qmt获取涨停封单额和计算封单强度

最新推荐文章于 2025-10-29 17:40:50 发布
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代码

from xtquant import xtdata

# 下载股票tick数据
xtdata.download_history_data('002190.SZ', period='tick', start_time='20250508')
data = xtdata.get_local_data(stock_list=["002190.SZ"], period='tick', start_time='20250508', end_time= '20250508')
print(data)
print(data['002190.SZ'].columns)
data['002190.SZ'].to_csv("./002190SZ_20250508_tick数据.csv")
df = data['002190.SZ']
print("封单手数:",df['bidVol']['20250508150000'][0])#收盘买1：封单额
print("封单额:",df['bidVol']['20250508150000'][0]*100*df['lastPrice']['20250508150000'])#封单额*100*收盘价
print("封单强度:",df['bidVol']['20250508150000'][0]/df['volume']['20250508150000'])#封单额/成交额

输出

Qmt Tick数据字段解析

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<think>我们使用QMT平台（包含MiniQMT）来验证涨停策略因子的有效性。根据用户需求，我们需要编写代码来实现以下验证步骤： 1. 历史回测：获取历史数据（分钟级），计算因子触发信号，并评估策略表现（如胜率、夏普比率、最大回撤等）。 2. 统计检验：包括计算IC值、分组回测等。 3. 样本外验证：使用时间切片法进行训练集和测试集划分。 4. 实盘压力测试：考虑流动性冲击和极端行情。 由于QMT平台支持Python编程，我们可以利用其数据获取和回测功能。 步骤： 1. 数据准备：获取股票分钟级数据，包括开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量等，特别需要标识涨停的股票（涨停价=最高价，且涨幅达到10%或20%，注意科创板、创业板和ST股的不同）。 2. 定义涨停策略因子：例如，可以定义一些技术指标（如量比、封单量、MACD等）作为因子，用于预测涨停。 3. 回测框架：在历史数据上模拟交易，计算每次信号发出后的次日收益率，并统计策略表现。 4. 性能评估：计算胜率、夏普比率、最大回撤等指标。 5. 统计检验：计算因子IC值，进行分组回测和T检验。 6. 样本外验证：将数据分为训练集和测试集，分别回测。 7. 压力测试：模拟大单冲击成本（调整买入价）和极端行情下的表现。 注意：由于涨停策略的特殊性，我们通常关注的是信号发生后次日（或之后一段时间）的收益情况，因为涨停当日很难买入。 代码结构： 我们将按照以下步骤编写程序： 1. 初始化：设置时间范围、股票池、因子参数等。 2. 数据获取：使用QMT的xtdata模块获取分钟级数据，并计算因子值。 3. 信号生成：根据因子阈值生成买入信号（例如，当因子值超过某个阈值时，认为可能涨停）。 4. 回测：在信号日的次日以开盘价买入，持有一定时间后卖出（例如持有一天），计算收益。 5. 绩效统计：计算胜率、夏普比率、最大回撤等。 6. 统计检验：计算IC值，进行分组回测。 7. 样本外验证：按时间划分数据集。 8. 压力测试：加入冲击成本等。 由于QMT的具体实现细节和用户的具体因子定义可能不同，以下代码为示例框架，需要根据实际情况调整。 注意：在QMT中，获取涨停数据可以通过以下方式： - 判断当日是否涨停：当前收盘价等于涨停价（需要从行情数据中获取涨停价，或者通过前一日收盘价计算，注意复权）。 - 涨停价计算公式：$ \text{涨停价} = \text{前一日收盘价} \times (1 + \text{涨停幅度}) $，A股一般股票为10%，ST为5%，创业板、科创板为20%（具体以实际规则为准）。 我们假设因子已经计算好，存储在DataFrame中。这里我们以简单的量比因子为例。 以下代码示例： </think>以下是在QMT平台实现涨停策略因子有效性验证的编程方案，结合引用内容和平台特性设计： ### QMT涨停因子验证程序框架 ```python # -*- coding: utf-8 -*- from xtquant import xtdata from xtquant.xttrader import XtQuantTrader import pandas as pd import numpy as np from scipy import stats # 1. 数据准备（分钟级行情） def fetch_limit_data(stock_list, start_date, end_date): """ 获取涨停相关数据 :param stock_list: 股票池列表 ['SH.600000', 'SZ.000001'...] :return: DataFrame(包含量比、封单量、涨停状态等字段) """ fields = ['open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'amount'] df = xtdata.get_market_data(fields, stock_list, period='1m', start_time=start_date, end_time=end_date) # 计算涨停标识（涨跌幅>=9.7%视为涨停） df['pct_chg'] = df['close'].pct_change() * 100 df['is_limit'] = np.where(df['pct_chg'] >= 9.7, 1, 0) return df # 2. 因子计算（示例：量比+封单强度因子） def calculate_factor(data): """ 计算涨停预测因子 :param data: 行情DataFrame :return: 因子值Series """ # 量比 = 当前成交量 / 过去5日平均成交量 data['vol_ma5'] = data['volume'].rolling(5).mean() data['vol_ratio'] = data['volume'] / data['vol_ma5'].replace(0, 1e-5) # 封单强度 = 涨停价剩余买单金额 / 日均成交额 data['order_strength'] = data['amount'] / data['amount'].rolling(20).mean() # 合成因子（可根据实际策略调整权重） data['factor'] = 0.6 * data['vol_ratio'] + 0.4 * data['order_strength'] return data['factor'] # 3. 回测验证核心函数 def backtest_limit_factor(factor_values, actual_limit, cost_rate=0.002): """ 涨停因子回测验证 :param factor_values: 因子值序列 :param actual_limit: 实际涨停标记序列 :param cost_rate: 交易成本率 :return: (胜率, 夏普比率, IC值) """ # 信号生成（取前30%因子值作为信号） threshold = factor_values.quantile(0.7) signals = factor_values > threshold # 计算次日收益率（买入信号后一日涨幅） returns = actual_limit.shift(-1)[signals].dropna() # 绩效计算 win_rate = len(returns[returns > 0]) / len(returns) sharpe = (returns.mean() - cost_rate) / returns.std() * np.sqrt(242) # IC值计算（因子值与次日涨跌幅秩相关） ic = factor_values.corr(actual_limit.shift(-1), method='spearman') return win_rate, sharpe, ic # 4. 蒙特卡洛检验 def monte_carlo_test(true_return, n_sim=1000): """ 随机因子有效性检验 :param true_return: 真实策略收益序列 :param n_sim: 模拟次数 """ random_wins = 0 for _ in range(n_sim): # 生成随机因子序列 random_factor = np.random.permutation(true_return.index) random_return = true_return.loc[random_factor].reset_index(drop=True) # 比较随机策略与真实策略 if random_return.mean() > true_return.mean(): random_wins += 1 p_value = 1 - random_wins / n_sim return p_value # 主执行流程 if __name__ == "__main__": # 初始化QMT连接 trader = XtQuantTrader('path/to/client', 0) # 获取数据（示例取沪深300成分股） stocks = xtdata.get_stock_list_in_sector('沪深300') data = fetch_limit_data(stocks, '20200101', '20231231') # 计算因子 factor_series = calculate_factor(data) # 回测验证 win_rate, sharpe, ic = backtest_limit_factor( factor_series, data['is_limit'] ) # 输出结果 print(f"策略胜率：{win_rate:.2%} 夏普比率：{sharpe:.2f} IC值：{ic:.4f}") # 蒙特卡洛检验 p_value = monte_carlo_test(data['is_limit'][factor_series > threshold]) print(f"蒙特卡洛检验p值：{p_value:.4f}（p<0.05表示显著）") ``` ### 关键功能说明 1. **数据获取优化** - 使用`xtdata`模块直接获取分钟级行情 - 自动识别涨停状态（$ \text{涨停标识} = \begin{cases} 1 & \text{涨幅} \geq 9.7\% \\ 0 & \text{其他} \end{cases} $） - 支持自定义股票池（如引用[2]提到的白马股/短线股组合[^2]） 2. **因子中性化处理**（参考引用[3]） ```python # 示例：市值中性化 cap = xtdata.get_market_data('total_mv', stock_list) neutral_factor = factor_series - factor_series.groupby(cap).transform('mean') ``` 3. **注册制适配** ```python # 区分不同板块涨跌幅（科创/创业板20%） def get_limit_rate(stock_code): if stock_code.startswith('SH.688') or stock_code.startswith('SZ.30'): return 0.198 # 19.8%视为涨停 return 0.098 # 9.8%默认值 ``` ### 验证指标解读 1. **核心指标阈值** - 胜率 > 55%（考虑交易成本） - 夏普比率 > 1.2（$ \text{Sharpe} = \frac{R_p - 0.02}{ \sigma_p } \times \sqrt{242} $） - IC值 > 0.03（信息系数） 2. **压力测试建议** ```python # 流动性冲击模拟 def liquidity_impact(order_size): """ 大单冲击成本模型 :param order_size: 订单金额(万元) :return: 实际成交溢价比例 """ return 0.001 * np.log(order_size/50 + 1) # 50万基准订单 ``` > 通过MiniQMT本地化运行可最大化发挥计算性能[^1]，建议使用3年以上数据验证，重点监控尾盘（14:30后）信号失效情况
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