【迅投qmt系列】3、获取实时数据

本文详细介绍了在xtquant库中如何获取指定资产的实时数据,包括主动获取全推数据、被动订阅实时数据以及退订功能。还讨论了订阅模式下的资源管理和数据处理策略。
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1、基本思想

在 xtquant 中,要获取指定资产的实时数据,需要先订阅它(subscribe_quote),然后再用 gmd 函数获取(gmd)使用。
这个逻辑与处理历史数据的一样。

2、常用函数

xtdata.get_full_tick()				# 主动获取全推数据

xtdata.subscribe_whole_quote()		# 订阅全推数据(被动)
xtdata.subscribe_quote()			# 订阅单个资产,K线周期可选,但按tick更新(被动)

xtdata.unsubscribe_quote()			# 取消订阅

以下分别介绍。

2.1、主动获取实时数据

get_full_tick 函数被调用一次,就主动实时获取指定资产的全推数据一次。使用方法是:

from xtquant import xtdata

code_list = ['000001.SH', '159649.SZ']
data = xtdata.get_full_tick(code_list)

返回值是一个 dict,key 是各个字段的名称,value 是各个字段获取到的最新值。如果是非交易时间,则返回上个最近交易日的最后一个全推数据。

2.2、被动获取实时数据
subscribe_whole_quote

subscribe_whole_quote 一次性订阅多个资产,并被动地获得这些资产的全推数据,同时可以定义回调函数,以及时处理数据:

from xtquant import xtdata

code_list = ['000001.SH', '159649.SZ']

def on_data(da
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在证券市场分析过程中,获取即时交易数据是关键环节。在Python语言环境中,部分主流平台提供了数据接口,使开发者可以高效获取交易明细信息。交易明细数据涵盖每次成交的详细信息,如成交价格、交易量及时间标记,对短期交易策略和算法交易系统构建具有重要参考意义。本文将系统介绍如何借助Python技术实现此类数据获取与处理。 首先,需掌握网络通信模块,如`requests`库,该库支持HTTP协议请求操作。通过`requests.get()`函数可向指定地址发起查询,获取返回的结构化数据。以某平台为例,其数据接口地址通常由股票代码和参数构成,例如:`http://example.com/data=stock001`,返回结果可经`json.loads()`解析为字典结构。 随后,需对获取数据进行结构化处理。交易明细信息通常包含开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量及买卖盘口等要素。在Python中,可借助`pandas`库构建数据容器,如DataFrame,以实现数据的组织与分析。 不同平台的接口设计存在差异。部分平台可能需要认证机制,如网易接口可能涉及用户登录,而腾讯接口可能提供更全面的市场信息。在调用过程中,可使用`requests.Session()`维持会话,便于处理身份验证和会话状态管理。 为提升数据采集效率,可结合`time.sleep()`设置请求间隔,防止触发反爬机制。同时,可通过`multiprocessing`或`concurrent.futures`实现并发请求,优化数据获取速度。 数据存储方面,可将交易明细保存为CSV格式,便于后续处理与分析。`pandas`的`to_csv()`方法可快速完成该操作。若需长期存储与高效检索,可考虑使用数据库系统,如SQLite、MySQL或NoSQL数据库。 对采集到的数据可进行多种分析操作,如计算平均价格、生成K线图表、评估价格波动性等。Python中`matplotlib`和`seaborn`可用于图表绘制,`statsmodels`和`scipy`则提供多种统计分析工具。 综上,利用Python获取主流平台的交易明细数据,需掌握网络请求、数据解析、数据处理、存储管理、并发控制及可视化分析等多项技术。掌握上述能力后,可实现对实时交易数据的高效获取与深入分析,为金融决策提供数据支撑。资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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