获取指数代码列表
提示
为了获取指数合约列表,首先需要使用函数get_sector_list来获取需要查询的指数索引。具体的索引信息可以通过键入您感兴趣的索引名（例如："沪深指数"或"上证指数"）等获得。接下来，通过调用函数get_stock_list_in_sector并输入指定的索引名称，你就可以返回相应的指数合约列表。这部分合约列表包含了所有与特定指数相关的现有合约，这对于投资者在进行投资策略分析和决策时具有重要参考价值。
调用方法
# coding=utf-8
from xtquant import xtdata
# 获取板块列表
xtdata.get_sector_list()
# 根据板块列表找查询指数索引名称
xtdata.get_stock_list_in_sector(sector_name)
参数
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
sector_name | string | 板块名称 |
返回
- 列表，包含指定板块成分代码。
# coding=utf-8
from xtquant import xtdata
# 获取板块列表
ret_sector_list = xtdata.get_sector_list()
print(f'获取板块目录: {ret_sector_list}')
# 根据板块列表找查询指数索引名称
ret_sector_data = xtdata.get_stock_list_in_sector('沪深指数')
print(f'获取板块合约: {ret_sector_data}')
获取指数成份股权重
如果你的本地环境中缺少合约权重数据，那么可以先通过函数download_index_weight进行数据下载。下载后,再使用get_index_weight函数来取得相关指数下各个合约的权重信息。这两步操作能帮助你获得详尽而全面的权重数据，进一步增强你对投资环境的理解和掌握，帮助做出更明智的投资决策。
调用方法
# coding=utf-8
from xtquant import xtdata
# 下载权重相关信息
xtdata.download_index_weight()
# 获取权重相关信息
xtdata.get_index_weight(index_code)
参数
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
index_code | string | 指数代码 |
- index_code:字符串格式,指数代码,例如 000300.SH
返回
- 字典, key为成分代码, value为权重
# coding=utf-8
from xtquant import xtdata
# 下载权重相关信息
xtdata.download_index_weight()
# 获取权重相关信息
ret_weight_data = xtdata.get_index_weight('000300.SH')
print(ret_weight_data)
获取指数行情数据
获取行情数据，最新行情需要数据订阅subscribe_quote。如果您需要获取历史数据，可以使用download_history_data函数下载相关数据，然后使用get_market_data_ex函数提取所需的信息。这样，使用者就能获得最新和详细的合约最新数据，有助于做出更精准的投资决策。
调用方法
# coding=utf-8
from xtquant import xtdata
# 订阅指定合约最新行情
xtdata.subscribe_quote(stock_code, period='', start_time='', end_time='', count=0, callback=None)
# 下载指定合约历史行情
xtdata.download_history_data(stock_code, period, start_time='', end_time='')
# 获取指定合约历史行情
xtdata.get_market_data_ex(field_list = [], stock_list = [], period = '', start_time = '', end_time = '', count = -1, dividend_type = 'none', fill_data = True)
参数
- xtdata.subscribe_quote
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
stock_code | str | 股票代码 |
start_time | str | 开始时间格式YYYYMMDD/YYYYMMDDhhmmss |
end_time | str | 结束时间 |
count | int | 数量 -1全部/n: 从结束时间向前数n个 |
period | str | 周期 分笔"tick" 分钟线"1m"/"5m" 日线"1d" |
- xtdata.get_market_data_ex
| 参数名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
field_list | list | 表示所有字段。不同的数据周期，取值范围有所不同。 |
stock_list | list | 合约代码列表 |
period | str | 数据周期，默认是当前主图周期。可选值如下： 'tick' (分笔线)， '1d' (日线)， '1m' (1分钟线)， '5m' (5分钟线)， '15m' (15分钟线)， 'l2quote' (Level2行情快照)， 'l2quoteaux' (Level2行情快照补充)， 'l2order' (Level2逐笔委托)， 'l2transaction' (Level2逐笔成交)，'l2transactioncount' (Level2大单统计)， 'l2orderqueue' (Level2委买委卖队列) |
start_time | str | 开始时间。为空时默认为最早时间。时间格式为'20201231'或'20201231093000' |
end_time | str | 结束时间。为空时默认为最新时间。时间格式为'20201231'或'20201231235959' |
count | int | 数据最大个数。-1表示不做个数限制 |
dividend_type | str | 复权方式，默认是当前主图复权方式。可选值包括： '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) |
fill_data | bool | 停牌填充方式 |
返回值
- period为
1m5m1dK线周期时- 返回dict { field1 : value1, field2 : value2, ... }
- value1, value2, ... ：pd.DataFrame 数据集，index为stock_list，columns为time_list
- 各字段对应的DataFrame维度相同、索引相同
- period为
tick分笔周期时- 返回dict { stock1 : value1, stock2 : value2, ... }
- stock1, stock2, ... ：合约代码
- value1, value2, ... ：np.ndarray 数据集，按数据时间戳
time增序排列
# coding=utf-8
from xtquant import xtdata
# 获取迅投板块指数代码列表
xt_sector_index_list = xtdata.get_stock_list_in_sector("迅投一级行业板块加权指数")
# 获取迅投板块指数合约信息
xt_sector_index_info = xtdata.get_instrument_detail(xt_sector_index_list[0])
xt_sector_index = xt_sector_index_list[0]
print(xt_sector_index_info)
# 订阅合约数据
xtdata.subscribe_quote(xt_sector_index, period='1d', start_time='', end_time='20231026', count=1, callback=None)
# 下载指定合约历史行情
xtdata.download_history_data(xt_sector_index, '1d', '20231020', '20231026')
# 获取指定合约历史行情
day_data = xtdata.get_market_data_ex(field_list=[], stock_list=[xt_sector_index], period='1d', start_time='',end_time='20231026', count=5, dividend_type='none', fill_data=True)
print(day_data)
获取指数tick数据
获取全推tick数据的函数是用户主动调用的工具。所谓"全推tick数据"，指的是以tick（最小报价单位）为单位的实时市场数据，包括每一笔交易的信息，如成交金额、成交量、收盘价等。通过主动调用这个函数，用户能实时获得最新的市场动态，从而做出及时和准确的投资决策。
调用方法
# coding=utf-8
from xtquant import xtdata
xtdata.get_full_tick(code_list)
参数
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
code_list | list | 合约列表 |
- code_list:字符串格式, 例如 ['000001.SH', '000300.SH']
返回值
- dict 数据集 { stock1 : tick1, stock2 : tick2, ... }, tick字段如下
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| timetag | str | 时间 |
| lastPrice | float | 最新价 |
| open | float | 开盘价 |
| low | float | 最低价 |
| amount | float | 成交额 |
| volume | int | 成交总量 |
| pvolume | int | 原始成交总量 |
| openInt | int | 持仓量 |
| stockStatus | str | 证券状态 |
| lastClose | float | 前收盘价 |
| lastSettlementPrice | float | 前结算价 |
| settlementPrice | float | 今结算价 |
| askPrice | list | 多档委卖价 |
| bidPrice | list | 多档委买价 |
| askVol | list | 多档委卖量 |
| bidVol | list | 多档委买量 |
# coding=utf-8
from xtquant import xtdata
# 获取迅投板块指数代码列表
xt_sector_index_list = xtdata.get_stock_list_in_sector("迅投一级行业板块加权指数")
# 获取迅投板块指数信息
xt_sector_index_info = xtdata.get_instrument_detail(xt_sector_index_list[0])
# 获取迅投板块指数tick数据
ret_full_tick = xtdata.get_full_tick([xt_sector_index])
print(ret_full_tick)
了解QMT
QMT主要以智能策略编写功能为主，集行情显示、策略研究、交易执行和风控管理于一体的策略交易终端。技术（有一定编程经验）门槛较高。同时专业版中还具有智能算法、ETF套利等专业交易功能。
QMT量化交易系统具有显著的特点，如高速行情，系统提供实时、准确的行情数据，支持多种市场、多个品种的交易；策略回测，投资者可以在系统中编写量化策略，并利用历史数据进行回测，评估策略的有效性和稳定性；自动化交易，系统支持策略自动执行，投资者只需设定好策略参数，系统即可根据市场情况自动进行买卖操作；以及个性化定制，QMT量化交易系统提供丰富的API接口和自定义功能，投资者可以根据自己的需求进行个性化定制。
QMT基本功能介绍
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快速交易终端：全内存交易，单笔延时小于1ms，
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满足极速交易快速行情支持：①全面超越订阅式行情的超高压缩实时全推行情 ②支持历史TICK数据展示、盘口回放
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专业交易方式：①支持普通交易、组合交易、ETF交易等多种专业交易工具 ②内置标准算法交易、随机量交易，有效承接大额交易，隐藏交易行为
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策略交易：①支持VBA和Python双语言开发策略编写、回测、模拟交易、自动化实盘交易 ②提供量化选股、择时、指数增强等多种策略模板研究，内置网格交易等成熟策略专
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业风险控制：① 全内存多层次并行风控，大幅降低交易延迟、提高风控执行效率 ②支持交易合规、交易量价、资产比例等风控，严控投资风险
开通券商版QMT
首先，迅投的QMT软件，与大部分券商都存在深度合作。也就是说，券商可以免费提供其券商版QMT软件给用户使用，当然，前提是需要先在对应的券商开户，并达到券商要求的入金门槛。
券商版QMT由于不收取费用，可以免费使用，所以性价比最高，并可提供模拟盘版QMT试用。
5/23午评：大幅回调，家电抗跌
今日市场明显回调，家电板块表现活跃，地产板块表现落后。截止11点30分，上证指数跌1%，深成指跌1.19%，创业板指跌0.98%，北证50指数涨3.47%。地面兵装、Mlops概念等涨幅居前，调味品、非金属材料等跌幅居前。
异动板块点评：
1、地面兵装：板块涨幅2.65%，长城军工涨停。
消息面上，5月22日，在第五届中国机场发展大会暨创新成果展上，《电动垂直起降航空器（eVTOL）起降场技术要求》团体标准正式发布。这是我国首部针对电动垂直起降航空器（eVTOL）起降场的技术规范。
2、Mlops概念：板块涨幅0.59%，传音控股涨超1%。
当地时间5月22日美股盘后，芯片巨头英伟达发布截至今年4月的2025财年第一财季业绩。报告期内，英伟达实现收入260亿美元，高于市场预期的246.9亿美元，其中，数据中心收入226亿美元，也高于市场预期的211.3亿美元。英伟达当季的毛利润率为78.9%，高于预期的77%。英伟达预计，第二财季收入为280亿美元，将好于市场预期的268亿美元。
