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灰色网站怎么做seo,海外专线网络黄冈网站,桂林黄页大全桂林本地信息网,毕业室内设计代做网站一、前言 在量化交易中#xff0c;K线数据是最常用的数据类型。无论是计算技术指标#xff08;如均线、MACD、布林带#xff09;#xff0c;还是进行策略回测#xff0c;都离不开K线数据。 本文将详细介绍如何使用**天勤量化#xff08;TqSdk#xff09;**获取期货K线数…一、前言在量化交易中K线数据是最常用的数据类型。无论是计算技术指标如均线、MACD、布林带还是进行策略回测都离不开K线数据。本文将详细介绍如何使用**天勤量化TqSdk**获取期货K线数据包括获取不同周期的K线1分钟、5分钟、日线等实时更新K线数据判断新K线生成使用pandas处理K线数据二、K线数据基础2.1 什么是K线K线也叫蜡烛图是一种常用的价格图表每根K线包含四个价格字段英文说明开盘价openK线起始价格最高价highK线期间最高价最低价lowK线期间最低价收盘价closeK线结束价格2.2 K线周期常见的K线周期周期秒数说明1分钟60短线交易常用5分钟300日内交易常用15分钟900波段交易常用1小时3600中线交易常用日线86400趋势分析常用三、获取K线数据完整代码3.1 获取1分钟K线#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*- 功能获取期货K线数据 说明本代码仅供学习参考 fromtqsdkimportTqApi,TqAuth# 创建API实例apiTqApi(authTqAuth(你的快期账户,你的密码))# 获取螺纹钢2501合约的1分钟K线最近200根klinesapi.get_kline_serial(SHFE.rb2501,duration_seconds60,data_length200)# 打印K线数据类型print(f数据类型:{type(klines)})print(fK线数量:{len(klines)})print(-*60)# 打印最后5根K线print(最近5根K线:)print(klines.tail())# 关闭APIapi.close()运行结果示例数据类型: class pandas.core.frame.DataFrame K线数量: 200 ------------------------------------------------------------ 最近5根K线: datetime open high low close volume 195 2025-01-15 14:55:0008:00 3350.0 3352.0 3348.0 3351.0 1520 196 2025-01-15 14:56:0008:00 3351.0 3353.0 3350.0 3352.0 1380 197 2025-01-15 14:57:0008:00 3352.0 3354.0 3351.0 3353.0 1450 198 2025-01-15 14:58:0008:00 3353.0 3355.0 3352.0 3354.0 1620 199 2025-01-15 14:59:0008:00 3354.0 3356.0 3353.0 3355.0 15803.2 代码解析klinesapi.get_kline_serial(SHFE.rb2501,duration_seconds60,data_length200)参数说明SHFE.rb2501合约代码duration_seconds60K线周期秒60秒1分钟线data_length200获取K线数量常用周期设置周期duration_seconds10秒线101分钟线605分钟线30015分钟线90030分钟线18001小时线3600日线86400 (即246060)3.3 获取日线数据fromtqsdkimportTqApi,TqAuth apiTqApi(authTqAuth(你的快期账户,你的密码))# 获取螺纹钢日线最近60个交易日klinesapi.get_kline_serial(SHFE.rb2501,duration_seconds24*60*60,data_length60)print(最近5个交易日的日K线:)print(klines[[datetime,open,high,low,close,volume]].tail())api.close()四、K线数据字段说明TqSdk返回的K线数据是一个pandas DataFrame包含以下字段字段说明datetimeK线起始时间纳秒时间戳open开盘价high最高价low最低价close收盘价volume成交量open_oi起始持仓量close_oi结束持仓量五、实时更新K线进阶在实际应用中我们通常需要实时获取K线更新。TqSdk的K线数据会自动更新我们只需要用wait_update()等待数据刷新即可。5.1 实时打印最新K线#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*- 功能实时监控K线数据 说明程序会持续运行按CtrlC停止 fromtqsdkimportTqApi,TqAuthimportdatetime apiTqApi(authTqAuth(你的快期账户,你的密码))# 获取10秒K线klinesapi.get_kline_serial(SHFE.rb2501,duration_seconds10)print(开始监控K线按CtrlC停止...)print(-*70)whileTrue:api.wait_update()# 判断K线收盘价是否变化ifapi.is_changing(klines.iloc[-1],close):# 获取最后一根K线last_klineklines.iloc[-1]# 转换时间戳为可读格式kline_timedatetime.datetime.fromtimestamp(last_kline[datetime]/1e9)print(f时间:{kline_time}| 开:{last_kline[open]:.1f}| f高:{last_kline[high]:.1f}| 低:{last_kline[low]:.1f}| f收:{last_kline[close]:.1f}| 量:{last_kline[volume]})5.2 判断新K线生成当一根新K线开始时可能需要执行某些操作如计算指标、发出信号。可以通过判断K线时间是否变化来检测新K线fromtqsdkimportTqApi,TqAuthimportdatetime apiTqApi(authTqAuth(你的快期账户,你的密码))# 获取1分钟K线klinesapi.get_kline_serial(SHFE.rb2501,duration_seconds60)print(监控新K线生成...)whileTrue:api.wait_update()# 判断是否产生新K线通过datetime字段变化判断ifapi.is_changing(klines.iloc[-1],datetime):kline_timedatetime.datetime.fromtimestamp(klines.iloc[-1][datetime]/1e9)print(f 新K线生成时间:{kline_time})# 在这里可以添加你的策略逻辑# 例如计算均线、判断信号等六、使用pandas处理K线TqSdk返回的K线数据是pandas DataFrame可以直接使用pandas的各种功能6.1 计算简单移动平均线fromtqsdkimportTqApi,TqAuth apiTqApi(authTqAuth(你的快期账户,你的密码))klinesapi.get_kline_serial(SHFE.rb2501,duration_seconds60,data_length100)# 等待数据准备好api.wait_update()# 计算5周期和20周期移动平均线klines[ma5]klines[close].rolling(5).mean()klines[ma20]klines[close].rolling(20).mean()# 打印最后5行print(klines[[datetime,close,ma5,ma20]].tail())api.close()6.2 计算涨跌幅# 计算涨跌幅相对于前一根K线klines[change]klines[close].pct_change()*100# 打印print(klines[[datetime,close,change]].tail())七、获取Tick数据补充除了K线TqSdk还支持获取Tick级别的数据逐笔成交fromtqsdkimportTqApi,TqAuth apiTqApi(authTqAuth(你的快期账户,你的密码))# 获取Tick数据ticksapi.get_tick_serial(SHFE.rb2501)# 等待数据准备好api.wait_update()print(Tick数据示例:)print(ticks.tail())api.close()八、总结本文介绍了如何使用TqSdk获取期货K线数据要点回顾功能代码获取K线api.get_kline_serial(合约, 周期, 数量)等待更新api.wait_update()判断变化api.is_changing(klines.iloc[-1], 字段名)获取Tickapi.get_tick_serial(合约)K线周期参数duration_seconds1分钟 605分钟 300日线 86400TqSdk的数据全部存储在内存中访问速度快而且会自动更新非常适合开发量化交易策略。免责声明本文仅供学习交流使用不构成任何投资建议。期货交易有风险入市需谨慎。更多资源天勤量化官网https://www.shinnytech.comGitHub开源地址https://github.com/shinnytech/tqsdk-python官方文档https://doc.shinnytech.com/tqsdk/latest