做量化、搞分析，第一步就是搞定 data 下载！不管你是偶尔手动拉取，还是需要定时自动更新，甚至用 Python 批量获取，这篇 QMT 数据下载全攻略都能满足你！3 种方式一步步拆解，跟着操作就能搞定！

【方式一】手动下载历史数据 (新手首选！) ‍♀️
核心优势： 操作简单、灵活选数据，不用复杂设置！
适用场景： 只需要少量、特定数据时效率最高。

操作步骤 (以 K 线数据为例，其他数据同理)：
【1】打开 QMT 软件，点击右下角【行情】按钮，进入行情专属界面；
【2】在界面顶部 / 侧边找到【历史数据下载】标签，点击进入功能页；
【3】看到【数据选项】下拉框，按需选择：K 线数据、分笔数据、财务数据等；
【4】设定关键参数：选择要下载的数据时间范围、数据周期 (如 1d/5m/1h)；
【5】确认参数无误后，点击【补充】按钮，系统自动开始下载，等待进度条完成即可。✅

(图片：展示手动下载历史数据的界面和步骤)

【方式二】自动下载历史数据 (省心省力！) ⏲️
核心优势： 一次设置，长期自动运行，盘后自动更新！
适用场景： 需要定期更新大量数据时。

操作步骤：
【1】点击软件右下角【行情】按钮，进入行情界面；
【2】找到【调度任务】标签，点击进入定时设置页；
【3】点击【新增方案】，输入自定义方案名称 (比如 “每日盘后下载全量数据”)，点击【确认】；
(图片：展示创建调度任务方案的界面)
【4】点击方案右侧的【增加下载任务】，开始添加具体任务；
【5】左侧【数据】下拉框：选择要下载的类目 (K 线 / 分笔 / 财务等)，一个方案可添加多个任务；
【6】板块列表：勾选需要下载的板块 (如沪深 300、创业板指等)；
【7】右侧设置：选择数据下载范围，点击【确定】完成任务添加；
(图片：展示增加下载任务和设置下载内容的界面)
【8】勾选【定时下载】选项，推荐设置盘后时间 (如 16:00，避免盘中占用资源)；
【9】最后点击【应用】按钮，自动下载方案就设置好啦！后续会按时自动更新。

(图片：展示设置定时下载和最终确认的界面)

【方式三】Python下载历史数据 (进阶高效！)
核心优势： 支持批量下载指定合约、自定义时间范围，适配量化策略自动化需求！
适用场景： 需要批量获取多品种、多周期数据时。

核心说明：
【1】基础周期 (必下)：tick (逐笔)、1m (1 分钟)、5m (5 分钟)、1d (日线)；
【2】合成周期 (无需单独下载)：基于基础周期合成！比如：
* 3m 由 1m 合成、15m/30m/60m 由 5m 合成；
* 周线 / 月线 / 季线由日线合成；
* 同时用基础周期 + 合成周期时，只下基础周期即可 (比如用 5m+15m，仅下 5m)。

实操代码 + 步骤：
【1】函数格式：download_history_data(stockcode, period, startTime, endTime, incrementally=False)
* stockcode：合约代码 (如 “000001.SZ”)；
* period：数据周期 (如 “1d”“5m”“tick”)；
* startTime/endTime：时间范围 (格式 “20230101”，endTime 留空则下载至当前)；
* incrementally：是否增量下载 (True = 仅下载新增数据，省时间)。

【2】示例代码 (直接复制可用)：

# coding:gbk
defmain():
    # 下载000001.SZ,从20230101至今的日线数据
    download_history_data("000001.SZ","1d","20230101","")
    # 下载000001.SZ,从20230101至今的日线数据,增量下载
    download_history_data("000001.SZ","1d","20230101","",incrementally=True)

defhandlebar(C):
    return

【3】操作：将代码复制到 QMT 编辑器，替换合约代码、周期和时间范围，运行即可自动下载。

(图片：展示Python下载历史数据的代码示例)

3种方式怎么选？

• 偶尔用、按需选择数据 → 手动下载；
• 定期更新、批量数据 → 自动下载 (盘后定时 yyds)；
• 量化策略、批量合约 → Python 下载 (高效省力)。

如果操作中遇到问题，欢迎在评论区留言，一起交流～ 觉得有用别忘了点赞收藏，下次用的时候直接翻！

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