量化教程3---miniqmt当作第三方库设置，提供源代码

本文主要是介绍量化教程3---miniqmt当作第三方库设置，提供源代码，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！

qmt提供了大qmt和miniqmt，大qmt在平台使用，miniqmt提供了交易的api和数据可以本地使用，非常的方便，合适自己开发大型的策略，本地还可以访问其他数据，网络等，也支持服务器

以前的教程

qmt教程1---qmt安装，提供下载链接

qmt教程2----订阅单股行情，提供源代码

1复制文件xtquant

2找到python的安装路径

打开文件夹位置

找到lib

打开site-packages文件夹复制xtquant文件夹到里面

这里就完成了设置，打开qmt，选择极简模式

获取历史分钟数据的代码

from xtquant import xtdata#获取历史数据1分钟xtdata.download_history_data(stock_code='600031.SH',                             start_time='20210101',                             end_time='20240508',                             period='1m')#获取历史数据df=xtdata.get_market_data_ex(stock_list=['600031.SH'],                          start_time='20210101',                          end_time='20240508',                          period='1m',                          count=1000)print(df)

参数说

def get_market_data(    field_list = [], stock_list = [], period = '1d'    , start_time = '', end_time = '', count = -1    , dividend_type = 'none', fill_data = True):    '''    获取历史行情数据    :param field_list: 行情数据字段列表，[]为全部字段        K线可选字段：            "time"                #时间戳            "open"                #开盘价            "high"                #最高价            "low"                 #最低价            "close"               #收盘价            "volume"              #成交量            "amount"              #成交额            "settle"              #今结算            "openInterest"        #持仓量        分笔可选字段：            "time"                #时间戳            "lastPrice"           #最新价            "open"                #开盘价            "high"                #最高价            "low"                 #最低价            "lastClose"           #前收盘价            "amount"              #成交总额            "volume"              #成交总量            "pvolume"             #原始成交总量            "stockStatus"         #证券状态            "openInt"             #持仓量            "lastSettlementPrice" #前结算            "askPrice1", "askPrice2", "askPrice3", "askPrice4", "askPrice5" #卖一价~卖五价            "bidPrice1", "bidPrice2", "bidPrice3", "bidPrice4", "bidPrice5" #买一价~买五价            "askVol1", "askVol2", "askVol3", "askVol4", "askVol5"           #卖一量~卖五量            "bidVol1", "bidVol2", "bidVol3", "bidVol4", "bidVol5"           #买一量~买五量    :param stock_list: 股票代码 "000001.SZ"    :param period: 周期 分笔"tick" 分钟线"1m"/"5m"/"15m" 日线"1d"        Level2行情快照"l2quote" Level2行情快照补充"l2quoteaux" Level2逐笔委托"l2order" Level2逐笔成交"l2transaction" Level2大单统计"l2transactioncount" Level2委买委卖队列"l2orderqueue"        Level1逐笔成交统计一分钟“transactioncount1m” Level1逐笔成交统计日线“transactioncount1d”        期货仓单“warehousereceipt” 期货席位“futureholderrank” 互动问答“interactiveqa”    :param start_time: 起始时间 "20200101" "20200101093000"    :param end_time: 结束时间 "20201231" "20201231150000"    :param count: 数量 -1全部/n: 从结束时间向前数n个    :param dividend_type: 除权类型"none" "front" "back" "front_ratio" "back_ratio"    :param fill_data: 对齐时间戳时是否填充数据，仅对K线有效，分笔周期不对齐时间戳        为True时，以缺失数据的前一条数据填充            open、high、low、close 为前一条数据的close            amount、volume为0            settle、openInterest 和前一条数据相同        为False时，缺失数据所有字段填NaN    :return: 数据集，分笔数据和K线数据格式不同        period为'tick'时：{stock1 : value1, stock2 : value2, ...}            stock1, stock2, ... : 合约代码            value1, value2, ... : np.ndarray 数据列表，按time增序排列        period为其他K线周期时：{field1 : value1, field2 : value2, ...}            field1, field2, ... : 数据字段            value1, value2, ... : pd.DataFrame 字段对应的数据，各字段维度相同，index为stock_list，columns为time_list    '''