写好量化策略的第一步，是搞懂数据从哪来、怎么取、怎么用。QMT的行情数据体系分为三大类——本地数据、全推数据、订阅数据，覆盖了从历史回测到实盘交易的全部场景。下面拆解给你

一、本地数据（Historical Data）

本地数据是下载到硬盘的加密历史行情文件，主要用于策略回测。

• 包含内容：各周期（日线/分钟/Tick）的开高低收、成交量、成交额等
• 下载方式：用 download_history_data 接口按代码、周期、时间区间批量下载
• 读取方式：get_local_data 或 get_market_data_ex(subscribe=False) 读取
• 适用场景：历史回测、样本外验证、参数优化
• ⚠️ 注意：本地数据盘中不会自动更新，做长期回测需定期补充下载

二、全推数据（Full Tick Snapshot）

客户端启动后，服务器会把全市场最新数据快照实时推送到终端。

• 包含内容：全市场最新价、日线开高低收、成交量成交额、五档盘口（需开通五档）
• 特点：只有最新值、无历史序列，延迟极低
• 调用方式：get_full_tick 一次性获取当前全市场最新快照
• 适用场景：盘中实时监控、全市场扫描选股、盘口异动捕捉

三、订阅数据（Subscribe Data）

按需订阅指定标的的实时行情流，适合精准盯盘+实盘触发。

• 包含内容：指定股票的实时Tick、逐笔成交、委托队列等
• 调用方式：get_market_data_ex(subscribe=True) 订阅实时数据流
• 适用场景：针对持仓股/股票池做精细监控，减少不必要的数据传输

四、财务与基本面数据

除了行情，QMT还支持获取上市公司财务数据：

• 接口：get_financial_data
• 可获取数据：总股本、净利润、现金流、资产负债率、ROE、PE、PB、EPS等
• 用法：在策略初始化阶段调用，计算基本面因子，筛选股票池

⚡ 五、实战代码片段示例

# 下载历史数据到本地
download_history_data("000001.SZ", "1d", "20230101", "")

# 读取本地日线收盘价
close_list = ContextInfo.get_local_data(
    stock_code=["000001.SZ"],
    start_time="",
    end_time="",
    period="1d",
    divid_type="none"
)

# 订阅实时行情
get_market_data_ex(
    fields=[],
    stock_code=["000001.SZ"],
    period="follow",
    subscribe=True
)

# 获取全推最新快照
full_tick = get_full_tick()

# 获取财务数据（总股本）
fin_data = get_financial_data(field_list=["total_capital"])

六、新手避坑建议

• 下载Tick/1分钟历史数据前，先评估硬盘容量（数据量极大）
• 回测时务必用 subscribe=False 取历史，避免混入未来函数
• 实盘策略中慎用全推数据做逐笔判断，优先用订阅数据保证精度

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