行情数据是量化策略的根基，QMT 作为本地量化终端，行情分为可视化手动行情和代码接口行情两大类。做策略回测、自动交易，核心依靠 xtquant 接口读取历史、实时 K 线与 Tick 数据，很多新手报错根源就是不理解 QMT 的订阅机制。

一、两种行情使用场景

1. 图形界面手动行情

登录完整版 QMT，选择行情 + 交易模式，直接添加标的，手动查看 K 线、分时、盘口。
特点：适合人工看盘，策略自动交易不会直接读取这部分界面行情，仅用于人工复盘观察。

2. 代码接口行情（策略开发核心）

分为实时盘中行情（实盘策略）和本地历史行情（回测研究）两套机制，两套接口写法不同，不要混用。

核心规则：实时行情必须先订阅，才能读取数据；不订阅直接调用行情函数，返回空数据，是新手最高发报错。

二、实时行情获取（盘中自动策略）

核心订阅函数

1. subscribe_quote：订阅指定标的，支持日线、分钟 K 线、Tick 逐笔。在策略init初始化函数一次性订阅，每来一根 K 线触发handlebar。适合标的数量可控的策略，如 ETF 波段、个股日内回转。

def init(C):
    #订阅510300.SH 1分钟K线行情
    C.subscribe_quote(["510300.SH"], period="1m")

def handlebar(C):
    #读取最近10根1分钟K线
    bar = C.get_market_data_ex(["open","high","low","close"],["510300.SH"],"1m",count=10)

1. subscribe_whole_quote：全市场全推行情，一次性接收选定市场所有标的 Tick 快照。适合全市场批量监控、多因子盘中选股；缺点是数据量大，对电脑性能要求更高。
2. unsubscribe_quote：反订阅，标的不再使用时释放订阅额度。一次性订阅几百只标的会触发订阅上限，行情丢包、中断，一定要及时释放不用标的。

行情等级：开通 QMT 默认 L1 五档基础行情；Level2 十档盘口、逐笔成交属于增值行情，需要单独付费订阅。

三、历史行情获取（回测、离线研究）

历史行情不会自动下载到本地，需要盘后提前下载。

两种下载方式

1. 客户端可视化下载：顶部菜单【操作】→【数据管理】，补充行情，选择标的、周期、时间范围下载，支持 Tick、分钟 K 线、日线。

Tick 数据体积巨大，按需下载，不要一次性下载全市场多年 Tick。

1. 代码下载：xtdata.download_history_data()，适合外部 Python 环境批量下载。

from xtquant import xtdata
#下载510300.SH日线数据
xtdata.download_history_data("510300.SH",period="1d",start_time="20250101",end_time="20260901")
#读取本地已下载日线数据
data = xtdata.get_market_data(["open","close"],["510300.SH"],period="1d")

读取本地历史数据

• 内置策略引擎：C.get_market_data_ex()
• xtdata 离线环境：xtdata.get_market_data()，适合批量选股、因子计算、离线回测。
  支持前复权、不复权切换，也可以搭配get_financial_data读取财报基本面数据。

四、两套开发环境行情接口区别

1. QMT 内置模型研究（回测 + 实盘策略）
   使用 ContextInfo 对象（C.xxx），策略引擎自带事件驱动，init订阅，handlebar读取 K 线，回测和实盘代码一致。
2. xtdata 库（MiniQMT / 外部 Python IDE）
   独立接口，适合离线数据分析、批量选股，适合习惯 VSCode、PyCharm 的开发者。

五、行情获取高频踩坑点

1. 忘记订阅标的，直接读取行情，返回空值，策略无法触发信号；
2. 盘中大量下载 Tick 数据，占用带宽，导致实时行情卡顿，历史数据尽量盘后下载；
3. 登录模式选错：纯行情模式会限制行情接口，写策略必须选【行情 + 交易】；
4. 订阅标的过多，超出订阅上限，行情丢包；不用标的记得反订阅；
5. 回测和实盘行情周期混用，回测没问题，盘中读取不到数据；
6. 电脑休眠、断网，实时行情停止推送，策略不再产生新信号。

六、品种覆盖

完整版 QMT 行情支持 A 股、ETF、可转债、两融、期权、期货、北交所、港股通。MiniQMT 部分券商对期权、期货行情接口有限制，开发前确认券商权限。

风险提示：量化交易存在行情延迟、网络故障、代码 bug、策略失效、滑点等风险，历史回测结果不代表未来收益。本文仅工具科普，不构成任何投资建议。投资有风险，入市需谨慎。

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