PTrade量化新手指南，如何获取L2数据的逐笔委托行情？

逐笔委托数据在量化策略开发中的核心作用

核心价值定位：Level-2行情中最细粒度的信息源，记录每一笔挂单与撤单全过程，与逐笔成交数据并称为高频策略挖掘Alpha的"宝库"。

四大核心作用

1.还原精准订单簿

弥补快照行情（3秒/次）的迟滞与不完整

揭示未成交限价单背后的潜在支撑与抛压

2.构建高频因子

产生传统量价数据之外的独立Alpha来源

典型因子：买卖委托峰度差、委托量与价格相关性、大小单/长短单因子

3.洞察资金流与主力行为

追踪大额与小资金流向及对手盘分布

分析撤单行为，构建高频撤单行为因子

4.优化算法交易执行

预测限价单短期成交概率

降低冲击成本与强制成交比例

get_individual_entrust- 获取逐笔委托行情

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

使用场景

该函数在交易模块可用

函数说明

该函数用于获取当日逐笔委托行情数据。

注意事项：

沪深市场都有逐笔委托数据。

逐笔委托，逐笔成交数据需开通level2行情才能获取到数据，否则无数据返回。

当策略入参is_dict为True时返回的数据类型为dict，返回dict类型数据的速度比(python3.11版本支持)DataFrame,(python3.5版本支持)Panel类型数据有大幅提升。

参数

stocks: 默认为当前股票池中代码列表(list[str])；

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)；

search_direction: 搜索方向(1向前，2向后)，默认为1(int)；

is_dict: 返回类型（False-(python3.11版本支持)DataFrame,(python3.5版本支持)Panel; True-dict），默认为False；

返回

dict类型

正常返回dict类型数据，异常时返回None(NoneType)。

返回的数据格式如下：

{股票代码(str): [[时间戳毫秒级(int), 价格(float), 委托数量(int), 委托编号(int), 委托方向(int)], ...], "fields": ["business_time", "hq_px", "business_amount", "order_no", "business_direction", "trans_kind"]}

{"xxxxxx.SS": [[20220913105747848, 36.16, 700, 5383145, 0, 4], ...], "fields": ["business_time", "hq_px", "business_amount", "order_no", "business_direction", "trans_kind"]}

非dict类型

默认返回(python3.11版本支持)DataFrame,(python3.5版本支持)Panel类型，入参is_dict为True时返回dict类型。

1.(仅python3.11版本支持)DataFrame类型类型，异常时返回None(NoneType)

输出字段如下所示：

code: 代码(str)；

business_time: 时间戳毫秒级(int)；

hq_px: 价格(float)；

business_amount: 委托数量(int)；

order_no: 委托编号(int)；

business_direction: 成交方向(int)；

trans_kind: 委托类型(int)；

2.(仅python3.5版本支持)正常返回Pandas.panel对象，异常时返回None(NoneType)

Items axis: 股票代码列表(str)；

Major_axis axis: 数据索引为自然数列(DataFrame)；

Minor_axis axis: 包含以下信息：

i.business_time: 时间戳毫秒级(str:numpy.int64)；

Ii.hq_px: 价格(str:numpy.int64)；

Iii.business_amount: 委托数量(str:numpy.int64)；

iv.order_no: 委托编号(str:numpy.int64)；

v.business_direction: 成交方向(str:numpy.int64)；

vi..trans_kind: 委托类型(str:numpy.int64)；

示例：

智能交易可能因系统、通讯等原因无法正常使用或无法按照您的设置价格发出委托指令及完成成交，最终成交价格及数量以交易所、登记结算机构等记录为准。请密切关注交易回报情况及条件单设置情况。以上信息仅供参考，不构成对委托指令成交的承诺，不构成投资建议，不构成收益或避免损失的承诺。请您务必仔细阅读相关风险提示及协议，了解各类智能交易功能的区别及不同风险，审慎决策是否使用相关功能。

投资有风险，入市需谨慎！

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