QMT 平台如何获取周线周期上一周的 CCI 值？（附 Python 源码）

在 QMT 平台的 Python API 中，虽然早期或某些特定公式系统中存在类似 call_vba 的调用方式，但在目前的 Python 策略开发中，最标准、最高效的做法是直接获取周线级别的历史数据，并使用平台内置的 TA-Lib 库来计算 CCI 指标。

要获取“上一周”的 CCI 值，您只需要获取周线（1w）数据，计算出 CCI 序列后，取数组的倒数第二个值（索引为 -2）即可（因为倒数第一个值是当前正在运行的这一周的值）。

Python 实现代码示例

以下是一个完整的 QMT 策略代码示例，演示如何获取周线周期上一周的 CCI 值：

#coding:gbk
import talib
import numpy as np

def init(ContextInfo):
    # 设置需要计算的股票池，例如平安银行
    ContextInfo.set_universe(['000001.SZ'])

def handlebar(ContextInfo):
    # 确保只在最后一根 K 线执行，避免历史回测时重复打印过多信息
    if not ContextInfo.is_last_bar():
        return
        
    stock_list = ContextInfo.get_universe()
    
    for stock in stock_list:
        # 1. 获取过去 30 周的最高、最低、收盘价数据
        # period='1w' 表示获取周线数据
        df = ContextInfo.get_market_data(['high', 'low', 'close'], stock_code=[stock], period='1w', count=30)
        
        if df.empty or len(df) < 15:
            print(f"{stock} 数据不足，无法计算 CCI")
            continue
            
        # 提取价格数组
        high = df['high'].values
        low = df['low'].values
        close = df['close'].values
        
        # 2. 使用 TA-Lib 计算 CCI 指标，默认时间周期通常为 14
        cci = talib.CCI(high, low, close, timeperiod=14)
        
        # 3. 获取上一周的 CCI 值
        # cci[-1] 是本周（可能尚未走完）的 CCI
        # cci[-2] 是上一周（已确定）的 CCI
        if len(cci) >= 2 and not np.isnan(cci[-2]):
            last_week_cci = cci[-2]
            print(f"{stock} 上一周的 CCI 值为: {last_week_cci:.4f}")
        else:
            print(f"{stock} CCI 计算结果无效")

代码原理解析：

1. ContextInfo.get_market_data：通过设置 period='1w'，直接向 QMT 底层请求周线级别的数据。count=30 保证了有足够的数据点供 TA-Lib 计算（CCI 周期为 14 时，至少需要 14 个数据点才能产出第一个有效值）。
2. talib.CCI：QMT 平台内置了 TA-Lib 库，这是量化界最权威的技术指标库。传入最高价、最低价、收盘价即可快速计算出 CCI 序列。
3. 索引 -2：在量化数据序列中，最新的数据（本周）在最后一位（索引 -1）。由于本周可能还在交易中，K 线未走完，其 CCI 值是动态变化的。因此，上一周的固定 CCI 值对应的索引是 -2。

这种方法比传统的 call_vba 更加灵活，且计算速度极快，非常适合在 QMT 的 Python 环境中使用。