過去の市場データをダウンロード
download_history_data(stock_code, period, start_time='', end_time='')1
言い換え
補足的な過去の市場データ
パラメータ
stock_code - 文字列契約コード
ピリオド - 文字列ピリオド
start_time - 文字列の開始時間
end_time - 文字列の終了時間
戻る
なし
述べる
同期的に実行し、補足データの完了後に戻る
ダウンロード データの練習:
from xtquant import xtdata
code ='600050.SH'
period = '1m'
day = '20221220'
xtdata.download_history_data(stock_code=code, period=period, start_time=day, end_time=day)ダウンロード結果を確認します。
\userdata_mini\datadir ディレクトリで、さまざまな市場に応じて SH または SZ サブディレクトリを見つけ、60 ディレクトリ (1m サイクル) に進み、新しくダウンロードした 600050.DAT ファイルを確認します。
ローカル ファイルから過去の引用を読み取る
[QMT]08 - ローカル マーケット データからの過去の K ライン情報の分析を参照してください。
from xtquant import xtdata
import pandas as pd
import datetime,time
code =['600050.SH']
period = '1m'
day = '20221220'
data_dir=r'X:\iQuant\userdata_mini\datadir'
kline_data=xtdata.get_local_data(field_list=[],stock_code=code,period=period, start_time=day,end_time=day,count=10,data_dir=data_dir)
df =pd.concat([kline_data[i].T for i in ['time', 'open', 'high','low','close','volume','amount','settelementPrice', 'openInterest']],axis=1)
df.columns=['time','open','high','low','close','volume','amount','settelementPrice','openInterest']
df['time']=df['time'].apply(lambda x: datetime.datetime.fromtimestamp(x/1000.0))
print(tabulate(df,headers=df.columns,))
print(df.shape[0])読み取り結果:
時間 始値 高値 安値 終値 金額 settelementPrice openInterest
------------- ------------------- ------ --- --- ----- ---------- -------- ---------------- ----------- ---------- --------------
1671519060000 2022-12-20 14:51:00 4.5 4.5 4.49 4.5 5316 2.39101e+06 0 13 1671519120000 2022-12-20 14:52:00 4.49 4.5 4.49 4.49 14650 6.58753e+06 0 13 1671519180000 2022-12-20 14:53:00 4.5 4.5 4.49 4.5 17313 7.7887e+06 0 13 1671519240000 2022-12-20 14:54:00 4.5 4.51 4.5 4.51 15259 6.86707e+06 0 13 1671519300000 2022-12-20 14:55:00 4.51 4.51 4.5 4.5 5920 2.66748e+06 0 13 1671519360000 2022-12-20 14:56:00 4.51 4.52 4.5 4.52 16682 7.52376e+06 0 13 1671519420000 2022-12-20 14:57:00 4.52 4.52 4.51 4.52 20157 9.0974e+06 0 13 1671519480000 2022-12-20 14:58:00 4.51 4.51 4.51 4.51 825 372375 0 18 1671519540000 2022-12-20 14:59:00 4.51 4.51 4.51 4.51 0 0 0 18 1671519600000 2022-12-20 15:00:00 4.51 4.52 4.51 4.52 33970 1.53544e+07 0 15 10
