qmt获取涨停封单额和计算封单强度

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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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Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

<think>好的,我现在需要处理用户关于QMT软件的涨停板功能使用方法的查询。首先,用户提到的QMT是量化管理终端,我需要确认这个软件是否确实有与涨停板相关的功能。根据提供的引用,特别是引用[1],用户提到QMT可以编写自动交易策略设置条件,这可能包括涨停板策略。接下来,我需要参考用户提供的引用内容。引用[2][3]主要涉及通达信的涨停板策略成本计算功能,但用户明确询问的是QMT软件。因此,我需要将重点放在QMT的功能上,同时可能需要比较或区分QMT与通达信的不同之处,但用户的问题集中在QMT,所以应以QMT为主。 用户可能希望了解如何在QMT中设置涨停板相关的交易策略,例如自动追涨停、风险控制或条件设置。根据引用[1]中提到的QMT支持策略编写回测,可以推测QMT允许用户通过编程实现这些功能。需要详细说明步骤,比如如何编写策略、设置触发条件、风险控制参数等。此外,用户可能对如何利用QMT进行回测感兴趣,以验证涨停策略的有效性。需要解释回测的流程,可能涉及历史数据导入、策略参数设置、回测结果分析等。还需要考虑用户可能的深层需求,比如如何优化策略或处理实时数据。例如,引用[2]提到的封单变化监控,可能在QMT中通过实时数据接口实现,需要指导用户如何获取处理这些数据。 最后,确保回答结构清晰,分步骤说明,并生成相关问题引导用户进一步探索。同时,检查是否所有数学公式独立公式都正确使用LaTeX格式,但根据用户的问题,可能涉及较少数学内容,但若有变量或条件表达式,需正确使用$...$格式。</think>关于QMT软件的涨停板功能使用方法,结合量化交易特性可分为以下核心操作步骤: ### 一、策略编写基础 QMT通过Python API实现涨停板策略编程,需先掌握基础交易接口。涨停计算公式为: $$涨停价 = 前收盘价 \times (1 + 涨跌幅限制)$$ 在策略中可调用`get_market_data`获取前收盘价,$例如: ```python prev_close = get_market_data('close', stock_code, 1, '1d') limit_up_price = round(prev_close * 1.1, 2) # 主板10%涨停 ``` ### 二、涨停板触发监控(代码示例) ```python def on_tick(context): # 获取实时行情 current_data = get_market_data('now', context.stock_list, 1, 'tick') # 涨停判断逻辑 for stock in context.stock_list: if current_data[stock]['price'] >= limit_up_price: # 触发追涨停逻辑 order_volume(stock, 100, 1) # 市价买入100股 # 封单监控(需订阅Level2数据) bid1_vol = get_orderbook(stock)['Bid'][0]['Volume'] if bid1_vol < context.min_seal_vol: # 封单量阈值 order_target_volume(stock, 0) # 紧急撤 ``` ### 三、风险控制参数设置 1. **撤触发条件**: $封单量 < 动态阈值(如:昨日成交量的5\%)$ 在策略参数中设置: ```python context.min_seal_vol = get_history_data('volume', stock, 1, '1d') * 0.05 ``` 2. **滑点控制**: 使用`set_slippage()`函数设置最大允许滑点[^1] ### 四、回测验证 通过`backtest()`函数加载历史数据验证策略: ```python report = backtest( strategy='limit_up_strategy', start='20230101', end='20231231', stock_pool=['SH.600000', 'SZ.000001'], params={'min_seal_vol_ratio': 0.03} ) print(report['annualized_return']) ```
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