QMT 量化行情数据解析,基础分类与使用指南
发布时间:3小时前阅读:38
在使用QMT 量化软件做策略开发时,行情数据的获取方式,直接影响策略运行效率和信号准确性✨。
QMT 把行情分为本地数据、全推数据、订阅数据三大类,三者更新逻辑、存储模式、适用场景差异很大。弄懂各类数据的区别,是用好 QMT 的基础。
QMT 三大行情数据分类
1、本地数据|主要用于回测场景
对应函数:get_market_data_ex(subscribe=False)
数据存储在本机,读取速度快,适合历史回测运算。不会向服务端订阅实时行情,不适合实盘实时信号生成。
2、全推数据|全市场实时监控
可以一次性拿到全市场标的最新快照。
可用函数:get_full_tick直接读取最新快照;subscribe_whole_quote注册回调函数。
适合全市场扫描、全池监控类策略,侧重行情覆盖面与实时性。
3、订阅数据|定向获取指定标的行情
支持分笔、1 分钟、5 分钟、日线四种周期,可订阅当日实时行情。
历史行情需要调用down_history_data下载;订阅标的存在数量上限。 对应函数:subscribe_quote、get_market_data_ex(subscribe=True,) 针对选定的部分品种做精细化读取,适合聚焦少数标的的实盘策略。
⚙️QMT 行情核心调用函数一览
1、down_history_data:下载指定时间段的历史行情数据
2、get_local_data:读取本地已经缓存好的数据
3、get_full_tick:获取全推模式下全市场最新快照数据
4、subscribe_quote:向服务端发起标的行情订阅
get_market_data_ex参数区分:
subscribe=False:只读取本地缓存,不会发起行情订阅,多用于回测。subscribe=True:自动订阅传入标的,融合本地缓存 + 实时订阅行情,多用于实盘。
数据选型实操建议
✅本地数据:主打回测,看重读取速度、数据确定性;
✅全推数据:主打全市场扫描,看重覆盖面、实时快照;
✅订阅数据:主打少数标的精细化实盘策略,看重深度与响应。
写策略的时候,结合策略类型、股票池大小、实时性要求挑选对应数据接口。避免数据类型错配,造成信号异常、策略运行出错。
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温馨提示:投资有风险,选择需谨慎。
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