【深度学习量化交易3】为了轻松免费地下载股票历史数据,我开发完成了可视化的数据下载模块

我是Mr.看海,我在尝试用信号处理的知识积累和思考方式做量化交易,目的是实现财务自由~

书接上回。

这篇开始正式介绍我开发的量化交易系统,量化交易的第一步就是获取历史数据,用于后续的数据处理、训练以及回测。

在QMT系统中其实是可以下载历史数据的,但是导出数据只能选择日线,无法导出tick、1m和5m等等分时数据,所以无法依托这个模块为后续我想做的量化交易系统提供输入。况且考虑后续系统的完整性,数据下载模块就撸起袖子自己干了!

完整版QMT的数据导出模块

一、关于API接口

由于我采用的是MiniQMT的框架方案,MiniQMT中提供了XtQuant服务,该服务中包含行情模块和交易模块。

Xtdata 作为行情模块,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,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。
Xttrader 作为交易模块,封装了策略交易所需要的 Python API 接口,可以和MiniQMT客户端交互进行报单、撤单、查询资产、查询委托、查询成交、查询持仓以及接收资金、委托、成交和持仓等变动的主推消息。

在数据下载模块中,我们要用的就是行情模块Xtdata。

历史数据下载可以使用download_history_data方法,然后通过get_local_data读取到本地。调用方式可参考下列代码:

# 下载数据到本地
xtdata.download_history_data(stock, period=period_type, start_time=start_date, end_time=end_date)
        
# 从本地读取数据
data = xtdata.get_local_data(field_list=["time"] + field_list, stock_list=[stock], period=period_type, start_time=start_date, end_time=end_date)

接口支持下载tick数据,也就是分笔数据,分笔数据支持的字段如下:

### xtdata 延迟原因分析 在多线程环境下调用 `xtdata` 获取市场数据时,可能会遇到延迟现象。这种延迟可能由多种因素引起,以下是常见的几种可能性及其对应的解决方案: #### 1. **网络连接不稳定** 如果目标服务器与客户端之间的网络连接质量较差,则可能导致请求响应时间延长。这通常表现为间歇性的高延迟或超时错误。 - 解决方案:可以通过增加重试机制来缓解这一问题。例如,在每次失败后等待一段时间再重新尝试获取数据[^1]。 ```python import time def fetch_market_data_with_retry(symbol, retries=3, delay=5): attempt = 0 while attempt < retries: try: data = xtdata.get_market_data(symbol) print(f"Market data for {symbol}: {data}") return data except Exception as e: print(f"Attempt {attempt + 1} failed with error: {e}. Retrying...") time.sleep(delay) attempt += 1 raise Exception("Max retries reached.") ``` #### 2. **API 请求频率限制** 许多金融数据服务提供商会对 API 的访问速率施加限制(Rate Limiting)。当超过允许的最大请求数量时,后续请求会被阻塞直到限流窗口结束。 - 解决方案:合理规划请求间隔以避免触发限流策略;或者申请更高的配额权限以便满足业务需求。 #### 3. **本地资源不足** 运行程序所在的设备可能存在 CPU 或内存瓶颈,从而影响到对外部服务的调用效率。 - 解决方案:监控系统性能指标,并根据实际情况调整硬件配置或是优化现有代码逻辑减少不必要的计算开销。 --- ### 总结 针对上述提到的各种潜在原因采取相应措施能够有效降低因 `xtdata` 导致的整体流程延时情况发生概率。值得注意的是实际应用过程中还需要结合具体场景深入排查根本所在才能制定最合适的应对办法。
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