许多券商为推广量化交易，购买了 Level-2 行情，开通 QMT/miniQMT 权限后，可免费获取全市场 Tick 级数据。具体方法如下：

准备工作

• 确保已开通 QMT/miniQMT 权限并登录客户端，记住安装路径。
• 导入相关库：from xtquant import xtdata，同时可根据需求导入pandas等库用于数据处理，如import pandas as pd。

实时数据获取

• 订阅全市场 Tick 数据：可使用xtdata.subscribe_whole_quote()函数，此函数会在市场数据变化时，被动推送增量 Tick 数据，适合同时监控大量股票并捕捉异动。
• 订阅指定股票 Tick 数据：若只需关注特定股票，可使用xtdata.subscribe_quote(stock, period='tick', count=-1)函数，stock为股票代码，如'600519.SH'。
• 获取市场快照：可通过xtdata.get_full_tick(stock_list)函数获取当前市场快照，stock_list为股票代码列表，如获取沪深 A 股所有股票代码可先调用xtdata.get_stock_list_in_sector("沪深A股")，再将结果传入get_full_tick函数。

历史数据下载

可使用xtdata.download_history_data函数下载历史 Tick 数据。基本格式为：

python

xtdata.download_history_data(
    stock_code="标的代码", # 格式：市场_代码，例如SH_600000、SZ_000001
    period="tick", 
    start_time="开始时间", # 格式：YYYYMMDD，例如20200101
    end_time="结束时间" # 格式：YYYYMMDD，为空则默认下载至最新交易日
)

数据处理与保存

获取到数据后，可通过回调函数进行处理。如定义on_data函数：

python

def on_data(datas):
    for stock_code in datas:
        data = datas(stock_code)
        print(f"({datetime.datetime.now()}) {stock_code} 价格:{data('lastPrice')} 成交量:{data('volume')} 买一:{data('bidPrice')(0)} 卖一:{data('askPrice')(0)}")
        # 若需保存为CSV，可取消下方注释代码
        # df = pd.DataFrame((data))
        # df.to_csv(f'./data/{stock_code}.csv', mode='a', header=False)




再通过xtdata.set_quote_handler(on_data)将回调函数与数据订阅相关联，即可在获取数据时实时处理并保存。

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