东财量化交易接口api如何收费

啊，这个视频我们来讲这个东财的一个量化，东财的量化的话啊，他是没有门槛的， 可以实时的获取这个分时、分比，还有这个宏观等等方面的一个数据。在使用东财的量化的话，我们需要导入这个一个库， 这个库的话需要到中材量化那边进行一个下载啊，我们可以打开他的相应的一个文档，这个就是中材量化的一个文档，文档我们可以点这个拍摄，他有详细的一个介绍，比如这个账户对象啊等等一个获取这个数据。呃，有兴趣的可以去看一下这个文档， 他的文档很长的啊，要有一定的耐心啊，如果你没有耐心的话，我们可以交给这个 gbt 让他去阅读啊，因为这个文档的话太好使了啊，这个代码的话，我下面是 一个简单的一个举例，这个代码是一个简单的一个举例，获取这个热线的一个啊代码啊，然后去打印他的一个数据。当然我们在安装这个库之后，我们是需要啊相应的 api 的，这个需要注册这个东台的一个账号 啊，账号的话他提供相应的这个 apiapi 的话是免费的，数据调用也是免费的，也就说无门槛免费的。这个下面是对上面这个代码的一个解释，我们来看这个代码的一个运行，这个代码就是文章里面提到的一个代码，这上面的话我是引入了我自己的一个 api， 自己要使用的话，这个 a p i 需要相应的一个修改，填入你自己的一个 a p i 就可以了。这个代码我们来试验选一下，我们可以看到他获取数据是比较快的，我这里是打印的这个开盘夹 啊，最高价、最低价和这个收款价，所以他打印的是撕裂的一个数据。呃，我这里获取的是，呃，一年的一个交易日啊，三百六十五天，呃，这个一共有两百四十二个交易日， 这个数据就是从东财这边去获取的。呃，主要不是为了讲这个代码，因为我们实际应用的话不会应用到这个代码， 要讲的是我们要要用这个代码的时候需要满足哪些条件。首先第一步我们需要有一个东财的账号，然后我们打开他的交易软件，交易软件下方他有一个亮化，我们点这个左下角的一个亮化， 点完之后他会有一个弹唱，这个就是一个弹唱，一个量化的一个弹唱，他这个界面是需要打开的，也就是说我们在使用时候是需要打开这个 的东财的终端的，他的数据是经过这个终端进行转发的。呃，他这里有相应的一个策略，自己可以去试一下，或者自己去写策略啊，我的策略可以创建你一个策略， 然后进行僵硬的一个回测。然后我们要安装这个库的话，我们要点这个 sdk 下载，我这也是安装过的，所以他这里没有一键安装，如果你没有安装的话，这有一键安装，你安装上去就可以了。如果你安装不成功的话，我们可以选择这个手动的一个安装 啊，安装复制这行代码到这个终端去运行就可以了，他会自动下载，然后进行安装，这个就是这个 sdk 的一个下载，然后 api 的话是在这里啊，这里有一个 api， 每个人的这个 api 的头坑都不一样啊， 你复制这个同款，然后粘贴到啊这个代码里面来就可以了。这个就是我们调用这个东财的一个数据，然后进行一个量化的一个整体的条件。呃，再强调一下，第一我们需要有一个账户，这个账户的话并不是欠伤的账户，是东财网站的一个账户啊， 这个线上是没有关系的，我们去注册就可以了。第二个的话我们就是要打开这个亮化，亮化之后我们要运行这个页面，这个页面要保持后台的一个运行，他是通过这个页面进行一 个数据的一个转发的。第三个的话我们就是要去下载这个 s、 d k。 第四个的话我们就是要去复制这个 a p i， a p i 在这里，然后把它粘贴到这里，替换到你的这个头痕就可以了。总体的一个流程就是这样，具体或 起这个分时分比啊等等这个行情数据的话，我们还是要去看这个官方的一个文档，我在这里就不多说，自己去看这些文档。呃，这个内容就讲到这里。

这不是教你实现 ar 智能化交易第三课，今天给大家讲一下 ar 大 模型 api 的 一个介绍。 呃，那首先我们就是以那个 deepsit 为例，讲一下这个什么是 ar 的 一个 api 啊？ api 全称叫做 应用程序接口，就是说我们在使用量化交易的时候怎么去调用 dsp， 怎么去调用 dsp？ 它是有一定的一个格式啊，包括要使用一些啊 api 啊才能去使用它， 那它跟网页版有什么区别呢？那网页版其实就是说啊，就是我们平常跟 dsp 在 那个电脑或者手机端直接去跟它互动的那个界面，那 你不是个 api 嘞？ api 就是 说我们程序在使用它的时候怎么去啊？调用它的一个功能，把数据传给他，但是这个是我们看不到的，它是里面的一个自己的一个互动的一个机制 啊，我们看不到的，你不可能叫程序到你的网页版去操作，对吧？啊？除了现在的小龙虾，他也他可以这样去做，那我们的程序是不不可以这么做的啊？那要使用的话就必须使用 api 接口去调用 啊，然后呢，等一下去讲一下啊，怎么去啊？获取这个 a p r 一 些文档啊，或者是怎么注册这个 a p r k， 然后呢再去解释一下这个 a p r 的 一些代码啊，我们直接进入 deepstack 的 一个官网， 那这是 dbc 官网，那么我们呃打开以后，这里有一个开始对话，就是我们平常跟 dbc 对 话的一个窗口啊，点进去是这样的，对吧？啊？这个大家都很熟悉， 那右边有一个 api 开放平台，那我们在使用程序调用的时候，就点进去看它是怎么去调用这个 api 的 啊？点进去啊，这是我自己的一个 用量的一个费用啊，我一天用不了多少钱，因为我这个调用的频率比较低啊，一个小时调用一次，所以一天就就花个一块两块钱啊，一块两块钱，那有些时候高的话呢，可能就是， 呃，做回测的时候可能比较高一点啊，花不了多少钱啊？这个当然呢，主要是看你这个呃是是怎么样一个频率去调用它的，那你像如果说用小龙虾的话，那个费用就会高很多了啊。我们看一下这个下面有个接口文档， 那首次调用 api， 它会有一个说明。怎么去调用它？我们先看下这个 deepsea api 使用与 open a r 金融的 api 格式啊。 open a r 是 什么？ open a r 就是 发明啊，全是 gpt 的 那个公司，也就是第一个 呃，发发明 ar 的 一个公司，所以后面基本上所谓的这种 ar 大 模型使用的 api 调用格式都是根据他这个来的啊，根据他这个来的，当然还有其他的一些调用格式啊，那这个是最简单最方便的，大家最熟悉的。 这下面啊，一个贝斯 u i l 啊，一个 aprk， 那 贝斯 u i l 不 同的 ar 模型，它的使用的地址就不一样，那其他格式都一样的，它可能这个地方你就改一下了，那 aprk 也是要改了， aprk 等一下我。 呃，咱们等一下再讲一下怎么去申请 aprk。 那 aprk 呢？它是一串代码，那也是确定你身份的 一个标志，但是根据 a p r k 呢，它可以啊，来算你的一个用量，一个 tok 的 用量。那 call tok 又是啥嘞？我们现在说听到说，哎呀，用 tok tok， tok 的 话，我们简单的可以理解为汉字的话，它是一个汉字，一个 tok 啊，有些时候它是一个词一个 tok， 具体的话是看他这个分词器怎么分的，我们简单理解为就是一个字一个头肯啊，一个字一个头肯，那你花了多少钱，就是他帮你你生成了多少个字啊？以及你输入了多少个字，他就是花钱就根据这个用量来进行一个计算的 啊。看下面啊，下面有个 deep secret， 那 它是两个版本，那恰恰就是非思考模式啊，可以看到它恰恰 deep secret 对 应的是二点零的非思考模式，那瑞瑞呢？对应的就是那个思考模式，思考模式就是我们在用那个网页版呢。啊，我，我回答你 啊，这个地方你如果点了这个，它就思考模式了，你不点它，它就是非思考模式了，但它这里有个智能搜索，它可以联网的，那我们调用 a p r， 它是不能联网的啊，调用是不能联网的啊，我们回到 那调用 a p r， 我 们用的是拍摄语言啊，拍摄语言，所以我们点这个位置啊，点拍摄， 哎，这是一个导入一个 os 的 一个库啊，那是这个，它这个作用是干嘛呢？主要是你看 它是从环境变量获取你的 api k 啊，这个的意思是从环境环境变量获取 api k， 那 很多时候我们会把 api k 为了安全起见，会把它设置到我们这个 电脑的系统的一个环境变量里面去，那在程序里面就看不到了，以免就是程序泄露的时候把你的 api 也泄露了，对吧？那我们前期用的话就就就不用，不用搞那么麻烦啊，你到时候直接在这个后面写啊，等于，呃，这一张就好了啊。 api 等于这张就好了 啊。前面这个，这这这些都不用写了啊，括号也不用写了啊。贝斯 u i l 啊，就是这个是 deepsea 的 api 地址，那这个地方就不要动它，不要动它 啊，这个，这个 from open ai input 的， open ai 就是 导入一个 open ai 的 一个库，就是因为它这个 用的都是 open ai 协议， open ai 协议，所以说你这个要把库导入啊，到时候以后讲那个 python 的 时候，到时候讲一下啊，那你导入它以后就按它的格式，按 open ai 协议的一个格式去去写它就好了 啊。这下面啊，这是一个固定的啊。 class 是 这个地方的啊这是这是固定的它的一个方法啊，这个这个不要动默的啊，我们这个地方点，这不是一个卡子这不是个卡子 啊，不要用 leader 了啊，为什么不要用 leader 了？ leader 了，他这个主要是用来推理的，那推理的话呢？我们其实在做交易的时候其实用不上太多的一个数学的一个推理的东西， 嗯，而且它太花费掏坑了太花费掏坑了，它会给你分析一堆分析来分析去，而且我试过，我试过，没什么多大用啊，直接用 excel 就 好了，好吧。然后 message 啊，这个也是我们重点的一个地方。 message 参数的话呢 啊，这个是叫角色，角色系统啊，一个角色是 user 用户，那系统的空投的就是是提示词，那系统提示词呢？ 这个地方我们最好是定义一下，他这是英文，我们可以写中文啊，我们可以定义他的角色。很多时候我们这个啊，可以在网上也看到一些，就是说我们在跟那个 deepsea 互动的时候，要先给他一个角色，比如说假如你是什么什么什么，对吧？然后呢，你再把要问的东西问发给他，他再回答为什么要给他定义角色。这样子定义角色以后呢，他才会以精准的缩小自己的范围，精准的回答你的问题，回答东西更专业， 对吧？你不同的角色他回答内容是不一样的。打个比方啊，这小孩今天考试得了零分， 那假如这个得了零分，告诉这个消息是告诉老爸，那老爸就是兔崽子他妈，老子搞死打死你，对吧？那如果这个你得了零分，你这个告诉的是一个朋友，那朋友就说，嗯，没事，我也是零分，对吧？没事，下次咱们继续。那如果告诉这个老师又是另外的回答， 所以说不同的角色他回答的内容可能不一样，所以我们在做这个 ai。 呃，智能化交易的时候，你最好是 告诉他你是一位量化交易专家，或者是你是个股票量化交易专家，然后呢？你擅长干嘛干嘛？然后要实现什么样的功能？你先给他一个确定的一个角色，选角色， 那以后我们就不需要在在这个 user 的 提示词里面去写了，还告诉他你是个角色啊，你在这里直接写好啊，把它定死。那后面你就这个地方的提示词，你这就直接问他内容，问他内容啊，把数据给他就好了啊。 啊，这个地方很重要，那这个地方的提示词是非常重要的啊，就用户提示词非常重要，你最后会得到什么样的结果跟你提示词是非常非常影响是非常大的啊，这个肯定是慢慢是自己需要去优化的 啊，这个地方啊，是均等方式啊，这个是均就是啊，非流逝啊，如果是去就是流逝啊，那我们 做程序化交易的时候是不需要流逝的，不需要流逝的，我们分流逝 boss 就 好了。为什么？那流逝是什么呢？就是说他。呃，深层一点内容就发给你，深层一点内容发给你，那我们在网页版跟 dvd 交互的时候，那可以 发一点，我看一点，发一点我看一点。那你程序交互的时候是没必要的，它是一次性给你，对吧？一次性给到程序，程序再去做回应啊，这个是这个意思，那这一段啊不论的是打印，那打印什么呢？ 最后这这一段打印的这个内容就是指 deepsea 的 回答的内容，就是我们网页交互的时候你看到了它给的内容啊， 那前面的就是不要动啊，他他是指指到了某一个字段，某一个字段这里面的内容，他就是指回答内容啊。好了，应该讲的也差不多了，这个很清楚了啊。啊？我们现在返回一下， 返回一下看一下。这个 a p r k 在 哪里啊？啊？这里还有一些其他的参数啊， top 用量啊，这个它可能有最大 top 数啊。呃，还有这个温度啊，这个我看一下下，下次再讲一下。 好，我们看一下 a p r k a p r k。 啊，这个地方可以直接创建啊。直接创建？那我这个是每一个程序我是创建了一个 a p r k 啊，如果我这个程序不用了，我就可能就直接把它删掉了， 这把商家为了安全起见，你点创建这里输个名字啊，比如说你是用于 ai 交易的，你直接在这里输个名字，对吧？ 啊啊，然后这一段你把它复制起来，好吧，你把它复制，然后呢？用电脑存起来保存好，因为以后就不见了，以后就没有了啊，你除非你删了它，你重新再创建一个也可以啊。以后 啊，你看啊，列表中设置的全部 api k， api k 仅在创建时可见，可复制，请妥上保。请妥上保管保存，不要和他人共享你的 api k， 因为你这个暴露的话，别人用你的就就是钱了，就是钱了 啊。这个是 dsp 官网的一个 a p r 调用，以及这个 a p r k 的 一个创建。那除了 dsp 官网，其他地方也没用啊，可以有用的啊，有有地方可以调用的啊，有个两个地方，一个叫做摩达摩达平台，一个叫做阿里百炼，就是阿里云的啊， 那为什么我要介绍这两个呢？因为它这两个有免费用的，对吧？ dsp 它这个官网是没有免费用的。我们先进入摩达 啊，摩达，这是摩达，那摩达它其实有很多的模型啊，很多的模型，那不单单只有 deepsea， 那 我们搜索一下 deepsea 啊，版本的话我们用微闪点啊， 摩搭的话，它是每天都有两千次的一个免费调用的额度啊，但不是只针对这一个模型，它是所有的模型加起来两千次。那单个的模型有多少次它是不确定的啊？不确定的，可能一百次，可能两百次， 它有很多，它包括图片啊，包括有没有视频，我的图片我是用过图片生成的模型，千万的一些图片生成的模型，哎，各种各样的模型，它模型库里面可能好有几百个，上千个啊，都可以去免费去用，直接调用的。那在这个右边 哎，一个我朋友的一个范例，这也是 a p r 调用的范例。这个地方还是不要动啊。 啊，我们看到啊，其实这个跟刚刚我们在 d f d f c 的 光我看到的是一样的，原理是那这个都一样的，你看，首先它要导入这个库， open i 的 库，然后这个写法也是一样的啊，对吧？生成一个 open i 的 一个实体啊，这个是这个地址，你就要改成摩达的， 这个地址是摩达的，看到没有？那这个 a p r k 你 要改成摩达的，改成摩达的这个这个地方，这一段它是指 in lab 四 control， 等于就是指使用的是推理模型，那我们其实正常人就不用用推理模型。这个地方其实我们这段可以不写的啊，也可以把它写成 force 也行啊，这里是固定的，不要动它 这个地方啊，刚刚那个是 deep sleep chat， 对 吧？ deep sleep， 刚刚我们官网是 deep sleep 啊，杠 chat。 这个地方你就要填入这个东西啊，填入这里 啊， mess messages， 这里是只要用户的一个啊，一个角色，它没有系统的角色啊，其实我们要把那个系统角色也写上去啊，你就用官网那个，你在这个地方加上一个 lo， 然后 啊加上一个 lo， 等于啊，冒号 system 啊，记得有引号啊，然后 contact 啊，把它是什么角色写上去啊，写上去。 呃，这里时时间等，就这里，我们用 force 啊，刚刚讲了啊，我们要用非流式啊，这个时间说的就是这一段，这一段就这段可以不要了啊，可以不要了，因为我们不用书啊，可以不要。嗯 哦，当这个 force， 这个跟跟着来，这个这个。哦，搞错了啊，这是开始流逝返回，我们把它不用流逝返回，刚刚讲了流逝返回，它就是一个字一个字的给你，发给你，我们是要一段整的，最后就是它思考生成完了全部给我们一次性给我们，好 哦。啊对，就这里啊，这里等 force 以后啊，一一样的啊，这里有一段，因为这个地方它是 q， 所以呢它会有一个推理的内容， 推理的内容大家就是用第五十个推理的时候，他前面不是会有一段会有一段话吗？一段话他自己在这里推理完了，他就自己隐藏了啊，就是那一段话， 那最后回答的内容是这一段啊，是这个，把这个给他，到时候啊这就回答了内容啊，这个跟那个是一样的啊，因为他用的协议都是这个，所以他都是一样的，他的格式都是一样的 啊。这个是摩达摩达，大家注册以后一样的，他有 a p r k 啊，有 a p r k， 他 这个叫托克啊，那摩达托克也是一个意思啊，那注册完以后他也是可以免费用的，可以免费用的 啊，至于他这个里面有个有些限制啊，一个是他的次数限制，每天的次数限制，第二个他使用的频率限制，他如果你频率使用太高掉免费的就是这样的。 好，那除了魔搭免费的用，还有一个就是给大家介绍一个就是阿里百联，阿里百联叫阿里巴巴的 阿里百联啊，你们搜索到阿里百联以后呢？它这个模型，全国模型， 全部模型啊，这个地方我们搜一下，它也有很多模型啊，其他模型可以用啊，你自己喜欢哪个就用哪个，其实现在的模型都相差不大了。 好，这个地方我们进去一下，这是阿里自贡的啊，因为它这个是 deepsea， 它是一个开源的， 它会有免费额度的。那免费额度，它这个免费的话是新用户注册，好像是前三个月它会会有免费额度的啊，具体怎么免费的，大家试一下啊。我也不确定 前三个月它是有免费的啊，它频率也没有限制，大家也去测一下，如果说反正你如果说你试一下能达到你的要求，你就用免费的啊，用免费的 啊，这里面下面有个 oppo r 金融的一个代码啊，那也是拍摄，那这里可以获取 api k， 你 点这里，你要你要去注册啊，注册一样啊，获取 api k 啊，看到没有啊？这里一样的啊， oppo r 啊，这个格式也是一样的。这个地方啊，我跟你说一下这个位置啊，它这个加入一个 os 库，就是是从环境变量。哎，刚刚我是不是讲过 啊？我讲过了啊，不讲啊，这个 k 写进去这个地址，那不一样了，又不一样了，对吧？ 又不一样了。这个地方啊，填这个啊，模型的一个，呃，代码填这里啊。 啊？ message 它是写到这里来了，是写在下面，把这个整个放在下面，可以，它也只写了这个用户端的。我们我是建议这个在这个角色系统角色也要去点一下它的这个提示词啊，这个是 q 啊，这个我们，我们是用 force 的， 这个也是 force， 有 force 的。 好了，它这个是 q， 所以 所以下面的内容就不用看了。好了，今天就讲了这么多了，那下节课给大家讲一下这个，呃， deepsea api 跟那个 ai 交易程序之间的一个互动啊，到时也给大家演示一下。

如果你从事量化交易策略开发，或者你对量化金融感兴趣，那么接下来的几个技能或许能让你少走很多弯路。第一个技能，量化交易策略构建计。 这个技能是帮别人用大白话搭交易策略，你不用写代码说我想做均线突破，它就能生成策略，还能回测控制风险，连接实盘， 适合想做量化交易但不会编程的人。第二个技能， stock kpi 股票量化助手。这个技能是帮别人一句话，要用股票数据接口， 你说拿茅台最近一个月 k 线，他自动找到接口生成，拍上代码并运行，不用翻文档，不用手写请求， 适合搞量化分析，需要快速拿数据的开发者。第三个技能，市场脉搏 mark 的 炮。这个技能是帮别人一站式查股票和加密货币的数据，实时行情、财务指标、新闻内幕交易、 s e c。 文件全都有，省掉在多个网站来回借的麻烦， 适合做投资研究、量化策略或金融应用的人。第四个技能，新闻技能。这个技能是帮别人把新闻和价格涨跌联系起来， 他能自动监控新闻，判断哪条消息影响了哪个市场，告诉你这条新闻之后，某股票涨了百分之几。适合做事件驱动交易或市场情绪分析的人。第五个技能，价格数据交易指标计算。这个技能是帮别人从股票价格数据一键算出技术指标， 给它开盘最高最低收盘成交量， o h l c v， 就 能自动算出 r s i m a c d、 布林带等二十个常用指标。 适合做量化策略回测系统、机器学习特征工程的人，省去自己手写指标计算的麻烦。以上的技能是博主从一个网站上找的，这个网站是某些大神从 gaap 上面整理归类的。它是一个 ai， ai 的 技能库平台。 简单说，它把不同功能的 ai 技能集中在一起，让你可以发现、分享，直接使用它能帮用户做什么？ 如果你是开发者或量化研究者，可以在上面找到现成的技能，比如调用股票数据、计算技术指标、灰色交易策略、关联新闻与价格、给投资项目打分等，不用从零开始写。 如果你再用 ai 编程工具，比如 triceratops 等、 photoshop 等、 photoshop 等，这些技能可以一键安装，直接在你的工作环境里调用。

我们直接来看 x t quant x t data 行情模块，这个模块是为量化交易量身定做的数据引擎，核心目标就是提供精简直接的数据，满足专业量化交易者的需求。 它的定位非常明确，精简高效，直击核心。在这个信息爆炸的时代，不是数据越多越好，而是需要的数据越准、越快越好。 x data 专注于提供最核心的行情数据，包括历史和实时的 k 线、分笔等，同时保持了拍森库的轻量级特性，这意味着你可以非常灵活地把它集成到你的策略脚本中，快速部署，无需复杂的配置。 它就像一把锋利的手术刀，专为量化交易这个特定场景设计，剔除了溶于保留了精华。那么 x data 具体提供了哪些数据呢？ 覆盖面相当广且实用。首先是大家最关心的行情数据，从最基本的 take 一 分钟、五分钟日线、 k 线，到更精细的分笔数据，以及 level 二行情快照、主笔、委托和成交数据，应有尽有。 此外还包括公司的财务数据，比如关键的财务报表、指标合约的基础信息，比如代码名称、上市日期，还有重要的除权数据，这对于赋权计算直观重要。 甚至还有板块和行业分类信息，这些都能帮助我们更好的构建和优化策略。可以说一个量化交易员日常工作中最常用的数据类型，这里基本都覆盖到了，任何工具都不是一蹴而就的。 xdata 也经历了持续的迭代和完善， 从二零二零年初的初稿发布，到后面不断地增加新功能，修复问题，优化性能。 比如早期加入了除权数据接口 get divide factors， 后来又增加了财务数据接口， 中间还修正了像 volume 拼写错误这样的小 bug， 保证数据准确性。随着需求增长，又引入了新版下载接口 download history data 二和 download financial data 二，提升了效率， 还增加了交易日历相关接口，方便处理节假日和交易时段。最近更是支持了签档行情获取和可转债基础信息，甚至优化了在 qmt 本地拍算模式下的使用体验。 这种持续引进的态度，体现了对用户需求的深刻理解和不断追求卓越的精神。了解了它的功能和眼镜，我们再来看看它的运行逻辑。简单来说， x data 背后是由 mini qm t 来驱动的， 你可以把它想象成一个中间层。 x data 通过与 mini q m t 建立连接，把你的数据请求转发过去，由 mini q m t 去处理，然后把结果再传回给 python 层。 这样做的好处是，你使用的行情服务器和能获取到的数据跟你直接操作 mini q mod 时是一致的，保证了数据源的统一。如果你发现数据不对，或者想切换连接，直接操作 mini q m t 就 行。 对于数据获取，你需要先确保 mini q m t 那 边有你需要的数据，如果不够，可以通过补充数据接口先补上。 而对于订阅接口，设置好回调函数后，数据来了就会自动推送到你的回调函数里，通常这些数据会被缓存起来，同一种数据一般不需要再单独去补充了，非常方便。 excel data 的 接口设计的非常清晰，主要分为几大类，方便我们按需调用。首先是行情数据，这是核心中的核心，包括 k 线和分比数据，既有主动获取的方式，也有订阅推送的方式。 其次是财务数据，专门用来获取上市公司的财务报表信息。然后是合约基础信息，比如股票的代码名称、所属市场总股本、流通股本等等基本信息，以及前面提到的除权数据。 最后是板块分类信息，告诉你这只股票属于哪个行业、哪个板块，这对于很多基于行业或板块的策略非常有用。这种分类方式让开发者能够快速找到并使用自己需要的功能。 在深入具体接口之前，我们先快速过一下几个常用的参数类型，理解它们非常重要。首先是 stock， code 格式是 code market， 比如零零零零零一是 z 或者六十万导示意。 然后是 period， 它定义了你要获取的数据周期和类型。比如 tick 是 分比， e m 是 一分钟线， e d 是 日线，还有 level 二的一二 quatt， 快 照一二 order、 主笔委托等。 时间范围控制也很关键， start time 和 end time 定义了起止时间， count 则限制了返回的数据。设为零，表示获取最新数据。设为负一，表示返回所有符合条件的数据。 devident type 用于 k 线赋权，有前赋权、后赋权等多种方式。 另外，这个模块内部会用到 nup 和 pandas 库来处理数据，返回的结构主要是 data frame 或者 ndry， 但尽量减少了对这两个库版本的硬性依赖，提供了良好的灵活性。 使用任何 api 都有其限制， x data 也不例外。这里有几个重要的点需要注意， 全推数据，也就是 subscribe whole quote 订阅的市场全部合约的千面数据是处理大规模行情订阅的利器，尤其在高订阅数场景下，它的流量和处理效率都优于单股订阅。 所以如果你需要同时监控很多股票，强烈建议考虑使用全推。相比之下，单股订阅 subscribe quote 虽然灵活，但官方建议订阅数量不要超过五十只，否则可能会遇到性能瓶颈。 至于板块分类这类静态信息更新频率很低，没必要频繁下载，按周或者按天定期更新一下就行，避免不必要的资源消耗。 我们来看具体的行情接口。首先是 subscribe quote， 这是用来订阅单只股票行情数据的，你需要传入股票代码 stock code、 周期 period 时间范围， start time， end， time count 以及一个回调函数 call back。 成功订阅后会返回一个订阅 house q， 当有新的行情数据到达时，就会触发你定义的回调函数 on data， 数据会以字典形式传入，键是股票代码值，是一个包含该股票对应周期数据的列表。 注意，这里的 count 参数通常设为零就可以，因为数据会进入缓存，保证连续性。再次强调，单股订阅数量不宜过多，这是性能上的考量。 接下来是 subscribe whole quote， 这个接口是用来订阅全推行情的，也就是市场所有合约的最新分比数据。 你可以传入一个市场代码列表，比如 sh、 z z 来订阅整个沪市和申市。也可以传入具体的合约代码列表来订阅指定的几只股票。同样需要提供一个回调函数，成功订阅后也会返回一个订阅号。 回调函数的参数 datas 格式是一个字典键式合约代码值，是该合约的最新分比数据。 一个很有用的特点是，订阅成功后，它会立刻把当前最新的全推数据推送到你的回调里，让你能马上拿到最新的时长快照。 订阅了数据之后，有时候我们需要取消订阅，这时就可以用按 subscribe quote 接口，只需要传入之前 subscribe 返回的那个订阅号 cq 即可。 另外，当你订阅了数据，并且希望程序持续运行，不断接收和处理这些回调数据时，可以使用 run c q 接口。 这个 run 函数会阻塞当前线程，让它一直保持运行状态，不断地检查连接状态，并在有数据到来时唤醒并处理。这对于长时间运行的策略回测或实盘交易脚本非常有用，确保你的订阅不会因为主线程结束而中断。 除了订阅推送， x data 也提供了主动获取行情数据的接口，这就是 get market data。 这个接口非常强大，允许你指定需要哪些字段， field list， 哪些股票， stock list， 什么周期， period， 什么时间段， start， time and time count， 甚至可以指定除权方式 dividend type 和是否填充空缺数据。 field data， 它会从缓存中获取数据返回一个字典，里面包含了各个字段对应的 pandas data， frame 或 nonpine array 数据集。 注意，这个接口主要用于获取 level 一 数据，也就是我们常说的行情快照数据。如果你已经将历史行情数据下载到了本地，或者想直接从本地文件读取数据，可以使用 get local data 接口， 它的参数和 get market data 非常相似，功能也类似，都是用来获取 level 一 数据。主要的区别在于， get local data 多了一个 data d r 参数，允许你指定本地数据文件的存储路径。 如果不指定，默认情况下， x t t 会尝试通过连接 mini q pad 自动找到正确的路径。 这个接口非常适合需要快速批量读取大量历史行情数据的场景，比如离线回测。 对于全推数据，也有一个对应的主动获取接口，叫做 getful tick。 这个接口的参数 code list 和 subscribe hold quote 一 样，可以传入市场代码列表，如 sh z 或者合约代码列表。 它会返回一个字典，里面包含了 code list 中每个合约的最新全推数据，数据格式是 nump index。 这个接口没有历史数据存储的概念，每次调用都是获取当前最新的全推数据。切片 前面提到过，除权数据对于 k 线复权非常重要。 get divide factors 就是 用来获取特定股票的除权因子数据的，你需要传入股票代码 stock code 以及可选的时间范围。 start time， end time， 它会返回一个 pandas data frame， 里面包含了该股票在指定时间段内的除权因子信息。有了这些因子，我们就可以方便地进行前付权或后付权计算，得到更准确的价格续列。 最后，我们来看看 level 二行情相关的接口。 get l 二 quote 用于获取 level 二主笔委托数据。 这两个接口的参数也类似，包括字段列表、股票代码、时间范围和数量，它们都会返回一个 number， 数据是按时间戳排序的。 需要注意的是，这两个接口只能获取到缓存中存在的数据，也就是说，你必须先通过订阅接口接收过这些数据，才能通过 get l 二 x x x 接口去查询和获取，这与 level 一 数据的获取方式有所不同。 好了，关于 chqq 实时行情模块的主要内容就介绍到这里。

m t 的 三种运行机制刚接触 q m t 的 朋友一定看到过这个图，但是对这个图并不理解，今天我用大白话给大家讲一下图， k 线驱动 handle bar handle bar 是 主图历史 k 线加盘中订阅推送运行开始时所选周期历史 k 线从左向右每根触发一次 handle bar 函数调用。盘中时 主图品种每个新分比数据到达触发一次 handlebar 函数调用。这是标准的解释，用白话一点的说法就是查看历史行情和盯盘。那我们举个例子， 如果我要在股价十五点五元时买入 c， 那 我就要看每一根 k 线上是否有符合条件的价位，这个时候就可以使用 handlebar。 接下来事件驱动 subscribe 订阅推送 盘中订阅指定品种的分比数据，新分比到达时触发指定的回调函数。同样，我们举个例子， 如果我要在实时股价十五点五元时买入 c， 那 么 qmt 就 会给我推实时的价格，一旦符合条件就买入。这个接口函数呢？只支持盘中使用定时任务 round 定时运行，指定固定的时间间隔持续触发指定的回调函数。这个跟前两个就太不一样了，这个是定时，可以是每天，也可以是每分钟，然后可以是每秒。例如我每天下午收盘后想把余额都买上国债回购， 那就可以用这个接口函数。想要获取免费的量化接口，记得后台私信我哦！

然后这两天我看很多人对那个如何自己开发量化这个比较感兴趣这个话题，然后评论区我也看到很多人说如何做量化，那今天我们来聊一下 自己用那个 open class 如何开发自己的量化。首先开发这量化系统需要解决三个问题，一个是股票的数据源问题，然后股票数据源问题的话，我用的是听说这个接口是需要去付费的，还有那个两个免费的是 extra， extra 是 东方财富的那个上面的那个免费的接口，还有一个包 stock， 这个也是一个免费接口，但是免费的这两个接口它有那个请求限制，然后还有那个时间限制，如果访访问太频繁的话，那个也会被封掉。然后 还有一个问题就是你不会写代码，怎么生成自己量化策略？其实这个很简单，现在用那个 open class 直接去你把你策略的需求逻辑发给他，他会自动生成 python 文件，然后生成 python 可执行的文件，他就可以去 执行，只要解决数据跟代码问题。第二个就是现在市面上其实很多很多量化因子，很多的现在都是组合，各个量化因子组合在一起变成那个状态级， 然后这样去跑的不是一个单一的因子，然后所以说写完策略之后要不断的去那个回测，然后跑出来的话，如果好的话还还可以用。然后还有个问题，就是 啊，你如果要开自己开发量化的话，你最最好是学学习一下 ai 编程，然后看一下就是一些开源的，比如说 qlab， 然后 get 它不是开源的， qlab 这个也是比较好的开源项目。然后第三个问题就是解决通道的问题，然后这个通道对应的圈上都有，然后这个需要对你的那个账户有一定的体谅， 然后就可以接通道，然后从而形成一个量化系统闭环，然后你就可以去下单委托单子。然后 我现在自己做的就是三步，第一步的时候是 ai 量化去选，选出来之后然后用 ai 大 模型，然后再去分分析，分析完成之后，然后就去用策略去跑，然后跑完之后回测还可以，然后就可以用真实的数据去跑， 然后整体是这样的，如果你们还有比较自己感兴趣的问题，或者是有什么不懂的，可以那个大家一起相互交流学习。

哦，我这我知道，东财他的那个就是保研率，我看了是比那个辽大都高。呃，东财是这样，普通专业的保研率呢？就是学校普通专业的保研率一般是可以到百分之十七到百分之十八，那么我们中外合作办学的保研率也能稍微低一点，我们是百分之八到百分之十左右， 那也不算低了。对，但即便是百分之八到百分之十，这个比例应该是基本上已经达到了二幺幺的这样的一个班。所以说其实这么来看的话，东台的中外合作大学是非常有性价比的。 明白了。然后还有一个就是你们学校这个注册会计师方向，还有一个是国际会计方向。嗯，他这个东西有区别吗？ 嗯嗯，呃，对，那个不好意思啊家长，刚才还有一个，那个补充点忘跟您说了，就是东财的中外合作办学，我们所有跟英国合作的这个专业和项目， 你是四加零可以拿外放大学的这个学位证的，这个我就不赘述了啊，您刚才问的会计学院的会计学注册会计师方向，会计学国际会计方向，这两个有什么区别对吧？对。 呃，首先那个会计学注册会计师方向这个专业呢，就是很好理解，他就是呃，中国的这个 cpa， 中国的注册会计师， 而且呢我们这个专业成立的，你看他为什么分高？因为这个专业哪年开始设立的？是一九九四年开始设立的，所以说这个专业他本身就有这个注册会计师这个证，那么东财就有这个专业， 就是 acca， 它是属于叫英国特许公认会计师公会的啊方向，它这个 acca 的 方向应该目前是全世界较为公认的一个证书， 较为公认的一个证书，你比如说你要去到外企或者跨国企业，它实际上可能是要比我们本土的这个 cpa 要 更更认可的。而且目前据我了解到， acca 在 在中国使用的话，它跟中国的助快 cpa 是 等效的，基本上是等效的。这样的一个地位 啊，就是实际上都是一样呗，但是效率基本上都是都是一样的。国际助快应用面比这个助快广一些呗。从你这个说法来看， 就是他在国际上可能会比国内更通用一点，会更通用一些，但是你要在国内去应用的话，也是完全没问题的。 而且这两个证你可以同时去考的，同时考他比中国的助会，嗯，他方便在哪一点呢？就是他本科就可以考试了，但是中国的注册会计师你得等到本科毕业之后，你拿到毕业证你才能去考啊，这是他俩一个非常重要的一个区别。 好那，那比如说我真去那个学那个国际注会了，还是那个什么注册会计师了，他这个毕业就给证吗？还是孩子，孩子看孩子现在所有的证书，不管你是哪个学校毕业的，所有证书都要自己去考， 都要自己去考。你比如说那个我们中国的注册会计师，他是需要考六门基础阶段和一门综合阶段的这六门，六门的基础阶段你在大四毕业的当年你就可以去考， 可以去考，你只要在，呃，你只要在好像是五年之内通过这六门都是有效的，然后你把基础阶段这六门通过了，你再去考一个综合阶段，这个证你就拿出来了。 啊，这是中国的注册会计师，对吧？我们 acca 就是 国际会计方向的，这个 acca 我 们学校是有九门基础阶段的六门科目的免考，我们是有这个优惠政策的，也就说， 呃， acca 这个证书他就考三门就行呗，他一共是有九门，对吧？我们有六门豁免，那么你只需要再考三门就可以了 啊，那你像那个注册会计师这个我了解了，然后国际注会这个东西，他大概你们学生学校学生毕业大概能有多少那个能考上那个呀？ 这个数据我确实不太掌握啊，这个数据可能学院他能更掌握一点。这个的话如果你要是感兴趣，回头我可以把会计学院的电话给你， 你去。行行，那那就谢谢。但是对于这个考证的话，我相信就是东财的同学应该在这方面还是非常有优势的，至少在考国内注册会计师这个证来讲，东财的同学应该。嗯， 挺厉害的，因为之前就是总总传言我们学校有一年六门全过的。一年六门全过？对对，基本上的话，东财的毕业生三年之内这六门通过就是一年考两科，其实还是很轻松的，明白了。

如果你从事量化交易策略开发，或者你对量化金融感兴趣，那么接下来的几个技能或许能让你少走很多弯路。第一个技能，量化交易策略构建计。 这个技能是帮别人用大白话搭交易策略，你不用写代码说我想做均线突破，它就能生成策略，还能回测控制风险，连接实盘， 适合想做量化交易但不会编程的人。第二个技能， stock kpi 股票量化助手。这个技能是帮别人一句话，要用股票数据接口， 你说拿茅台最近一个月 k 线，他自动找到接口生成，拍上代码并运行，不用翻文档，不用手写请求， 适合搞量化分析，需要快速拿数据的开发者。第三个技能，市场脉搏 mark 的 炮。这个技能是帮别人一站式查股票和加密货币的数据，实时行情、财务指标、新闻内幕交易、 s e c。 文件全都有，省掉在多个网站来回借的麻烦， 适合做投资研究、量化策略或金融应用的人。第四个技能，新闻技能。这个技能是帮别人把新闻和价格涨跌联系起来， 他能自动监控新闻，判断哪条消息影响了哪个市场，告诉你这条新闻之后，某股票涨了百分之几。适合做事件驱动交易或市场情绪分析的人。第五个技能，价格数据交易指标计算。这个技能是帮别人从股票价格数据一键算出技术指标， 给它开盘最高最低收盘成交量， o h l c v， 就 能自动算出 r s i m a c d、 布林带等二十个常用指标。 适合做量化策略回测系统、机器学习特征工程的人，省去自己手写指标计算的麻烦。以上的技能是博主从一个网站上找的，这个网站是某些大神从 gaap 上面整理归类的。它是一个 ai， ai 的 技能库平台。 简单说，它把不同功能的 ai 技能集中在一起，让你可以发现、分享，直接使用它能帮用户做什么？ 如果你是开发者或量化研究者，可以在上面找到现成的技能，比如调用股票数据、计算技术指标、灰色交易策略、关联新闻与价格、给投资项目打分等，不用从零开始写。 如果你再用 ai 编程工具，比如 triceratops 等、 photoshop 等、 photoshop 等，这些技能可以一键安装，直接在你的工作环境里调用。

cs 市场全自动量化启动第十三天，收益第六天。本期视频三连的在评论区肉一把崭新可燃冰，昨天中奖的可燃冰已经送出，这里是七乐当前印钞机，总资产八千三百一十三日收益三百。由于今天悠悠平台软件更新， 所以重新写了一下对接的接口，然后 c 五更新了一个活动，求购减额，所以我将五个账号每个的求购金都增加了两百。今日大盘还在持续下跌，收益也是明显缩水，期待大盘反攻时量化能做出更优异的表现。

最近有几家小的量化机构真是想瞎了心了，你说本来是让我们帮写策略的，非要写个量化平台，我就真诚的跟他说呀， 我说写一个平台。那可不是说啊，你写一个软件的事，那你得有交易所的数据啊，你要是没交易所的数据，就得接二手的，什么万德呀，什么 花税呀，一年得二十万到一百多万。这也就算了，你还得接营业部小姐姐家的接口，给他们交易指令做测试，人家怕你这个乱给指令，把人家服务器整瘫了啊。 所以说真诚的说，如果不是特大的机构，就是个人或者小机构，就踏踏实实的用市面上几个搭建好的量化平台就得了，不就自动给个交易指令吗？就这么点事， 好像喝口水就得凿一口井似的。而且现在好多的量卡平台都是数据都是免费的，白接的，有羊毛赶紧薅吧，估计这种事再过了三年都没有了。