此函数被设计为只支持单一基金查询，用于获取详细的股票信息。该函数可以让您接收关于特定基金的深度信息，包括但不限于其涨跌停价格、上市日期、退市日期以及期权到期日等重要数据。这将为您提供详尽的信息，以便更好地理解并分析股票的历史和现状。
调用方法
# coding=utf-8
from xtquant import xtdata
xtdata.get_instrument_detail(stock_code)
参数
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
stock_code | string | 合约代码 |
返回值
- 字典，{ field1 : value1, field2 : value2, ... }，找不到指定合约时返回
None
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| ExchangeID | str | 合约市场代码 |
| InstrumentID | str | 合约代码 |
| ProductID | str | 合约的品种ID(期货) |
| ProductName | str | 合约的品种名称(期货) |
| CreateDate | str | 上市日期(期货) |
| OpenDate | str | IPO日期(股票) |
| ExpireDate | int | 退市日或者到期日 |
| PreClose | float | 前收盘价格 |
| SettlementPrice | float | 前结算价格 |
| UpStopPrice | float | 当日涨停价 |
| DownStopPrice | float | 当日跌停价 |
| FloatVolume | float | 流通股本 |
| TotalVolume | float | 总股本 |
| LongMarginRatio | float | 多头保证金率 |
| ShortMarginRatio | float | 空头保证金率 |
| PriceTick | float | 最小价格变动单位 |
| VolumeMultiple | int | 合约乘数(对期货以外的品种，默认是1) |
| MainContract | int | 主力合约标记，1、2、3分别表示第一主力合约，第二主力合约，第三主力合约 |
| LastVolume | int | 昨日持仓量 |
| InstrumentStatus | int | 合约已停牌日期（停牌第一天值为0，第二天为1，以此类推。注意，正常交易的股票该值也是0）获取股票停牌状态参考get_full_tick |
openInt字段
| IsTrading | bool | 合约是否可交易 |
| IsRecent | bool | 是否是近月合约 |
示例：
# coding=utf-8
from xtquant import xtdata
code_detail = xtdata.get_instrument_detail('159733.SZ')
print(code_detail)
返回值：
{'ExchangeID': 'SZ',
'InstrumentID': '159733',
'InstrumentName': '消费电子50ETF',
'ProductID': '',
'ProductName': '',
'CreateDate': '0',
'OpenDate': '20210929',
'ExpireDate': 99999999,
'PreClose': 0.6950000000000001,
'SettlementPrice': 0.6941,
'UpStopPrice': 0.765,
'DownStopPrice': 0.626,
'FloatVolume': 41156925.0,
'TotalVolume': 41156925.0,
'LongMarginRatio': 1.7976931348623157e+308,
'ShortMarginRatio': 1.7976931348623157e+308,
'PriceTick': 0.001,
'VolumeMultiple': 1,
'MainContract': 2147483647,
'LastVolume': 2147483647,
'InstrumentStatus': 0,
'IsTrading': False,
'IsRecent': False,
'ProductTradeQuota': 0,
'ContractTradeQuota': 0,
'ProductOpenInterestQuota': 0,
'ContractOpenInterestQuota': 0}
一、量化交易的含义
量化交易指的是使用数学模型和计算机程序来指导和执行交易决策的交易方式。
量化交易的核心在于将金融市场的交易行为通过算法和计算机程序来实现，它依赖于大量的历史数据和实时数据分析，以数学模型为基础，旨在发现投资机会并执行买卖操作。
这种交易方式的特点是高效、快速且能够去除人为情绪的干扰，从而实现连续不断的24小时交易。
以下是量化交易的一些关键点：
1、数学模型：量化交易策略通常基于统计学、概率论、计量经济学等领域的数学模型，这些模型帮助量化交易者分析和预测市场走势。
2、计算机实现：所有的量化策略都需要通过编程语言实现为计算机程序，以便自动化地执行交易指令。
3、常见策略：市场上常见的量化交易策略包括股票多因子策略（阿尔法）、期货CTA策略、套利策略和高频交易策略等。
4、稳定收益：量化交易旨在通过系统化的方法获取稳定的收益，减少由人为因素导致的非理性决策。
特别提醒，并不是每个量化交易策略模型都是一直能稳定收益的，我们要根据市场的变化，进行量化策监控和调整。
5、全球发展：量化投资在全球市场已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大，得到了越来越多投资者的认可。
总的来说，量化交易是现代金融领域的重要组成部分，它通过科技手段提高了交易的效率和精确度，但同时也需要高度的专业知识和技术支持。
随着人工智能和大数据技术的发展，量化交易的应用和影响力将会持续增长。
二、量化交易有用吗？
很多散户小白想要了解在自己做交易不顺利的情况下，特别是交易模式不完善、无法克服人性的弱点（浮亏加仓不舍得割肉、赚钱想多赚的贪婪）的状态下，参与量化交易或者使用量化工具有用吗？
现在我这边有一家券商可以免费开通量化软件，只要满足一定的资金要求就行，佣金方面也很低股票万一，ETF万0.5，可转债沪市万0.44、深市万0.5，看账号名获取福利
答案是：确实有用，它通过规避情绪波动、严格的纪律性和风险控制等方面提高了交易的效率和效果。
但是，如果散户小白如果想要做量化交易自动化的话，对于本人的要求是非常高。
有很多人对量化交易自动化有误解，感觉自己什么也不懂，什么也不想学习的情况下，找个证券公司或者期货公司开个账户当甩手掌柜赚钱，这是不现实的。
要做量化交易自动化所需要的基本条件是，会编程（或者有人帮你编程）、有自己的量化交易策略模型，并且找到专业的证券公司或期货公司对接量化交易端口对接，才能真正的实现量化交易自动化。
量化交易的有用性主要体现在以下几个方面：
1、规避情绪波动：量化交易通过算法和预设规则来执行交易，避免了人为情绪如恐慌和贪婪对交易决策的影响。
2、严格的纪律性：量化交易具有严格的纪律性，能够克服人性的弱点，如贪婪、恐惧和侥幸心理，以及认知偏差，确保每个决策都有数据支持。
3、风险控制：量化交易可以根据预设的风险控制规则自动进行止损和止盈操作，从而降低了风险和损失的可能性。
4、适应多市场：量化交易可以同时在多个市场进行交易，不受时间和空间的限制，提高了交易机会的获取和利用效率。
尽管量化交易有其明显的优势，但它并不是没有风险。模型可能会在特定情况下失效，而过度依赖模型可能导致忽视市场的新变化。因此，量化交易需要不断地优化和调整，以适应不断变化的市场环境。
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