前言
在量化交易体系中，K 线（Bar）数据是技术指标计算、量价策略搭建的核心底层数据。迅投 QMT 平台提供了从 tick 级到年级的全周期 Bar 行情数据，能够覆盖高频、中频、低频等不同交易频率的策略开发需求。本文将系统梳理 QMT 中 Bar 数据的定义、字段结构、周期合成规则与数据获取方式，帮助量化开发者快速掌握 QMT 行情数据的调用方法。
一、Bar 数据概述
我们常说的蜡烛图 K 线，在 QMT 中被定义为 Bar 数据。每一根 Bar 都对应一个时间周期内的行情快照，封装了该周期内的价格、成交量等核心交易信息，是量价交易、技术指标分析的数据基础。
QMT 支持的 Bar 数据周期覆盖全面，包含以下主流频率：
- 高频：tick（3 秒级）
- 分钟级：1 分钟、5 分钟、15 分钟、30 分钟、60 分钟
- 长周期：日线、周线、月线、年线
二、标准 Bar 数据核心字段
单根标准 Bar 数据以 OHLCV 为核心字段，完整字段信息如下表：
| 字段名 | 数据类型 | 字段含义 |
|---|---|---|
| time | int | 周期时间戳 |
| open | float | 周期开盘价 |
| high | float | 周期最高价 |
| low | float | 周期最低价 |
| close | float | 周期收盘价 |
| volume | float | 周期成交量 |
| amount | float | 周期成交额 |
| settlementPrice | float | 今结算价（股票品种无有效值） |
| openInterest | float | 持仓量（股票品种对应证券状态） |
| preClose | float | 前一周期收盘价 |
三、基础周期与合成周期规则
QMT 的 Bar 数据分为原生存储的基础周期 和基于基础周期计算的合成周期，二者生成逻辑与使用方式存在明确差异。
3.1 基础周期
QMT 底层实际持久化存储的原生数据周期共 4 类，是所有行情数据的数据源：
- tick
- 1 分钟（1m）
- 5 分钟（5m）
- 日线（1d）
3.2 合成周期规则
其余周期均通过基础周期自动合成得到，合成规则如下：
- 15m、30m、60 分钟线：由 5 分钟线合成
- 周线 (1w)、月线 (1mon)、年线 (1y)：由日线数据合成
3.3 使用注意事项
- 历史数据获取：调取合成周期的历史数据前，需要先下载对应的基础周期历史数据。例如获取 15 分钟历史数据，需提前下载 5 分钟历史数据。
- 实时数据订阅：实时行情可以直接订阅合成周期，无需手动进行合成计算。
- 数据复用规则：同时使用基础周期和其对应的合成周期时，仅需下载一次基础周期数据即可。例如同时使用 5m 和 15m 数据，只需下载 5m 数据，15m 数据会自动合成，无需重复下载。
四、不同周期数据详解与代码示例
QMT 通过download_history_data接口下载历史数据，通过get_market_data_ex接口获取行情数据，不同周期的字段丰富度和适用场景有差异。
4.1 Tick 级数据
Tick 是 QMT 中精度最高的行情数据，相比普通 K 线额外包含五档买卖盘口数据，主要用于高频策略、盘口策略开发。
Tick 数据完整字段表
| 字段名 | 数据类型 | 字段含义 |
|---|---|---|
| time | int | 时间戳 |
| stime | string | 时间戳字符串格式 |
| lastPrice | float | 最新成交价 |
| open | float | 当日开盘价 |
| high | float | 当日最高价 |
| low | float | 当日最低价 |
| lastClose | float | 前收盘价 |
| amount | float | 成交总额 |
| volume | int | 成交总量（单位：手） |
| pvolume | int | 原始成交总量（未做股手转换，不推荐使用） |
| stockStatus | int | 证券状态 |
| openInt | int | 股票场景为股票状态，期货等品种为持仓量 |
| transactionNum | float | 成交笔数（期货品种无，需单独计算） |
| lastSettlementPrice | float | 前结算价（股票品种无有效值） |
| settlementPrice | float | 今结算价（股票品种无有效值） |
| askPrice | listfloat | 多档委卖价格 |
| askVol | listint | 多档委卖挂单量 |
| bidPrice | listfloat | 多档委买价格 |
| bidVol | listint | 多档委买挂单量 |
Tick 数据获取代码
# 下载指定标的、指定时间段的tick历史数据
download_history_data('159919.SZ', 'tick', '20240701', '20240701')
# 获取最新1条tick数据
data_tick = C.get_market_data_ex([], ['159919.SZ'], 'tick', count=1)
print("tick数据详情:\n", data_tick['159919.SZ'])4.2 分钟线与日线数据
1 分钟、5 分钟、日线等标准 K 线周期为标准 OHLCV 结构，是技术类、量价类策略最常用的数据。
数据获取代码示例
# 下载历史数据
download_history_data('159919.SZ', '1m', '20240701', '20240701')
download_history_data('159919.SZ', '1d', '20240701', '20240701')
# 获取1分钟行情数据
data_1m = C.get_market_data_ex([], ['159919.SZ'], '1m', count=1)
print("1分钟数据:\n", data_1m['159919.SZ'])
# 获取日线行情数据
data_1d = C.get_market_data_ex([], ['159919.SZ'], '1d', count=1)
print("日线数据:\n", data_1d['159919.SZ'])五、QMT 历史数据覆盖范围
迅投 QMT 的历史数据储备充足，能够满足绝大多数量化策略的回测需求：
- tick 数据：覆盖 2018 年至今
- 1 分钟、5 分钟、日线数据：全量历史数据
结语
Bar 数据是 QMT 量化开发的核心基石，理解其字段结构、周期合成逻辑与获取方式，是搭建稳定量化策略的前提。开发者可以根据自身策略的交易频率，选择对应周期的行情数据进行开发与回测。
风险提示：本文仅为量化工具功能介绍，不构成任何投资建议。市场有风险，投资需谨慎。