QMT量化平台获取历史Tick数据与订单流指南

在 QMT 量化平台中，获取历史 Tick 数据和订单流（Level2 数据）需要结合客户端的数据下载功能和 Python API 来实现。以下是详细的解答：

1. 如何获取 1 年前的历史 Tick 数据？

要获取 1 年前的历史 Tick 数据，您需要分为两步操作：

第一步：在客户端补充数据（关键）
QMT 的历史数据主要依赖本地存储。您必须先在 QMT 客户端的**【数据管理】 -> 【补充数据】**中，选择您需要的市场、品种，勾选“分笔（Tick）”周期，并将时间范围设置为 1 年前，点击下载补充到本地。

第二步：使用 Python API 读取数据
数据下载到本地后，您可以在策略中使用 ContextInfo.get_market_data_ex 或 ContextInfo.get_history_data 函数来获取。

def handlebar(ContextInfo):
    if not ContextInfo.is_last_bar():
        return
    
    # 使用 get_market_data_ex 获取历史 tick 数据
    # 注意：start_time 和 end_time 设置为您需要的1年前的时间范围
    tick_data = ContextInfo.get_market_data_ex(
        fields=[], 
        stock_code=['000001.SZ'], 
        period='tick',
        start_time='20221001', 
        end_time='20221031',
        count=-1
    )
    print(tick_data)

2. 如何获取 7 天订单流数据？

在 QMT 中，“订单流”通常对应的是 Level2 逐笔成交统计或行情快照指标（注意：获取 Level2 数据需要您的账号开通了 Level2 增强版权限）。

同样，您需要先在【数据管理】中下载对应的 Level2 历史数据。然后在代码中使用 get_market_data_ex，将 period 参数设置为 l2transactioncount（Level2 大单统计）或 l2quoteaux（Level2 行情快照指标）。

def handlebar(ContextInfo):
    if not ContextInfo.is_last_bar():
        return
        
    # 获取过去7天的 Level2 大单统计数据（订单流替代）
    l2_data = ContextInfo.get_market_data_ex(
        fields=[], 
        stock_code=['000001.SZ'], 
        period='l2transactioncount', # 或 'l2quoteaux'
        start_time='20231018', # 7天前的日期
        end_time='20231025',   # 当前日期
        count=-1
    )
    print(l2_data)

3. 获取数据的时间限制（24小时随时获取吗？）

关于获取数据的时间限制，主要取决于您是读取本地数据还是向服务器请求下载数据：

• 读取本地数据（24小时随时可用）：只要您已经通过客户端的【数据管理】将历史 Tick 或 Level2 数据下载到了本地硬盘，您的 Python 策略在一天 24 小时任何时间运行，都可以通过 API 瞬间读取到这些数据，没有任何时间限制。
• 向服务器请求下载数据（建议非交易时段）：如果您发现本地没有数据，需要打开【数据管理】向国信/券商服务器请求下载 1 年前的 Tick 数据。虽然理论上服务器全天开放下载，但在盘中交易时间（9:30-15:00），为了保证交易通道的稳定，服务器可能会限制大批量历史数据的下载速度或拒绝大范围请求。因此，强烈建议在盘后（如 16:00 之后）或周末进行大批量历史数据的补充下载。
• 实时行情订阅：如果您是订阅当天的实时 Tick 或订单流（使用 subscribe_quote），则只能在交易时间段内随着交易所的行情推送而获取。

总结：提前在盘后或周末把 1 年前的 Tick 和 7 天的 Level2 数据下载到本地，之后您就可以 24 小时随时在代码中调用分析了。