QMT行情接口介绍以及历史行情数据下载案例

人工智能

2023-12-20 00:19:52

QMT 行情接口：深入了解数据查询和订阅接口

数据查询接口：主动获取行情数据

数据查询接口提供了一种通过 HTTP 请求获取所需数据的机制。用户可以通过指定合约代码、交易所代码、板块代码或行业代码来查询行情数据。此外，数据查询接口支持多种数据格式，包括 JSON、CSV 和 XML。

订阅接口：实时数据推送

订阅接口采用 Websocket 或 MQTT 协议，允许用户订阅所需的数据。一旦数据发生变化，服务端会主动将数据推送到客户端。订阅接口也支持多种数据格式，包括 JSON、CSV 和 XML。

历史行情数据下载案例

本文提供了一个历史行情数据下载案例，使用 Python 语言编写。该案例利用 QMT 行情接口的数据查询接口下载历史行情数据。

# 导入必要的库
import requests
import pandas as pd

# 定义 QMT 行情接口 URL
url = "http://www.qmt.com/api/v1/market/history"

# 定义要下载的历史行情数据的开始时间和结束时间
start_date = "2020-01-01"
end_date = "2020-12-31"

# 定义要下载的历史行情数据的合约代码
contract_code = "SHFE.rb2005"

# 定义要下载的历史行情数据的交易所代码
exchange_code = "SHFE"

# 定义要下载的历史行情数据的板块代码
sector_code = "有色金属"

# 定义要下载的历史行情数据的行业代码
industry_code = "采掘业"

# 定义要下载的历史行情数据的格式
data_format = "csv"

# 构建请求参数
params = {
    "start_date": start_date,
    "end_date": end_date,
    "contract_code": contract_code,
    "exchange_code": exchange_code,
    "sector_code": sector_code,
    "industry_code": industry_code,
    "data_format": data_format
}

# 发送请求
response = requests.get(url, params=params)

# 将响应数据保存到本地文件
with open("history_data.csv", "wb") as f:
    f.write(response.content)

# 使用 Pandas 读取本地文件
data = pd.read_csv("history_data.csv")

# 打印历史行情数据
print(data)