一、行情下载接口

download_history_data—— 把 “历史行情” 存进电脑

做量化策略的第一步，永远是 “找数据”。无论是回测过去 5 年的策略表现，还是验证某类 K 线形态的有效性，都需要先把历史行情数据下载到本地，而download_history_data就是干这件的 “数据搬运工”。

使用起来很简单：在函数的括号里填好关键参数 —— 比如你要下载的股票代码（如沪深 300 成分股）、数据周期（日线、15 分钟线还是 1 分钟线）、时间范围（2020 年 1 月到 2025 年 8 月），点击运行就能把对应数据保存到电脑里。

不过要提醒大家：如果下载 1 分钟（1m）或 Tick 级（逐笔成交）数据，一定要注意硬盘容量。这类高频数据量很大，比如一只股票的 1 分钟数据，一年可能就有几十兆，多只股票叠加下来，很容易占满硬盘，建议提前规划好存储路径和空间。

二、行情获取接口

get_market_data_ex—— 实时 “抓取” 当前股价

有了历史数据做回测还不够，实盘时我们需要实时知道股票的最新价格，这时候就轮到get_market_data_ex出场了。它就像一个 “实时监测仪”，能帮你快速获取股票的核心行情数据。

最基础的就是大家熟悉的 “股价五要素”：开盘价、收盘价、最高价、最低价、最新价，再加上成交量，这些数据是构建技术分析策略的核心（比如用收盘价计算均线、用成交量判断量价关系）。

除此之外，它还能获取很多实用的延伸数据，比如大单金额（区分主力资金动向）、净买入 / 净卖出（判断市场多空情绪）、涨跌停价（避免委托价格超出限制）。举个简单的例子：如果你的策略是 “突破 5 日均线买入”，就可以通过这个接口实时抓取最新收盘价，再和计算好的 5 日均线对比，触发交易信号。

（注：以下为简单策略模型示例，不构成投资建议：通过get_market_data_ex获取某股票近 5 日收盘价，计算 5 日均线后，若当日收盘价高于均线，则标记为 “待买入” 信号。）

三、财务数据接口

get_financial_data—— 从 “基本面” 筛选好股票

技术面看价格，基本面看价值。如果你的策略更看重公司的内在价值（比如价值投资型策略），那get_financial_data就是必不可少的工具，它能帮你获取上市公司的核心财务数据。

具体来说，这个接口能调取的数据很全面：股本数据（总股本、流通股本）、利润数据（净利润、毛利率、净利率）、现金流数据（经营活动现金流、投资活动现金流）、资产负债数据（总资产、总负债、净资产）…… 这些数据是计算基本面指标的基础。

比如我们常说的市盈率（PE，用股价 / 每股收益计算）、市净率（PB，用股价 / 每股净资产计算）、净资产收益率（ROE，用净利润 / 净资产计算）、每股收益（EPS，用净利润 / 总股本计算），都可以通过这个接口获取原始数据后推导得出。

（注：以下为简单策略模型示例，不构成投资建议：通过get_financial_data获取某行业所有股票的总股本和净利润，计算 EPS 后，筛选出 EPS 连续 3 年增长且当前 PE 低于行业平均水平的股票，纳入 “备选股票池”。）

四、下单接口

pasorder—— 让策略 “自动执行” 交易

当你通过前面 3 个接口，确定了 “买什么股票（股票池）、什么时候买（交易信号）、买多少（仓位计算）” 之后，最后一步就是用pasorder接口完成下单，让策略从 “分析” 落地到 “执行”。

这个接口的核心是设置好关键参数：交易品种（股票、期货、期权还是两融标的）、交易方向（买入 / 卖出）、委托价格（市价委托还是限价委托，高频交易常用市价以保证快速成交，波段交易常用限价以控制成本）、委托数量（需符合交易所的最小交易单位，比如股票 100 股 / 手）。

不同的交易需求，参数设置也不同：比如做高频交易时，选 “市价委托” 确保快速成交；做两融交易时，需要额外指定 “融资买入” 或 “融券卖出”；做期货 / 期权交易时，还要选择合约月份、行权价格等。

（注：以下为简单下单示例，不构成投资建议：若策略触发 “买入 XX 股票” 信号，通过pasorder设置参数 —— 品种：XX 股票代码，方向：买入，价格：市价，数量：100 股，提交委托后等待成交。）

其实量化交易的核心逻辑很简单：用接口获取数据，用策略分析数据，用接口执行交易。今天讲的这 4 个 API 接口，覆盖了 “数据获取 - 策略分析 - 交易执行” 的全流程，只要掌握它们的基本用法，再结合自己的交易逻辑灵活调整，就能搭建出属于自己的基础量化策略。

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