数据是量化交易的基础。策略的开发、回测和执行都依赖行情数据。QMT支持哪些数据源？数据质量如何？能不能接入第三方数据？

先说结论：QMT内置了券商提供的行情数据源，覆盖A股、ETF、可转债等主流品种的基础行情数据。对于大部分中低频策略来说，内置数据完全够用。如果需要更丰富的数据，可以通过Python在本地接入第三方数据源。

QMT内置数据源

实时行情： QMT连接券商的行情服务器，提供实时Level-1行情（五档盘口、最新价、涨跌幅等）。部分券商支持Level-2行情（十档盘口、逐笔成交等）。

历史K线数据： 支持日线、1分钟、5分钟、15分钟、30分钟、60分钟等多种周期的历史K线数据。可以在QMT的"数据管理"模块中下载。

Tick级数据： 部分券商支持逐笔成交数据（Tick数据）的下载和回测。Tick数据量非常大，下载和存储需要较多磁盘空间。

基本面数据： 部分版本的QMT提供基础的财务数据（如市盈率、市净率、ROE等），但数据覆盖面和更新频率可能不如专业的金融数据终端。

内置数据源的局限性

品种覆盖有限。 QMT内置数据主要覆盖A股市场（股票、ETF、可转债等），不覆盖港股、美股、期货、外汇等市场。

数据深度有限。 内置的基本面数据通常只有最基础的财务指标，缺乏深度财务数据、分析师预期数据、行业数据等。

另类数据缺失。 舆情数据、供应链数据、卫星数据等另类数据不在内置数据范围内。

数据更新频率。 历史数据的更新频率取决于券商的数据推送机制，部分券商的历史数据可能存在延迟或缺失。

接入第三方数据源

QMT运行在本地电脑上，Python环境不受网络限制。你可以在策略代码中通过Python的第三方库（如Tushare、AKShare、baostock等）获取外部数据源的数据。

Tushare： 提供A股行情、财务、基金、期货等数据，免费用户有积分限制，付费用户数据更全面。

AKShare： 开源免费的金融数据接口，覆盖A股、基金、期货、宏观经济等多种数据。

baostock： 免费的A股历史数据接口，数据质量较好，适合回测使用。

Wind/Choice： 专业金融数据终端，数据最全面但费用较高（每年数万元），适合机构用户。

在策略代码中调用第三方数据的典型方式是：在策略初始化阶段通过第三方API获取数据，处理后存入本地变量，供策略逻辑使用。

不同策略对数据源的需求

⚠️ 提醒：使用第三方数据源时注意数据的合规性和稳定性。免费数据源可能存在数据延迟或接口不稳定的问题，不建议用于实盘策略的核心信号。

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