Tick 数据结构字段 — QMT Tick 行情字段参考

QMT Tick 数据结构是实时行情推送和历史 Tick 数据查询中使用的标准数据格式，包含最新价、开盘价、最高价、最低价、成交量、成交额以及多档买卖盘等字段。该结构在 get_full_tick、subscribe_quote 回调以及 get_market_data_ex（period='tick'）中使用。

QMT Tick 数据基本字段

【事实】 以下为 Tick 数据中的基本行情字段：

字段名	类型	含义	示例值
`last_price`	float	最新成交价	`10.52`
`open`	float	今日开盘价	`10.50`
`high`	float	今日最高价	`10.55`
`low`	float	今日最低价	`10.48`
`last_volume`	int	最新一笔成交量（股）	`100`
`volume`	int	今日累计成交量（股）	`5000000`
`amount`	float	今日累计成交额（元）	`52600000.0`
`stock_code`	str	证券代码	`'600000.SH'`
`time`	int	时间戳，格式 `YYYYMMDDHHMMSS`	`20240104093015`
`pre_close`	float	昨日收盘价	`10.45`

【解释】 - last_price 是最新一笔成交的价格，非买一价或卖一价。 - last_volume 是最新一笔成交的量，不是累计量。累计量通过 volume 字段获取。 - pre_close 用于计算涨跌幅：(last_price - pre_close) / pre_close * 100。 - time 为整数类型的时间戳，格式为 年月日时分秒。

QMT Tick 数据买卖盘字段

【事实】 以下为 Tick 数据中的买卖盘字段，均为列表类型，索引 0 对应买一/卖一，索引 9 对应买十/卖十：

字段名	类型	含义	示例值
`bid_price`	list[float]	买价列表（买一至买十）	`[10.51, 10.50, 10.49, 10.48, 10.47, 0, 0, 0, 0, 0]`
`ask_price`	list[float]	卖价列表（卖一至卖十）	`[10.52, 10.53, 10.54, 10.55, 10.56, 0, 0, 0, 0, 0]`
`bid_volume`	list[int]	买量列表（买一至买十）	`[500, 800, 1200, 2000, 3000, 0, 0, 0, 0, 0]`
`ask_volume`	list[int]	卖量列表（卖一至卖十）	`[300, 600, 1000, 1500, 2500, 0, 0, 0, 0, 0]`

【事实】 买卖盘档位数与行情权限的关系：

行情权限	可用档位数	列表有效长度
Level-1	5 档	索引 0~4 有效，5~9 为 0
Level-2	10 档	索引 0~9 均有效

【解释】 - bid_price 和 bid_volume 描述买方挂单：bid_price[0] 是买一价（最高买价），bid_volume[0] 是买一量。 - ask_price 和 ask_volume 描述卖方挂单：ask_price[0] 是卖一价（最低卖价），ask_volume[0] 是卖一量。 - 买卖价差 = ask_price[0] - bid_price[0]。 - 未使用的档位（超出行情权限的档位）价格为 0，数量为 0。

【建议】 访问买卖盘数据前应检查列表长度和价格是否为 0，避免索引越界或使用无效数据。

QMT Tick 数据扩展字段

【事实】 以下为部分客户端版本中可能提供的扩展字段：

字段名	类型	含义	说明
`avg_price`	float	今日均价	成交额 / 成交量
`upper_limit`	float	涨停价	当日涨停价格
`lower_limit`	float	跌停价	当日跌停价格
`num_trades`	int	成交笔数	今日累计成交笔数
`iopv`	float	ETF 参考净值	仅 ETF 适用
`bid_count`	list[int]	买盘订单数列表	Level-2 独有
`ask_count`	list[int]	卖盘订单数列表	Level-2 独有

【建议】 扩展字段的可用性以当前客户端版本和行情权限为准，使用前应检查字段是否存在。

QMT Tick 数据字段速查表

【事实】 全部字段汇总表：

字段名	类型	含义	Level-1	Level-2
`last_price`	float	最新成交价	可用	可用
`open`	float	开盘价	可用	可用
`high`	float	最高价	可用	可用
`low`	float	最低价	可用	可用
`pre_close`	float	昨收价	可用	可用
`last_volume`	int	最新成交量	可用	可用
`volume`	int	累计成交量	可用	可用
`amount`	float	累计成交额	可用	可用
`stock_code`	str	证券代码	可用	可用
`time`	int	时间戳	可用	可用
`bid_price[0-4]`	list[float]	买价 1-5 档	可用	可用
`ask_price[0-4]`	list[float]	卖价 1-5 档	可用	可用
`bid_volume[0-4]`	list[int]	买量 1-5 档	可用	可用
`ask_volume[0-4]`	list[int]	卖量 1-5 档	可用	可用
`bid_price[5-9]`	list[float]	买价 6-10 档	不可用	可用
`ask_price[5-9]`	list[float]	卖价 6-10 档	不可用	可用
`bid_volume[5-9]`	list[int]	买量 6-10 档	不可用	可用
`ask_volume[5-9]`	list[int]	卖量 6-10 档	不可用	可用
`upper_limit`	float	涨停价	可用	可用
`lower_limit`	float	跌停价	可用	可用
`avg_price`	float	均价	可用	可用
`num_trades`	int	成交笔数	不可用	可用
`iopv`	float	ETF 参考净值	可用	可用
`bid_count[0-9]`	list[int]	买盘订单数	不可用	可用
`ask_count[0-9]`	list[int]	卖盘订单数	不可用	可用

QMT Tick 数据使用示例

从 get_full_tick 获取 Tick 数据

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

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

    tick_data = ContextInfo.get_full_tick('600000.SH')
    tick = tick_data.get('600000.SH')

    if tick and tick['last_price'] > 0:
        # 基本字段
        print(f'最新价: {tick["last_price"]}')
        print(f'开盘价: {tick["open"]}')
        print(f'最高价: {tick["high"]}')
        print(f'最低价: {tick["low"]}')
        print(f'昨收价: {tick.get("pre_close", 0)}')

        # 涨跌幅计算
        pre_close = tick.get('pre_close', 0)
        if pre_close > 0:
            change_ratio = (tick['last_price'] - pre_close) / pre_close * 100
            print(f'涨跌幅: {change_ratio:.2f}%')

        # 买卖盘
        bid_price = tick.get('bid_price', [])
        ask_price = tick.get('ask_price', [])
        bid_volume = tick.get('bid_volume', [])
        ask_volume = tick.get('ask_volume', [])

        if bid_price and ask_price and bid_price[0] > 0 and ask_price[0] > 0:
            spread = ask_price[0] - bid_price[0]
            print(f'买一: {bid_price[0]} x {bid_volume[0]}')
            print(f'卖一: {ask_price[0]} x {ask_volume[0]}')
            print(f'买卖价差: {spread}')

        # 涨跌停价
        upper = tick.get('upper_limit', 0)
        lower = tick.get('lower_limit', 0)
        if upper > 0:
            print(f'涨停价: {upper}, 跌停价: {lower}')

def init(ContextInfo):
    ContextInfo.subscribe_quote('600000.SH', 'tick', on_tick)

def on_tick(ContextInfo, tick_data):
    """Tick 回调：记录行情快照"""
    last_price = tick_data.get('last_price', 0)
    volume = tick_data.get('last_volume', 0)
    amount = tick_data.get('amount', 0)

    # 记录到自定义属性
    if not hasattr(ContextInfo, 'tick_history'):
        ContextInfo.tick_history = []

    ContextInfo.tick_history.append({
        'time': tick_data.get('time', 0),
        'price': last_price,
        'volume': volume,
        'amount': amount
    })

    # 保留最近 100 条
    if len(ContextInfo.tick_history) > 100:
        ContextInfo.tick_history = ContextInfo.tick_history[-100:]

从 get_market_data_ex 获取历史 Tick 数据

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

    # 获取历史 Tick 数据
    data = ContextInfo.get_market_data_ex(
        field_list=[],
        stock_list=['600000.SH'],
        period='tick',
        start_time='20240104',
        end_time='20240104',
        count=-1,
        dividend_type='none',
        fill_data=False
    )

    df = data.get('600000.SH')
    if df is not None and len(df) > 0:
        print(f'获取到 {len(df)} 条 Tick 数据')
        print(df.head(10))

QMT Tick 数据注意事项

【事实】 使用 Tick 数据时需注意：

注意项	说明
行情权限	买卖盘档位数取决于 Level-1 / Level-2 权限
数据量	Tick 数据量远大于 K 线数据，需注意内存和存储
时间精度	Tick 时间戳精度为秒，部分版本支持毫秒
停牌处理	停牌证券的 Tick 数据中价格为 0 或保持上一有效值
数据延迟	实盘 Tick 数据可能有微小延迟，取决于网络和行情源

【建议】 1. 访问买卖盘列表前检查列表是否为空以及价格是否为 0 2. 处理 Tick 数据时注意数据量，避免内存溢出 3. 回测中获取历史 Tick 数据需提前下载 4. Tick 数据的时间戳可能存在重复（同一秒内多笔成交），不应假设时间戳唯一

QMT Tick 数据来源与更新时间

【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