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行情数据

February 17, 2024 • Read: 3087 • 量化交易 • 阅读设置

一、背景

文章版本: V1.0

介绍一下如何使用市面相对“免费”的价格获得中高频的股票、债券以及大宗商品市场的历史行情数据，除了baostock、akshare 常用的数据获取源以外，还有迅投旗下的QMT平台，本文记录一下从申请账号到数据下载、数据简单清洗、数据存储等方面，方便日后自己反复调用和回忆。

注：此文章更新与2024年2月份，对应的xtquant中xtdata的最后更新日期是2024-01-19，此后的版本没有测试，但是对于这种数据下载的代码，官方不太会更新，最多是下载权限的更改。

二、怎么获取账号

我使用的是国金证券的股票账户，然后客户经理帮忙开的，有兴趣的可以联系自家的客户经理，每个券商的门槛都不一样。这样开通的迅投账号，数据权限包含了一部分的tick数据，和所有的其他周期的数据，基本足够了。

三、数据下载前的准备

  1. 下载xtquant压缩包xtquant
  2. 准备python运行环境
  3. 准备工程目录，将xtquant解压，作为库使用
  4. 登录国金证券QMT交易端，选择极简模式

四、数据下载

以大宗商品为例，每个合约的代码，在官方文档中都有给出: 主力连续合约及加权

4.1 下载到本地

from xtquant_old import xtdata
stock_lists = ['rb2401.SF']
xtdata.download_history_data2(stock_lists,period='tick',start_time="20231208",end_time="20240208")

执行完后，数据会下载保存在本地，具体路径D:\国金证券QMT交易端\userdata_mini\datadir\SF\0\rb2405

4.2 加载本地数据进行处理

from xtquant_old import xtdata
stock_lists = ['rb2401.SF']
data = xtdata.get_market_data_ex([],stock_lists,period='tick')

下载完成的tick格式数据，大致如下，加载后为dict格式

{'rb2401.SF':                          time  lastPrice  ...  settlementPrice  transactionNum
20231208085900  1701997140500     3995.0  ...              0.0               0
20231208090000  1701997200500     3995.0  ...              0.0               0
20231208090001  1701997201000     3996.0  ...              0.0               0
20231208090001  1701997201500     3995.0  ...              0.0               0
20231208090002  1701997202000     3996.0  ...              0.0               0
...                       ...        ...  ...              ...             ...
20240115145343  1705301623000     3946.0  ...              0.0               0
20240115145346  1705301626000     3946.0  ...              0.0               0
20240115145349  1705301629000     3946.0  ...              0.0               0
20240115145920  1705301960500     3946.0  ...              0.0               0
20240115150000  1705302000500     3946.0  ...           3914.0               0
[431604 rows x 18 columns]}

字典中的DataFrame表头信息

'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
'settelementPrice'      #今结算
'askPrice'              #委卖价
'bidPrice'              #委买价
'askVol'                #委卖量
'bidVol'                #委买量
'transactionNum'    #成交笔数

4.3 数据清洗

下载得到的原始数据中包含的time字段需要进行格式转换，便于处理，以及要对其中在非活跃交易段的数据进行剔除，整理为函数

import datetime
from xtquant import xtdata
def process_local_data(code,start_time,end_time):
    data = xtdata.get_market_data_ex([], [code], period='1m',start_time=start_time,end_time=end_time)[code]
    data = data[data.time !=0]
    data['trade_time'] = data['time'].apply(lambda x: datetime.datetime.fromtimestamp(x / 1000.0)) # , cn_tz
    data = data.sort_values(by="trade_time")
    return data

process_local_data('rb2401.SF',start_time="20231208",end_time="20240208")

存在的问题： 在下载tick周期时，会出现错误数据，比如下面的例子，下载v2405的数据时，会出现2027年的数据，明显有问题，这个暂时没有找到原因，等工作日后，我再联系官方咨询一下，如果有知道的也欢迎告诉我。

                         time  ...              trade_time
20231208085900  1701997140044  ... 2023-12-08 08:59:00.044
20231208085901  1701997141517  ... 2023-12-08 08:59:01.517
20231214103708  1702521428968  ... 2023-12-14 10:37:08.968
20231214103710  1702521430060  ... 2023-12-14 10:37:10.060
20231214103710  1702521430617  ... 2023-12-14 10:37:10.617
...                       ...  ...                     ...
20721002034449  3242576689934  ... 2072-10-02 03:44:49.934
20721002034450  3242576690686  ... 2072-10-02 03:44:50.686
20721002034451  3242576691929  ... 2072-10-02 03:44:51.929
20721002034452  3242576692419  ... 2072-10-02 03:44:52.419
20721002034453  3242576693673  ... 2072-10-02 03:44:53.673
  • [ ] 稍后更新其他清洗过程

五、TODO

  • [ ] 成交量、成交时间等清洗
  • [ ] 时间对齐
  • [ ] 其他周期数据合成或下载
  • [ ] 加权合约对比
  • [ ] 主力合约抽取
  • [ ] 合约拼接
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