有小伙伴发现miniQMT行业行情数据居然要VIP才支持，这里我给大家推荐一个从通达信获取的办法。

pytdx 算是一个开源的“良心项目”了，虽然不完美，但至少能满足基础需求。

​1. 安装 pytdx

pytdx 是基于通达信数据协议的 Python 封装库，可以直接通过 pip 安装：

如果安装不成功，可以加上 -i 参数指定国内源，比如：

2. 获取行情服务器 IP

pytdx 本质上是通过连接通达信的行情服务器拿数据的，所以我们得先找到可用的服务器 IP。幸运的是，pytdx 自带了一个小工具，可以自动测试出可用的地址：

返回结果如下：

这一步会自动测试一圈，然后返回最快的一个 IP 地址，后面请求数据时就用它。

3. 获取行业成份股

pytdx无法直接获取行业成分股，所以只能通过通达信去实现，由于行业成分股的变动不大（一般一周或一个月才更新一次就可以了），所以，打开通达信软件，然后输入34选择数据导出：

在弹出框里点击板块成份导出：

选择导出目录，分隔格式选逗号，最后点击开始导出就可以了。

导出结果如下：

最后我们用Python读取导出的内容：

返回结果如下：

4. 获取行业行情

有了行业代码（industry_code）和行业成份股，接下来就到了如何获取行情的环节了。

返回值如下：

我们和通达信软件上的行情对比下，完全一致。

5. 有了行业数据可以做什么？

拿到 行业行情 和 行业成份股 后，就等于我们有了「行业整体」+「行业内部个股」两个维度的数据，可以展开很多实用的分析。比如：

行业整体强弱对比：计算每个行业的涨跌幅、年化收益率、波动率，看看谁强谁弱。

行业轮动：通过动量指标（如过去20日涨幅）、均线突破等方法，找出近期最强的板块，构建轮动策略。

龙头股识别：在行业成份股里，找出成交量最大、涨幅最明显的个股，作为“龙头”。

个股相对强弱：对比成份股与行业指数的相对表现，筛选出跑赢行业的“超额收益”股票。

相关性分析：算不同行业指数之间的相关系数，找出风险对冲或者互补关系。

行业轮动矩阵：结合趋势指标（如动量、MACD），画一个行业轮动热力图，直观展现哪些板块在升温。

总结

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