。

如果要一分钟运行一次，还是用
ContextInfo.run_time("execution", INTERVAL_STRING, running_time)

INTERVAL_STRING 用1分钟表示。

示例代码：
一分钟打印当前时间：
# -*-coding:gbk-*-
# 作者公众号：可转债量化分析
import datetime
import json
import redis

####### 以下为固定配置，请勿随意修改 ##########
# 注意：程序需要在9：30前启动

START_TIME = '09:30' # 启动时间，可以修改为开盘任意时间9：30-14：57
STOCK_ACCOUNT = '' # 股票账户

INTERVAL_SECOND = 60 # 交易间隔
INTERVAL_STRING = "{}nSecond".format(INTERVAL_SECOND)

def today_date():
return datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d')

def init(ContextInfo):
now = datetime.datetime.now()
print('策略初始化 {}'.format(now))
now = datetime.datetime.now()
running_time = '{} {}'.format(today_date(), START_TIME)
print('策略初始化 {} , 程序启动时间 {}'.format(now, START_TIME))
ContextInfo.run_time("execution", INTERVAL_STRING, running_time)

def handlebar(ContextInfo):
pass

def execution(ContextInfo):
if not ContextInfo.is_last_bar():
return
now = datetime.datetime.now()
print(now)

公众号：查看全部

平时很少用handlebar驱动。

刚好有个策略是一分钟周期运行的，所以就用了handle驱动。

结果发现，经常查询重复买入。

调试后发现，原来这个handlebar是3m触发一次的。

如果要一分钟运行一次，还是用
ContextInfo.run_time("execution", INTERVAL_STRING, running_time)

INTERVAL_STRING 用1分钟表示。

示例代码：
一分钟打印当前时间：

# -*-coding:gbk-*-

# 作者公众号：可转债量化分析

import datetime

import json

import redis



####### 以下为固定配置，请勿随意修改 ##########

# 注意：程序需要在9：30前启动



START_TIME = '09:30'  # 启动时间，可以修改为开盘任意时间9：30-14：57

STOCK_ACCOUNT = ''  # 股票账户





INTERVAL_SECOND = 60  # 交易间隔

INTERVAL_STRING = "{}nSecond".format(INTERVAL_SECOND)



def today_date():

    return datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d')





def init(ContextInfo):

    now = datetime.datetime.now()

    print('策略初始化 {}'.format(now))

    now = datetime.datetime.now()

    running_time = '{} {}'.format(today_date(), START_TIME)

    print('策略初始化 {} , 程序启动时间 {}'.format(now, START_TIME))

    ContextInfo.run_time("execution", INTERVAL_STRING, running_time)







def handlebar(ContextInfo):

    pass

    

def execution(ContextInfo):

    if not ContextInfo.is_last_bar():

        return

    now = datetime.datetime.now()

    print(now)

公众号：

QMT/iQuant居然禁止redis获取股票行情数据，如何破解

QMT • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1822 次浏览 • 2024-09-10 11:26 • 来自相关话题

QMT禁止redis获取股票行情数据，如何破解

因为QMT没有转债的规模，而国信iquant本身又把requests 库给封禁了，它无法通过requests 获取任何外部数据，比如访问东财，tushare都会提示访问超时。（后面发现它修改了requests的源码）

于是发现iquant的redis是内置库，不需要pip安装，所以第一时间就想到使用redis获取转债数据。

简单测试了一下，redis是可以获取数据的。比如随便丢一个字符到redis，然后QMT可以获取到这个字符数据

于是就把原来的策略里，使用requests 调用API的部分，改成redis。

可是运行后发现报错：

2024-09-10 10:05:19,851 [INFO] [0x00000e24] [msg service] msg: 0C:\iquant\python\新建策略文件.py_SH00030021

DataError:Sensitive Data Detected, Forbidden!

报错信息说的很明显，敏感信息检测到，禁止！

居然对redis的数据进行检验，很明显这部分是QMT对redis的源码进行了修改。

于是根据报错的提示，找到目录：

D:\tool\gjzq_qmt_simulation\bin.x64\Lib\site-packages\redis，下面的client.py

找到对应的行：

的确有一个check_response 的函数用于检测 redis的内容，看正则表达式和变量命名（search_stock），类似股票代码的数据传输被阻止了，检测到之后直接raise Error，程序会停止的。

解决办法，也很简单，直接把这一段代码删除就好了。

然后需要重启你的QMT，不然修改的代码不会生效。

然后重新运行的你的策略，发现一起正常了。

需要开通QMT和代写量化策略，可以关注公众号：查看全部

QMT禁止redis获取股票行情数据，如何破解

因为QMT没有转债的规模，而国信iquant本身又把requests 库给封禁了，它无法通过requests 获取任何外部数据，比如访问东财，tushare都会提示访问超时。（后面发现它修改了requests的源码）

于是发现iquant的redis是内置库，不需要pip安装，所以第一时间就想到使用redis获取转债数据。

简单测试了一下，redis是可以获取数据的。比如随便丢一个字符到redis，然后QMT可以获取到这个字符数据

于是就把原来的策略里，使用requests 调用API的部分，改成redis。

可是运行后发现报错：

2024-09-10 10:05:19,851 [INFO] [0x00000e24] [msg service] msg: 0C:\iquant\python\新建策略文件.py_SH00030021

DataError:Sensitive Data Detected, Forbidden!

报错信息说的很明显，敏感信息检测到，禁止！

居然对redis的数据进行检验，很明显这部分是QMT对redis的源码进行了修改。

于是根据报错的提示，找到目录：

D:\tool\gjzq_qmt_simulation\bin.x64\Lib\site-packages\redis，下面的client.py

找到对应的行：

的确有一个check_response 的函数用于检测 redis的内容，看正则表达式和变量命名（search_stock），类似股票代码的数据传输被阻止了，检测到之后直接raise Error，程序会停止的。

解决办法，也很简单，直接把这一段代码删除就好了。

然后需要重启你的QMT，不然修改的代码不会生效。

然后重新运行的你的策略，发现一起正常了。

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低门槛入金2W开通QMT miniQMT，股票费率免5，0.1元起

券商万一免五 • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 2146 次浏览 • 2024-08-31 14:29 • 来自相关话题

实打实的低门槛，低佣券商，入金2W，开通QMT，miniQMT；
而且费率是直接可以调到万0.754，免五，0.1元起。简直比万一免五还要低！

目前属于活动期间才有的低费率。

需要开户的，可以联系公众号，开户后有QMT技术支持交流群

######### 最新更新，此券商活动已停止 #############
查看全部

实打实的低门槛，低佣券商，入金2W，开通QMT，miniQMT；
而且费率是直接可以调到万0.754，免五，0.1元起。简直比万一免五还要低！

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国信iquant requests 爬虫获取数据还有使用 tushare，akshare 无法连接，提示超时

QMT • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1801 次浏览 • 2024-08-28 14:29 • 来自相关话题

经过验证，比如把下面的代码放入到国信的iquant里运行
#encoding:gbk

import requests

def get_baidu():

url = 'https://www.baidu.com'
req = requests.get(url,headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0'})
print(req.text)

def init(ContextInfo):
get_baidu()

def handlebar(ContextInfo):
pass
会报错，同时访问baidu.com 超时：

明显是国信的iquant内部设置了proxy，导致request出去的时候走了proxy。

所以连baidu都访问不了。

而tushare，akshare底层是周的爬虫（requests）, 所以对于iquant，底层走http requests的库，或者获取数据的手段是失效了的。

不过也有其他的手段可以实现获取外部数据。

笔者亲测了redis可以访问外部的redis数据库，为啥用redis，因为iquant没有内置pymysql，需要自己安装，客户也不懂怎么安装，（到iquant的安装文件路径下的python 包路径下，运行 pip install pymysq）

而iquant内置了redis 的库，所以可以直接import redis

redis测试代码：
def base_usage():
print('start')
r = RedisCls()
data = {'name': 'zhangsan', 'age': 18}
key = 'test_key'
r.push(key, json.dumps(data))
print('push')
print(r.delete('key')) # reutrn 1 if delete success, else return 0
start_time = time.time()
ret_data = r.pop(key)
end_time = time.time()
print('cost time: ', end_time - start_time)
print(ret_data)

base_usage()
上面的代码是正常运行，不报错，就说明正常的了。
PS:
r = RedisCls() 只是封装了
r = redis.Redis 连接的ip和端口，密码而已。

按照网上的redis连接教程使用就好了。

查看全部

经过验证，比如把下面的代码放入到国信的iquant里运行

#encoding:gbk





import requests



def get_baidu():



    url = 'https://www.baidu.com'

    req = requests.get(url,headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0'})

    print(req.text)

    

def init(ContextInfo):

    get_baidu()

    

def handlebar(ContextInfo):

    pass

会报错，同时访问baidu.com 超时：

明显是国信的iquant内部设置了proxy，导致request出去的时候走了proxy。

所以连baidu都访问不了。

而tushare，akshare底层是周的爬虫（requests）, 所以对于iquant，底层走http requests的库，或者获取数据的手段是失效了的。

不过也有其他的手段可以实现获取外部数据。

笔者亲测了redis可以访问外部的redis数据库，为啥用redis，因为iquant没有内置pymysql，需要自己安装，客户也不懂怎么安装，（到iquant的安装文件路径下的python 包路径下，运行 pip install pymysq）

而iquant内置了redis 的库，所以可以直接import redis

redis测试代码：

def base_usage():

    print('start')

    r = RedisCls()

    data = {'name': 'zhangsan', 'age': 18}

    key = 'test_key'

    r.push(key, json.dumps(data))

    print('push')

    print(r.delete('key'))  # reutrn 1 if delete success, else return 0

    start_time = time.time()

    ret_data = r.pop(key)

    end_time = time.time()

    print('cost time: ', end_time - start_time)

    print(ret_data)







base_usage()

上面的代码是正常运行，不报错，就说明正常的了。
PS:
r = RedisCls() 只是封装了
r = redis.Redis 连接的ip和端口，密码而已。

按照网上的redis连接教程使用就好了。

QMT如何获取持仓成本盈亏比例

QMT • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1784 次浏览 • 2024-08-25 07:50 • 来自相关话题

比如多次买入一个股票，每次买入不同的数量，如果中间又有分红除权，虽然可以通过自己写一个计算函数记录，但是会非常复杂。

那么QMT有没有内置的可以获取持仓成本的函数呢？

position 持仓对象里面有一个字段：

m_dOpenPrice: 持仓成本

可以用来获取当前的持仓成本：

具体代码如下：
# encoding:gbk

ACCOUNT = 'xxxxxxx' # 填入你的QMT账户ID, 如果没有，可以联系我开通 QMT权限

def init(ContextInfo):
# hs300成分股中sh和sz市场各自流通市值最大的前3只股票
pass

def handlebar(ContextInfo):
# 计算当前主图的cci
position_info = get_trade_detail_data(ACCOUNT, 'stock', 'position')
for i in position_info:
print('股票', i.m_strInstrumentID, '持仓数',
i.m_nVolume, '持有成本', round(i.m_dOpenPrice, 2),
'持仓盈亏', round(i.m_dPositionProfit, 2),
'持仓盈亏比例', round(i.m_dProfitRate*100, 2)
)

得到的输出结果：

扫码免费开通QMT：

查看全部

比如多次买入一个股票，每次买入不同的数量，如果中间又有分红除权，虽然可以通过自己写一个计算函数记录，但是会非常复杂。

那么QMT有没有内置的可以获取持仓成本的函数呢？

position 持仓对象里面有一个字段：

m_dOpenPrice: 持仓成本

可以用来获取当前的持仓成本：

具体代码如下：

# encoding:gbk



ACCOUNT = 'xxxxxxx' # 填入你的QMT账户ID, 如果没有，可以联系我开通 QMT权限





def init(ContextInfo):

    # hs300成分股中sh和sz市场各自流通市值最大的前3只股票

    pass





def handlebar(ContextInfo):

    # 计算当前主图的cci

    position_info = get_trade_detail_data(ACCOUNT, 'stock', 'position')

    for i in position_info:

        print('股票', i.m_strInstrumentID, '持仓数',

              i.m_nVolume, '持有成本', round(i.m_dOpenPrice, 2),

              '持仓盈亏', round(i.m_dPositionProfit, 2),

              '持仓盈亏比例', round(i.m_dProfitRate*100, 2)

              )

得到的输出结果：

扫码免费开通QMT：

python Ptrade获取热门板块，连板股票 python代码

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 2362 次浏览 • 2024-08-23 16:57 • 来自相关话题

之前有人咨询，ptrade如何获取不同的概念板块个股。其实很容易，本身有获取板块信息的API函数：

Ptrade API文档：https://ptradeapi.com/#get_sort_msg

get_sort_msg – 获取板块、行业的涨幅排名
get_sort_msg(sort_type_grp=None, sort_field_name=None, sort_type=1, data_count=100)
接口说明
该接口用于获取板块、行业的涨幅排名。
参数 sort_type_grp: 板块或行业的代码(list[str]/str)；
(暂时只支持XBHS.DY地域、XBHS.GN概念、XBHS.ZJHHY证监会行业、XBHS.ZS指数、XBHS.HY行业等)

示例代码：按概念板块涨幅倒序排名
import datetime
START_TIME = (datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=1)).strftime('%H:%M')

def execution(context):
#获取XBHS.GN的概念排名信息
sort_data = get_sort_msg(sort_type_grp='XBHS.GN', sort_field_name='px_change_rate', sort_type=1, data_count=100)

for data in sort_data:
log.info('板块： {} '.format(data['prod_name']))
for sub_stock in data['rise_first_grp']:
log.info('{} 涨幅：{}'.format(sub_stock['prod_name'],sub_stock['px_change_rate']))

log.info('\n')

def initialize(context):
# 初始化策略
run_daily(context, execution, time=START_TIME) # 扫描
log.info("公众号：可转债量化分析\n")

def handle_data(context, data):
pass

上面代码在ptrade启动后一分钟拿到结果。不限制要求开盘时间的。其实Ptrade可以在24小时任意时刻启动。

get_sort_msg 返回的数据结构体如下：

具体字段的含义：
prod_code: 行业代码(str:str)；
prod_name: 行业名称(str:str)；
hq_type_code: 行业板块代码(str:str)；
time_stamp: 时间戳毫秒级(str:int)；
trade_mins: 交易分钟数(str:int)；
trade_status: 交易状态(str:str)；
preclose_px: 昨日收盘价(str:float)；
open_px: 今日开盘价(str:float)；
last_px: 最新价(str:float)；
high_px: 最高价(str:float)；
low_px: 最低价(str:float)；
wavg_px: 加权平均价(str:float)；
business_amount: 总成交量(str:int)；
business_balance: 总成交额(str:int)；
px_change: 涨跌额(str:float)；
amplitude: 振幅(str:int)；
px_change_rate: 涨跌幅(str:float)；
circulation_amount: 流通股本(str:int)；
total_shares: 总股本(str:int)；
market_value: 市值(str:int)；
circulation_value: 流通市值(str:int)；
vol_ratio: 量比(str:float)；
shares_per_hand: 每手股数(str:int)；
rise_count: 上涨家数(str:int)；
fall_count: 下跌家数(str:int)；
member_count: 成员个数(str:int)；
rise_first_grp: 领涨股票(其包含以下五个字段)(str:list[dict{str:int,str:str,str:str,str:float,str:float},...])；
prod_code: 股票代码(str:str)；
prod_name: 证券名称(str:str)；
hq_type_code: 类型代码(str:str)；
last_px: 最新价(str:float)；
px_change_rate: 涨跌幅(str:float)；
fall_first_grp: 领跌股票(其包含以下五个字段)(str:list[dict{str:int,str:str,str:str,str:float,str:float},...])；
prod_code: 股票代码(str:str)；
prod_name: 证券名称(str:str)；
hq_type_code: 类型代码(str:str)；
last_px: 最新价(str:float)；
px_change_rate: 涨跌幅(str:float)；

这个返回数据是实时的，可以用来选股，选择热门股，热门板块，涨停板块，昨日涨停，昨日连板板块。

比如上面运行结果里就有昨日连板的板块个股，有9个，在rise_first_grp 字段里面：

需要开通Ptrade的读者朋友可以后天联系哦，提供不同券商ptrade，低门槛，低费率，还有技术支持群！
查看全部

之前有人咨询，ptrade如何获取不同的概念板块个股。其实很容易，本身有获取板块信息的API函数：

Ptrade API文档：https://ptradeapi.com/#get_sort_msg

get_sort_msg – 获取板块、行业的涨幅排名

get_sort_msg(sort_type_grp=None, sort_field_name=None, sort_type=1, data_count=100)

接口说明
该接口用于获取板块、行业的涨幅排名。
参数 sort_type_grp: 板块或行业的代码(list[str]/str)；
(暂时只支持XBHS.DY地域、XBHS.GN概念、XBHS.ZJHHY证监会行业、XBHS.ZS指数、XBHS.HY行业等)

示例代码：按概念板块涨幅倒序排名

import datetime

START_TIME = (datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=1)).strftime('%H:%M')





def execution(context):

    #获取XBHS.GN的概念排名信息

    sort_data = get_sort_msg(sort_type_grp='XBHS.GN', sort_field_name='px_change_rate', sort_type=1, data_count=100)



    for data in sort_data:

        log.info('板块： {} '.format(data['prod_name']))

        for sub_stock in data['rise_first_grp']:

            log.info('{} 涨幅 ：{}'.format(sub_stock['prod_name'],sub_stock['px_change_rate']))

        

        log.info('\n')





def initialize(context):

    # 初始化策略

    run_daily(context, execution, time=START_TIME)  # 扫描

    log.info("公众号：可转债量化分析\n")



def handle_data(context, data):

    pass

上面代码在ptrade启动后一分钟拿到结果。不限制要求开盘时间的。其实Ptrade可以在24小时任意时刻启动。

get_sort_msg 返回的数据结构体如下：

具体字段的含义：

prod_code: 行业代码(str:str)；

prod_name: 行业名称(str:str)；

hq_type_code: 行业板块代码(str:str)；

time_stamp: 时间戳毫秒级(str:int)；

trade_mins: 交易分钟数(str:int)；

trade_status: 交易状态(str:str)；

preclose_px: 昨日收盘价(str:float)；

open_px: 今日开盘价(str:float)；

last_px: 最新价(str:float)；

high_px: 最高价(str:float)；

low_px: 最低价(str:float)；

wavg_px: 加权平均价(str:float)；

business_amount: 总成交量(str:int)；

business_balance: 总成交额(str:int)；

px_change: 涨跌额(str:float)；

amplitude: 振幅(str:int)；

px_change_rate: 涨跌幅(str:float)；

circulation_amount: 流通股本(str:int)；

total_shares: 总股本(str:int)；

market_value: 市值(str:int)；

circulation_value: 流通市值(str:int)；

vol_ratio: 量比(str:float)；

shares_per_hand: 每手股数(str:int)；

rise_count: 上涨家数(str:int)；

fall_count: 下跌家数(str:int)；

member_count: 成员个数(str:int)；

rise_first_grp: 领涨股票(其包含以下五个字段)(str:list[dict{str:int,str:str,str:str,str:float,str:float},...])；

prod_code: 股票代码(str:str)；

prod_name: 证券名称(str:str)；

hq_type_code: 类型代码(str:str)；

last_px: 最新价(str:float)；

px_change_rate: 涨跌幅(str:float)；

fall_first_grp: 领跌股票(其包含以下五个字段)(str:list[dict{str:int,str:str,str:str,str:float,str:float},...])；

prod_code: 股票代码(str:str)；

prod_name: 证券名称(str:str)；

hq_type_code: 类型代码(str:str)；

last_px: 最新价(str:float)；

px_change_rate: 涨跌幅(str:float)；

这个返回数据是实时的，可以用来选股，选择热门股，热门板块，涨停板块，昨日涨停，昨日连板板块。

比如上面运行结果里就有昨日连板的板块个股，有9个，在rise_first_grp 字段里面：

需要开通Ptrade的读者朋友可以后天联系哦，提供不同券商ptrade，低门槛，低费率，还有技术支持群！

【保姆教程】使用ptrade做一个持仓监控提醒软件（二）

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1919 次浏览 • 2024-08-08 14:01 • 来自相关话题

接下来完成代码实现部分：

主要框架如下：

盘前我们先去读取数据库的数据：

格式很简单，就记录了代码和名字：

df = pd.read_sql('select * from tb_holding_stock_list', con=engine)

def initialize(context):
# 初始化策略
engine = DBSelector().get_engine()
df = pd.read_sql('select * from tb_holding_stock_list', con=engine)
df['code']=df['code'].astype(str)
result = {}
for index, row in df.iterrows():
code = add_code_postfix(row['code'])
result[code] = {'name': row['name'], 'source': row['source']}
g.holding_stock_dict = result
g.holding_stock_list = list(result.keys())
g.__cache = Cache()

run_interval(context, execution, seconds=INTERVAL) # 扫描

def handle_data(context, data):
pass

def tick_data(context, data):
pass

def before_trading_start(context, data):
'''
盘前
'''
if DEBUG:
log.info('盘前运行开始', str(context.blotter.current_dt))

def after_trading_end(context, data):
'''
盘后
'''
if DEBUG:
log.info('盘后时间 ', str(context.blotter.current_dt))
然后主要部分在 execution 这个监控函数这里。

def execution(context):
tick_info = get_snapshot(g.holding_stock_list)
for code, tick in tick_info.items():
px_change_rate = tick['px_change_rate']
if px_change_rate > abs(HIT_TARGET):
if g.__cache.check(code):
# 通知
name = g.holding_stock_dict.get(code)['name']
source = g.holding_stock_dict.get(code)['source']
msg = '{}-{} 涨幅-{},{}'.format(code,
name, px_change_rate, source)
send_message_via_wechat(msg)

send_message_via_wechat 这个函数是发送微信消息的。

然后基本完成了整体的代码编写，里面一些自定义的函数为了判断下一次通知要等待多久。

因为不能因为同一个股票满足条件了，然后每隔3秒发一次微信消息。你手机会一直滴滴滴地响的。

而且很容易把其他刚出现的提示给覆盖了。

【保姆教程】使用ptrade做一个持仓监控提醒软件（一）

查看全部

接下来完成代码实现部分：

主要框架如下：

盘前我们先去读取数据库的数据：

格式很简单，就记录了代码和名字：

df = pd.read_sql('select * from tb_holding_stock_list', con=engine)

def initialize(context):

    # 初始化策略

    engine = DBSelector().get_engine()

    df = pd.read_sql('select * from tb_holding_stock_list', con=engine)

    df['code']=df['code'].astype(str)

    result = {}

    for index, row in df.iterrows():

        code = add_code_postfix(row['code'])

        result[code] = {'name': row['name'], 'source': row['source']}

    g.holding_stock_dict = result

    g.holding_stock_list = list(result.keys())

    g.__cache = Cache()



    run_interval(context, execution, seconds=INTERVAL)  # 扫描





def handle_data(context, data):

    pass





def tick_data(context, data):

    pass



def before_trading_start(context, data):

    '''

    盘前

    '''

    if DEBUG:

        log.info('盘前运行开始', str(context.blotter.current_dt))





def after_trading_end(context, data):

    '''

    盘后

    '''

    if DEBUG:

        log.info('盘后时间 ', str(context.blotter.current_dt))

然后主要部分在 execution 这个监控函数这里。

def execution(context):

    tick_info = get_snapshot(g.holding_stock_list)

    for code, tick in tick_info.items():

        px_change_rate = tick['px_change_rate']

        if px_change_rate > abs(HIT_TARGET):

            if g.__cache.check(code):

                # 通知

                name = g.holding_stock_dict.get(code)['name']

                source = g.holding_stock_dict.get(code)['source']

                msg = '{}-{} 涨幅-{},{}'.format(code,

                                              name, px_change_rate, source)

                send_message_via_wechat(msg)

send_message_via_wechat 这个函数是发送微信消息的。

然后基本完成了整体的代码编写，里面一些自定义的函数为了判断下一次通知要等待多久。

因为不能因为同一个股票满足条件了，然后每隔3秒发一次微信消息。你手机会一直滴滴滴地响的。

而且很容易把其他刚出现的提示给覆盖了。

【保姆教程】使用ptrade做一个持仓监控提醒软件（一）

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 2172 次浏览 • 2024-08-07 10:23 • 来自相关话题

背景：
因为有多个券商，比如银河，华宝，国金，国盛等。而且也有家人的账户，可能一个银河就有5-6个账户。
所以如果持仓比较多的话，没有时间管得过来。设置条件单比较繁琐，也不一定能管得过来。

要求：
把所有的持仓股Excel导出，输入的数据库（这里选择mysql），然后Ptrade读取了股票池，每隔3s扫描一次行情，如果遇到大涨或者大跌的个股，转债，ETF，就发送微信消息提醒（涨幅/跌幅大于7%）

这个是某个客户的简单需求。

后面就按照上面的需求做一个客户端，除了可以录入上述资料，还能提供web服务，输入，删除持仓股，做到实时更新。

最后提醒效果如下：

国金QMT的字样，用来区分我这个标的是哪一个券商的持仓。比如有可能是家人1-银河，家人2-国盛，这样的哈

下一篇：
【保姆教程】使用ptrade做一个持仓监控提醒软件（二）

欢迎关注公众号：可转债量化分析查看全部

国金QMT的字样，用来区分我这个标的是哪一个券商的持仓。比如有可能是家人1-银河，家人2-国盛，这样的哈

下一篇：
【保姆教程】使用ptrade做一个持仓监控提醒软件（二）

欢迎关注公众号：可转债量化分析

ptrade获取的历史数据最长到哪一年？ptrade如何获取上证指数

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1596 次浏览 • 2024-06-30 13:48 • 来自相关话题

Ptrade获取日线，分钟线数据最长可以到2005年。
文档里面也有说明：

7、该接口只能获取2005年后的数据。

ptrade官网api接口文档：
https://ptradeapi.com/#

实测也是符合要求的：

ptrade如何获取上证指数，代码是 000001.SS
test_data = data = get_price(security='000001.SS',start_date='20050201',end_date='20050630',frequency='1d')
ptrade获取上证指数2005年的数据：

需要低佣，低门槛开通ptrade的朋友，可以扫描关注关注号：查看全部

Ptrade获取日线，分钟线数据最长可以到2005年。
文档里面也有说明：

7、该接口只能获取2005年后的数据。

ptrade官网api接口文档：
https://ptradeapi.com/#

实测也是符合要求的：

ptrade如何获取上证指数，代码是 000001.SS

test_data = data = get_price(security='000001.SS',start_date='20050201',end_date='20050630',frequency='1d')

ptrade获取上证指数2005年的数据：

需要低佣，低门槛开通ptrade的朋友，可以扫描关注关注号：

国金证券QMT测试客户端 - 获取可融券股票数据

QMT • 李魔佛回复了问题 • 1 人关注 • 1 个回复 • 1858 次浏览 • 2024-06-19 10:53 • 来自相关话题

国金证券QMT测试客户端 - 获取可融券股票数据

QMT • 李魔佛回复了问题 • 1 人关注 • 1 个回复 • 1858 次浏览 • 2024-06-19 10:53 • 来自相关话题

ptrade qmt量化平台收费吗？

券商万一免五 • 李魔佛回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 5442 次浏览 • 2022-07-13 17:04 • 来自相关话题

QMT获取北交所市场代码

QMT • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 519 次浏览 • 2025-02-21 11:30 • 来自相关话题

运行输出结果：

需要开通量化api权限的券商，可以扫码关注并咨询

江海证券支持QMT，miniQMT，且低门槛开通

QMT • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1029 次浏览 • 2025-02-12 00:46 • 来自相关话题

最近新推出的支持QMT，miniQMT的券商，江海证券。

江海证券有限公司于2003年12月15日在哈尔滨市市场监督管理局登记成立。法定代表人孙名扬，公司经营范围包括证券经纪，证券承销与保荐，证券投资咨询，证券自营等。

QMT获取市场可转债代码

可转债 • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1163 次浏览 • 2024-11-14 11:12 • 来自相关话题

QMT本身内置的数据包含了可转债的代码，不需要额外通过外部网络获取。

#encoding:gbk



def init(ContextInfo):

    pass

    

def handlebar(ContextInfo):

    index = ContextInfo.barpos

    realtime = ContextInfo.get_bar_timetag(index)

    print(ContextInfo.get_stock_list_in_sector('沪深转债', realtime))

欢迎关注公众号：可转债量化分析

可转债现金替代策略 | QMT | Ptrade

量化交易 • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1289 次浏览 • 2024-10-15 11:05 • 来自相关话题

QMT获取不到行情，一般是什么原因？或者获取行情有中断的情况

QMT • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1503 次浏览 • 2024-09-29 10:27 • 来自相关话题

8-9成原因是因为你选择的行情服务器掉线了

或者你获取的5档tick行情，但是你的行情菜单那里，选择的是最新价，这样你也是无法获取到 5档tick数据的。

QMT的handlebar设置成一分钟周期的时候，运行是3秒一次的

QMT • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1746 次浏览 • 2024-09-13 11:46 • 来自相关话题

平时很少用handlebar驱动。

刚好有个策略是一分钟周期运行的，所以就用了handle驱动。

# -*-coding:gbk-*-

# 作者公众号：可转债量化分析

import datetime

import json

import redis



####### 以下为固定配置，请勿随意修改 ##########

# 注意：程序需要在9：30前启动



START_TIME = '09:30'  # 启动时间，可以修改为开盘任意时间9：30-14：57

STOCK_ACCOUNT = ''  # 股票账户





INTERVAL_SECOND = 60  # 交易间隔

INTERVAL_STRING = "{}nSecond".format(INTERVAL_SECOND)



def today_date():

    return datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d')





def init(ContextInfo):

    now = datetime.datetime.now()

    print('策略初始化 {}'.format(now))

    now = datetime.datetime.now()

    running_time = '{} {}'.format(today_date(), START_TIME)

    print('策略初始化 {} , 程序启动时间 {}'.format(now, START_TIME))

    ContextInfo.run_time("execution", INTERVAL_STRING, running_time)







def handlebar(ContextInfo):

    pass

    

def execution(ContextInfo):

    if not ContextInfo.is_last_bar():

        return

    now = datetime.datetime.now()

    print(now)

公众号：

QMT/iQuant居然禁止redis获取股票行情数据，如何破解

QMT • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1822 次浏览 • 2024-09-10 11:26 • 来自相关话题

低门槛入金2W开通QMT miniQMT，股票费率免5，0.1元起

券商万一免五 • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 2146 次浏览 • 2024-08-31 14:29 • 来自相关话题

需要开户的，可以联系公众号，开户后有QMT技术支持交流群

######### 最新更新，此券商活动已停止 #############

国信iquant requests 爬虫获取数据还有使用 tushare，akshare 无法连接，提示超时

QMT • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1801 次浏览 • 2024-08-28 14:29 • 来自相关话题

经过验证，比如把下面的代码放入到国信的iquant里运行

#encoding:gbk





import requests



def get_baidu():



    url = 'https://www.baidu.com'

    req = requests.get(url,headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0'})

    print(req.text)

    

def init(ContextInfo):

    get_baidu()

    

def handlebar(ContextInfo):

    pass

会报错，同时访问baidu.com 超时：

def base_usage():

    print('start')

    r = RedisCls()

    data = {'name': 'zhangsan', 'age': 18}

    key = 'test_key'

    r.push(key, json.dumps(data))

    print('push')

    print(r.delete('key'))  # reutrn 1 if delete success, else return 0

    start_time = time.time()

    ret_data = r.pop(key)

    end_time = time.time()

    print('cost time: ', end_time - start_time)

    print(ret_data)







base_usage()

QMT如何获取持仓成本盈亏比例

QMT • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1784 次浏览 • 2024-08-25 07:50 • 来自相关话题

# encoding:gbk



ACCOUNT = 'xxxxxxx' # 填入你的QMT账户ID, 如果没有，可以联系我开通 QMT权限





def init(ContextInfo):

    # hs300成分股中sh和sz市场各自流通市值最大的前3只股票

    pass





def handlebar(ContextInfo):

    # 计算当前主图的cci

    position_info = get_trade_detail_data(ACCOUNT, 'stock', 'position')

    for i in position_info:

        print('股票', i.m_strInstrumentID, '持仓数',

              i.m_nVolume, '持有成本', round(i.m_dOpenPrice, 2),

              '持仓盈亏', round(i.m_dPositionProfit, 2),

              '持仓盈亏比例', round(i.m_dProfitRate*100, 2)

              )

得到的输出结果：

扫码免费开通QMT：

python Ptrade获取热门板块，连板股票 python代码

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 2362 次浏览 • 2024-08-23 16:57 • 来自相关话题

get_sort_msg(sort_type_grp=None, sort_field_name=None, sort_type=1, data_count=100)

import datetime

START_TIME = (datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=1)).strftime('%H:%M')





def execution(context):

    #获取XBHS.GN的概念排名信息

    sort_data = get_sort_msg(sort_type_grp='XBHS.GN', sort_field_name='px_change_rate', sort_type=1, data_count=100)



    for data in sort_data:

        log.info('板块： {} '.format(data['prod_name']))

        for sub_stock in data['rise_first_grp']:

            log.info('{} 涨幅 ：{}'.format(sub_stock['prod_name'],sub_stock['px_change_rate']))

        

        log.info('\n')





def initialize(context):

    # 初始化策略

    run_daily(context, execution, time=START_TIME)  # 扫描

    log.info("公众号：可转债量化分析\n")



def handle_data(context, data):

    pass

上面代码在ptrade启动后一分钟拿到结果。不限制要求开盘时间的。其实Ptrade可以在24小时任意时刻启动。

get_sort_msg 返回的数据结构体如下：

具体字段的含义：

prod_code: 行业代码(str:str)；

prod_name: 行业名称(str:str)；

hq_type_code: 行业板块代码(str:str)；

time_stamp: 时间戳毫秒级(str:int)；

trade_mins: 交易分钟数(str:int)；

trade_status: 交易状态(str:str)；

preclose_px: 昨日收盘价(str:float)；

open_px: 今日开盘价(str:float)；

last_px: 最新价(str:float)；

high_px: 最高价(str:float)；

low_px: 最低价(str:float)；

wavg_px: 加权平均价(str:float)；

business_amount: 总成交量(str:int)；

business_balance: 总成交额(str:int)；

px_change: 涨跌额(str:float)；

amplitude: 振幅(str:int)；

px_change_rate: 涨跌幅(str:float)；

circulation_amount: 流通股本(str:int)；

total_shares: 总股本(str:int)；

market_value: 市值(str:int)；

circulation_value: 流通市值(str:int)；

vol_ratio: 量比(str:float)；

shares_per_hand: 每手股数(str:int)；

rise_count: 上涨家数(str:int)；

fall_count: 下跌家数(str:int)；

member_count: 成员个数(str:int)；

rise_first_grp: 领涨股票(其包含以下五个字段)(str:list[dict{str:int,str:str,str:str,str:float,str:float},...])；

prod_code: 股票代码(str:str)；

prod_name: 证券名称(str:str)；

hq_type_code: 类型代码(str:str)；

last_px: 最新价(str:float)；

px_change_rate: 涨跌幅(str:float)；

fall_first_grp: 领跌股票(其包含以下五个字段)(str:list[dict{str:int,str:str,str:str,str:float,str:float},...])；

prod_code: 股票代码(str:str)；

prod_name: 证券名称(str:str)；

hq_type_code: 类型代码(str:str)；

last_px: 最新价(str:float)；

px_change_rate: 涨跌幅(str:float)；

需要开通Ptrade的读者朋友可以后天联系哦，提供不同券商ptrade，低门槛，低费率，还有技术支持群！

QMT获取持仓信息报错：AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'request_id'

QMT • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1423 次浏览 • 2024-06-17 14:03 • 来自相关话题

这个是新手经常遇到的问题。读取持仓信息的时候报错：
代码如下：

原因就是不能init之前去读取
# encoding:gbk
'''
实盘可以执行
固定数量
'''
import datetime

ACCOUNT = ''

def init(ContextInfo):
ContextInfo.set_account(ACCOUNT)

def get_position_infos():
# 信用账户可用资金
position_infos = get_trade_detail_data(ACCOUNT, 'stock', 'position')

pos_dict={}
for pos in position_infos:
code = pos.m_strInstrumentID
if pos.m_nVolume > 0:
pos_dict[code] = pos.m_nVolume
return pos_dict

datax = get_position_infos() # 这里error

def handlebar(ContextInfo):
if ContextInfo.is_last_bar():
current = datetime.datetime.now().strftime('%H:%M:%S.%f')
print(datax)

datax = get_position_infos() #这里error
这个函数再最开始的时候就被定义了。没有经过initial初始话函数，很多数据没有获取，从而导致的报错。
欢迎关注交流

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这个是新手经常遇到的问题。读取持仓信息的时候报错：
代码如下：

原因就是不能init之前去读取

# encoding:gbk

'''

实盘可以执行

固定数量

'''

import datetime





ACCOUNT = ''





def init(ContextInfo):

    ContextInfo.set_account(ACCOUNT)





def get_position_infos():

    # 信用账户可用资金

    position_infos = get_trade_detail_data(ACCOUNT, 'stock', 'position')

    



    pos_dict={}

    for pos in position_infos:

        code = pos.m_strInstrumentID

        if pos.m_nVolume > 0:

            pos_dict[code] = pos.m_nVolume

    return pos_dict

    

datax = get_position_infos() # 这里error



def handlebar(ContextInfo):

    if ContextInfo.is_last_bar():

        current = datetime.datetime.now().strftime('%H:%M:%S.%f')

        print(datax)

datax = get_position_infos() #这里error
这个函数再最开始的时候就被定义了。没有经过initial初始话函数，很多数据没有获取，从而导致的报错。
欢迎关注交流

QMT股票两融对冲建仓实盘

QMT • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 2076 次浏览 • 2024-05-29 12:02 • 来自相关话题

为了避免速度过快造成价格波动，提供速度，数量，延时控制。

成交了多少量，就融券多少量。达到指标即可停止。

代写量化程序，可以关注公众号，后台联系。价格比QMT官网低的多了。实战性选手，选过N多QMT，ptrade实盘代码。
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为了避免速度过快造成价格波动，提供速度，数量，延时控制。

成交了多少量，就融券多少量。达到指标即可停止。

代写量化程序，可以关注公众号，后台联系。价格比QMT官网低的多了。实战性选手，选过N多QMT，ptrade实盘代码。

迅投官网的实例代码好多问题，惨不忍睹

QMT • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1512 次浏览 • 2024-05-12 16:55 • 来自相关话题

以前喜欢用C替代ContextInfo，现在改过去了，又有部分改的不完整。

还有更多的缩进的问题。

pep8的规范早已经不用tab来做缩进，而是用4个空格。

之前的文章里面也提到了，可以在qmt的配置文件里面改的。不过在UI上是不提供修改的地方。
http://www.30daydo.com/article/44602
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以前喜欢用C替代ContextInfo，现在改过去了，又有部分改的不完整。

还有更多的缩进的问题。

pep8的规范早已经不用tab来做缩进，而是用4个空格。

之前的文章里面也提到了，可以在qmt的配置文件里面改的。不过在UI上是不提供修改的地方。
http://www.30daydo.com/article/44602

QMT里定时任务运行时间操作定时任务的间隔，会怎么样？

QMT • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1568 次浏览 • 2024-05-06 10:32 • 来自相关话题

代码很简单，就是在run_time这个定期运行的任务里面，定期1秒执行一次任务

当时任务运行时间超过1秒钟，比如上面的代码里面用time.sleep(3) 模拟这个超时，等待3秒。

在tick 实盘模式下运行，输出什么的？

答案如下：

每次的start和end之间间隔了3秒钟，然后下一次的start和上一次start的间隔也是在3秒钟，也就是当然时刻的定时任务没有执行完成，下一个时刻的定时任务不会被执行。

那么有人会要求，不想要被运行时间长的任务阻碍了当前的任务，要怎么操作呢？最简单的方式，加一个多线程就好了。

稍微改动一下上面的代码：

把要执行的任务，写成一个函数，然后使用threading.Thread去执行这个函数, t.star() 就是启动任务。

执行结果如上图，每次的start 间隔只有1秒，当时end是要等待3秒之后才打印出来。但end的输出不会阻塞当前的start输出，start稳定地1秒间隔输出一次，end也在当前start的3秒之后打印出来。

查看全部

代码很简单，就是在run_time这个定期运行的任务里面，定期1秒执行一次任务

当时任务运行时间超过1秒钟，比如上面的代码里面用time.sleep(3) 模拟这个超时，等待3秒。

在tick 实盘模式下运行，输出什么的？

答案如下：

每次的start和end之间间隔了3秒钟，然后下一次的start和上一次start的间隔也是在3秒钟，也就是当然时刻的定时任务没有执行完成，下一个时刻的定时任务不会被执行。

那么有人会要求，不想要被运行时间长的任务阻碍了当前的任务，要怎么操作呢？最简单的方式，加一个多线程就好了。

稍微改动一下上面的代码：

把要执行的任务，写成一个函数，然后使用threading.Thread去执行这个函数, t.star() 就是启动任务。

执行结果如上图，每次的start 间隔只有1秒，当时end是要等待3秒之后才打印出来。但end的输出不会阻塞当前的start输出，start稳定地1秒间隔输出一次，end也在当前start的3秒之后打印出来。

使用量化程序获取ETF的成分股与实时净值

QMT • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1729 次浏览 • 2024-04-11 12:22 • 来自相关话题

代码只有几行：
# coding:gbk
def init(C):
pass

def handlebar(C):
iopv = get_etf_iopv("159928.SZ")
print(f'基金净值为{iopv}')
info = get_etf_info('513520.SH')
print(f'基金申购信息： {info}')
得到的数据如下：

需要开通低门槛量化QMT的朋友，可以扫码关注公众号开通：查看全部

代码只有几行：

# coding:gbk

def init(C):

    pass



def handlebar(C):

    iopv = get_etf_iopv("159928.SZ")

    print(f'基金净值为{iopv}')

    info = get_etf_info('513520.SH')

    print(f'基金申购信息： {info}')

得到的数据如下：

需要开通低门槛量化QMT的朋友，可以扫码关注公众号开通：

QMT回测会跳过当前的周六日和节假日吗

QMT • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1549 次浏览 • 2024-04-09 13:13 • 来自相关话题

使用的handle_bar进行回测，它是会自动跳过周六日和节假日的。
比如回测日期选择 2024年3月28日到2024年4月2日。
其中3月30日和31日是周六日。
下面回测的数据是不执行这两天的数据。从3月30日 15:00的数据，下一个bar就是4月1日09:30了

需要低门槛开通量化QMT，Ptrade，可以扫码联系。
开通后可加入技术交流群。查看全部

使用的handle_bar进行回测，它是会自动跳过周六日和节假日的。
比如回测日期选择 2024年3月28日到2024年4月2日。
其中3月30日和31日是周六日。
下面回测的数据是不执行这两天的数据。从3月30日 15:00的数据，下一个bar就是4月1日09:30了

需要低门槛开通量化QMT，Ptrade，可以扫码联系。
开通后可加入技术交流群。

qmt下载完数据之后，记得重启一次qmt，不然get_market_data_ex依然还是获取不到数据的

QMT • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1719 次浏览 • 2024-04-01 13:38 • 来自相关话题

最近群里问这个问题的人比较多。

qmt下载完数据之后，get_market_data_ex依然还是获取不到数据。

其实主要数据没有刷新。

只需要你手动关闭QMT，再打开一次就好了。

反正呢，这些问题，QMT也不会告诉你，要靠自己摸索了。

欢迎收藏网站哦！查看全部

最近群里问这个问题的人比较多。

qmt下载完数据之后，get_market_data_ex依然还是获取不到数据。

其实主要数据没有刷新。

只需要你手动关闭QMT，再打开一次就好了。

反正呢，这些问题，QMT也不会告诉你，要靠自己摸索了。

欢迎收藏网站哦！

QMT每次自动升级，都会把改过的配置文件给覆盖掉

QMT • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1668 次浏览 • 2024-03-31 14:23 • 来自相关话题

太业余。
感觉设计模式有问题。

本来我配置了缩进用的4个空格，（这是pep8的标准好吧）
而qmt默认是用tab做缩进。

导致从vs code或者pycharm上的代码迁移迁移过来qmt的编辑器，你按tab键，是制表符，而不是4个空格。

运行或者回测就会报错。

每次升级都把我的配置给改了。

难道不覆盖config文件不行吗？每次类似全量升级，一点点bug fix都在全量升级
查看全部

太业余。
感觉设计模式有问题。

本来我配置了缩进用的4个空格，（这是pep8的标准好吧）
而qmt默认是用tab做缩进。

导致从vs code或者pycharm上的代码迁移迁移过来qmt的编辑器，你按tab键，是制表符，而不是4个空格。

运行或者回测就会报错。

每次升级都把我的配置给改了。

难道不覆盖config文件不行吗？每次类似全量升级，一点点bug fix都在全量升级

不同券商的数据质量简单对比：国金QMT vs 国信QMT（iquant）

QMT • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 3239 次浏览 • 2024-03-31 11:57 • 来自相关话题

同一段代码，先在国信上跑回测，先获取可转债的1分钟的分笔数据，发现一些时间段里的成交额居然是0. （数据已经先下载好了）

点击打开大图

上面的amount字段（成交额），返回的是0。

看了一下对应的转债，没有停牌，是有正常数据交易的。

然后用国金的QMT记性交叉验证。同样的代码
点击打开大图

国金的是正常的。只是成交量的小数浮点位是不是有点多了？可能用的numy的默认9位，没有做处理而已。

【在写这个文章的时候发现国信的qmt的volume成交量是有数据的，那么其实可以用价格x成交量=成交额，间接获取成交额，大坑】

点击打开大图

附测试源码：
# coding:gbk
# 公众号:可转债量化分析
DEBUG = True
import time
def get_datetime(ContextInfo):
# 获取当前时间
index = ContextInfo.barpos
realtime = ContextInfo.get_bar_timetag(index)
date = timetag_to_datetime(realtime, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
if DEBUG:
print('当前日期 ', date)
return date

def init(ContextInfo):
print("==============start==========")
ContextInfo.start = '2024-03-27 10:00:00'
ContextInfo.end = '2024-03-29 10:00:00'
#
#ContextInfo.end = '2023-01-05'
#ContextInfo.start = '2023-01-16'
print('init')

def handlebar(ContextInfo):
# 回测的时候不需要
#if not ContextInfo.is_last_bar():
# print('return')
# return
get_datetime(ContextInfo)
print('handlebar')
data = ContextInfo.get_market_data(['quoter'], stock_code = ['123167.SZ'], skip_paused = True, period = 'tick', dividend_type = 'front')

#data = ContextInfo.get_market_data(['close'], stock_code = ['113567.SH'], skip_paused = True, period = '1d', dividend_type = 'front')
#print(type(data))
print(data)

def stop(ContextInfo):
print( 'strategy is stop !') 查看全部

同一段代码，先在国信上跑回测，先获取可转债的1分钟的分笔数据，发现一些时间段里的成交额居然是0. （数据已经先下载好了）

点击打开大图

上面的amount字段（成交额），返回的是0。

看了一下对应的转债，没有停牌，是有正常数据交易的。

然后用国金的QMT记性交叉验证。同样的代码
点击打开大图

国金的是正常的。只是成交量的小数浮点位是不是有点多了？可能用的numy的默认9位，没有做处理而已。

【在写这个文章的时候发现国信的qmt的volume成交量是有数据的，那么其实可以用价格x成交量=成交额，间接获取成交额，大坑】

点击打开大图

附测试源码：

# coding:gbk

# 公众号:可转债量化分析

DEBUG = True

import time

def get_datetime(ContextInfo):

    # 获取当前时间

    index = ContextInfo.barpos

    realtime = ContextInfo.get_bar_timetag(index)

    date = timetag_to_datetime(realtime, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")

    if DEBUG:

        print('当前日期 ', date)

    return date

    

def init(ContextInfo):

    print("==============start==========")

    ContextInfo.start = '2024-03-27 10:00:00'

    ContextInfo.end = '2024-03-29 10:00:00'

    # 

    #ContextInfo.end = '2023-01-05'

    #ContextInfo.start = '2023-01-16'

    print('init')

    

def handlebar(ContextInfo):

    # 回测的时候不需要

    #if not ContextInfo.is_last_bar():

    #    print('return')

    #    return

    get_datetime(ContextInfo)

    print('handlebar')

    data = ContextInfo.get_market_data(['quoter'], stock_code = ['123167.SZ'], skip_paused = True, period = 'tick', dividend_type = 'front')

    

    #data = ContextInfo.get_market_data(['close'], stock_code = ['113567.SH'], skip_paused = True, period = '1d', dividend_type = 'front')

    #print(type(data))

    print(data)



def stop(ContextInfo):

    print( 'strategy is stop !')

Ptrade|QMT|银行股息率轮动实盘自动化交易

量化交易 • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1570 次浏览 • 2024-03-05 09:33 • 来自相关话题

看有没有人需要，前排占坑 -- Task --

miniQMT安装包路径 | 下载地址

QMT • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 2526 次浏览 • 2024-02-29 20:09 • 来自相关话题

安装好QMT之后，在QMT的设置里面选择安装python。

等待几分钟，python文件下载好了之后。

找到qmt的安装目录，

进去这里面

\bin.x64\Lib\site-packages\xtquant

把这个目录复制到你的python路径的site-package 下面，就可以在你的python环境下运行miniQMT了。

当然首先还是要启动你的QMT客户端，勾选极速模式。（不开的话连不到券商服务器，这以为这无法再linux上单独跑，wine额外另说）

比如下面的获取行情的示例代码，还有直接下单代码
# 用前须知

## xtdata提供和MiniQmt的交互接口，本质是和MiniQmt建立连接，由MiniQmt处理行情数据请求，再把结果回传返回到python层。使用的行情服务器以及能获取到的行情数据和MiniQmt是一致的，要检查数据或者切换连接时直接操作MiniQmt即可。

## 对于数据获取接口，使用时需要先确保MiniQmt已有所需要的数据，如果不足可以通过补充数据接口补充，再调用数据获取接口获取。

## 对于订阅接口，直接设置数据回调，数据到来时会由回调返回。订阅接收到的数据一般会保存下来，同种数据不需要再单独补充。

# 代码讲解

# 从本地python导入xtquant库，如果出现报错则说明安装失败
from xtquant import xtdata
import time

# 设定一个标的列表
code_list = ["000001.SZ"]
# 设定获取数据的周期
period = "1d"

# 下载标的行情数据
if 1:
## 为了方便用户进行数据管理，xtquant的大部分历史数据都是以压缩形式存储在本地的
## 比如行情数据，需要通过download_history_data下载，财务数据需要通过
## 所以在取历史数据之前，我们需要调用数据下载接口，将数据下载到本地
for i in code_list:
xtdata.download_history_data(i,period=period,incrementally=True) # 增量下载行情数据（开高低收,等等）到本地

xtdata.download_financial_data(code_list) # 下载财务数据到本地
xtdata.download_sector_data() # 下载板块数据到本地
# 更多数据的下载方式可以通过数据字典查询

# 读取本地历史行情数据
history_data = xtdata.get_market_data_ex(,code_list,period=period,count=-1)
print(history_data)
print("=" * 20)

# 如果需要盘中的实时行情，需要向服务器进行订阅后才能获取
# 订阅后，get_market_data函数于get_market_data_ex函数将会自动拼接本地历史行情与服务器实时行情

# 向服务器订阅数据
for i in code_list:
xtdata.subscribe_quote(i,period=period,count=-1) # 设置count = -1来取到当天所有实时行情

# 等待订阅完成
time.sleep(1)

# 获取订阅后的行情
kline_data = xtdata.get_market_data_ex(,code_list,period=period)
print(kline_data)

# 获取订阅后的行情，并以固定间隔进行刷新,预期会循环打印10次
for i in range(10):
# 这边做演示，就用for来循环了，实际使用中可以用while True
kline_data = xtdata.get_market_data_ex(,code_list,period=period)
print(kline_data)
time.sleep(3) # 三秒后再次获取行情

# 如果不想用固定间隔触发，可以以用订阅后的回调来执行
# 这种模式下当订阅的callback回调函数将会异步的执行，每当订阅的标的tick发生变化更新，callback回调函数就会被调用一次
# 本地已有的数据不会触发callback

# 定义的回测函数
## 回调函数中，data是本次触发回调的数据，只有一条
def f(data):
# print(data)

code_list = list(data.keys()) # 获取到本次触发的标的代码

kline_in_callabck = xtdata.get_market_data_ex(,code_list,period = period) # 在回调中获取klines数据
print(kline_in_callabck)

for i in code_list:
xtdata.subscribe_quote(i,period=period,count=-1,callback=f) # 订阅时设定回调函数

# 使用回调时，必须要同时使用xtdata.run()来阻塞程序，否则程序运行到最后一行就直接结束退出了。
xtdata.run()

异步下单#coding:utf-8
import time, datetime, traceback, sys
from xtquant import xtdata
from xtquant.xttrader import XtQuantTrader, XtQuantTraderCallback
from xtquant.xttype import StockAccount
from xtquant import xtconstant

#定义一个类创建类的实例作为状态的容器
class _a():
pass
A = _a()
A.bought_list =
A.hsa = xtdata.get_stock_list_in_sector('沪深A股')

def interact():
"""执行后进入repl模式"""
import code
code.InteractiveConsole(locals=globals()).interact()
xtdata.download_sector_data()

def f(data):
now = datetime.datetime.now()
for stock in data:
if stock not in A.hsa:
continue
cuurent_price = data[stock]['lastPrice']
pre_price = data[stock]['lastClose']
ratio = cuurent_price / pre_price - 1 if pre_price > 0 else 0
if ratio > 0.09 and stock not in A.bought_list:
print(f"{now} 最新价买入 {stock} 200股")
async_seq = xt_trader.order_stock_async(acc, stock, xtconstant.STOCK_BUY, 200, xtconstant.LATEST_PRICE, -1, 'strategy_name', stock)
A.bought_list.append(stock)

class MyXtQuantTraderCallback(XtQuantTraderCallback):
def on_disconnected(self):
"""
连接断开
:return:
"""
print(datetime.datetime.now(),'连接断开回调')

def on_stock_order(self, order):
"""
委托回报推送
:param order: XtOrder对象
:return:
"""
print(datetime.datetime.now(), '委托回调', order.order_remark)

def on_stock_trade(self, trade):
"""
成交变动推送
:param trade: XtTrade对象
:return:
"""
print(datetime.datetime.now(), '成交回调', trade.order_remark)

def on_order_error(self, order_error):
"""
委托失败推送
:param order_error:XtOrderError 对象
:return:
"""
# print("on order_error callback")
# print(order_error.order_id, order_error.error_id, order_error.error_msg)
print(f"委托报错回调 {order_error.order_remark} {order_error.error_msg}")

def on_cancel_error(self, cancel_error):
"""
撤单失败推送
:param cancel_error: XtCancelError 对象
:return:
"""
print(datetime.datetime.now(), sys._getframe().f_code.co_name)

def on_order_stock_async_response(self, response):
"""
异步下单回报推送
:param response: XtOrderResponse 对象
:return:
"""
print(f"异步委托回调 {response.order_remark}")

def on_cancel_order_stock_async_response(self, response):
"""
:param response: XtCancelOrderResponse 对象
:return:
"""
print(datetime.datetime.now(), sys._getframe().f_code.co_name)

def on_account_status(self, status):
"""
:param response: XtAccountStatus 对象
:return:
"""
print(datetime.datetime.now(), sys._getframe().f_code.co_name)

if __name__ == '__main__':
print("start")
#指定客户端所在路径
path = r'D:\qmt\sp3\迅投极速交易终端睿智融科版\userdata_mini'
# 生成session id 整数类型同时运行的策略不能重复
session_id = int(time.time())
xt_trader = XtQuantTrader(path, session_id)
# 开启主动请求接口的专用线程开启后在on_stock_xxx回调函数里调用XtQuantTrader.query_xxx函数不会卡住回调线程，但是查询和推送的数据在时序上会变得不确定
# 详见: http://docs.thinktrader.net/vip/pages/ee0e9b/#开启主动请求接口的专用线程
# xt_trader.set_relaxed_response_order_enabled(True)

# 创建资金账号为 800068 的证券账号对象
acc = StockAccount('800068', 'STOCK')
# 创建交易回调类对象，并声明接收回调
callback = MyXtQuantTraderCallback()
xt_trader.register_callback(callback)
# 启动交易线程
xt_trader.start()
# 建立交易连接，返回0表示连接成功
connect_result = xt_trader.connect()
print('建立交易连接，返回0表示连接成功', connect_result)
# 对交易回调进行订阅，订阅后可以收到交易主推，返回0表示订阅成功
subscribe_result = xt_trader.subscribe(acc)
print('对交易回调进行订阅，订阅后可以收到交易主推，返回0表示订阅成功', subscribe_result)

#这一行是注册全推回调函数包括下单判断安全起见处于注释状态确认理解效果后再放开
# xtdata.subscribe_whole_quote(["SH", "SZ"], callback=f)
# 阻塞主线程退出
xt_trader.run_forever()
# 如果使用vscode pycharm等本地编辑器可以进入交互模式方便调试（把上一行的run_forever注释掉否则不会执行到这里）
interact()

需要开通miniQMT（低门槛，低费率）的朋友，
可以扫码联系：或者添加技术公众号：

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# 用前须知



## xtdata提供和MiniQmt的交互接口，本质是和MiniQmt建立连接，由MiniQmt处理行情数据请求，再把结果回传返回到python层。使用的行情服务器以及能获取到的行情数据和MiniQmt是一致的，要检查数据或者切换连接时直接操作MiniQmt即可。



## 对于数据获取接口，使用时需要先确保MiniQmt已有所需要的数据，如果不足可以通过补充数据接口补充，再调用数据获取接口获取。



## 对于订阅接口，直接设置数据回调，数据到来时会由回调返回。订阅接收到的数据一般会保存下来，同种数据不需要再单独补充。



# 代码讲解



# 从本地python导入xtquant库，如果出现报错则说明安装失败

from xtquant import xtdata

import time



# 设定一个标的列表

code_list = ["000001.SZ"]

# 设定获取数据的周期

period = "1d"



# 下载标的行情数据

if 1:

    ## 为了方便用户进行数据管理，xtquant的大部分历史数据都是以压缩形式存储在本地的

    ## 比如行情数据，需要通过download_history_data下载，财务数据需要通过

    ## 所以在取历史数据之前，我们需要调用数据下载接口，将数据下载到本地

    for i in code_list:

        xtdata.download_history_data(i,period=period,incrementally=True) # 增量下载行情数据（开高低收,等等）到本地

    

    xtdata.download_financial_data(code_list) # 下载财务数据到本地

    xtdata.download_sector_data() # 下载板块数据到本地

    # 更多数据的下载方式可以通过数据字典查询



# 读取本地历史行情数据

history_data = xtdata.get_market_data_ex(,code_list,period=period,count=-1)

print(history_data)

print("=" * 20)



# 如果需要盘中的实时行情，需要向服务器进行订阅后才能获取

# 订阅后，get_market_data函数于get_market_data_ex函数将会自动拼接本地历史行情与服务器实时行情



# 向服务器订阅数据

for i in code_list:

    xtdata.subscribe_quote(i,period=period,count=-1) # 设置count = -1来取到当天所有实时行情



# 等待订阅完成

time.sleep(1)



# 获取订阅后的行情

kline_data = xtdata.get_market_data_ex(,code_list,period=period)

print(kline_data)



# 获取订阅后的行情，并以固定间隔进行刷新,预期会循环打印10次

for i in range(10):

    # 这边做演示，就用for来循环了，实际使用中可以用while True

    kline_data = xtdata.get_market_data_ex(,code_list,period=period)

    print(kline_data)

    time.sleep(3) # 三秒后再次获取行情



# 如果不想用固定间隔触发，可以以用订阅后的回调来执行

# 这种模式下当订阅的callback回调函数将会异步的执行，每当订阅的标的tick发生变化更新，callback回调函数就会被调用一次

# 本地已有的数据不会触发callback

    

# 定义的回测函数

    ## 回调函数中，data是本次触发回调的数据，只有一条

def f(data):

    # print(data)

    

    code_list = list(data.keys())    # 获取到本次触发的标的代码



    kline_in_callabck = xtdata.get_market_data_ex(,code_list,period = period)    # 在回调中获取klines数据

    print(kline_in_callabck)



for i in code_list:

    xtdata.subscribe_quote(i,period=period,count=-1,callback=f) # 订阅时设定回调函数



# 使用回调时，必须要同时使用xtdata.run()来阻塞程序，否则程序运行到最后一行就直接结束退出了。

xtdata.run()

异步下单

#coding:utf-8

import time, datetime, traceback, sys

from xtquant import xtdata

from xtquant.xttrader import XtQuantTrader, XtQuantTraderCallback

from xtquant.xttype import StockAccount

from xtquant import xtconstant



#定义一个类 创建类的实例 作为状态的容器

class _a():

    pass

A = _a()

A.bought_list = 

A.hsa = xtdata.get_stock_list_in_sector('沪深A股')



def interact():

    """执行后进入repl模式"""

    import code

    code.InteractiveConsole(locals=globals()).interact()

xtdata.download_sector_data()



def f(data):

    now = datetime.datetime.now()

    for stock in data:

        if stock not in A.hsa:

            continue

        cuurent_price = data[stock]['lastPrice']

        pre_price = data[stock]['lastClose']

        ratio = cuurent_price / pre_price - 1 if pre_price > 0 else 0

        if ratio > 0.09 and stock not in A.bought_list:

            print(f"{now} 最新价 买入 {stock} 200股")

            async_seq = xt_trader.order_stock_async(acc, stock, xtconstant.STOCK_BUY, 200, xtconstant.LATEST_PRICE, -1, 'strategy_name', stock)

            A.bought_list.append(stock)

    

class MyXtQuantTraderCallback(XtQuantTraderCallback):

    def on_disconnected(self):

        """

        连接断开

        :return:

        """

        print(datetime.datetime.now(),'连接断开回调')



    def on_stock_order(self, order):

        """

        委托回报推送

        :param order: XtOrder对象

        :return:

        """

        print(datetime.datetime.now(), '委托回调', order.order_remark)





    def on_stock_trade(self, trade):

        """

        成交变动推送

        :param trade: XtTrade对象

        :return:

        """

        print(datetime.datetime.now(), '成交回调', trade.order_remark)





    def on_order_error(self, order_error):

        """

        委托失败推送

        :param order_error:XtOrderError 对象

        :return:

        """

        # print("on order_error callback")

        # print(order_error.order_id, order_error.error_id, order_error.error_msg)

        print(f"委托报错回调 {order_error.order_remark} {order_error.error_msg}")



    def on_cancel_error(self, cancel_error):

        """

        撤单失败推送

        :param cancel_error: XtCancelError 对象

        :return:

        """

        print(datetime.datetime.now(), sys._getframe().f_code.co_name)



    def on_order_stock_async_response(self, response):

        """

        异步下单回报推送

        :param response: XtOrderResponse 对象

        :return:

        """

        print(f"异步委托回调 {response.order_remark}")



    def on_cancel_order_stock_async_response(self, response):

        """

        :param response: XtCancelOrderResponse 对象

        :return:

        """

        print(datetime.datetime.now(), sys._getframe().f_code.co_name)



    def on_account_status(self, status):

        """

        :param response: XtAccountStatus 对象

        :return:

        """

        print(datetime.datetime.now(), sys._getframe().f_code.co_name)





if __name__ == '__main__':

    print("start")

    #指定客户端所在路径

    path = r'D:\qmt\sp3\迅投极速交易终端 睿智融科版\userdata_mini'

    # 生成session id 整数类型 同时运行的策略不能重复

    session_id = int(time.time())

    xt_trader = XtQuantTrader(path, session_id)

    # 开启主动请求接口的专用线程 开启后在on_stock_xxx回调函数里调用XtQuantTrader.query_xxx函数不会卡住回调线程，但是查询和推送的数据在时序上会变得不确定

    # 详见: http://docs.thinktrader.net/vip/pages/ee0e9b/#开启主动请求接口的专用线程

    # xt_trader.set_relaxed_response_order_enabled(True)



    # 创建资金账号为 800068 的证券账号对象

    acc = StockAccount('800068', 'STOCK')

    # 创建交易回调类对象，并声明接收回调

    callback = MyXtQuantTraderCallback()

    xt_trader.register_callback(callback)

    # 启动交易线程

    xt_trader.start()

    # 建立交易连接，返回0表示连接成功

    connect_result = xt_trader.connect()

    print('建立交易连接，返回0表示连接成功', connect_result)

    # 对交易回调进行订阅，订阅后可以收到交易主推，返回0表示订阅成功

    subscribe_result = xt_trader.subscribe(acc)

    print('对交易回调进行订阅，订阅后可以收到交易主推，返回0表示订阅成功', subscribe_result)



    #这一行是注册全推回调函数 包括下单判断 安全起见处于注释状态 确认理解效果后再放开

    # xtdata.subscribe_whole_quote(["SH", "SZ"], callback=f)

    # 阻塞主线程退出

    xt_trader.run_forever()

    # 如果使用vscode pycharm等本地编辑器 可以进入交互模式 方便调试 （把上一行的run_forever注释掉 否则不会执行到这里）

    interact()

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QMT获取全市场股票，排除ST退市风险股票

QMT • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 2408 次浏览 • 2024-02-07 22:25 • 来自相关话题

因为QMT不能获取北交所的股票历史数据，所以需要把获取到的所有股票数据里的北交所的股票排除掉。
def get_all_market_code(ContextInfo):

all_market_codes = [item for item in ContextInfo.get_stock_list_in_sector('沪深A股') if not item.endswith('BJ')]
return filter_ST_stock(ContextInfo, all_market_codes)

def filter_ST_stock(ContextInfo, code_list):
result =
for code in code_list:
if re.search('(st)|(ST)|(\*st)|(\*ST)|(退)',ContextInfo.get_stock_name(code)):
print('排除： ',ContextInfo.get_stock_name(code),code)
continue
result.append(code)
return result

global_dict = {}

def init(ContextInfo):
now = time.ctime()
print('策略初始化{}'.format(now))
need_download = 1
global_dict['start_date'] = '20231201'
global_dict['end_date'] = ''
global_dict['code_list'] = get_all_market_code(ContextInfo)

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因为QMT不能获取北交所的股票历史数据，所以需要把获取到的所有股票数据里的北交所的股票排除掉。

def get_all_market_code(ContextInfo):



    all_market_codes = [item for item in ContextInfo.get_stock_list_in_sector('沪深A股') if not item.endswith('BJ')]

    return filter_ST_stock(ContextInfo, all_market_codes)

    

    

def filter_ST_stock(ContextInfo, code_list):

    result = 

    for code in code_list:

        if re.search('(st)|(ST)|(\*st)|(\*ST)|(退)',ContextInfo.get_stock_name(code)):

            print('排除 ： ',ContextInfo.get_stock_name(code),code)

            continue

        result.append(code)

    return result

    

global_dict = {}



def init(ContextInfo):

    now = time.ctime()

    print('策略初始化{}'.format(now))

    need_download = 1

    global_dict['start_date'] = '20231201'

    global_dict['end_date'] = ''

    global_dict['code_list'] = get_all_market_code(ContextInfo)

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QMT实时获取涨停股，筛选流通盘大于X的股票

QMT • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 2787 次浏览 • 2024-02-07 18:28 • 来自相关话题

基于官方例子修复了一下bug，比如移除了北交所的股票，因为目前qmt获取不了北交所的股票历史数据。

直接上代码：# coding:gbk
import time

class G():
pass

g = G()

def init(ContextInfo):
g.hsa = [item for item in ContextInfo.get_stock_list_in_sector('沪深A股') if not item.endswith('BJ')]
g.vol_dict = {}
for stock in g.hsa:
g.vol_dict[stock] = ContextInfo.get_last_volume(stock)
ContextInfo.run_time("execution", "1nSecond", "2019-10-14 13:20:00")

def execution(ContextInfo):
t0 = time.time()
full_tick = ContextInfo.get_full_tick(g.hsa)
total_market_value = 0
total_ratio = 0
count = 0
for stock in g.hsa:
if full_tick[stock]['lastClose'] == 0:
continue
ratio = full_tick[stock]['lastPrice'] / full_tick[stock]['lastClose'] - 1
rise_price = round(full_tick[stock]['lastClose'] * 1.2, 2) if stock[0] == '3' or stock[:3] == '688' else round(
full_tick[stock]['lastClose'] * 1.1, 2)
# 如果要打印涨停品种
if abs(full_tick[stock]['lastPrice'] - rise_price) <0.01:
print(f"涨停股票 {stock} {ContextInfo.get_stock_name(stock)}")

market_value = full_tick[stock]['lastPrice'] * g.vol_dict[stock]
total_ratio += ratio * market_value
total_market_value += market_value
count += 1
# print(count)
total_ratio /= total_market_value
total_ratio *= 100
print(f'A股加权涨幅 {round(total_ratio, 2)}% 函数运行耗时{round(time.time() - t0, 5)}秒')

欢迎关注公众号：
可转债量化分析查看全部

基于官方例子修复了一下bug，比如移除了北交所的股票，因为目前qmt获取不了北交所的股票历史数据。

直接上代码：

# coding:gbk

import time





class G():

    pass





g = G()





def init(ContextInfo):

    g.hsa = [item for item in ContextInfo.get_stock_list_in_sector('沪深A股') if not item.endswith('BJ')]

    g.vol_dict = {}

    for stock in g.hsa:

        g.vol_dict[stock] = ContextInfo.get_last_volume(stock)

    ContextInfo.run_time("execution", "1nSecond", "2019-10-14 13:20:00")





def execution(ContextInfo):

    t0 = time.time()

    full_tick = ContextInfo.get_full_tick(g.hsa)

    total_market_value = 0

    total_ratio = 0

    count = 0

    for stock in g.hsa:

        if full_tick[stock]['lastClose'] == 0:

            continue

        ratio = full_tick[stock]['lastPrice'] / full_tick[stock]['lastClose'] - 1

        rise_price = round(full_tick[stock]['lastClose'] * 1.2, 2) if stock[0] == '3' or stock[:3] == '688' else round(

            full_tick[stock]['lastClose'] * 1.1, 2)

        # 如果要打印涨停品种

        if abs(full_tick[stock]['lastPrice'] - rise_price) <0.01:

            print(f"涨停股票 {stock} {ContextInfo.get_stock_name(stock)}")



        market_value = full_tick[stock]['lastPrice'] * g.vol_dict[stock]

        total_ratio += ratio * market_value

        total_market_value += market_value

        count += 1

    # print(count)

    total_ratio /= total_market_value

    total_ratio *= 100

    print(f'A股加权涨幅 {round(total_ratio, 2)}% 函数运行耗时{round(time.time() - t0, 5)}秒')

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迅投QMT投研版有必要开吗？

QMT • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 2243 次浏览 • 2024-02-06 15:03 • 来自相关话题

没必要。
处处透出一股割韭菜的味道。

到处拉人进群，然后群里问问题，他们会让你私聊，加你，说服你开通投研版。

投研版无非多一些数据，你用tushare或者自己爬虫就可以获取，他们非要放到投研版里面，付费使用。

价格是一年8,9千，感觉没有一点性价比。

qmt，minniqmt有交易功能，有数据获取功能，也可以自己接入外部数据。没必要花那些冤枉钱去按年付费买一个不实用的数据。
真的没有数据，或者没有能力获取，付费找人写个api接口，爬虫数据，也不贵。可以终身使用。不好过按年付费？？？

关键那群qmt的人水平也不咋地，看他们的文档就知道，变量用A，B，C，D，人品也不咋地，星球上还抄袭我的星球文章，足以说明水平和人品。

群里问点问题，就让你开个投研版咨询哈。还不如来我的qmt ptrade技术群的，free且有求必应哈。
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群里问点问题，就让你开个投研版咨询哈。还不如来我的qmt ptrade技术群的，free且有求必应哈。

qmt获取北交所实时行情数据

QMT • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 2348 次浏览 • 2024-01-24 13:39 • 来自相关话题

之前没有试过用qmt交易北交所的股票，后面闻了一下券商，他们说是qmt支持北交所股票交易。

首先试试获取实时的行情：
我获取的是这个北交所股票的数据:

获取北交所行情数据如下：

#-*-coding:gbk-*-
import datetime
code = '838402.BJ'
def init(ContextInfo):
now = datetime.datetime.now()
print(now)

def handlebar(ContextInfo):
index = ContextInfo.barpos
realtime = ContextInfo.get_bar_timetag(index)
date = timetag_to_datetime(realtime, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
info = ContextInfo.get_full_tick(stock_code=["838402.BJ"])
print(info)
返回下面的数据：

对了下时间戳，是正确的。

然后试了下获取北交所的历史数据行情：
#-*-coding:gbk-*-
import datetime

code = '838402.BJ'
def init(ContextInfo):
now = datetime.datetime.now()
print(now)
download_history_data(code,"1d","20240105","")

def handlebar(ContextInfo):
index = ContextInfo.barpos
realtime = ContextInfo.get_bar_timetag(index)
date = timetag_to_datetime(realtime, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print(date)
hist = ContextInfo.get_market_data_ex(['close'],[code], period = "1d",count = 1)
print(hist)

代码里面我想用 download_history_data(code,"1d","20240105","") 下载历史数据。
在数据目录里面也能够获取到这个股票的历史数据文件。

可是在qmt里面却输出的是个空的dataframe。

数据目录下面是有数据的。。

感觉是qmt里面的功能还没有完善对北交所股票的支持。
查看全部

之前没有试过用qmt交易北交所的股票，后面闻了一下券商，他们说是qmt支持北交所股票交易。

首先试试获取实时的行情：
我获取的是这个北交所股票的数据:

获取北交所行情数据如下：

#-*-coding:gbk-*-

import datetime

code = '838402.BJ'

def init(ContextInfo):

    now = datetime.datetime.now()

    print(now)



def handlebar(ContextInfo):

    index = ContextInfo.barpos

    realtime = ContextInfo.get_bar_timetag(index)

    date = timetag_to_datetime(realtime, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")

    info = ContextInfo.get_full_tick(stock_code=["838402.BJ"])

    print(info)

返回下面的数据：

对了下时间戳，是正确的。

然后试了下获取北交所的历史数据行情：

#-*-coding:gbk-*-

import datetime



code = '838402.BJ'

def init(ContextInfo):

    now = datetime.datetime.now()

    print(now)

    download_history_data(code,"1d","20240105","")



def handlebar(ContextInfo):

    index = ContextInfo.barpos

    realtime = ContextInfo.get_bar_timetag(index)

    date = timetag_to_datetime(realtime, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")

    print(date)

    hist = ContextInfo.get_market_data_ex(['close'],[code], period = "1d",count = 1)

    print(hist)

代码里面我想用 download_history_data(code,"1d","20240105","") 下载历史数据。
在数据目录里面也能够获取到这个股票的历史数据文件。

可是在qmt里面却输出的是个空的dataframe。

数据目录下面是有数据的。。

感觉是qmt里面的功能还没有完善对北交所股票的支持。

迅投官网的示例代码真的无眼看。。。

QMT • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 2137 次浏览 • 2023-11-10 01:17 • 来自相关话题

如果拿去做code review，估计会被喷的体无完肤。

变量名，类名用A ，B，C 噗，没有一点含义，做什么鬼
class a():
pass
A = a()而且也不符合python风格。。。python类名推荐的大写字母开头，实例化对象用小写字母。
所以退一万步讲，上面的代码正常点的程序员写也应该是这样的。
class A():
pass
a = A()

其实正确的应该class GlobalCls():
pass

g = GlobalCls()
其他地方也是有这个毛病。
把代码喂给GPT，让它来分析一下：
得到如下结果：文件编码声明： #coding:gbk 是指定源文件的编码格式为GBK。在Python 3中，通常使用UTF-8作为文件编码格式，因此可以将该行删除或更改为#coding:utf-8。

类名和函数名：根据PEP 8命名约定，类名应该使用大写字母开头的驼峰命名法（例如A改为A）。同样，函数名应该使用小写字母开头的小写命名法（例如init改为init，f改为f）。

类和实例：在代码中定义了一个空类a，但没有给它任何属性或方法。如果不需要这个类，可以将其删除。

缩进和代码格式： Python非常依赖于正确的缩进，以指示代码块的层次结构。请确保代码的缩进是一致的，并使用适当的缩进级别（通常是4个空格）。

代码注释：代码中有一些注释，但是大部分是被注释掉的。良好的注释可以增加代码的可读性和可维护性，建议在关键部分添加更多有用的注释。

异常处理：代码中没有包含任何异常处理机制。在实际应用中，建议对可能引发异常的操作进行适当的异常处理，以提高代码的健壮性。

然后里面计算涨停是这样的： rise_price = round(full_tick[stock]['lastClose'] *1.2,2) if stock[0] == '3' or stock[:3] == '688' else round(full_tick[stock]['lastClose'] *1.1,2)

用昨收价* 1.2和1.1判断当前是否涨跌停。首先，没有考虑到ST股，部分ST是5%涨停的。
其次，是直接用的昨收价，如果当天是分红除权日，昨收价没有做除权处理，得到的涨跌幅也是不准的。

当然这个文档最大的问题是，很多示例代码运行是直接报错的！！

查看全部

如果拿去做code review，估计会被喷的体无完肤。

变量名，类名用A ，B，C 噗，没有一点含义，做什么鬼

class a():

	pass

A = a()

而且也不符合python风格。。。python类名推荐的大写字母开头，实例化对象用小写字母。
所以退一万步讲，上面的代码正常点的程序员写也应该是这样的。

class A():

	pass

a = A()

其实正确的应该

class GlobalCls():

    pass

    

g = GlobalCls()

其他地方也是有这个毛病。
把代码喂给GPT，让它来分析一下：
得到如下结果：

文件编码声明： #coding:gbk 是指定源文件的编码格式为GBK。在Python 3中，通常使用UTF-8作为文件编码格式，因此可以将该行删除或更改为#coding:utf-8。



类名和函数名： 根据PEP 8命名约定，类名应该使用大写字母开头的驼峰命名法（例如A改为A）。同样，函数名应该使用小写字母开头的小写命名法（例如init改为init，f改为f）。



类和实例： 在代码中定义了一个空类a，但没有给它任何属性或方法。如果不需要这个类，可以将其删除。



缩进和代码格式： Python非常依赖于正确的缩进，以指示代码块的层次结构。请确保代码的缩进是一致的，并使用适当的缩进级别（通常是4个空格）。



代码注释： 代码中有一些注释，但是大部分是被注释掉的。良好的注释可以增加代码的可读性和可维护性，建议在关键部分添加更多有用的注释。



异常处理： 代码中没有包含任何异常处理机制。在实际应用中，建议对可能引发异常的操作进行适当的异常处理，以提高代码的健壮性。

然后里面计算涨停是这样的：

		rise_price = round(full_tick[stock]['lastClose'] *1.2,2) if stock[0] == '3' or stock[:3] == '688' else round(full_tick[stock]['lastClose'] *1.1,2)

用昨收价* 1.2和1.1判断当前是否涨跌停。首先，没有考虑到ST股，部分ST是5%涨停的。
其次，是直接用的昨收价，如果当天是分红除权日，昨收价没有做除权处理，得到的涨跌幅也是不准的。

当然这个文档最大的问题是，很多示例代码运行是直接报错的！！

QMT | Ptrade 量化策略代写服务

量化交易 • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 3268 次浏览 • 2023-11-01 10:43 • 来自相关话题

迅投的QMT和恒生电子的Ptrade，还有掘金，量化策略编程, 实盘和回测都行。只要你的需求明确，白纸黑字描述清楚，都可以做。股票，ETF，可转债都行。

多年交易经验，量化交易与开发经验。所以很多策略，其实用户大体描述，就知道要注意哪些地方，会提出一些建议，用户要注意，需不需要添加一些判读条件等等。（当然，策略的具体参数都是设置可以调节的，你不需要把实际的参数告诉我，代码给你后，你自己运行策略的时候把你策略的真正参数填上去就好了。）

有偿，收费，价格美丽。根据策略实际的复杂程度与预估的工时，收费。（不根据代码数量，因为我写代码很精简）

我也帮你们咨询过了迅投的客服。因为他们官网也有提供策略代写服务。他们是不问你策略，直接是5000起步哦。然后根据策略，在5000的基础上不断加。

咨询完，我都感觉我自己以前的报价太低了，呜。

PS：之前还有迅投的前员工私底下接单写策略，然后到我的星球里面白嫖我的代码，调用我接口数据，被我发现后举报到星球的。后面那个客户发现代码里面藏有我的公众号信息哈，找到我让我修改接口数据哈。

需要的代写策略的盆友，可以关注公众号，在菜单栏那里的“代写量化程序”或者后台回复：策略代写，获取联系方式哦

扫码关注公众号：

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咨询完，我都感觉我自己以前的报价太低了，呜。

PS：之前还有迅投的前员工私底下接单写策略，然后到我的星球里面白嫖我的代码，调用我接口数据，被我发现后举报到星球的。后面那个客户发现代码里面藏有我的公众号信息哈，找到我让我修改接口数据哈。

需要的代写策略的盆友，可以关注公众号，在菜单栏那里的“代写量化程序”或者后台回复：策略代写，获取联系方式哦

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QMT获取A股全市场股票代码

QMT • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 2204 次浏览 • 2023-10-25 15:23 • 来自相关话题

QMT可以通过板块获取A股的全市场股票代码.

"沪深A股"

完整代码:#-*-coding:gbk-*-
import time
start = False
ACCOUNT = ''

def init(ContextInfo):
now = time.ctime()
print(now)
ContextInfo.run_time("execution","30nSecond","2023-04-14 13:20:00")

def execution(ContextInfo):
data = ContextInfo.get_stock_list_in_sector('沪深A股')
print(len(data))

def handlebar(ContextInfo):
pass
当前共有5047只股票【2023-10-25 15:18:45.533】 start trading mode
【2023-10-25 15:18:45.533】 Wed Oct 25 15:18:45 2023

【2023-10-25 15:18:45.533】 5074
['000001.SZ', '000002.SZ', '000004.SZ', '000005.SZ', '000006.SZ', '000007.SZ', '000008.SZ', '000009.SZ', '000010.SZ', '000011.SZ', '000012.SZ', '000014.SZ', '000016.SZ', '000017.SZ', '000019.SZ', '000020.SZ', '000021.SZ', '000023.SZ', '000025.SZ', '000026.SZ', '000027.SZ', '000028.SZ', '000029.SZ', '000030.SZ', '000031.SZ', '000032.SZ', '000034.SZ', '000035.SZ', '000036.SZ', '000037.SZ', '000039.SZ', '000040.SZ', '000042.SZ', '000045.SZ', '000046.SZ', '000048.SZ', '000049.SZ', '000050.SZ', '000055.SZ', '000056.SZ', '000058.SZ', '000059.SZ', '000060.SZ', '000061.SZ', '000062.SZ', '000063.SZ', '000065.SZ', '000066.SZ', '000068.SZ', '000069.SZ', '000070.SZ', '000078.SZ', '000088.SZ', '000089.SZ', '000090.SZ', '000096.SZ', '000099.SZ', '000100.SZ', '000151.SZ', '000153.SZ', '000155.SZ', '000156.SZ', '000157.SZ', '000158.SZ', '000159.SZ', '000166.SZ', '000301.SZ', '000333.SZ', '000338.SZ', '000400.SZ', '000401.SZ', '000402.SZ', '000403.SZ', '000404.SZ', '000407.SZ', '000408.SZ', '000409.SZ', '000410.SZ', '000411.SZ', '000413.SZ', '000415.SZ', '000416.SZ', '000417.SZ', '000419.SZ', '000420.SZ', '000421.SZ', '000422.SZ', '000423.SZ', '000425.SZ', '000426.SZ',省略若干...

点击查看大图

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QMT可以通过板块获取A股的全市场股票代码.

"沪深A股"

完整代码:

#-*-coding:gbk-*-

import time

start = False

ACCOUNT = ''



def init(ContextInfo):

    now = time.ctime()

    print(now)

    ContextInfo.run_time("execution","30nSecond","2023-04-14 13:20:00")





def execution(ContextInfo):

    data = ContextInfo.get_stock_list_in_sector('沪深A股')

    print(len(data))



def handlebar(ContextInfo):

    pass

当前共有5047只股票

【2023-10-25 15:18:45.533】  start trading mode

【2023-10-25 15:18:45.533】  Wed Oct 25 15:18:45 2023



【2023-10-25 15:18:45.533】  5074

['000001.SZ', '000002.SZ', '000004.SZ', '000005.SZ', '000006.SZ', '000007.SZ', '000008.SZ', '000009.SZ', '000010.SZ', '000011.SZ', '000012.SZ', '000014.SZ', '000016.SZ', '000017.SZ', '000019.SZ', '000020.SZ', '000021.SZ', '000023.SZ', '000025.SZ', '000026.SZ', '000027.SZ', '000028.SZ', '000029.SZ', '000030.SZ', '000031.SZ', '000032.SZ', '000034.SZ', '000035.SZ', '000036.SZ', '000037.SZ', '000039.SZ', '000040.SZ', '000042.SZ', '000045.SZ', '000046.SZ', '000048.SZ', '000049.SZ', '000050.SZ', '000055.SZ', '000056.SZ', '000058.SZ', '000059.SZ', '000060.SZ', '000061.SZ', '000062.SZ', '000063.SZ', '000065.SZ', '000066.SZ', '000068.SZ', '000069.SZ', '000070.SZ', '000078.SZ', '000088.SZ', '000089.SZ', '000090.SZ', '000096.SZ', '000099.SZ', '000100.SZ', '000151.SZ', '000153.SZ', '000155.SZ', '000156.SZ', '000157.SZ', '000158.SZ', '000159.SZ', '000166.SZ', '000301.SZ', '000333.SZ', '000338.SZ', '000400.SZ', '000401.SZ', '000402.SZ', '000403.SZ', '000404.SZ', '000407.SZ', '000408.SZ', '000409.SZ', '000410.SZ', '000411.SZ', '000413.SZ', '000415.SZ', '000416.SZ', '000417.SZ', '000419.SZ', '000420.SZ', '000421.SZ', '000422.SZ', '000423.SZ', '000425.SZ', '000426.SZ',

省略若干...

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国金证券国盛证券 QMT仿真客户端 PTrade仿真客户端 QMT测试版 Ptrade测试版

量化交易 • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 3778 次浏览 • 2023-10-22 12:54 • 来自相关话题

下面是国金证券提供的试用账户：

国金证券 - QMT测试账号信息：登录账号：*********** 登录密码：**********

QMT交易测试客户端下载链接链接：

https://download.gjzq.com.cn/temp/organ/gjzqqmt_ceshi.rar

国金证券 - ptrade测试账号信息：登录账号：********* 登录密码：********

ptrade交易测试客户端下载链接链接：

https://download.gjzq.com.cn/temp/organ/gjzqptrade_ceshi.rar

测试时间10:00--17:00 如有什么问题，请和我们联系。谢谢！

下面是国盛证券提供的试用账户：

国盛证券 - 国盛智投软件下载（测试版）Ptrade

https://download.gszq.com/ptrade/PTrade1.0-Client-V201906-00-000.zip

仿真账户：******* / ********
量化回测：支持1分钟、日线回测。
量化交易：支持LEVEL1 tick股票交易。
量化研究：提供云Ipython Notebook研究环境、行情数据2005年至今、可使用全市场金融数据。

国盛证券-迅投QMT软件下载（测试版）

https://download.gszq.com/xt/XtItClient_x64_QMT_test_1.0.0.22650.exe

仿真账户：*******/********
支持VBA、Python开发策略可以安装第三方库软件帮助有文档，测试版历史数据不是很准确，以熟悉界面为主。

如果需要测试账号, 需要开通券商账号后找券商经理获取.
可以扫码联系开通

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ptrade交易测试客户端下载链接链接：

https://download.gjzq.com.cn/temp/organ/gjzqptrade_ceshi.rar

测试时间10:00--17:00 如有什么问题，请和我们联系。谢谢！

下面是国盛证券提供的试用账户：

国盛证券 - 国盛智投软件下载（测试版）Ptrade

https://download.gszq.com/ptrade/PTrade1.0-Client-V201906-00-000.zip

仿真账户：******* / ********
量化回测：支持1分钟、日线回测。
量化交易：支持LEVEL1 tick股票交易。
量化研究：提供云Ipython Notebook研究环境、行情数据2005年至今、可使用全市场金融数据。

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仿真账户：*******/********
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