[QMT量化交易小白入门]-七十四、免费的实时tick数据获取

### QMT量化交易平台中的回测龙头股打首板和连板策略方法 #### 什么是QMT平台？ QMT（Quantitative Market Trading）是由国信证券开发的一款支持高频交易、算法交易以及量化研究的综合型交易平台。它提供了强大的数据处理能力、灵活的编程接口以及高效的回测功能，适合用于实现复杂的量化交易策略[^1]。 #### 如何在QMT中配置Python环境？ 为了运行基于Python编写的量化交易策略，在QMT平台上需要先完成Python环境的配置。具体操作如下： - 下载并安装Anaconda或者Miniconda作为基础Python发行版。 - 创建一个新的虚拟环境以隔离不同项目的依赖关系。 - 安装必要的第三方库，例如`pandas`, `numpy`, 和其他可能需要用到的数据科学工具包。 ```bash pip install pandas numpy matplotlib scikit-learn ``` 通过上述步骤可以确保您的本地机器具备执行复杂数据分析的能力，并能够无缝集成到QMT的工作流程当中。 #### 实现龙头股打首板与连板策略的核心逻辑 对于新手而言，理解“打首板”和“连板”的概念至关重要。“打首板”指的是买入首次涨停的个股；而“连板”则指连续多个交易日达到涨幅上限的情况。以下是构建此类策略的一些基本要素： 1. **数据准备** - 获取历史行情数据，包括每日开盘价、收盘价、最高价、最低价等指标。 - 计算技术指标如移动平均线(MA)，相对强弱指数(RSI)等辅助判断市场趋势。 2. **信号生成** 使用条件语句定义何时应该发出买卖信号。例如当某只股票当天涨幅超过9%且昨日未封住涨停时视为潜在目标对象之一。 3. **风险管理** 设置止损位防止亏损扩大，同时也需考虑仓位管理原则来平衡收益风险比。 4. **绩效评估** 经过一段时间模拟测试之后，分析各项统计量度比如年化收益率、最大回撤率等等，以此衡量所设计模型的有效性。 #### 示例代码片段展示 下面给出一段简单的伪代码用来说明如何检测是否存在符合条件的“首板”。 ```python def detect_first_limit_up(df): """ Detect whether there is a first limit-up. Parameters: df (DataFrame): Historical price data with columns ['open', 'high', 'low', 'close'] Returns: bool: True if it's the first day of hitting upper limit, False otherwise. """ today_increase = (df['close'][-1:] / df['open'][-1:]) >= 1.097 # Considering fees/slippage etc., set threshold slightly below actual value yesterday_not_closed_at_upper = abs((df['close'][:-1].iloc[-1]/df['pre_close'].iloc[-1])-1)<0.095 return all([today_increase,yesterday_not_closed_at_upper]) ``` 此函数接收一个包含过去几天价格信息的数据框作为输入参数，并返回布尔类型的变量指示当前日期是否满足成为首个涨停的标准。