历史行情数据是核心基础资源。策略逻辑有效性校验、模型参数迭代优化、实盘效果预判，全部依赖高质量、完整性、精准度达标的历史数据支撑。

QMT量化软件采用「先下载、后调用」的数据使用模式：所有行情数据需提前下载缓存至本地，再由策略代码读取调用，保障回测数据稳定、高效、无延迟。

一、手动下载历史行情数据（可视化操作）

✅ 完整操作路径

登录QMT客户端 → 点击顶部菜单栏【操作】 → 选择【数据管理】 → 进入【数据补充】界面。

在该页面可自主选择数据周期、标的板块、时间范围，参数确认后点击下载，即可手动补充所需历史行情数据。

✅ 适用数据类型

涵盖日线、1分钟线、5分钟线等常规K线周期，同时支持财务数据等基础量化数据下载。

✅ 自动更新定时设置（解放手动操作）

如需每日自动更新最新行情数据，可进入【批量下载】界面，勾选【定时下载】选项，自定义盘后运行时间（推荐15:30盘后更新）。

设置完成后，系统每日自动执行增量数据更新，无需人工手动操作，保障数据实时完整。

⚠️ 重要注意事项

Tick级逐笔精细数据不支持界面手动下载，仅可通过Python代码方式批量获取。

二、Python代码下载历史行情数据（高精度/批量）

针对批量数据维护、高频Tick数据获取、全市场数据更新等高阶需求，可通过Python代码自动化获取历史行情数据，效率更高、覆盖更广。

1、单品种精准下载：download_history_data

专门用于单只标的指定时段历史数据补充，适配个别品种数据缺失、精准补数的场景，数据精度高、针对性强。

2、全市场批量下载：download_history_data2

支持多股票批量同步下载，内置回调函数机制，可实时监控整体下载进度。搭配全市场标的列表，可实现全市场历史数据系统化批量维护，适合高频量化、全市场选股策略的数据搭建。

3、本地数据读取调用

数据下载完成后，可通过 get_market_data_ex 或 get_local_data 两大函数，读取本地已缓存的完整历史行情数据，直接用于策略回测、数据分析、模型优化。

攻略总结

熟练掌握QMT历史行情数据获取方式，可按需搭建高精度、完整度高的专属历史数据集，为量化策略开发、精准回测、参数迭代优化筑牢数据基础，从根源提升量化策略的实盘适配性与稳定性。

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