使用QMT量化交易软件的过程中，行情数据的获取方式直接决定了策略执行的效率与准确性。系统将行情数据划分为本地数据、全推数据和订阅数据三大类，每种数据类型的更新机制、存储方式及适用场景各不相同。高效使用QMT进行策略开发和实盘交易，需要对行情数据的使用方式的区别与联系进行理解，是用好QMT量化软件的基础。

一、QMT行情数据分类：本地数据，全推数据，订阅数据

1、本地数据：适合回测模式使用

预先下载并存储在用户本地硬盘中的行情数据，主要包含历史K线数据。

对应Python函数为get_market_data_ex(subscribe=False)，当subscribe参数设置为False时，系统直接从本地缓存读取数据，而不会向服务器发起新的订阅请求。

2、全推数据：实时监控全市场数据

自动接收、更新的全市场最新数据快照， 包括日线的开高低收,成交量成交额，与五档盘口。获取全推数据有两种方式：使用get_full_tick一次性取出当前最新快照，或使用subscribe_whole_quote注册回调函数，在每次增量数据到达时触发自定义处理逻辑。

3、订阅数据：定向获取指定品种行情

四种基础周期：分笔、1分钟、5分钟、日线，可以订阅当日数据；

历史数据需要用 down_history_data，订阅有最大数量限制。

对应python函数为subscribe_quote和get_market_data_ex(subscribe=True,)其中，使用get_market_data或get_market_data_ex(subscribe=True,)时客户端会自动订阅传入的品种。

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二、QMT 行情调用函数对比说明

1、下载指定区间的行情数据：down_history_data

该函数用于下载指定区间的历史行情数据，存储于本地硬盘，效果与在界面中点击“数据下载”一致。

2、本地数据函数：get_local_data

盘中不会更新，速度快，回测可以用这个函数取。

3、最新全推数据：get_full_tick

全推数据不包括历史，不用订阅，没有品种数量限制，盘中50ms更新一次，速度快。

4、向服务器订阅股票行情：subscribe_quote

盘中实时更新，初次订阅耗时长，最大订阅品种数受限，订阅超过一定数量的品种k线行情不会更新。

获取订阅/本地数据：get_market_data_ex

subscribe=False：仅读取本地缓存数据，不会触发订阅。适合回测场景中快速读取已下载的历史数据。

subscribe=True：从本地数据和订阅的最新行情中获取数据，客户端会自动订阅传入的品种。但这种方式没有订阅号，无法手动取消订阅。

QMT量化软件的三种行情数据类型各有其定位与使用范围，本地数据服务于回测场景，强调速度与确定性；全推数据服务于全市场监控，强调广度与实时性；订阅数据服务于定向策略，强调深度与精细化。在实际量化策略开发中，可以根据策略类型、标的范围与实时性要求，灵活选择合适的数据获取方式，避免因数据类型错配而影响策略运行效果。

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