QMT Python API

股票数据

获取股票概况

包含股票的上市时间、退市时间、代码、名称、是否是ST等。

获取合约基础信息数据

该信息每交易日9点更新

内置Python

提示

旧版本客户端中，函数名为ContextInfo.get_instrumentdetail

调用方法

qmt://docs/python

2ContextInfo.get_instrument_detail(stockcode)

释义

根据代码获取合约详细信息

参数

字段名	数据类型	解释
`stockcode`	`string`	标的名称，必须是 'stock.market' 形式

返回值

根据stockcode返回一个dict。该字典数据key值有：

名称	类型	描述
ExchangeID	string	合约市场代码
InstrumentID	string	合约代码
InstrumentName	string	合约名称
ProductID	string	合约的品种ID(期货)
ProductName	string	合约的品种名称(期货)
ProductType	int	合约的类型, 默认-1,枚举值可参考下方说明
ExchangeCode	string	交易所代码
UniCode	string	统一规则代码
CreateDate	str	创建日期
OpenDate	str	上市日期（特殊值情况见表末）
ExpireDate	int	退市日或者到期日（特殊值情况见表末）
PreClose	float	前收盘价格
SettlementPrice	float	前结算价格
UpStopPrice	float	当日涨停价
DownStopPrice	float	当日跌停价
FloatVolume	float	流通股本（单位：股。注意，部分低等级客户端中此字段为FloatVolumn）
TotalVolume	float	总股本（单位：股。注意，部分低等级客户端中此字段为FloatVolumn）
LongMarginRatio	float	多头保证金率
ShortMarginRatio	float	空头保证金率
PriceTick	float	最小价格变动单位
VolumeMultiple	int	合约乘数(对期货以外的品种，默认是1)
MainContract	int	主力合约标记，1、2、3分别表示第一主力合约，第二主力合约，第三主力合约
LastVolume	int	昨日持仓量
InstrumentStatus	int	合约停牌状态(<=0:正常交易（-1:复牌）;>=1停牌天数;)
IsTrading	bool	合约是否可交易
IsRecent	bool	是否是近月合约

提示

字段OpenDate有以下几种特殊值： 19700101=新股, 19700102=老股东增发, 19700103=新债, 19700104=可转债, 19700105=配股， 19700106=配号字段ExpireDate为0 或 99999999 时，表示该标的暂无退市日或到期日

字段ProductType 对于股票以外的品种，有以下几种值

国内期货市场：1-期货 2-期权(DF SF ZF INE GF) 3-组合套利 4-即期 5-期转现 6-期权(IF) 7-结算价交易(tas) 沪深股票期权市场：0-认购 1-认沽外盘： 1-100：期货， 101-200：现货, 201-300:股票相关 1：股指期货 2：能源期货 3：农业期货 4：金属期货 5：利率期货 6：汇率期货 7：数字货币期货 99：自定义合约期货 107：数字货币现货 201：股票 202：GDR 203：ETF 204：ETN 300：其他

示例

qmt://docs/python

1# coding:gbk

2def init(C):

3 pass

5def handlebar(C):

6 data = C.get_instrumentdetail("000001.SZ")

7 print(data)

原生Python

调用方法

qmt://docs/python

1from xtquant import xtdata

2xtdata.get_instrument_detail(stock_code)

参数

名称	类型	描述
`stock_code`	`string`	`合约代码`

返回值

一个字典, 有如下键值，找不到指定合约时返回None:

名称	类型	描述
ExchangeID	string	合约市场代码
InstrumentID	string	合约代码
InstrumentName	string	合约名称
ProductID	string	合约的品种ID(期货)
ProductName	string	合约的品种名称(期货)
ProductType	int	合约的类型, 默认-1,枚举值可参考下方说明
ExchangeCode	string	交易所代码
UniCode	string	统一规则代码
CreateDate	str	创建日期
OpenDate	str	上市日期（特殊值情况见表末）
ExpireDate	int	退市日或者到期日（特殊值情况见表末）
PreClose	float	前收盘价格
SettlementPrice	float	前结算价格
UpStopPrice	float	当日涨停价
DownStopPrice	float	当日跌停价
FloatVolume	float	流通股本（单位：股。注意，部分低等级客户端中此字段为FloatVolumn）
TotalVolume	float	总股本（单位：股。注意，部分低等级客户端中此字段为FloatVolumn）
LongMarginRatio	float	多头保证金率
ShortMarginRatio	float	空头保证金率
PriceTick	float	最小价格变动单位
VolumeMultiple	int	合约乘数(对期货以外的品种，默认是1)
MainContract	int	主力合约标记，1、2、3分别表示第一主力合约，第二主力合约，第三主力合约
LastVolume	int	昨日持仓量
InstrumentStatus	int	合约停牌状态(<=0:正常交易（-1:复牌）;>=1停牌天数;)
IsTrading	bool	合约是否可交易
IsRecent	bool	是否是近月合约

提示

字段ProductType 对于股票以外的品种，有以下几种值

示例

qmt://docs/python

1from xtquant import xtdata

3# 输出平安银行信息的中文名称

4xtdata.get_instrument_detail("000001.SZ")

获取板块成分股列表

调用方法

qmt://docs/python

1from xtquant import xtdata

2xtdata.get_stock_list_in_sector(sector_name)

参数

名称	类型	描述
`sector_name`	`string`	`版块名称`

list

示例

qmt://docs/python

1from xtquant import xtdata

2# 获取沪深A股全部股票的代码

3xtdata.get_stock_list_in_sector("沪深A股")

获取某只股票ST的历史

内置python

提示

本函数需要下载历史ST数据(过期合约K线),可通过界面端数据管理 - 过期合约数据下载
该数据是VIP权限数据

原型

qmt://docs/python

1ContextInfo.get_his_st_data(stockcode)

释义

获取某只股票ST的历史

参数

字段名	数据类型	解释
`stockcode`	`string`	股票代码，'stkcode.market'，如'000004.SZ'

返回值

dict,st历史，key为ST,*ST,PT,历史未ST会返回{}

示例

qmt://docs/python

1# coding:gbk

2def init(C):

3 pass

5def handlebar(C):

6 print(C.get_his_st_data('000004.SZ'))

原生python

提示

获取该数据前需要先调用xtdata.download_his_st_data()进行数据下载
该数据是VIP权限数据

调用方法

qmt://docs/python

1from xtquant import xtdata

2xtdata.get_his_st_data(stock_code)

参数

名称	类型	描述
`stock_code`	`string`	`股票代码`

返回值

dict类型的st历史，key为ST,*ST,PT,历史未ST会返回{}

名称	类型	描述
ST	list	ST时间段
*ST	list	*ST时间段
PT	list	PT时间段

示例

qmt://docs/python

1from xtquant import xtdata

2import time

3# 下载市场历史ST情况

4xtdata.download_his_st_data()

6# 由于download_his_st_data是异步函数，需要确保下载完成

8time.sleep(3)

10# 获取000004.SZ历史ST情况

11xtdata.get_his_st_data('000004.SZ')

获取行情数据

交易类数据提供股票的交易行情数据，通过API接口调用即可获取相应的数据。

具体请查看API, 数据获取部分行情相关接口 数据获取函数。

名称	描述
get_market_data	获取历史数据与实时行情(包含tick数据)，可查询多个标的多个数据字段，返回数据格式为 {field：DataFrame}
get_market_data_ex	获取历史数据与实时行情(包含tick数据)，可查询多个标的多个数据字段，返回数据格式为 {stock_code：DataFrame}
get_local_data	获取历史数据(包含tick数据)，可查询单个或多个标的多个数据字段，返回数据格式为 {stock_code：DataFrame}
get_full_tick	获取最新的 tick 数据
subscribe_whole_quote	订阅多个标的实时tick数据

获取历史行情与实时行情

提示

在gmd系列函数中，历史行情需要从本地读取，所以若想取历史行情，需要先将历史行情下载到本地，而实时行情是从服务器返回的
所以，若需要历史行情，请先使用界面端或者download_history函数进行下载；若需要最新行情，请向服务器进行订阅
特别的，对于xtdata.get_market_data_ex来说，由于没有subscribe参数，需要在参数外先进行订阅(subscribe_quote)才能获取最新行情
对于同时获取历史和实时行情的情况，gmd系列函数会自动进行拼接

内置Python

调用方法

qmt://docs/python

1ContextInfo.get_market_data_ex(

2 fields=[],

3 stock_code=[],

4 period='follow',

5 start_time='',

6 end_time='',

7 count=-1,

8 dividend_type='follow',

9 fill_data=True,

10 subscribe=True)

释义

获取实时行情与历史行情数据

参数

名称	类型	描述
`field`	`list`	`数据字段，详情见下方field字段表`
`stock_list`	`list`	`合约代码列表`
`period`	`str`	`数据周期，可选字段为:` `"tick"` `"1m"的整数倍周期` `"5m"的整数倍周期` `"1d"的整数倍周期`
`start_time`	`str`	`数据起始时间，格式为 %Y%m%d 或 %Y%m%d%H%M%S，填""为获取历史最早一天`
`end_time`	`str`	`数据结束时间，格式为 %Y%m%d 或 %Y%m%d%H%M%S ，填""为截止到最新一天`
`count`	`int`	`数据个数`
`dividend_type`	`str`	`除权方式,可选值为` `'none'：不复权` `'front':前复权` `'back':后复权` `'front_ratio': 等比前复权` `'back_ratio': 等比后复权`
`fill_data`	`bool`	`是否填充数据`
`subscribe`	`bool`	`订阅数据开关，默认为True，设置为False时不做数据订阅，只读取本地已有数据。`

field字段可选：

field	数据类型	含义
`time`	`int`	`时间`
`open`	`float`	`开盘价`
`high`	`float`	`最高价`
`low`	`float`	`最低价`
`close`	`float`	`收盘价`
`volume`	`float`	`成交量`
`amount`	`float`	`成交额`
`settle`	`float`	`今结算`
`openInterest`	`float`	`持仓量`
`preClose`	`float`	`前收盘价`
`suspendFlag`	`int`	`停牌` 1停牌，0 不停牌

period周期为tick时，field字段可选:

字段名	数据类型	含义
`time`	`int`	`时间戳`
`stime`	`string`	`时间戳字符串形式`
`lastPrice`	`float`	`最新价`
`open`	`float`	`开盘价`
`high`	`float`	`最高价`
`low`	`float`	`最低价`
`lastClose`	`float`	`前收盘价`
`amount`	`float`	`成交总额`
`volume`	`int`	`成交总量（手）`
`pvolume`	`int`	`原始成交总量(未经过股手转换的成交总量)【不推荐使用】`
`stockStatus`	`int`	`证券状态`
`openInterest`	`int`	`若是股票，则openInt含义为股票状态，非股票则是持仓量`openInt字段说明
`transactionNum`	`float`	`成交笔数(期货没有，单独计算)`
`lastSettlementPrice`	`float`	`前结算(股票为0)`
`settlementPrice`	`float`	`今结算(股票为0)`
`askPrice`	`list[float]`	`多档委卖价`
`askVol`	`list[int]`	`多档委卖量`
`bidPrice`	`list[float]`	`多档委买价`
`bidVol`	`list[int]`	`多档委买量`

返回值

返回dict { stock_code1 : value1, stock_code2 : value2, ... }
value1, value2, ... ：pd.DataFrame 数据集，index为time_list，columns为fields,可参考Bar字段
各标的对应的DataFrame维度相同、索引相同

示例

qmt://docs/python

1# coding:gbk

3def init(C):

4 start_date = '20231001'# 格式"YYYYMMDD"，开始下载的日期，date = ""时全量下载

5 end_date = ""

6 period = "1d"

8 need_download = 1 # 取数据是空值时，将need_download赋值为1，确保正确下载了历史数据

10 code_list = ["000001.SZ", "600519.SH"] # 股票列表

  if need_download: # 判断要不要下载数据, gmd系列函数都是从本地读取历史数据,从服务器订阅获取最新数据

13 my_download(code_list, period, start_date, end_date)

15 ############ 仅获取历史行情 #####################

16 subscribe = False # 设置订阅参数，使gmd_ex仅返回本地数据

17 count = -1 # 设置count参数，使gmd_ex返回全部数据

  data1 = C.get_market_data_ex([],code_list,period = period, start_time = start_date, end_time = end_date,subscribe = subscribe)

20 ############ 仅获取最新行情 #####################

21 subscribe = True # 设置订阅参数，使gmd_ex仅返回最新行情

22 count = 1 # 设置count参数，使gmd_ex仅返回最新行情数据

  data2 = C.get_market_data_ex([],code_list,period = period, start_time = start_date, end_time = end_date,subscribe = subscribe, count = 1) # count 设置为1，使返回值只包含最新行情

25 ############ 获取历史行情+最新行情 #####################

26 subscribe = True # 设置订阅参数，使gmd_ex仅返回最新行情

27 count = -1 # 设置count参数，使gmd_ex返回全部数据

  data3 = C.get_market_data_ex([],code_list,period = period, start_time = start_date, end_time = end_date,subscribe = subscribe, count = -1) # count 设置为-1，使返回值包含最新行情和历史行情

31 print(data1[code_list[0]].tail())# 行情数据查看

32 print(data2[code_list[0]].tail())

33 print(data3[code_list[0]].tail())

35def handlebar(C):

36 return

39def my_download(stock_list,period,start_date = '', end_date = ''):

40 '''

41 用于显示下载进度

42 '''

43 if "d" in period:

44 period = "1d"

45 elif "m" in period:

46 if int(period[0]) < 5:

47 period = "1m"

48 else:

49 period = "5m"

50 elif "tick" == period:

51 pass

52 else:

53 raise KeyboardInterrupt("周期传入错误")

56 n = 1

57 num = len(stock_list)

58 for i in stock_list:

59 print(f"当前正在下载{n}/{num}")

61 download_history_data(i,period,start_date, end_date)

62 n += 1

63 print("下载任务结束")

原生Python

调用方法

qmt://docs/python

1from xtquant import xtdata

2xtdata.get_market_data_ex(

3 field_list=[],# 字段

4 stock_list=[],# 合约代码列表

5 period='1d',# 数据周期——1m、5m、1d、tick

6 start_time='',# 数据起始时间%Y%m%d或%Y%m%d%H%M%S

7 end_time='',# 数据结束时间%Y%m%d或%Y%m%d%H%M%S

8 count=-1, # 数据个数

9 dividend_type='none', # 除权方式

10 fill_data=True, # 是否填充数据

11)

参数

名称	类型	描述
`field`	`list`	`数据字段，详情见下方field字段表`
`stock_list`	`list`	`合约代码列表`
`period`	`str`	`数据周期——1m、5m、1d、tick`
`start_time`	`str`	`数据起始时间，格式为 %Y%m%d 或 %Y%m%d%H%M%S，填""为获取历史最早一天`
`end_time`	`str`	`数据结束时间，格式为 %Y%m%d 或 %Y%m%d%H%M%S ，填""为截止到最新一天`
`count`	`int`	`数据个数`
`dividend_type`	`str`	`除权方式`
`fill_data`	`bool`	`是否填充数据`

field字段可选：

field	数据类型	含义
`time`	`int`	`时间`
`open`	`float`	`开盘价`
`high`	`float`	`最高价`
`low`	`float`	`最低价`
`close`	`float`	`收盘价`
`volume`	`float`	`成交量`
`amount`	`float`	`成交额`
`settle`	`float`	`今结算`
`openInterest`	`float`	`持仓量`
`preClose`	`float`	`前收盘价`
`suspendFlag`	`int`	`停牌` 1停牌，0 不停牌

period周期为tick时，field字段可选:

字段名	数据类型	含义
`time`	`int`	`时间戳`
`stime`	`string`	`时间戳字符串形式`
`lastPrice`	`float`	`最新价`
`open`	`float`	`开盘价`
`high`	`float`	`最高价`
`low`	`float`	`最低价`
`lastClose`	`float`	`前收盘价`
`amount`	`float`	`成交总额`
`volume`	`int`	`成交总量（手）`
`pvolume`	`int`	`原始成交总量(未经过股手转换的成交总量)【不推荐使用】`
`stockStatus`	`int`	`证券状态`
`openInterest`	`int`	`若是股票，则openInt含义为股票状态，非股票则是持仓量`openInt字段说明
`transactionNum`	`float`	`成交笔数(期货没有，单独计算)`
`lastSettlementPrice`	`float`	`前结算(股票为0)`
`settlementPrice`	`float`	`今结算(股票为0)`
`askPrice`	`list[float]`	`多档委卖价`
`askVol`	`list[int]`	`多档委卖量`
`bidPrice`	`list[float]`	`多档委买价`
`bidVol`	`list[int]`	`多档委买量`

返回值

period为1m 5m 1dK线周期时
- 返回dict { field1 : value1, field2 : value2, ... }
- value1, value2, ... ：pd.DataFrame 数据集，index为stock_list，columns为time_list
- 各字段对应的DataFrame维度相同、索引相同

示例

qmt://docs/python

2from xtquant import xtdata

3import time

6def my_download(stock_list:list,period:str,start_date = '', end_date = ''):

7 '''

8 用于显示下载进度

9 '''

10 import string

12 if [i for i in ["d","w","mon","q","y",] if i in period]:

13 period = "1d"

14 elif "m" in period:

15 numb = period.translate(str.maketrans("", "", string.ascii_letters))

16 if int(numb) < 5:

17 period = "1m"

18 else:

19 period = "5m"

20 elif "tick" == period:

21 pass

22 else:

23 raise KeyboardInterrupt("周期传入错误")

26 n = 1

27 num = len(stock_list)

28 for i in stock_list:

29 print(f"当前正在下载 {period} {n}/{num}")

31 xtdata.download_history_data(i,period,start_date, end_date)

32 n += 1

33 print("下载任务结束")

35def do_subscribe_quote(stock_list:list, period:str):

36 for i in stock_list:

37 xtdata.subscribe_quote(i,period = period)

38 time.sleep(1) # 等待订阅完成

40if __name__ == "__main__":

42 start_date = '20231001'# 格式"YYYYMMDD"，开始下载的日期，date = ""时全量下载

43 end_date = ""

44 period = "1d"

46 need_download = 1 # 取数据是空值时，将need_download赋值为1，确保正确下载了历史数据

48 code_list = ["000001.SZ", "600519.SH"] # 股票列表

  if need_download: # 判断要不要下载数据, gmd系列函数都是从本地读取历史数据,从服务器订阅获取最新数据

51 my_download(code_list, period, start_date, end_date)

53 ############ 仅获取历史行情 #####################

54 count = -1 # 设置count参数，使gmd_ex返回全部数据

55 data1 = xtdata.get_market_data_ex([],code_list,period = period, start_time = start_date, end_time = end_date)

57 ############ 仅获取最新行情 #####################

58 do_subscribe_quote(code_list,period)# 设置订阅参数，使gmd_ex取到最新行情

59 count = 1 # 设置count参数，使gmd_ex仅返回最新行情数据

  data2 = xtdata.get_market_data_ex([],code_list,period = period, start_time = start_date, end_time = end_date, count = 1) # count 设置为1，使返回值只包含最新行情

62 ############ 获取历史行情+最新行情 #####################

63 do_subscribe_quote(code_list,period) # 设置订阅参数，使gmd_ex取到最新行情

64 count = -1 # 设置count参数，使gmd_ex返回全部数据

  data3 = xtdata.get_market_data_ex([],code_list,period = period, start_time = start_date, end_time = end_date, count = -1) # count 设置为1，使返回值只包含最新行情

68 print(data1[code_list[0]].tail())# 行情数据查看

69 print(data2[code_list[0]].tail())

70 print(data3[code_list[0]].tail())

【🔔迅投研专属】获取股票历史涨跌停价格

原生Python

提示

获取该数据前需要先调用xtdata.download_history_data进行下载，period参数选择"stoppricedata"
该数据通过get_market_data_ex接口获取，period参数选择"stoppricedata"
若是只需要最新一天的涨跌停价格，可通过get_instrument_detail的UpStopPrice和DownStopPrice字段获取
该数据是VIP权限数据

调用方法

qmt://docs/python

1get_market_data_ex([],stock_list,period="stoppricedata",start_time = "", end_time = "")

参数

参数名称	类型	描述
`field_list`	`list`	数据字段列表，传空则为全部字段
`stock_list`	`list`	合约代码列表
`period`	`string`	周期
`start_time`	`string`	起始时间
`end_time`	`string`	结束时间
`count`	`int`	数据个数。默认参数，大于等于0时，若指定了 `start_time`，`end_time`，此时以 `end_time` 为基准向前取 `count` 条；若 `start_time`，`end_time` 缺省，默认取本地数据最新的 `count` 条数据；若 `start_time`，`end_time`，`count` 都缺省时，默认取本地全部数据

返回值

返回一个 {stock_code:pd.DataFrame} 结构的dict对象，默认的列索引为取得的全部字段. 如果给定了 fields 参数, 则列索引与给定的 fields 对应.

示例

qmt://docs/python

2from xtquant import xtdata

4stock_list = xtdata.get_stock_list_in_sector("沪深A股")[:5]

6# 下载涨跌停价格数据

7for i in stock_list:

8 xtdata.download_history_data(i, 'stoppricedata', '', '')

10# 获取涨跌停价格数据

11data = xtdata.get_market_data_ex([], stock_list, 'stoppricedata', '', '')

13print(data)

【🔔迅投研专属】股票快照指标

提供标的的量比，涨速，换手率等数据

提示

通过指定period为snapshotindex获取该数据
该数据为VIP 权限数据
获取时需要先通过subscribe_quote进行订阅

原生python

调用方法

qmt://docs/python

1xtdata.get_market_data_ex([],stock_list,period="snapshotindex",start_time = "", end_time = "")

返回值

分两种，当使用gmd_ex函数获取时:

一个{stock_code:pd.DataFrame}结构的dict对象，其中pd.DataFrame的结构为：
- index: 时间序列,str类型值
- columns: ['time', '量比', '1分钟涨速', '5分钟涨速', '3日涨幅', '5日涨幅', '10日涨幅', '3日换手', '5日换手', '10日换手']

当使用callback函数时：

一个{stock_code:[{field1:values1,field2:values2,...}]}的dict嵌套对象

示例

qmt://docs/python

1from xtquant import xtdata

3def f(data):

4 print(data)

6# 获取前需要先订阅，该数据通过指定period = 'snapshotindex'获取

7xtdata.subscribe_quote("000001.SZ",period = 'snapshotindex', count = -1,callback = f)

9data = xtdata.get_market_data_ex([],["000001.SZ"],period="snapshotindex",start_time = "", end_time = "",count = 10)

10print(data)

涨跌停/集合竞价表现

原生python

提供开盘集合竞价成交量，收盘集合竞价成交量，炸板次数，涨停金额等数据

提示

通过指定period为limitupperformance获取该数据
该数据为VIP 权限数据
获取历史数据时需要先通过[download_history_data]进行下载，实时数据通过subscribe_quote进行订阅

调用方法

qmt://docs/python

1xtdata.get_market_data_ex([],stock_list,period="limitupperformance",start_time = "", end_time = "")

返回值

字段名	数据类型	含义
time	int	时间戳
openVol	int	开盘集合竞价的成交量
closeVol	int	收盘集合竞价的成交量
finalVol	int	盘后定价的成交量
startUp	int	涨停开始时间
endUp	int	涨停结束时间
breakUp	int	炸板次数
upAmount	float	涨停金额
startDn	int	跌停开始时间
endDn	int	跌停结束时间
breakDn	int	开板次数
dnAmount	float	跌停金额
direct	int	涨跌方向 0-无 1-涨停 2-跌停
sealVolRatio	float	封成比
sealFreeRatio	float	封流比
bidPreRatio	float	竞昨比
sealCount	int	几板
sealDays	int	几天
sealBreak	int	封板中断天数

示例

qmt://docs/python

1from xtquant import xtdata

4def f(data):

5 print(data)

7period = "limitupperformance"

8stock = "000001.SZ"

9ls = [stock]

10xtdata.download_history_data2(ls,period = period) # 下载历史数据

12# 获取前需要先订阅，该数据通过指定period = 'limitupperformance'获取

13xtdata.subscribe_quote(stock,period = 'limitupperformance', count = -1,callback = f)

15data = xtdata.get_market_data_ex([],[stock],period="limitupperformance",start_time = "", end_time = "",count = 10)

16print(data)

获取股票资金流向数据

获取一只或者多只股票在一个时间段内的资金流向数据

提示

1.该数据通过get_market_data和get_market_data_ex接口获取，period参数选择transactioncount1d 或者 transactioncount1m
2.获取历史数据前需要先用download_history_data下载历史数据
3.VIP 权限数据

内置python

原型

qmt://docs/python

1# 逐笔成交统计日级

2C.get_market_data_ex([],stock_list,period="transactioncount1d",start_time = "", end_time = "")

3# 逐步成交统计1分钟级

4C.get_market_data_ex([],stock_list,period="transactioncount1m",start_time = "", end_time = "")

参数

除period参数需指定为transactioncount1d 或者 transactioncount1m外，其余参数与ContextInfo.get_market_data_ex一致

返回值

返回dict { stock_code1 : value1, stock_code2 : value2, ... }
value1, value2, ... ：pd.DataFrame 数据集，index为time_list，columns为fields

提示

特大单：成交金额大于或等于100万元或成交量大于或等于5000手

大单：成交金额大于或等于20万元或成交量大于或等于1000手

中单：成交金额大于或等于4万元或成交量大于或等于200手

小单：其它为小单

字段名	数据类型	解释
time	int	时间戳
bidNumber	int	主买单总单数
offNumber	int	主卖单总单数
ddx	float	大单动向
ddy	float	涨跌动因
ddz	float	大单差分
netOrder	int	净挂单量
netWithdraw	int	净撤单量
withdrawBid	int	总撤买量
withdrawOff	int	总撤卖量
bidNumberDx	int	主买单总单数增量
offNumberDx	int	主卖单总单数增量
transactionNumber	int	成交笔数增量
bidMostAmount	float	主买特大单成交额
bidBigAmount	float	主买大单成交额
bidMediumAmount	float	主买中单成交额
bidSmallAmount	float	主买小单成交额
bidTotalAmount	float	主买累计成交额
offMostAmount	float	主卖特大单成交额
offBigAmount	float	主卖大单成交额
offMediumAmount	float	主卖中单成交额
offSmallAmount	float	主卖小单成交额
offTotalAmount	float	主卖累计成交额
unactiveBidMostAmount	float	被动买特大单成交额
unactiveBidBigAmount	float	被动买大单成交额
unactiveBidMediumAmount	float	被动买中单成交额
unactiveBidSmallAmount	float	被动买小单成交额
unactiveBidTotalAmount	float	被动买累计成交额
unactiveOffMostAmount	float	被动卖特大单成交额
unactiveOffBigAmount	float	被动卖大单成交额
unactiveOffMediumAmount	float	被动卖中单成交额
unactiveOffSmallAmount	float	被动卖小单成交额
unactiveOffTotalAmount	float	被动卖累计成交额
netInflowMostAmount	float	净流入超大单成交额
netInflowBigAmount	float	净流入大单成交额
netInflowMediumAmount	float	净流入中单成交额
netInflowSmallAmount	float	净流入小单成交额
bidMostVolume	int	主买特大单成交量
bidBigVolume	int	主买大单成交量
bidMediumVolume	int	主买中单成交量
bidSmallVolume	int	主买小单成交量
bidTotalVolume	int	主买累计成交量
offMostVolume	int	主卖特大单成交量
offBigVolume	int	主卖大单成交量
offMediumVolume	int	主卖中单成交量
offSmallVolume	int	主卖小单成交量
offTotalVolume	int	主卖累计成交量
unactiveBidMostVolume	int	被动买特大单成交量
unactiveBidBigVolume	int	被动买大单成交量
unactiveBidMediumVolume	int	被动买中单成交量
unactiveBidSmallVolume	int	被动买小单成交量
unactiveBidTotalVolume	int	被动买累计成交量
unactiveOffMostVolume	int	被动卖特大单成交量
unactiveOffBigVolume	int	被动卖大单成交量
unactiveOffMediumVolume	int	被动卖中单成交量
unactiveOffSmallVolume	int	被动卖小单成交量
unactiveOffTotalVolume	int	被动卖累计成交量
netInflowMostVolume	int	净流入超大单成交量
netInflowBigVolume	int	净流入大单成交量
netInflowMediumVolume	int	净流入中单成交量
netInflowSmallVolume	int	净流入小单成交量
bidMostAmountDx	float	主买特大单成交额增量
bidBigAmountDx	float	主买大单成交额增量
bidMediumAmountDx	float	主买中单成交额增量
bidSmallAmountDx	float	主买小单成交额增量
bidTotalAmountDx	float	主买累计成交额增量
offMostAmountDx	float	主卖特大单成交额增量
offBigAmountDx	float	主卖大单成交额增量
offMediumAmountDx	float	主卖中单成交额增量
offSmallAmountDx	float	主卖小单成交额增量
offTotalAmountDx	float	主卖累计成交额增量
unactiveBidMostAmountDx	float	被动买特大单成交额增量
unactiveBidBigAmountDx	float	被动买大单成交额增量
unactiveBidMediumAmountDx	float	被动买中单成交额增量
unactiveBidSmallAmountDx	float	被动买小单成交额增量
unactiveBidTotalAmountDx	float	被动买累计成交额增量
unactiveOffMostAmountDx	float	被动卖特大单成交额增量
unactiveOffBigAmountDx	float	被动卖大单成交额增量
unactiveOffMediumAmountDx	float	被动卖中单成交额增量
unactiveOffSmallAmountDx	float	被动卖小单成交额增量
unactiveOffTotalAmountDx	float	被动卖累计成交额增量
netInflowMostAmountDx	float	净流入超大单成交额增量
netInflowBigAmountDx	float	净流入大单成交额增量
netInflowMediumAmountDx	float	净流入中单成交额增量
netInflowSmallAmountDx	float	净流入小单成交额增量
bidMostVolumeDx	int	主买特大单成交量增量
bidBigVolumeDx	int	主买大单成交量增量
bidMediumVolumeDx	int	主买中单成交量增量
bidSmallVolumeDx	int	主买小单成交量增量
bidTotalVolumeDx	int	主买累计成交量增量
offMostVolumeDx	int	主卖特大单成交量增量
offBigVolumeDx	int	主卖大单成交量增量
offMediumVolumeDx	int	主卖中单成交量增量
offSmallVolumeDx	int	主卖小单成交量增量
offTotalVolumeDx	int	主卖累计成交量增量
unactiveBidMostVolumeDx	int	被动买特大单成交量增量
unactiveBidBigVolumeDx	int	被动买大单成交量增量
unactiveBidMediumVolumeDx	int	被动买中单成交量增量
unactiveBidSmallVolumeDx	int	被动买小单成交量增量
unactiveBidTotalVolumeDx	int	被动买累计成交量增量
unactiveOffMostVolumeDx	int	被动卖特大单成交量增量
unactiveOffBigVolumeDx	int	被动卖大单成交量增量
unactiveOffMediumVolumeDx	int	被动卖中单成交量增量
unactiveOffSmallVolumeDx	int	被动卖小单成交量增量
unactiveOffTotalVolumeDx	int	被动卖累计成交量增量
netInflowMostVolumeDx	int	净流入超大单成交量增量
netInflowBigVolumeDx	int	净流入大单成交量增量
netInflowMediumVolumeDx	int	净流入中单成交量增量
netInflowSmallVolumeDx	int	净流入小单成交量增量

示例

qmt://docs/python

1# coding:gbk

4def init(C):

5 return

8def f(data):

9 print(data)

11def after_init(C):

12 stock_list = ["000001.SZ"]

13 if 1:

14 download_history_data("000001.SZ","transactioncount1d",'','')

17 C.subscribe_quote("000001.SZ","transactioncount1d",callback = f)

18 # C.subscribe_quote("000001.SZ","transactioncount1d")

19 print(C.get_market_data_ex([],stock_list,period="transactioncount1d",start_time = "", end_time = ""))

20 pass

原生python

原型

qmt://docs/python

1# 逐笔成交统计日级

2get_market_data_ex([],stock_list,period="transactioncount1d",start_time = "", end_time = "")

3# 逐步成交统计1分钟级

4get_market_data_ex([],stock_list,period="transactioncount1m",start_time = "", end_time = "")

获取股票订单流数据

获取股票在某个价位的订单数量

提示

1.该数据通过get_market_data和get_market_data_ex接口获取，period参数选择orderflow1m 或者 orderflow1d
2.获取历史数据前需要先用download_history_data下载历史数据，订单流数据仅提供orderflow1m周期数据下载，其他周期的订单流数据都是通过1m周期合成的
3.订单流版权限数据

内置python

原型

qmt://docs/python

2# 一分钟订单流

3C.get_market_data_ex([],stock_list,period="orderflow1m",start_time = "", end_time = "")

4# 1d订单流

5C.get_market_data_ex([],stock_list,period="orderflow1d",start_time = "", end_time = "")

参数除period参数需指定为orderflow1m 或者 orderflow1d外，其余参数与ContextInfo.get_market_data_ex一致

返回值

返回dict { stock_code1 : value1, stock_code2 : value2, ... }
value1, value2, ... ：pd.DataFrame 数据集，index为time_list，columns为fields

示例

qmt://docs/python

2# coding:gbk

3def init(C):

4 return

6def f(data):

7 print(data)

9def after_init(C):

10 stock_list = ["000001.SZ"]

11 if 1:

12 download_history_data("000001.SZ","orderflow1m",'','')

15 C.subscribe_quote("000001.SZ","orderflow1m",callback = f)

16 # C.subscribe_quote("000001.SZ","transactioncount1d")

17 print(C.get_market_data_ex([],stock_list,period="orderflow1m",start_time = "", end_time = "",count = 1))

原生pytrhon

qmt://docs/python

1from xtquant import xtdata

2# 订单流数据仅提供1m周期数据下载，其他周期的订单流数据都是通过1m周期合成的

3period = "orderflow1m"

4# 下载000001.SZ的1m订单流数据

5xtdata.download_history_data("000001.SZ",period=period)

6# 获取000001.SZ的1m订单流数据

7xtdata.get_market_data_ex([],["000001.SZ"],period=period)["000001.SZ"]

参数

名称	类型	描述
`field`	`list`	`数据字段，详情见下方field字段表`
`stock_list`	`list`	`合约代码列表`
`period`	`str`	`订单流数据周期——orderflow1m, orderflow5m, orderflow15m, orderflow30m, orderflow1h, orderflow1d`
`start_time`	`str`	`数据起始时间，格式为 %Y%m%d 或 %Y%m%d%H%M%S，填""为获取历史最早一天`
`end_time`	`str`	`数据结束时间，格式为 %Y%m%d 或 %Y%m%d%H%M%S ，填""为截止到最新一天`
`count`	`int`	`数据个数`
`dividend_type`	`str`	`除权方式`
`fill_data`	`bool`	`是否填充数据`

field字段可选：

field	数据类型	含义
`time`	`str`	`时间`
`price`	`str`	`价格段`
`buyNum`	`str`	`各价格对应的买方订单量`
`sellNum`	`str`	`各价格对应的卖方订单量`

period字段可选:

period	数据类型	含义
`orderflow1m`	`str`	`1m周期订单流数据`
`orderflow5m`	`str`	`5m周期订单流数据`
`orderflow15m`	`str`	`15m周期订单流数据`
`orderflow30m`	`str`	`30m周期订单流数据`
`orderflow1h`	`str`	`1h周期订单流数据`
`orderflow1d`	`str`	`1d周期订单流数据`

返回值 返回一个 {stock_code:pd.DataFrame} 结构的dict对象，默认的列索引为取得的全部字段. 如果给定了 fields 参数, 则列索引与给定的 fields 对应.

示例

qmt://docs/python

1# 下载000001.SZ的orderflow1m，以获取历史数据

2# orderflow仅提供1m周期进行下载，其他周期皆在系统底层通过1m订单流数据进行合成给出

3xtdata.download_history_data("000001.SZ",period="orderflow1m")

6# 获取000001.SZ，1m订单流数据

7period = "orderflow1m"

8data1 = xtdata.get_market_data_ex([],["000001.SZ"],period=period)["000001.SZ"]

10# 获取000001.SZ, 5m订单流数据

11period = "orderflow5m"

12data2 = xtdata.get_market_data_ex([],["000001.SZ"],period=period)["000001.SZ"]

14# 获取000001.SZ 1d订单流数据

15period = "orderflow1d"

16data3 = xtdata.get_market_data_ex([],["000001.SZ"],period=period)["000001.SZ"]

18# 订阅实时000001.SZ 1m订单流数据

19period = "orderflow1m"

21# 进行数据订阅

22xtdata.subscribe_quote("000001.SZ", period = period)

23# 获取订阅后的实时数据

24data4 = xtdata.get_market_data_ex([],["000001.SZ"],period=period)["000001.SZ"]

26print(data1)

27print(data2)

28print(data3)

30print(data4)

获取问董秘数据

提示

1.该数据通过get_market_data_ex接口获取,周期需填写为 interactiveqa
2.获取数据前需要先用download_history_data下载历史数据
3.VIP 权限数据

原生python

qmt://docs/python

1from xtquant import xtdata

2xtdata.get_market_data_ex(field_list,stock_list,period='interactiveqa')

参数

除period 需填写为interactiveqa外，其余参数参考get_market_data_ex

返回值

返回一个 {stock_code:pd.DataFrame} 结构的dict对象

示例

qmt://docs/python

2from xtquant import xtdata

3xtdata.download_history_data("000001.SZ",period="interactiveqa")

4data = xtdata.get_market_data_ex([],["000001.SZ"],period="interactiveqa")

5print(data)

获取交易日历

获取历史和未来日历数据

内置python

调用方法

qmt://docs/python

1get_trading_calendar(market,start_time='',end_time='')

参数

参数名称	类型	描述
`market`	`str`	市场，如 'SH'
`start_time`	`str`	起始时间，如 '20170101'
`end_time`	`str`	结束时间，如 '20180101'

返回值

list类型

示例

qmt://docs/python

1# coding:gbk

2def init(C):

3 return

4def after_init(C):

5 print(get_trading_calendar('SZ','20230103','20240103'))

原生python

调用方法

qmt://docs/python

1# 下载交易日历数据

2xtdata.download_holiday_data()

3# 返回获取的交易日历

4result = xtdata.get_trading_calendar(market, start_time , end_time )

参数

参数名称	类型	描述
`market`	`str`	市场，如 'SH'
`start_time`	`str`	起始时间，如 '20170101'
`end_time`	`str`	结束时间，如 '20180101'

返回值

list类型

示例

qmt://docs/python

1# coding:utf-8

2from xtquant import xtdata

3import time

5# 下载交易日历数据

6xtdata.download_holiday_data()

7# 获取交易日

8start_time = time.strftime("%Y%m%d") # 起始日期

9end_time = time.strftime("%Y") + '1231' #结束日期,这里我用time函数自动计算年,格式生成'20241231'

10# 返回获取的交易日历

11result = xtdata.get_trading_calendar('SH', start_time , end_time )

12print(result)

获取龙虎榜数据

获取指定日期区间内的龙虎榜数据

qmt://docs/python

1C.get_longhubang(stock_list, startTime, endTime)

参数

参数名称	类型	描述
`stock_list`	`list`	股票列表，如 ['600000.SH', '600036.SH']
`startTime`	`str`	起始时间，如 '20170101'
`endTime`	`str`	结束时间，如 '20180101'

返回值

格式为pandas.DataFrame:

参数名称	数据类型	描述
`reason`	`str`	上榜原因
`close`	`float`	收盘价
`spreadRate`	`float`	涨跌幅
`TurnoverVolune`	`float`	成交量
`Turnover_Amount`	`float`	成交金额
`buyTraderBooth`	`pandas.DataFrame`	买方席位
`sellTraderBooth`	`pandas.DataFrame`	卖方席位

buyTraderBooth 或 sellTraderBooth 包含字段：

参数名称	数据类型	描述
`traderName`	`str`	交易营业部名称
`buyAmount`	`float`	买入金额
`buyPercent`	`float`	买入金额占总成交占比
`sellAmount`	`float`	卖出金额
`sellPercent`	`float`	卖出金额占总成交占比
`totalAmount`	`float`	该席位总成交金额
`rank`	`int`	席位排行
`direction`	`int`	买卖方向

示例

qmt://docs/python

1# coding:gbk

3def init(C):

4 return

6def handlebar(C):

7 print(C.get_longhubang(['000002.SZ'],'20100101','20180101'))

北向南向资金（沪港通，深港通和港股通）

北向南向资金交易日历

获取交易日列表

qmt://docs/python

1from xtquant import xtdata

2xtdata.get_trading_dates(market, start_time='', end_time='', count=-1)

参数：

参数名称	类型	描述
`market`	`string`	市场代码
`start_time`	`string`	起始时间
`end_time`	`string`	结束时间
`count`	`int`	数据个数

list 时间戳列表，[ date1, date2, ... ]

示例

qmt://docs/python

1from xtquant import xtdata

3# 获取沪港通最近十五天交易日历

4data1 = xtdata.get_trading_dates(market = "HGT", start_time='', end_time='', count=-1)[-15:]

获取对应周期的北向南向数据

提示

该数据通过get_market_data_ex接口获取
获取历史数据前需要先用download_history_data下载历史数据,可选字段为"northfinancechange1m"：一分钟周期北向数据,"northfinancechange1d"：日线周期北向数据
VIP 权限数据

方式1：内置python

获取对应周期的北向数据

qmt://docs/python

1C.get_north_finance_change(period)

参数：

字段名	数据类型	描述
`period`	`str`	数据周期

返回结果：

根据period返回一个dict，该字典的key值是北向数据的时间戳，其值仍然是一个dict，其值的key值是北向数据的字段类型，其值是对应字段的值。该字典数据key值有：

字段名	数据类型	描述
hgtNorthBuyMoney	int	HGT北向买入资金
hgtNorthSellMoney	int	HGT北向卖出资金
hgtSouthBuyMoney	int	HGT南向买入资金
hgtSouthSellMoney	int	HGT南向卖出资金
sgtNorthBuyMoney	int	SGT北向买入资金
sgtNorthSellMoney	int	SGT北向卖出资金
sgtSouthBuyMoney	int	SGT南向买入资金
sgtSouthSellMoney	int	SGT南向卖出资金
hgtNorthNetInFlow	int	HGT北向资金净流入
hgtNorthBalanceByDay	int	HGT北向当日资金余额
hgtSouthNetInFlow	int	HGT南向资金净流入
hgtSouthBalanceByDay	int	HGT南向当日资金余额
sgtNorthNetInFlow	int	SGT北向资金净流入
sgtNorthBalanceByDay	int	SGT北向当日资金余额
sgtSouthNetInFlow	int	SGT南向资金净流入
sgtSouthBalanceByDay	int	SGT南向当日资金余额

示例1 通过内置python获取：

qmt://docs/python

1# coding = gbk

2def init(C):

3 return

4# 获取市场北向数据

5def handlebar(C):

6 print(C.get_north_finance_change('1d'))

方式2：原生python

qmt://docs/python

1xtdata.get_market_data_ex(

2 fields=[],

3 stock_code=[],

4 period='follow',

5 start_time='',

6 end_time='',

7 count=-1,

8 dividend_type='follow',

9 fill_data=True,

10 subscribe=True

11 )

参数

名称	类型	描述
`field`	`list`	取北向数据时填写为`[]`空列表即可
`stock_list`	`list`	合约代码列表
`period`	`str`	`数据周期，可选字段为:` `"northfinancechange1m"`：一分钟周期北向数据 `"northfinancechange1d"`：日线周期北向数据
`start_time`	`str`	数据起始时间，格式为 `%Y%m%d` 或 `%Y%m%d%H%M%S`，填`""`为获取历史最早一天
`end_time`	`str`	数据结束时间，格式为 `%Y%m%d` 或 `%Y%m%d%H%M%S` ，填`""`为截止到最新一天
`count`	`int`	数据个数
`dividend_type`	`str`	除权方式,可选值为 `'none'`：不复权 `'front'`:前复权 `'back'`:后复权 `'front_ratio'`: 等比前复权 `'back_ratio'`: 等比后复权取此数据时不生效
`fill_data`	`bool`	是否填充数据
`subscribe`	`bool`	订阅数据开关，默认为True，设置为False时不做数据订阅，只读取本地已有数据。

返回值

返回一个 {stock_code:pd.DataFrame} 结构的dict对象，

示例2 通过原生python获取：

qmt://docs/python

1# 该示例演示token获取数据方式

2from xtquant import xtdatacenter as xtdc

4import xtquant.xtdata as xtdata

6xtdc.set_token('这里输入token')

7xtdc.init()

9s = 'FFFFFF.SGT' # 北向资金代码

10period = 'northfinancechange1m' # 数据周期

11if 1:

12 print('download')

13 xtdata.download_history_data(s, period, '20231101', '')

14 print('done')

16data = xtdata.get_market_data_ex([], [s], period, '', '')[s]

17print(data)

沪深港通持股数据

提示

该数据是VIP权限数据
VIP 权限数据

获取指定品种的持股明细

qmt://docs/python

1C.get_hkt_details(stockcode)

参数：

参数名称	数据类型	描述
`stockcode`	`string`	必须是'stock.market'形式

返回结果：

根据stockcode返回一个dict，该字典的key值是北向持股明细数据的时间戳，其值仍然是一个dict，其值的key值是北向持股明细数据的字段类型，其值是对应字段的值，该字典数据key值有：

参数名称	数据类型/单位	描述
`stockCode`	`str`	股票代码
`ownSharesCompany`	`str`	机构名称
`ownSharesAmount`	`int`	持股数量
`ownSharesMarketValue`	`float`	持股市值
`ownSharesRatio`	`float`	持股数量占比
`ownSharesNetBuy`	`float`	净买入金额（当日持股-前一日持股）

示例：

qmt://docs/python

1# coding = gbk

2def init(C):

3 return

4def handlebar(C):

5 data = C.get_hkt_details('600000.SH')

6 print(data)

交易所公告数据

原生Python

提示

获取该数据前需要先调用xtdata.download_history_data进行下载，period参数选择"announcement"
该数据通过get_market_data_ex接口获取，period参数选择"announcement"
该数据是VIP权限数据

调用方法

qmt://docs/python

1get_market_data_ex([],stock_list,period="announcement",start_time = "", end_time = "")

参数

参数名称	类型	描述
`field_list`	`list`	数据字段列表，传空则为全部字段
`stock_list`	`list`	合约代码列表
`period`	`string`	周期
`start_time`	`string`	起始时间
`end_time`	`string`	结束时间
`count`	`int`	数据个数。默认参数，大于等于0时，若指定了 `start_time`，`end_time`，此时以 `end_time` 为基准向前取 `count` 条；若 `start_time`，`end_time` 缺省，默认取本地数据最新的 `count` 条数据；若 `start_time`，`end_time`，`count` 都缺省时，默认取本地全部数据

返回值

返回一个 {stock_code:pd.DataFrame} 结构的dict对象，默认的列索引为取得的全部字段. 如果给定了 fields 参数, 则列索引与给定的 fields 对应.

示例

qmt://docs/python

1from xtquant import xtdata

2xtdata.download_history_data('600050.SH','announcement')

4data = xtdata.get_market_data_ex([], ['600050.SH'], 'announcement', '', '')

6d=data['600050.SH']

8print(d.tail())

获取单季度/年度财务数据

查询股票的市值数据、资产负债数据、现金流数据、利润数据、财务指标数据. 详情通过财务数据列表查看! 可通过以下api进行查询 :

内置python

获取财务数据前，请先通过界面端数据管理 - 财务数据下载

财务数据下载

提示

财务数据接口通过读取下载本地的数据取数，使用前需要补充本地数据。除公告日期和报表截止日期为时间戳毫秒格式其他单位为元或 %，数据主要包括资产负债表(ASHAREBALANCESHEET)、利润表（ASHAREINCOME）、现金流量表（ASHARECASHFLOW）、股本表（CAPITALSTRUCTURE）的主要字段数据以及经过计算的主要财务指标数据（PERSHAREINDEX）。建议使用本文档对照表中的英文表名和迅投英文字段，表名不区分大小写。

获取财务数据 - ContextInfo.get_financial_data

财务数据接口有两种用法，入参和返回值不同，具体如下

用法1，返回目标数据对象

原型

qmt://docs/python

1ContextInfo.get_financial_data(fieldList, stockList, startDate, enDate, report_type = 'announce_time')

释义

获取财务数据，方法1

参数

字段名	类型	释义与用例
`fieldList`	`List（必须）`	`财报字段列表：['ASHAREBALANCESHEET.fix_assets', '利润表.净利润']`
`stockList`	`List（必须）`	`股票列表：['600000.SH', '000001.SZ']`
`startDate`	`Str（必须）`	`开始时间：'20171209'`
`endDate`	`Str（必须）`	`结束时间：'20171212'`
`report_type`	`Str（可选）`	`报表时间类型，可缺省，默认是按照数据的公告期为区分取数据，设置为 'report_time' 为按照报告期取数据，' announce_time' 为按照公告日期取数据`

提示

选择按照公告期取数和按照报告期取数的区别：

若某公司当年 4 月 26 日发布上年度年报，如果选择按照公告期取数，则当年 4 月 26 日之后至下个财报发布日期之间的数据都是上年度年报的财务数据。

若选择按照报告期取数，则上年度第 4 季度（上年度 10 月 1 日 - 12 月 31 日）的数据就是上年度报告期的数据。

返回值

函数根据stockList代码列表,startDate,endDate时间范围，返回不同的的数据类型。如下：

代码数量	时间范围	返回类型
=1	=1	pandas.Series (index = 字段)
=1	>1	pandas.DataFrame (index = 时间, columns = 字段)
>1	=1	pandas.DataFrame (index = 代码, columns = 字段)
>1	>1	pandas.Panel (items = 代码, major_axis = 时间, minor_axis = 字段)

示例

qmt://docs/python

1# coding:gbk

2def init(C):

3 pass

5def handlebar(C):

7 #取总股本和净利润

8 fieldList = ['CAPITALSTRUCTURE.total_capital', '利润表.净利润']

9 stockList = ["000001.SZ","000002.SZ","430017.BJ"]

10 startDate = '20171209'

11 endDate = '20231204'

12 data = C.get_financial_data(fieldList, stockList, startDate, endDate, report_type = 'report_time')

13 print(data)

用法2，返回目标数据单个值

原型

qmt://docs/python

1ContextInfo.get_financial_data(tabname, colname, market, code, report_type = 'report_time', barpos)

与用法 1 可同时使用

释义

获取财务数据，方法2

参数

字段名	类型	释义与用例
`tabname`	`Str（必须）`	`表名：'ASHAREBALANCESHEET'`
`colname`	`Str（必须）`	`字段名：'fix_assets'`
`market`	`Str（必须）`	`市场：'SH'`
`code`	`Str（必须）`	`代码：'600000'`
`report_type`	`Str（可选）`	`报表时间类型，可缺省，默认是按照数据的公告期为区分取数据，设置为 'report_time' 为按照报告期取数据，' announce_time ' 为按照公告日期取数据`
`barpos`	`number`	`当前 bar 的索引`

返回值

float ：所取字段的数值

示例

qmt://docs/python

1# coding:gbk

2def init(C):

3 pass

5def handlebar(C):

6 index = C.barpos

7 data = C.get_financial_data('ASHAREBALANCESHEET', 'fix_assets', 'SH', '600000', index)

8 print(data)

获取原始财务数据 - ContextInfo.get_raw_financial_data

提示

取原始财务数据,与get_financial_data相比不填充每个交易日的数据

原型

qmt://docs/python

1ContextInfo.get_raw_financial_data(fieldList,stockList,startDate,endDate,report_type='announce_time')

释义

取原始财务数据,与get_financial_data相比不填充每个交易日的数据

参数

字段名	类型	释义与用例
`fieldList`	`List（必须）`	字段列表：例如 ['资产负债表.固定资产','利润表.净利润']
`stockList`	`List（必须）`	股票列表：例如['600000.SH','000001.SZ']
`startDate`	`Str（必须）`	开始时间：例如 '20171209'
`endDate`	`Str（必须）`	结束时间：例如 '20171212'
`report_type`	`Str（可选）`	时间类型，可缺省，默认是按照数据的公告期为区分取数据，设置为 'report_time' 为按照报告期取数据，可选值:'announce_time','report_time'

返回值

函数根据stockList代码列表,startDate,endDate时间范围，返回不同的的数据类型。如下：

代码数量	时间范围	返回类型
=1	=1	pandas.Series (index = 字段)
=1	>1	pandas.DataFrame (index = 时间, columns = 字段)
>1	=1	pandas.DataFrame (index = 代码, columns = 字段)
>1	>1	pandas.Panel (items = 代码, major_axis = 时间, minor_axis = 字段)

示例

qmt://docs/python

1#encoding:gbk

2'''

3获取财务数据

4'''

5import pandas as pd

6import numpy as np

7import talib

9def to_zw(a):

10 '''0.中文价格字符串'''

11 import numpy as np

12 try:

13 header = '' if a > 0 else '-'

14 if np.isnan(a):

15 return '问题数据'

16 if abs(a) < 1000:

17 return header + str(int(a)) + "元"

18 if abs(a) < 10000:

19 return header + str(int(a))[0] + "千"

20 if abs(a) < 100000000:

21 return header + str(int(a))[:-4] + "万" + str(int(a))[-4] + '千'

22 else:

23 return header + str(int(a))[:-8] + "亿" + str(int(a))[-8:-4] + '万'

24 except:

25 print(f"问题数据{a}")

26 return '问题数据'

29def after_init(C):

30 fieldList = ['ASHAREINCOME.net_profit_excl_min_int_inc','ASHAREINCOME.revenue'] # 字段表

31 stockList = ['000001.SZ'] # 标的

	a=C.get_raw_financial_data(fieldList,stockList,'20150101','20300101',report_type = 'report_time') # 获取原始财务数据

33 # print(a)

34 for stock in a:

35 for key in a[stock]:

36 for t in a[stock][key]:

37 print(key, timetag_to_datetime(int(t),'%Y%m%d'), to_zw(a[stock][key][t]))

38 print('-' *22)

39 print('-' *22)

原生python

qmt://docs/python

1from xtquant import xtdata

2xtdata.get_financial_data(stock_list, table_list=[], start_time='', end_time='', report_type='report_time')

提示

选择按照公告期取数和按照报告期取数的区别：

若某公司当年 4 月 26 日发布上年度年报，如果选择按照公告期取数，则当年 4 月 26 日之后至下个财报发布日期之间的数据都是上年度年报的财务数据。

若选择按照报告期取数，则上年度第 4 季度（上年度 10 月 1 日 - 12 月 31 日）的数据就是上年度报告期的数据。

参数

参数名称	数据类型	描述
`stock_list`	`list`	合约代码列表
`table_list`	`list`	财务数据表名称列表,可选：`Balance` #资产负债表；`Income` #利润表；`CashFlow` #现金流量表
`start_time`	`string`	起始时间
`end_time`	`string`	结束时间
`report_type`	`string`	报表筛选方式,可选：`report_time` #截止日期；`announce_time` #披露日期

dict 数据集 { stock1 : datas1, stock2 : data2, ... }
- stock1, stock2, ... # 合约代码
- datas1, datas2, ... # dict 数据集 { table1 : table_data1, table2 : table_data2, ... }

示例

qmt://docs/python

1from xtquant import xtdata

2# 取数据前请确保已下载所需要的财务数据

3xtdata.download_financial_data(["000001.SZ","600519.SH","430017.BJ"], table_list=["Balance","Income"])

4xtdata.get_financial_data(["000001.SZ","600519.SH","430017.BJ"],["Balance","Income"])

财务数据列表

资产负债表

内置表名：ASHAREBALANCESHEET
原生表名：Balance

字段名	定义
m_anntime	披露日期
m_timetag	截止日期
internal_shoule_recv	内部应收款
fixed_capital_clearance	固定资产清理
should_pay_money	应付分保账款
settlement_payment	结算备付金
receivable_premium	应收保费
accounts_receivable_reinsurance	应收分保账款
reinsurance_contract_reserve	应收分保合同准备金
dividends_payable	应收股利
tax_rebate_for_export	应收出口退税
subsidies_receivable	应收补贴款
deposit_receivable	应收保证金
apportioned_cost	待摊费用
profit_and_current_assets_with_deal	待处理流动资产损益
current_assets_one_year	一年内到期的非流动资产
long_term_receivables	长期应收款
other_long_term_investments	其他长期投资
original_value_of_fixed_assets	固定资产原值
net_value_of_fixed_assets	固定资产净值
depreciation_reserves_of_fixed_assets	固定资产减值准备
productive_biological_assets	生产性生物资产
public_welfare_biological_assets	公益性生物资产
oil_and_gas_assets	油气资产
development_expenditure	开发支出
right_of_split_share_distribution	股权分置流通权
other_non_mobile_assets	其他非流动资产
handling_fee_and_commission	应付手续费及佣金
other_payables	其他应交款
margin_payable	应付保证金
internal_accounts_payable	内部应付款
advance_cost	预提费用
insurance_contract_reserve	保险合同准备金
broker_buying_and_selling_securities	代理买卖证券款
acting_underwriting_securities	代理承销证券款
international_ticket_settlement	国际票证结算
domestic_ticket_settlement	国内票证结算
deferred_income	递延收益
short_term_bonds_payable	应付短期债券
long_term_deferred_income	长期递延收益
undetermined_investment_losses	未确定的投资损失
quasi_distribution_of_cash_dividends	拟分配现金股利
provisions_not	预计负债
cust_bank_dep	吸收存款及同业存放
provisions	预计流动负债
less_tsy_stk	减:库存股
cash_equivalents	货币资金
loans_to_oth_banks	拆出资金
tradable_fin_assets	交易性金融资产
derivative_fin_assets	衍生金融资产
bill_receivable	应收票据
account_receivable	应收账款
advance_payment	预付款项
int_rcv	应收利息
other_receivable	其他应收款
red_monetary_cap_for_sale	买入返售金融资产款
agency_bus_assets	以公允价值计量且其变动计入当期损益的金融资产
inventories	存货
other_current_assets	其他流动资产
total_current_assets	流动资产合计
loans_and_adv_granted	发放贷款及垫款
fin_assets_avail_for_sale	可供出售金融资产
held_to_mty_invest	持有至到期投资
long_term_eqy_invest	长期股权投资
invest_real_estate	投资性房地产
accumulated_depreciation	累计折旧
fix_assets	固定资产
constru_in_process	在建工程
construction_materials	工程物资
long_term_liabilities	长期负债
intang_assets	无形资产
goodwill	商誉
long_deferred_expense	长期待摊费用
deferred_tax_assets	递延所得税资产
total_non_current_assets	非流动资产合计
tot_assets	资产总计
shortterm_loan	短期借款
borrow_central_bank	向中央银行借款
loans_oth_banks	拆入资金
tradable_fin_liab	交易性金融负债
derivative_fin_liab	衍生金融负债
notes_payable	应付票据
accounts_payable	应付账款
advance_peceipts	预收账款
fund_sales_fin_assets_rp	卖出回购金融资产款
empl_ben_payable	应付职工薪酬
taxes_surcharges_payable	应交税费
int_payable	应付利息
dividend_payable	应付股利
other_payable	其他应付款
non_current_liability_in_one_year	一年内到期的非流动负债
other_current_liability	其他流动负债
total_current_liability	流动负债合计
long_term_loans	长期借款
bonds_payable	应付债券
longterm_account_payable	长期应付款
grants_received	专项应付款
deferred_tax_liab	递延所得税负债
other_non_current_liabilities	其他非流动负债
non_current_liabilities	非流动负债合计
tot_liab	负债合计
cap_stk	实收资本(或股本)
cap_rsrv	资本公积
specific_reserves	专项储备
surplus_rsrv	盈余公积
prov_nom_risks	一般风险准备
undistributed_profit	未分配利润
cnvd_diff_foreign_curr_stat	外币报表折算差额
tot_shrhldr_eqy_excl_min_int	归属于母公司股东权益合计
minority_int	少数股东权益
total_equity	所有者权益合计
tot_liab_shrhldr_eqy	负债和股东权益总计

利润表

内置表名：ASHAREINCOME
原生表名：Income

字段名	定义
m_anntime	披露日期
m_timetag	截止日期
revenue_inc	营业收入
earned_premium	已赚保费
real_estate_sales_income	房地产销售收入
total_operating_cost	营业总成本
real_estate_sales_cost	房地产销售成本
research_expenses	研发费用
surrender_value	退保金
net_payments	赔付支出净额
net_withdrawal_ins_con_res	提取保险合同准备金净额
policy_dividend_expenses	保单红利支出
reinsurance_cost	分保费用
change_income_fair_value	公允价值变动收益
futures_loss	期货损益
trust_income	托管收益
subsidize_revenue	补贴收入
other_business_profits	其他业务利润
net_profit_excl_merged_int_inc	被合并方在合并前实现净利润
int_inc	利息收入
handling_chrg_comm_inc	手续费及佣金收入
less_handling_chrg_comm_exp	手续费及佣金支出
other_bus_cost	其他业务成本
plus_net_gain_fx_trans	汇兑收益
il_net_loss_disp_noncur_asset	非流动资产处置收益
inc_tax	所得税费用
unconfirmed_invest_loss	未确认投资损失
net_profit_excl_min_int_inc	归属于母公司所有者的净利润
less_int_exp	利息支出
other_bus_inc	其他业务收入
revenue	营业总收入
total_expense	营业成本
less_taxes_surcharges_ops	营业税金及附加
sale_expense	销售费用
less_gerl_admin_exp	管理费用
financial_expense	财务费用
less_impair_loss_assets	资产减值损失
plus_net_invest_inc	投资收益
incl_inc_invest_assoc_jv_entp	联营企业和合营企业的投资收益
oper_profit	营业利润
plus_non_oper_rev	营业外收入
less_non_oper_exp	营业外支出
tot_profit	利润总额
net_profit_incl_min_int_inc	净利润
net_profit_incl_min_int_inc_after	净利润(扣除非经常性损益后)
minority_int_inc	少数股东损益
s_fa_eps_basic	基本每股收益
s_fa_eps_diluted	稀释每股收益
total_income	综合收益总额
total_income_minority	归属于少数股东的综合收益总额
other_compreh_inc	其他收益

现金流表

内置表名：ASHARECASHFLOW
原生表名: CashFlow

字段名	定义
m_anntime	披露日期
m_timetag	截止日期
cash_received_ori_ins_contract_pre	收到原保险合同保费取得的现金
net_cash_received_rei_ope	收到再保险业务现金净额
net_increase_insured_funds	保户储金及投资款净增加额
net_increase_in_disposal	处置交易性金融资产净增加额
cash_for_interest	收取利息、手续费及佣金的现金
net_increase_in_repurchase_funds	回购业务资金净增加额
cash_for_payment_original_insurance	支付原保险合同赔付款项的现金
cash_payment_policy_dividends	支付保单红利的现金
disposal_other_business_units	处置子公司及其他收到的现金
cash_received_from_pledges	减少质押和定期存款所收到的现金
cash_paid_for_investments	投资所支付的现金
net_increase_in_pledged_loans	质押贷款净增加额
cash_paid_by_subsidiaries	取得子公司及其他营业单位支付的现金净额
increase_in_cash_paid	增加质押和定期存款所支付的现金
cass_received_sub_abs	其中子公司吸收现金
cass_received_sub_investments	其中:子公司支付给少数股东的股利、利润
minority_shareholder_profit_loss	少数股东损益
unrecognized_investment_losses	未确认的投资损失
ncrease_deferred_income	递延收益增加(减:减少)
projected_liability	预计负债
increase_operational_payables	经营性应付项目的增加
reduction_outstanding_amounts_less	已完工尚未结算款的减少(减:增加)
reduction_outstanding_amounts_more	已结算尚未完工款的增加(减:减少)
goods_sale_and_service_render_cash	销售商品、提供劳务收到的现金
net_incr_dep_cob	客户存款和同业存放款项净增加额
net_incr_loans_central_bank	向中央银行借款净增加额(万元)
net_incr_fund_borr_ofi	向其他金融机构拆入资金净增加额
net_incr_fund_borr_ofi	拆入资金净增加额
tax_levy_refund	收到的税费与返还
cash_paid_invest	投资支付的现金
other_cash_recp_ral_oper_act	收到的其他与经营活动有关的现金
stot_cash_inflows_oper_act	经营活动现金流入小计
goods_and_services_cash_paid	购买商品、接受劳务支付的现金
net_incr_clients_loan_adv	客户贷款及垫款净增加额
net_incr_dep_cbob	存放中央银行和同业款项净增加额
handling_chrg_paid	支付利息、手续费及佣金的现金
cash_pay_beh_empl	支付给职工以及为职工支付的现金
pay_all_typ_tax	支付的各项税费
other_cash_pay_ral_oper_act	支付其他与经营活动有关的现金
stot_cash_outflows_oper_act	经营活动现金流出小计
net_cash_flows_oper_act	经营活动产生的现金流量净额
cash_recp_disp_withdrwl_invest	收回投资所收到的现金
cash_recp_return_invest	取得投资收益所收到的现金
net_cash_recp_disp_fiolta	处置固定资产、无形资产和其他长期投资收到的现金
other_cash_recp_ral_inv_act	收到的其他与投资活动有关的现金
stot_cash_inflows_inv_act	投资活动现金流入小计
cash_pay_acq_const_fiolta	购建固定资产、无形资产和其他长期投资支付的现金
other_cash_pay_ral_oper_act	支付其他与投资的现金
stot_cash_outflows_inv_act	投资活动现金流出小计
net_cash_flows_inv_act	投资活动产生的现金流量净额
cash_recp_cap_contrib	吸收投资收到的现金
cash_recp_borrow	取得借款收到的现金
proc_issue_bonds	发行债券收到的现金
other_cash_recp_ral_fnc_act	收到其他与筹资活动有关的现金
stot_cash_inflows_fnc_act	筹资活动现金流入小计
cash_prepay_amt_borr	偿还债务支付现金
cash_pay_dist_dpcp_int_exp	分配股利、利润或偿付利息支付的现金
other_cash_pay_ral_fnc_act	支付其他与筹资的现金
stot_cash_outflows_fnc_act	筹资活动现金流出小计
net_cash_flows_fnc_act	筹资活动产生的现金流量净额
eff_fx_flu_cash	汇率变动对现金的影响
net_incr_cash_cash_equ	现金及现金等价物净增加额
cash_cash_equ_beg_period	期初现金及现金等价物余额
cash_cash_equ_end_period	期末现金及现金等价物余额
net_profit	净利润
plus_prov_depr_assets	资产减值准备
depr_fa_coga_dpba	固定资产折旧、油气资产折耗、生产性物资折旧
amort_intang_assets	无形资产摊销
amort_lt_deferred_exp	长期待摊费用摊销
decr_deferred_exp	待摊费用的减少
incr_acc_exp	预提费用的增加
loss_disp_fiolta	处置固定资产、无形资产和其他长期资产的损失
loss_scr_fa	固定资产报废损失
loss_fv_chg	公允价值变动损失
fin_exp	财务费用
invest_loss	投资损失
decr_deferred_inc_tax_assets	递延所得税资产减少
incr_deferred_inc_tax_liab	递延所得税负债增加
decr_inventories	存货的减少
decr_oper_payable	经营性应收项目的减少
others	其他
im_net_cash_flows_oper_act	经营活动产生现金流量净额
conv_debt_into_cap	债务转为资本
conv_corp_bonds_due_within_1y	一年内到期的可转换公司债券
fa_fnc_leases	融资租入固定资产
end_bal_cash	现金的期末余额
less_beg_bal_cash	现金的期初余额
plus_end_bal_cash_equ	现金等价物的期末余额
less_beg_bal_cash_equ	现金等价物的期初余额
im_net_incr_cash_cash_equ	现金及现金等价物的净增加额
tax_levy_refund	收到的税费返还

股本表

内置表名：CAPITALSTRUCTURE
原生表名：Capital

中文字段	迅投字段
总股本	total_capital
已上市流通A股	circulating_capital
限售流通股份	restrict_circulating_capital
变动日期	m_timetag
公告日	m_anntime

主要指标

内置表名：PERSHAREINDEX
原生表名：PershareIndex

中文字段	迅投字段
每股经营活动现金流量	s_fa_ocfps
每股净资产	s_fa_bps
基本每股收益	s_fa_eps_basic
稀释每股收益	s_fa_eps_diluted
每股未分配利润	s_fa_undistributedps
每股资本公积金	s_fa_surpluscapitalps
扣非每股收益	adjusted_earnings_per_share
净资产收益率	du_return_on_equity
销售毛利率	sales_gross_profit
主营收入同比增长	inc_revenue_rate
净利润同比增长	du_profit_rate
归属于母公司所有者的净利润同比增长	inc_net_profit_rate
扣非净利润同比增长	adjusted_net_profit_rate
营业总收入滚动环比增长	inc_total_revenue_annual
归属净利润滚动环比增长	inc_net_profit_to_shareholders_annual
扣非净利润滚动环比增长	adjusted_profit_to_profit_annual
加权净资产收益率	equity_roe
摊薄净资产收益率	net_roe
摊薄总资产收益率	total_roe
毛利率	gross_profit
净利率	net_profit
实际税率	actual_tax_rate
预收款营业收入	pre_pay_operate_income
销售现金流营业收入	sales_cash_flow
资产负债比率	gear_ratio
存货周转率	inventory_turnover

十大股东/十大流通股东

内置表名：TOP10HOLDER/TOP10FLOWHOLDER
原生表名：Top10holder/Top10flowholder

中文字段	迅投字段
`公告日期`	`declareDate`
`截止日期`	`endDate`
`股东名称`	`name`
`股东类型`	`type`
`持股数量`	`quantity`
`变动原因`	`reason`
`持股比例`	`ratio`
`股份性质`	`nature`
`持股排名`	`rank`

股东数

内置表名：SHAREHOLDER
原生表名：Holdernum

中文字段	迅投字段
`公告日期`	`declareDate`
`截止日期`	`endDate`
`股东总数`	`shareholder`
`A股东户数`	`shareholderA`
`B股东户数`	`shareholderB`
`H股东户数`	`shareholderH`
`已流通股东户数`	`shareholderFloat`
`未流通股东户数`	`shareholderOther`