XtQuant接口概述，想用miniQMT做量化哪家券商支持？

本文主要是介绍XtQuant接口概述，想用miniQMT做量化哪家券商支持？，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

XtQuant.XtData 行情模块

xtdata是xtquant库中提供行情相关数据的模块，本模块旨在提供精简直接的数据满足量化交易者的数据需求，作为python库的形式可以被灵活添加到各种策略脚本中。

主要提供行情数据（历史和实时的K线和分笔）、财务数据、合约基础信息、板块和行业分类信息等通用的行情数据。

接口概述

#运行逻辑

xtdata提供和MiniQmt的交互接口，本质是和MiniQmt建立连接，由MiniQmt处理行情数据请求，再把结果回传返回到python层。使用的行情服务器以及能获取到的行情数据和MiniQmt是一致的，要检查数据或者切换连接时直接操作MiniQmt即可。

对于数据获取接口，使用时需要先确保MiniQmt已有所需要的数据，如果不足可以通过补充数据接口补充，再调用数据获取接口获取。

对于订阅接口，直接设置数据回调，数据到来时会由回调返回。订阅接收到的数据一般会保存下来，同种数据不需要再单独补充。

#接口分类

• 行情数据（K线数据、分笔数据，订阅和主动获取的接口）
  • 功能划分（接口前缀）
    • subscribe_ / unsubscribe_ 订阅/反订阅
    • get_ 获取数据
    • download_ 下载数据
  • 常见用法
    • level1数据的历史部分用download_history_data补充，实时部分用subscribe_XXX订阅，使用get_XXX获取
    • level2数据实时部分用subscribe_XXX订阅，用get_l2_XXX获取。level2函数无历史数据存储，跨交易日后数据清理
• 财务数据
• 合约基础信息
• 基础行情数据板块分类信息等基础信息

#常用类型说明

• stock_code - 合约代码
  • 格式为 code.market，例如000001.SZ 600000.SH 000300.SH
• period - 周期，用于表示要获取的周期和具体数据类型
  • level1数据
    • tick - 分笔数据
    • 1m - 1分钟线
    • 5m - 5分钟线
    • 15m - 15分钟线
    • 30m - 30分钟线
    • 1h - 1小时线
    • 1d - 日线
    • 1w - 周线
    • 1mon - 月线
    • 1q - 季度线
    • 1hy - 半年线
    • 1y - 年线
  • level2数据
    • l2quote - level2实时行情快照
    • l2order - level2逐笔委托
    • l2transaction - level2逐笔成交
    • l2quoteaux - level2实时行情补充（总买总卖）
    • l2orderqueue - level2委买委卖一档委托队列
    • l2thousand - level2千档盘口
  • 投研版 - 特色数据
    • warehousereceipt - 期货仓单
    • futureholderrank - 期货席位
    • interactiveqa - 互动问答
    • 逐笔成交统计
      • transactioncount1m - 逐笔成交统计1分钟级
      • transactioncount1d - 逐笔成交统计日级
    • delistchangebond - 退市可转债信息
    • replacechangebond - 待发可转债信息
    • specialtreatment - ST 变更历史
    • 港股通（深港通、沪港通）资金流向
      • northfinancechange1m - 港股通资金流向1分钟级
      • northfinancechange1d - 港股通资金流向日级
    • dividendplaninfo - 红利分配方案信息
    • historycontract - 过期合约列表
    • optionhistorycontract - 期权历史信息
    • historymaincontract - 历史主力合约
    • stoppricedata - 涨跌停数据
    • snapshotindex - 快照指标数据
• 时间范围，用于指定数据请求范围，表示的范围是[start_time, end_time]区间（包含前后边界）中最后不多于count个数据
  • start_time - 起始时间，为空则认为是最早的起始时间
  • end_time - 结束时间，为空则认为是最新的结束时间
  • count - 数据个数，大于0为正常限制返回个数，等于0为不需要返回，-1为返回全部
  • 通常以[start_time = '', end_time = '', count = -1]表示完整数据范围，但数据请求范围过大会导致返回时间变长，需要按需裁剪请求范围
• dividend_type - 除权方式，用于K线数据复权计算，对tick等其他周期数据无效
  • none 不复权
  • front 前复权
  • back 后复权
  • front_ratio 等比前复权
  • back_ratio 等比后复权
• 其他依赖库 numpy、pandas会在数据返回的过程中使用
  • 本模块会尽可能减少对numpy和pandas库的直接依赖，以允许使用者在不同版本的库之间自由切换
  • pandas库中旧的三维数据结构Panel没有被使用，而是以dict嵌套DataFrame代替（后续可能会考虑使用xarray等的方案，也欢迎使用者提供改进建议）
  • 后文中会按常用规则分别简写为np、pd，如np.ndarray、pd.DataFrame

#请求限制

• 全推数据是市场全部合约的切面数据，是高订阅数场景下的有效解决方案。持续订阅全推数据可以获取到每个合约最新分笔数据的推送，且流量和处理效率都优于单股订阅
• 单股订阅行情是仅返回单股数据的接口，建议单股订阅数量不超过50。如果订阅数较多，建议直接使用全推数据
• 板块分类信息等静态信息更新频率低，无需频繁下载，按周或按日定期下载更新即可

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