QAFetch 模块文档

概述

QAFetch 是 QUANTAXIS 的数据获取核心模块，提供了统一的接口来获取多种金融数据源的数据，包括股票、期货、期权、数字货币等多个市场的实时和历史数据。

模块架构

核心组件

1. 统一接口层 (__init__.py)

   • 提供统一的数据获取API

   • 支持多数据源切换

   • 标准化数据输出格式

2. 数据源适配器

   • QATdx.py: 通达信数据源接口

   • QATushare.py: Tushare数据源接口

   • QAThs.py: 同花顺数据源接口

   • QAClickhouse.py: ClickHouse数据库接口

   • QAEastMoney.py: 东方财富数据源

   • QAHexun.py: 和讯数据源

3. 加密货币交易所接口

   • QAbinance.py: 币安交易所

   • QAhuobi.py: 火币交易所

   • QABitmex.py: BitMEX交易所

   • QABitfinex.py: Bitfinex交易所

   • QAOKEx.py: OKEx交易所

4. 查询引擎

   • QAQuery.py: 基础查询功能

   • QAQuery_Advance.py: 高级查询功能

   • QAQuery_Async.py: 异步查询支持

主要功能

股票数据获取

# 获取股票日线数据
QA_fetch_get_stock_day(package, code, start, end, if_fq='00', level='day', type_='pd')

# 获取股票分钟线数据
QA_fetch_get_stock_min(package, code, start, end, level='1min')

# 获取股票实时数据
QA_fetch_get_stock_realtime(package, code)

# 获取股票交易明细
QA_fetch_get_stock_transaction(package, code, start, end, retry=2)

指数数据获取

# 获取指数日线数据
QA_fetch_get_index_day(package, code, start, end, level='day')

# 获取指数分钟线数据
QA_fetch_get_index_min(package, code, start, end, level='1min')

# 获取指数实时数据
QA_fetch_get_index_realtime(package, code)

期货数据获取

# 获取期货日线数据
QA_fetch_get_future_day(package, code, start, end, frequence='day')

# 获取期货分钟线数据
QA_fetch_get_future_min(package, code, start, end, frequence='1min')

# 获取期货实时数据
QA_fetch_get_future_realtime(package, code)

数据列表获取

# 获取股票列表
QA_fetch_get_stock_list(package, type_='stock')

# 获取期货列表
QA_fetch_get_future_list(package)

# 获取期权列表
QA_fetch_get_option_list(package)

# 获取指数列表
QA_fetch_get_index_list(package)

数据源支持

主要数据源

1. TDX (通达信)

   • 支持：股票、指数、期货、期权、港股、美股

   • 优势：数据全面，更新及时

   • 使用：package='tdx' 或 package='pytdx'

2. Tushare

   • 支持：股票、指数、财务数据

   • 优势：数据质量高，接口稳定

   • 使用：package='tushare' 或 package='ts'

3. 同花顺 (THS)

   • 支持：股票、指数

   • 优势：专业金融数据

   • 使用：package='ths' 或 package='THS'

4. 东方财富

   • 支持：股票、基金数据

   • 使用：通过 QAEastMoney 模块

数字货币交易所

• Binance: 全球最大加密货币交易所

• Huobi: 火币全球站

• OKEx: OKEx交易所

• BitMEX: 专业衍生品交易所

• Bitfinex: 专业交易平台

使用示例

基础用法

import QUANTAXIS as QA

# 获取股票数据
data = QA.QA_fetch_get_stock_day('tdx', '000001', '2020-01-01', '2020-12-31')

# 获取实时数据
realtime_data = QA.QA_fetch_get_stock_realtime('tdx', '000001')

# 获取股票列表
stock_list = QA.QA_fetch_get_stock_list('tdx')

多数据源使用

# 使用 use() 函数切换数据源
tdx_engine = QA.QAFetch.use('tdx')
tushare_engine = QA.QAFetch.use('tushare')

# 直接使用特定数据源
import QUANTAXIS.QAFetch.QATdx as QATdx
data = QATdx.QA_fetch_get_stock_day('000001', '2020-01-01', '2020-12-31')

配置参数

复权处理 (if_fq)

• '00': 不复权

• '01': 前复权

• '02': 后复权

数据级别 (level/frequence)

• 'day': 日线

• '1min': 1分钟线

• '5min': 5分钟线

• '15min': 15分钟线

• '30min': 30分钟线

• '60min': 60分钟线

数据类型 (type_)

• 'pd': pandas DataFrame格式

• 'json': JSON格式

• 'numpy': numpy数组格式

错误处理

try:
    data = QA.QA_fetch_get_stock_day('tdx', '000001', '2020-01-01', '2020-12-31')
    if data is None or data.empty:
        print("数据获取失败或为空")
except Exception as e:
    print(f"数据获取异常: {e}")

性能优化

1. 批量获取: 尽量批量获取数据而不是逐个获取

2. 缓存机制: 对频繁访问的数据进行缓存

3. 异步获取: 使用 QAQuery_Async 进行异步数据获取

4. 数据分片: 对大量数据进行分片处理

注意事项

1. 网络依赖: 大部分数据源需要网络连接

2. 频率限制: 各数据源可能有API调用频率限制

3. 数据延迟: 免费数据源可能有数据延迟

4. 格式统一: 不同数据源返回的数据格式可能略有差异

扩展开发

要添加新的数据源：

1. 创建新的数据源模块文件

2. 实现标准的数据获取接口

3. 在 __init__.py 中注册新的数据源

4. 在 use() 函数中添加对应的映射

相关模块

• QAData: 数据结构化处理

• QASU: 数据存储和更新

• QAUtil: 工具函数支持