QMT 平台 get_market_data_ex 函数的返回值格式到底是什么？

指数数据的返回值请教

数据字典_指数数据.md 中关于 get_market_data_ex 的返回值描述是：

{field1: DataFrame, index=stock_list, columns=time_list}

这与 xtdata.md 原文描述的 _ex 版本（{stock_code: DataFrame}，每股一个 DataFrame）明显矛盾。前者是 get_market_data（v2）的格式，后者才是 _ex（v3）的格式。

您好！您的理解是非常准确的。在 QMT 平台中，get_market_data_ex 的返回值格式确实是 {stock_code: DataFrame}，即以股票代码为键，以包含该股票历史数据的 DataFrame 为值的字典。

文档中出现的 {field1: DataFrame, index=stock_list, columns=time_list} 描述，实际上是旧版 get_market_data 函数在获取多股多期数据时的一种数据结构表现形式（或者说是早期版本文档的遗留错误）。

为了让您在编写策略时更加清晰，以下是这两个接口在返回值上的核心区别与详细解析：

1. get_market_data_ex 的真实返回值结构（推荐使用）

根据 QMT 官方 API 文档，ContextInfo.get_market_data_ex 的返回值为：

• 数据类型：dict (字典)
• 字典结构：{code1: data1, code2: data2, ...}
• Key (键)：str 类型，合约代码（如 '000300.SH'）。
• Value (值)：pandas.DataFrame 类型，该合约的数据集。
  • Index (行索引)：字符串格式的时间序列（如 '20231010' 或 '20231010093000'）。
  • Columns (列索引)：数据字段（如 'open', 'high', 'low', 'close'）。

代码示例：

def handlebar(ContextInfo):
    if not ContextInfo.is_last_bar():
        return
    
    # 获取沪深300和平安银行的日线数据
    data_dict = ContextInfo.get_market_data_ex(
        fields=['open', 'high', 'low', 'close'], 
        stock_code=['000300.SH', '000001.SZ'], 
        period='1d',
        count=5
    )
    
    # 解析返回值
    for stock_code, df in data_dict.items():
        print(f"股票代码: {stock_code}")
        print(df) # 打印出该股票的 DataFrame，行是时间，列是 OHLC
        # 获取最新收盘价
        if not df.empty:
            latest_close = df['close'].iloc[-1]
            print(f"最新收盘价: {latest_close}")

2. 旧版 get_market_data 的返回值结构（不建议使用）

旧版的 get_market_data 接口设计较为复杂，其返回值类型会根据传入参数（股票数量、时间范围）的不同而发生变化：

• 1只股票，1个时间点：返回单个数值。
• 1只股票，1个时间点，多个字段：返回 pandas.Series。
• 1只股票，多个时间点：返回 pandas.DataFrame（Index 为时间，Columns 为字段）。
• 多只股票，1个时间点：返回 pandas.DataFrame（Index 为股票代码，Columns 为字段）。
• 多只股票，多个时间点：返回 pandas.Panel（三维数组，Items 为股票代码，Major_axis 为时间，Minor_axis 为字段）。由于 Pandas 较新版本已废弃 Panel，这会导致兼容性问题。

总结与建议

1. 文档勘误：您指出的矛盾确实存在，部分第三方整理的文档或旧版文档可能混淆了这两个接口的返回值。请以 {stock_code: DataFrame} 为准来处理 get_market_data_ex 的数据。
2. 全面拥抱 _ex 版本：由于旧版 get_market_data 返回值类型不固定且依赖已废弃的 Panel 结构，强烈建议在所有新策略中统一使用 get_market_data_ex。它的返回值结构稳定（永远是字典嵌套 DataFrame），非常利于 Pandas 的向量化处理和数据清洗。