带你详细了解miniQMT的xtdata模块 (第四篇)如何获取K线数据？

上一篇我们成功链接了xtdata，并下载K线和财务数据
今天，我们就来学习 如何使用xtdata获取K线数据

获取历史数据的核心指令：get_market_data
xtdata提供了一个非常强大的指令 get_market_data，专门用来获取历史行情数据。我们可以通过它获取不同股票、不同时间周期(如日线、分钟线)的数据

简单来说，get_market_data = 我们获取历史数据的核心

函数如下：

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

参数说明
field_list: 数据字段列表，传空则为全部字段
stock_list: 合约代码列表
period: 周期类型
start_time: 起始时间
end_time: 结束时间
count: 数据个数（可选参数）
返回值

一个 {stock_code:pd.DataFrame} 结构的 dict 对象下面的例子将展示如何获取“平安银行”（股票代码：000001.SZ）在2024年1月份的全部日K线数据

from xtquant import xtdata
import pandas as pd

# 隐藏连接信息
xtdata.enable_hello = False

# 定义股票和时间参数
stock_code = "000001.SZ"
period = "1d"
start_time = "20240101"
end_time = "20241231"

# 先下载数据
print("正在下载历史数据...")
xtdata.download_history_data(stock_code, period=period, start_time=start_time, end_time=end_time)
print("数据下载完成！")

# 使用 get_market_data_ex 获取数据
data = xtdata.get_market_data_ex([], [stock_code], period, start_time, end_time)

# 检查并处理数据
if isinstance(data, dict) and stock_code in data:
    stock_data = pd.DataFrame(data[stock_code])
    print(f"成功获取 {stock_code} 的历史K线数据：")
    print(stock_data)
else:
    print(f"未能获取到 {stock_code} 的数据")
    print("返回的数据:", data)

日志如下：

运行上面的代码，你就会看到类似下面的输出结果，一个非常标准的K线数据表格就呈现在我们眼前啦！每一行代表一个交易日，包含了我们分析所需的开盘价(open)、收盘价(close)、最高价(high)、最低价(low)等所有关键信息

由此我们已经成功获取了量化数据！可以基于此构建因子指标回测……

注意

• 某些数据需要先调用 xtdata.download_history_data 下载
• 不同 period 参数返回的数据结构可能有所不同

在下一篇中，我们将继续深入，学习如何获取多只股票的数据，以及如何处理分钟线等更精细的数据。请多多关注~尽情期待!

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