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QMT里的大宗交易数据，到底该怎么取？

很多刚接触QMT的朋友，一听说能跟牛散、盯大单，就兴冲冲地去翻API文档，结果翻半天发现，好像没一个函数名字里直接写着“大宗交易”。其实不是QMT没有，只是它的打开方式跟你想的不太一样。

先搞清楚一个事儿：大宗交易数据在哪儿藏着？

说实话，QMT并没有一个叫 get_block_trade() 这种直白的函数一键搞定。但它的思路很巧妙——大宗交易本质上是一种“大额成交”，而QMT的资金流向和订单流数据，正好可以从结果上反向捕捉到这种大额资金的异动。

简单来说，你盯的不是“大宗交易”这个名头，而是大单净流入、龙虎榜席位这些能反映“大资金态度”的数据。

一个比较靠谱的思路是：盯龙虎榜里的大额净买入。因为大宗交易的折价或溢价成交，往往会在龙虎榜的机构席位或营业部席位里留下痕迹。有经验的用户会这么做：

# 获取当日龙虎榜股票，作为监控池g.stock_pool = get_dragon_tiger_data(date=None,type='buy')['stock_code'].tolist()# 再结合实时的大单净流入数据做二次确认capital_flow = get_capital_flow(stock)realtime_large_inflow = capital_flow['large_order_net_inflow']

如果一只股票昨天上了龙虎榜买入榜，今天盘中还在持续出现大单净流入，那大概率是有资金在“干活”，可能就包含了大宗交易的后续动作或者市场跟风效应。

更硬核的做法：直接从“资金流向”数据里扒

如果你不想绕道龙虎榜，想更直接地捕捉大额交易痕迹，那就要用到QMT的看家本领——特殊周期数据。

QMT的数据下载接口 download_history_data2 有一个叫 period 的参数，这里面的门道很深。除了常见的 1d（日线）、1m（分钟线），它还支持一些特殊的数据类型-3：

• transactioncount1d：日级资金流向数据。这个接口返回的数据里，包含了主力资金、超大单、大单的净流入/流出情况。如果你看到某只股票当天出现了几千万甚至上亿的“大单净流入”，那很可能就涵盖了通过大宗交易通道进场的那部分筹码-。
• orderflow1m：分钟级订单流数据。这个更精细，能让你看到每一分钟里主动大单的成交情况。如果你想确认一笔大宗交易是在哪个时间窗口密集成交的，这个数据比日线管用得多-。

具体怎么用呢？代码其实不复杂，关键在 period 参数的配置上：

from xtquant import xtdata# 下载某只股票的日级资金流向数据xtdata.download_history_data2(    stock_list=['000001.SZ'],# 你要盯的股票代码    period='transactioncount1d',# 关键点：日级资金流向    start_time='20260101',    end_time='20260804')# 下载完成后，再用 get_market_data_ex 把数据捞出来看data = xtdata.get_market_data_ex(    field_list=['large_net_inflow'],# 大单净流入字段    stock_list=['000001.SZ'],    period='transactioncount1d')print(data)

提醒一下：权限和前置条件

这里得提个醒，上述这些特殊数据（特别是资金流向和订单流），通常需要券商单独开通权限。如果直接调用没反应或者报错，大概率是你的账号权限还不够，找你的开户券商或者客户经理确认下“QMT深度数据权限”就行-。

另外，QMT的数据获取是“先下载、后使用”的模式。别一上来就用查询函数，得先用 download_history_data2 把数据拽到本地缓存里，再用 get_market_data_ex 或者 get_local_data 去读，这个顺序别搞反了

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