## 提示

- 该接口属于兼容接口或不推荐使用，新代码应优先选择对应推荐接口。
- `local-data-download`


## 原型

```python
ContextInfo.get_market_data(fields, stock_code=[], start_time='', end_time='', skip_paused=True, period='follow', dividend_type='follow', count=-1)
```

## 释义

ContextInfo.get_market_data 是 QMT 内置 Python 中用于获取行情数据【不推荐】的接口。

。

## 参数

官方结构化目录未列出独立参数。请以本页函数签名和下方官方原文为准。

## 返回值

返回值根据传入的参数情况，会返回不同类型的结果

count | 字段数量 | 股票数量 | 时间点 | 返回类型
=-1 | =1 | =1 | =1 | float
=-1 | >1 | =1 | 默认值 | pandas.Series
>=-1 | >=1 | =1 | >=1 | pandas.DataFrame(字段数量和时间点不同时为1)
=-1 | >=1 | >1 | 默认值 | pandas.DataFrame
>1 | =1 | =1 | =1 | pandas.DataFrame
>=-1 | >=1 | >1 | >=1 | pandas.Panel

## 示例

```python
示例data1返回值data2返回值data3返回值data4返回值

# coding = gbk

def init(C):

C.stock_list = ["000001.SZ","600519.SH", "510050.SH"]

def handlebar(C):

data1 = C.get_market_data(["close"],["000001.SZ"],start_time = "20231106",end_time = "20231106", count = -1) # 返回float值

data2 = C.get_market_data(["close","open"],["000001.SZ"], count = -1) # 返回pandas.Series

data3 = C.get_market_data(["close","open"],C.stock_list, count = -1) # 返回pandas.DataFrame

data4 = C.get_market_data(["open","high", "low", "close"],C.stock_list,count = 20) # 返回pandas.Panel

print(data1)

print(data2)

print(data3)

print(data4)

获取财务数据

获取财务数据前，请先通过界面端数据管理 - 财务数据下载

提示

财务数据接口通过读取下载本地的数据取数，使用前需要补充本地数据。除公告日期和报表截止日期为时间戳毫秒格式其他单位为元或 %，数据主要包括资产负债表(ASHAREBALANCESHEET)、利润表（ASHAREINCOME）、现金流量表（ASHARECASHFLOW）、股本表（CAPITALSTRUCTURE）的主要字段数据以及经过计算的主要财务指标数据（PERSHAREINDEX）。建议使用本文档对照表中的英文表名和迅投英文字段，表名不区分大小写。
```

## 详细说明

### 使用提示

推荐使用ContextInfo.get_market_data_ex()

### 功能说明

获取行情数据

### 参数详细说明

| 字段名 | 数据类型 | 解释 |
| --- | --- | --- |
| fields | 字段列表 | 可选值包括： / 'open': 开 / 'high': 高 / 'low': 低 / 'close': 收 / 'volume': 成交量 / 'amount': 成交额 / 'settle': 结算价 / 'quoter': 分笔数据（包括历史） |
| stock_code | 默认参数，合约代码列表 | 合约格式为 code.market，例如 '600000.SH'，不指定时为当前图合约 |
| start_time | 默认参数，时间戳 | 开始时间，格式为 '20171209' 或 '20171209010101' |
| end_time | 默认参数，时间戳 | 结束时间，格式为 '20171209' 或 '20171209010101' |
| skip_paused | 默认参数，布尔值 | 如何处理停牌数据： / true：如果是停牌股，会自动填充未停牌前的价格作为停牌日的价格 / false：停牌数据为 NaN |
| period | string | 需获取的历史数据周期，可选值包括： / '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 | 默认参数，字符串 | 缺省值为 'none'，除复权，可选值包括： / '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 |
| count | 默认参数，整数 | 缺省值为 -1。当大于等于 0 时，效果与 get_history_data 保持一致 |

count参数设置的几种情况

| count 取值 | 时间设置是否生效 | 开始时间和结束时间设置效果 |
| --- | --- | --- |
| count >= 0 | 生效 | 返回数量取决于开始时间与结束时间和count与结束时间的交集 |
| count = -1 | 生效 | 同时设置开始时间和结束时间，在所设置的时间段内取值 |
| count = -1 | 生效 | 开始时间结束时间都不设置，取当前最新bar的值 |
| count = -1 | 生效 | 只设置开始时间，取所设开始时间到当前时间的值 |
| count = -1 | 生效 | 只设置结束时间，取股票上市第一根 bar 到所设结束时间的值 |

### 返回值

返回值根据传入的参数情况，会返回不同类型的结果

| count | 字段数量 | 股票数量 | 时间点 | 返回类型 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| =-1 | =1 | =1 | =1 | float |
| =-1 | >1 | =1 | 默认值 | pandas.Series |
| >=-1 | >=1 | =1 | >=1 | pandas.DataFrame(字段数量和时间点不同时为1) |
| =-1 | >=1 | >1 | 默认值 | pandas.DataFrame |
| >1 | =1 | =1 | =1 | pandas.DataFrame |
| >=-1 | >=1 | >1 | >=1 | pandas.Panel |