Docker
268 lines
11 KiB
Plaintext
268 lines
11 KiB
Plaintext
引用函数 | 迅投知识库
|
||
迅投知识库
|
||
首页
|
||
API API
|
||
投研新手教程
|
||
QMT新手教程
|
||
内置Python
|
||
XtQuant文档
|
||
VBA
|
||
数据字典 数据字典
|
||
快速开始
|
||
股票数据
|
||
行业概念数据
|
||
指数数据
|
||
期货数据
|
||
期权数据
|
||
场内基金数据
|
||
债券数据
|
||
常见问题
|
||
场景化示例
|
||
迅投因子
|
||
数据浏览器
|
||
策略迁移 策略迁移
|
||
聚宽策略
|
||
客服QQ: 810315303
|
||
联系方式: 18309226715
|
||
视频教程 视频教程
|
||
投研端教程
|
||
迅投学堂
|
||
在新窗口打开
|
||
投研平台
|
||
在新窗口打开
|
||
迅投社区
|
||
在新窗口打开
|
||
迅投官网
|
||
在新窗口打开
|
||
注册
|
||
登录
|
||
智能助手加载中...
|
||
首页
|
||
API API
|
||
投研新手教程
|
||
QMT新手教程
|
||
内置Python
|
||
XtQuant文档
|
||
VBA
|
||
数据字典 数据字典
|
||
快速开始
|
||
股票数据
|
||
行业概念数据
|
||
指数数据
|
||
期货数据
|
||
期权数据
|
||
场内基金数据
|
||
债券数据
|
||
常见问题
|
||
场景化示例
|
||
迅投因子
|
||
数据浏览器
|
||
策略迁移 策略迁移
|
||
聚宽策略
|
||
客服QQ: 810315303
|
||
联系方式: 18309226715
|
||
视频教程 视频教程
|
||
投研端教程
|
||
迅投学堂
|
||
在新窗口打开
|
||
投研平台
|
||
在新窗口打开
|
||
迅投社区
|
||
在新窗口打开
|
||
迅投官网
|
||
在新窗口打开
|
||
内置Python
|
||
快速开始
|
||
使用须知
|
||
界面操作
|
||
变量约定
|
||
数据结构
|
||
系统函数
|
||
行情函数
|
||
交易函数
|
||
成交回报实时主推函数
|
||
引用函数
|
||
ext_data - 获取扩展数据
|
||
ext_data_rank - 获取引用的扩展数据的数值在所有品种中的排名
|
||
ext_data_rank_range - 获取引用的扩展数据的数值在指定时间区间内所有品种中的排名
|
||
ext_data_range - 获取扩展数据在指定时间区间内的值
|
||
get_factor_value - 获取因子数据
|
||
get_factor_rank - 获取引用的因子数据的数值在所有品种中排名
|
||
获取引用的 VBA 模型运行的结果
|
||
(投研版QMT) 获取引用的 VBA 模型运行的结果
|
||
绘图函数
|
||
枚举常量
|
||
完整示例
|
||
常见问题
|
||
# ext_data - 获取扩展数据
|
||
获取扩展数据
|
||
调用方法： ext_data(extdataname, stockcode, deviation, ContextInfo)
|
||
参数：
|
||
参数名 类型 说明 提示
|
||
extdataname string 扩展数据名
|
||
stockcode string 证券代码 形式如 '600000.SH'
|
||
deviation number K 线偏移 0：不偏移，N：向右偏移N，-N：向左偏移N
|
||
ContextInfo pythonObj Python 对象 ython 对象，这里必须是 ContextInfo
|
||
返回： number
|
||
** 示例：**
|
||
#coding:gbk
|
||
def init ( ContextInfo ):
|
||
print (ext_data( ' CR ' , ' 600000.SH ' , 0 , ContextInfo))
|
||
# ext_data_rank - 获取引用的扩展数据的数值在所有品种中的排名
|
||
获取引用的扩展数据的数值在所有品种中的排名
|
||
调用方法： ext_data_rank(extdataname, stockcode, deviation, ContextInfo)
|
||
参数：
|
||
参数名 类型 说明 提示
|
||
extdataname string 扩展数据名
|
||
stockcode string 证券代码 形式如 '600000.SH'
|
||
deviation number K 线偏移 0：不偏移，N：向右偏移N，-N：向左偏移N
|
||
ContextInfo pythonObj Python 对象 ython 对象，这里必须是 ContextInfo
|
||
返回： number
|
||
** 示例：**
|
||
#coding:gbk
|
||
def init ( ContextInfo ):
|
||
print (ext_data_rank( ' mycci ' , ' 600000.SH ' , 0 , ContextInfo))
|
||
# ext_data_rank_range - 获取引用的扩展数据的数值在指定时间区间内所有品种中的排名
|
||
获取引用的扩展数据的数值在指定时间区间内所有品种中的排名
|
||
** 调用方法： ** ext_data_rank_range(extdataname, stockcode, begintime, endtime, ContextInfo)
|
||
参数：
|
||
参数名 类型 说明 提示
|
||
extdataname string 扩展数据名
|
||
stockcode string 证券代码 形式如 '600000.SH'
|
||
begintime string 区间的起始时间 格式为 '2016-08-02 12:12:30'（包括该时间点在内）
|
||
endtime string 区间的结束时间 格式为 '2017-08-02 12:12:30' （包括该时间点在内）
|
||
ContextInfo pythonObj Python对象 Python 对象，这里必须是 ContextInfo
|
||
返回： pythonDict
|
||
** 示例：**
|
||
#coding:gbk
|
||
def init ( ContextInfo ):
|
||
print (ext_data_rank_range( ' mycci ' , ' 600000.SH ' , ' 2022-08-02 12:12:30 ' , ' 2023-08-02 12:12:30 ' , ContextInfo))
|
||
# ext_data_range - 获取扩展数据在指定时间区间内的值
|
||
获取扩展数据在指定时间区间内的值
|
||
调用方法： ext_data_range(extdataname, stockcode, begintime, endtime, ContextInfo)
|
||
参数：
|
||
参数名 类型 说明 提示
|
||
extdataname string 扩展数据名
|
||
stockcode string 证券代码 形式如 '600000.SH'
|
||
begintime string 区间的起始时间 格式为 '2016-08-02 12:12:30'（包括该时间点在内）
|
||
endtime string 区间的结束时间 格式为 '2017-08-02 12:12:30' （包括该时间点在内）
|
||
ContextInfo pythonObj Python对象 Python 对象，这里必须是 ContextInfo
|
||
返回： pythonDict
|
||
示例：
|
||
#coding:gbk
|
||
def init ( ContextInfo ):
|
||
print (ext_data_range( ' mycci ' , ' 600000.SH ' , ' 2022-08-02 12:12:30 ' , ' 2023-08-02 12:12:30 ' , ContextInfo))
|
||
# get_factor_value - 获取因子数据
|
||
获取因子数据
|
||
调用方法： get_factor_value(factorname, stockcode, deviation, ContextInfo)
|
||
参数：
|
||
参数名 类型 说明 提示
|
||
factorname string 因子名称
|
||
stockcode string 证券代码 形式如 '600000.SH'
|
||
deviation number K 线偏移 0 不偏移，N 向右偏移 N，-N 向左偏移 N
|
||
ContextInfo pythonObj Python对象 Python 对象，这里必须是 ContextInfo
|
||
返回： number
|
||
示例：
|
||
#coding:gbk
|
||
def init ( ContextInfo ):
|
||
print (get_factor_value( ' zzz ' , ' 600000.SH ' , 0 , ContextInfo))
|
||
# get_factor_rank - 获取引用的因子数据的数值在所有品种中排名
|
||
获取引用的因子数据的数值在所有品种中排名
|
||
调用方法： get_factor_rank(factorname, stockcode, deviation, ContextInfo)
|
||
参数：
|
||
参数名 类型 说明 提示
|
||
factorname string 因子名称
|
||
stockcode string 证券代码 形式如 '600000.SH'
|
||
deviation number K 线偏移 0 不偏移，N 向右偏移 N，-N 向左偏移 N
|
||
ContextInfo pythonObj Python对象 Python 对象，这里必须是 ContextInfo
|
||
示例：
|
||
#coding:gbk
|
||
def init ( ContextInfo ):
|
||
print (get_factor_rank( ' zzz ' , ' 600000.SH ' , 0 , ContextInfo))
|
||
# 获取引用的 VBA 模型运行的结果
|
||
(不推荐)券商版qmt函数：call_vba
|
||
更推荐函数（投研版qmt）：
|
||
获取历史数据 (必须先建vba公式) call_formula
|
||
在新窗口打开
|
||
订阅实时+历史数据 (必须先建vba公式) subscribe_formula
|
||
在新窗口打开 更多实时和历史数据调用的示例: Python调用VBA因子公式的案例
|
||
在新窗口打开 -订阅实时+历史数据(直接在python中写VBA,VBA公式不用先建)[get_vba_func_result]
|
||
获取引用的 VBA 模型运行的结果
|
||
提示
|
||
注意
|
||
使用该函数时需补充好本地 K 线或分笔数据
|
||
调用方法： call_vba(factorname, stockcode,[period, dividend_type, barpos],ContextInfo)
|
||
参数：
|
||
参数名 类型 说明 提示
|
||
factorname string 因子名称
|
||
stockcode string 证券代码 形式如 '600000.SH'
|
||
period string K 线偏移 可缺省，默认为当前主图周期线型
|
||
dividend_type string 复权方式 可缺省，默认当前图复权方式，具体可选值如下
|
||
barpos number 对应 bar 下标 可缺省，默认当前主图调用到的 bar 的对应下标xtInfo
|
||
ContextInfo pythonObj Python 对象 Python 对象，这里必须是 ContextInfo
|
||
period 可选值：
|
||
'tick'：分笔线 '1d'：日线 '1m'：1分钟线 '3m'：3分钟线 '5m'：5分钟线 '15m'：15分钟线 '30m'：30分钟线 '1h'：小时线 '1w'：周线 '1mon'：月线 '1q'：季线 '1hy'：半年线 '1y'：年线
|
||
dividend_type 可选值：
|
||
'none'：不复权 'front'：向前复权 'back'：向后复权 'front_ratio'：等比向前复权 'back_ratio'：等比向后复权
|
||
返回： number
|
||
示例：
|
||
python
|
||
#coding:gbk
|
||
def init ( ContextInfo ):
|
||
print (call_vba( ' MA.ma1 ' , ' 600036.SH ' , ContextInfo))
|
||
@ tab 返回值
|
||
-1.0
|
||
# (投研版QMT) 获取引用的 VBA 模型运行的结果
|
||
更推荐函数(投研版QMT):
|
||
订阅实时+历史数据(直接在python中写VBA,VBA公式不用先建)[get_vba_func_result]
|
||
获取引用的 VBA 模型运行的结果
|
||
提示
|
||
注意
|
||
使用该函数时需补充好本地 K 线或分笔数据
|
||
调用方法： get_vba_func_result(func,stock_code,period='1d',start_time='',end_time='',count=-1,dividend_type=None,extend_param={},subscribe=True)
|
||
参数：
|
||
参数名 类型 说明 提示
|
||
func str或者list[str] vba函数
|
||
stockcode string 合约品种 形式如 '600000.SH'
|
||
period string 周期 可缺省，默认为当前主图周期线型
|
||
start_time string 开始时间 形式如 %Y%m%d 或 %Y%m%d%H%M%S
|
||
end_time string 结束时间 形式如 %Y%m%d 或 %Y%m%d%H%M%S
|
||
count int 条数 模型运行范围为向前 count 根 bar，默认为 -1 运行所有 bar
|
||
dividend_type string 除权类型 复权方式，默认为主图除权方式，可选范围：'none':不复权，'front':向前复权，'back':向后复权，'front_ratio':等比向前复权，'back_ratio':等比向后复权
|
||
extend_param dict 扩展参数 模型的入参,{"模型名:参数名":参数值},例如在跑模型MA时，{'MA:n1':1};入参可以添加__basket:dict,组合模型的股票池权重,形如{'__basket':{'600000.SH':0.06,'000001.SZ':0.01}}，如果在跑一个模型1的时候，模型1调用了模型2，如果只想修改模型2的参数可以传{'模型2:参数':参数值}
|
||
subscribe bool 是否订阅数据 True:历史加实时, False: 历史
|
||
period 可选值：
|
||
'tick'：分笔线 '1d'：日线 '1m'：1分钟线 '3m'：3分钟线 '5m'：5分钟线 '15m'：15分钟线 '30m'：30分钟线 '1h'：小时线 '1w'：周线 '1mon'：月线 '1q'：季线 '1hy'：半年线 '1y'：年线
|
||
dividend_type 可选值：
|
||
'none'：不复权 'front'：向前复权 'back'：向后复权 'front_ratio'：等比向前复权 'back_ratio'：等比向后复权
|
||
示例：
|
||
python 返回值
|
||
# coding:GBK
|
||
def init ( C ):
|
||
fml = """
|
||
基准：=-1；//-1
|
||
档位：=1；
|
||
bb:getoptcodebyno('','C',1,档位，基准,1，0,6);
|
||
if bb = '' then exit;
|
||
//qh1:convindex('',1);//返回IFIC00
|
||
ss:getoptcodebyno('','P',1,-1*档位，基准,1,0,6);
|
||
xx:getexerciseinterval('SH510050',1),nodraw;
|
||
x:deliveryinterval(),LINETHICK0;//,noaxis;//
|
||
bb1:STKNAME(bb);
|
||
ss1:STKNAME(ss);
|
||
认沽今收：callstock(ss,vtclose,-1,0)，noaxis();
|
||
认购今收：callstock(bb,vtclose,-1,0),noaxis();
|
||
"""
|
||
d = get_vba_func_result(fml, ' 510050.SH ' , ' 1d ' , count = 10 )
|
||
print (d)
|
||
start simulation mode
|
||
bb bb1 ss ss1 time \
|
||
20260702 SHO10011685 50ETF购7月3000 SHO10011694 50ETF沽7月3000 1782921600000
|
||
x xx 认沽今收 认购今收
|
||
20260702 11.0 14.0 0.0598 0.0613
|
||
上次更新:
|
||
邀请注册送VIP优惠券
|
||
分享下方的内容给好友、QQ群、微信群,好友注册您即可获得VIP优惠券
|
||
玩转qmt,上迅投qmt知识库
|
||
登录后获取
|
||
成交回报实时主推函数 绘图函数 |