目前市面上许多量化交易工具或平台都提供了基础的数据行情服务，例如 BigQuant、聚宽 JQData 和 Tushare Pro 等，这些平台通常覆盖了自2005年以来的日线、分钟线、财务数据及宏观数据。用户可通过 HTTP 接口直接调用，年费普遍在0到1000元之间，适用于多因子模型构建和机器学习中的特征工程处理。

不过这类服务存在一定局限性：一方面需要支付费用，另一方面大多不支持实盘交易。相比之下，使用券商提供的量化交易平台（如 QMT 和 PTrade）则更具优势——不仅免费，还能直接接入实盘环境，真正实现策略落地。

一、历史行情数据的获取方式

获取历史数据的途径较为广泛，整体难度较低。在众多选择中，QMT 与 PTrade 是目前较为主流的两种解决方案。

如上图所示，QMT 和 PTrade 均可提供包括股票、指数、期货、期权、基金以及债券在内的多种历史行情数据，数据覆盖面广，基本能够满足大多数量化交易者的需求。既然最终目标是实盘运行，不如直接选用支持实盘的系统，避免为数据单独付费。

二、实盘场景下的历史数据应用示例

QMT 实盘演示代码：

ContextInfo.get_market_data_ex(
fields=[],
stock_code=[],
period='follow',
start_time='',
end_time='',
count=-1,
dividend_type='follow',
fill_data=True,
subscribe=True)
    

PTrade 实盘操作示例：

from ptrade import History, Quote

# 1. 获取日K线数据
df = History.bar(code='000001.SZ', freq='1d', start='2020-01-01', adj='hfq')  # 后复权

# 2. 获取1分钟K线
df = History.bar(code='600519.SH', freq='1m', start='20241101', end='20241130')

# 3. 订阅实时十档行情
Quote.subscribe(['600519.SH'], level=2)

def on_tick(tick):
    print(tick.bid_p[0], tick.bid_v[0])  # 输出买一价格与挂单量

Quote.run()
    

三、关于实时行情数据的说明

此处所指的实时行情，并非传统的 Level-1 行情，而是信息更全面、维度更丰富的 Level-2 数据。当前阶段，PTrade 是少数支持免费调用 Level-2 行情的量化平台之一。

其他主流平台若需获取类似数据，则普遍涉及额外费用，具体对比如下：

平台	费用	延迟情况
通联 DataYes	5万元历史买断 + 1200元/月增量	日终文件更新
聚宽 JQData	999元/月（分钟级L2）	实时延迟约50~100ms
Tushare	积分制，约0.2元/万条	日终文件

注：以上信息来源于公开网络，可能存在变动，仅供参考。

四、特殊类型数据的应用场景

虽然大部分量化策略依赖常规行情即可完成构建，但仍有部分特定策略需要使用非常规数据。以下是一些典型应用场景的归纳：

短线打板策略：关注集合竞价阶段的成交情况、涨停封单量、封成比、炸板率以及题材梯队完整性，快速判断个股强弱；次日接力前查看龙虎榜，分析机构净买入额与上榜席位性质，30秒内辨别主力是真机构还是游资伪装。

趋势跟踪策略：重点关注资金流向——大盘整体资金翻红且行业板块连续三日净流入时，往往预示风口已形成；同时监控两融交易明细，融资余额出现陡峭上升通常是股价突破前的重要信号，跟随杠杆资金布局比单纯依赖K线更为前瞻。

潜伏布局策略：偏好筹码结构分析，低位形成单峰密集形态，叠加近期股东人数骤降超过8%，再结合研报中盈利预测上调，基本面与筹码面共振，一旦市场情绪回暖即可能成为启动导火索；AH溢价率可帮助判断港股估值洼地，推算A股潜在补涨空间；而“神奇九转”或“九转序列”等技术指标可用于识别高低点共振区域，提升止盈止损决策的科学性。

【投资有风险，入市需谨慎】