get_market_data_ex — QMT 历史 K 线行情数据 API 参考

ContextInfo.get_market_data_ex 是 QMT 内置 Python 中用于获取历史 K 线行情数据的核心函数，支持多品种、多周期、多复权方式的数据查询，返回以证券代码为键、pandas DataFrame 为值的字典。该函数是 get_market_data 的增强版本，提供了更灵活的参数控制和更丰富的返回数据。

QMT get_market_data_ex 函数原型与适用环境

【事实】 函数原型：

ContextInfo.get_market_data_ex(
    field_list,
    stock_list,
    period,
    start_time,
    end_time,
    count,
    dividend_type,
    fill_data
)

【事实】 适用环境与权限要求：

环境	是否支持	说明
回测环境	支持	从本地已下载的历史数据中读取
模拟信号环境	支持	从本地已下载的历史数据中读取
仿真交易环境	支持	从本地已下载的历史数据中读取
真实交易环境	支持	从本地已下载的历史数据中读取
所需权限	行情权限	需在客户端中开通行情权限并下载对应数据

QMT get_market_data_ex 参数详解

field_list — 字段列表

【事实】 field_list 为 list 类型，指定要获取的数据字段。

取值	含义
`['time']`	时间戳
`['open']`	开盘价
`['high']`	最高价
`['low']`	最低价
`['close']`	收盘价
`['volume']`	成交量
`['amount']`	成交额
`None` 或 `[]`	获取所有可用字段

【建议】 如需获取全部字段，传 None 或空列表即可，无需逐个列出。

stock_list — 证券代码列表

【事实】 stock_list 为 list 类型，指定要查询的证券代码列表，格式为 代码.市场，如 ['600000.SH', '000001.SZ']。

period — 周期

【事实】 period 为 str 类型，指定 K 线周期。

值	含义
`'1d'`	日线
`'1m'`	1 分钟线
`'5m'`	5 分钟线
`'15m'`	15 分钟线
`'30m'`	30 分钟线
`'60m'`	60 分钟线
`'tick'`	Tick 数据
`'1s'`	1 秒线（部分版本支持）

start_time — 开始时间

【事实】 start_time 为 str 类型，指定数据查询的起始时间。

格式	示例	说明
`YYYYMMDD`	`'20240101'`	日期
`YYYYMMDDHHMMSS`	`'20240101093000'`	精确到秒

end_time — 结束时间

【事实】 end_time 为 str 类型，指定数据查询的截止时间，格式同 start_time。

count — 数据数量

【事实】 count 为 int 类型，指定要获取的数据条数。设为 -1 表示不限制数量，返回 start_time 到 end_time 之间的所有数据。

【解释】 当 count 为正数时，从 end_time 开始向前取 count 条数据。count 与 start_time/end_time 的优先级以当前客户端版本为准。

dividend_type — 复权方式

【事实】 dividend_type 为 str 类型，指定复权方式。

值	含义
`'none'`	不复权
`'front'`	前复权
`'back'`	后复权
`'front_ratio'`	比例前复权
`'back_ratio'`	比例后复权

【建议】 策略回测通常使用前复权（'front'），以保证价格序列的连续性。

fill_data — 填充缺失数据

【事实】 fill_data 为 bool 类型，指定是否对缺失数据进行填充。

值	含义
`True`	填充缺失数据（停牌期间用前收盘价填充）
`False`	不填充，缺失数据行保留为空

QMT get_market_data_ex 返回值说明

【事实】 返回值为 dict 类型，以证券代码为键，以 pandas DataFrame 为值。

【事实】 DataFrame 的列包含 field_list 指定的字段，以及 time 列（时间戳索引）。

【事实】 如果某证券代码无数据，对应的值为空 DataFrame。

返回值结构示例：

{
    '600000.SH': DataFrame(
        columns=['time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'amount'],
        ...
    ),
    '000001.SZ': DataFrame(
        columns=['time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'amount'],
        ...
    )
}

【解释】 DataFrame 的索引为时间戳，可通过 df.index 获取时间序列。每个 DataFrame 的行数取决于 count 和 start_time/end_time 的设置。

QMT get_market_data_ex 示例代码

获取单品种日线数据

# -*- coding: utf-8 -*-

def handlebar(ContextInfo):
    if not ContextInfo.is_last_bar():
        return

    # 获取 600000.SH 最近 20 根日线数据
    data = ContextInfo.get_market_data_ex(
        field_list=[],                    # 获取所有字段
        stock_list=['600000.SH'],         # 证券代码列表
        period='1d',                      # 日线
        start_time='',                    # 不指定开始时间
        end_time='',                      # 不指定结束时间
        count=20,                         # 获取 20 根
        dividend_type='front',            # 前复权
        fill_data=True                    # 填充缺失数据
    )

    df = data.get('600000.SH')
    if df is not None and len(df) > 0:
        print(f'获取到 {len(df)} 根 K 线')
        print(df[['time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume']].tail())

获取多品种分钟数据

def handlebar(ContextInfo):
    if not ContextInfo.is_last_bar():
        return

    # 获取多品种 5 分钟线数据
    stocks = ['600000.SH', '000001.SZ', '000002.SZ']
    data = ContextInfo.get_market_data_ex(
        field_list=['close', 'volume'],
        stock_list=stocks,
        period='5m',
        start_time='20240101',
        end_time='20240301',
        count=-1,                         # 不限制数量
        dividend_type='front',
        fill_data=True
    )

    for stock in stocks:
        df = data.get(stock)
        if df is not None and len(df) > 0:
            print(f'{stock}: {len(df)} 根 K 线, '
                  f'最新收盘价: {df["close"].iloc[-1]}')

获取指定时间范围的数据

def handlebar(ContextInfo):
    if not ContextInfo.is_last_bar():
        return

    # 获取 2024 年上半年的日线数据
    data = ContextInfo.get_market_data_ex(
        field_list=[],
        stock_list=['600000.SH'],
        period='1d',
        start_time='20240101',
        end_time='20240630',
        count=-1,
        dividend_type='front',
        fill_data=False
    )

    df = data.get('600000.SH')
    if df is not None and len(df) > 0:
        print(f'数据范围: {df.index[0]} ~ {df.index[-1]}')
        print(f'数据条数: {len(df)}')
        print(f'最高价: {df["high"].max()}')
        print(f'最低价: {df["low"].min()}')
        print(f'平均成交量: {df["volume"].mean():.0f}')

计算 MA 均线指标

def handlebar(ContextInfo):
    if not ContextInfo.is_last_bar():
        return

    # 获取 60 根日线计算均线
    data = ContextInfo.get_market_data_ex(
        field_list=['close'],
        stock_list=['600000.SH'],
        period='1d',
        start_time='',
        end_time='',
        count=60,
        dividend_type='front',
        fill_data=True
    )

    df = data.get('600000.SH')
    if df is not None and len(df) >= 20:
        close = df['close']
        ma5 = close.rolling(5).mean()
        ma10 = close.rolling(10).mean()
        ma20 = close.rolling(20).mean()

        print(f'MA5: {ma5.iloc[-1]:.2f}')
        print(f'MA10: {ma10.iloc[-1]:.2f}')
        print(f'MA20: {ma20.iloc[-1]:.2f}')

        # 金叉判断
        if ma5.iloc[-1] > ma10.iloc[-1] and ma5.iloc[-2] <= ma10.iloc[-2]:
            print('MA5 上穿 MA10，金叉信号')

QMT get_market_data_ex 注意事项

【事实】 使用该函数前需要确保历史数据已下载到本地：

def init(ContextInfo):
    # 在策略初始化时下载历史数据
    ContextInfo.do_download_history_data('600000.SH', '1d', '20240101', '20240630')

【建议】 1. 获取数据前务必调用 do_download_history_data 确保数据已下载，否则可能返回空 DataFrame 2. fill_data=True 会在停牌期间填充数据，可能影响指标计算的准确性，按需选择 3. 回测环境中数据来源为本地缓存，盘中实时环境中最新一根 Bar 的数据可能尚未更新 4. Tick 周期（'tick'）数据量较大，建议限制查询时间范围 5. 多品种查询时，不同品种的数据条数可能不同（如上市时间不同），需分别处理

【事实】 回测环境与实盘环境的差异：

对比项	回测环境	实盘环境
数据来源	本地已下载的历史数据	本地已下载的历史数据 + 实时更新
最新 Bar	不含未来数据	可能包含未完成的当前 Bar
数据完整性	仅包含已下载的数据	随行情更新
Tick 数据	需提前下载	实时推送

QMT get_market_data_ex 相关函数

函数	说明	链接
`ContextInfo.get_market_data`	获取市场数据（基础版）	行情与数据获取
`ContextInfo.get_history_data`	获取历史数据序列	行情与数据获取
`ContextInfo.do_download_history_data`	下载历史数据	行情与数据获取
`ContextInfo.subscribe_quote`	订阅实时行情	subscribe_quote
`ContextInfo.get_full_tick`	获取全推 Tick 数据	get_full_tick

QMT get_market_data_ex 来源与更新时间

【事实】 本页面内容基于 QMT 官方文档整理。

项目	值
数据来源	QMT 官方文档
更新时间	2026-08-04
验证时间	2026-08-04
适用版本	以当前客户端版本为准