量化策略交易之PTrade量化软件如何获取逐笔委托行情!get_individual_entrust

news/2024/10/22 15:13:54/

get_individual_entrust– 获取逐笔委托行情

get_individual_entrust(stocks=None, data_count=50, start_pos=0, search_direction=1, is_dict=False)
使用场景

该函数在交易模块可用

接口说明

该接口用于获取当日逐笔委托行情数据。

注意事项:

1、沪深市场都有逐笔委托数据;

2、逐笔委托,逐笔成交数据需开通level2行情才能获取到数据,否则无数据返回;

参数

stocks: 默认为当前股票池中代码列表(list[str]);

data_count: 数据条数,默认为50,最大为200(int);

start_pos: 起始位置,默认为0(int);

search_direction: 搜索方向(1向前,2向后),默认为1(int);

is_dict: 返回类型(False-Panel; True-dict),默认为False(bool);

返回

当入参is_dict为False时,正常返回Pandas.panel对象,异常时返回None。

Items axis: 股票代码列表(str);

Major_axis axis: 数据索引为自然数列(DataFrame);

Minor_axis axis: 包含以下信息:

  • business_time: 时间戳毫秒级(str:numpy.int64);
  • hq_px: 价格(str:numpy.float64);
  • business_amount: 委托数量(str:numpy.int64);
  • order_no: 委托编号(str:numpy.int64);
  • business_direction: 委托方向,0:卖,1:买,2:借入,3:出借(str:numpy.int64);
  • trans_kind: 委托类别,深圳市场(1:市价委托,2:限价委托,3:本方最优),上海市场(4:增加订单 5:删除订单)(str:numpy.int64);

当入参is_dict为True时,返回dict类型数据。

返回的数据格式如下:

{股票代码(str): [[时间戳毫秒级(int), 价格(float), 委托数量(int), 委托编号(int), 委托方向(int)], ...], "fields": ["business_time", "hq_px", "business_amount", "order_no", "business_direction", "trans_kind"]}

{"600570.SS": [[20220913105747848, 36.16, 700, 5383145, 0, 4], ...], "fields": ["business_time", "hq_px", "business_amount", "order_no", "business_direction", "trans_kind"]}

示例
def initialize(context):g.security = "000001.SZ"set_universe(g.security)def handle_data(context, data):# 获取当前股票池逐笔委托数据entrust = get_individual_entrust()log.info(entrust)# 获取指定股票列表逐笔委托数据entrust = get_individual_entrust(["000002.SZ", "000032.SZ"])log.info(entrust)# 获取委托量if entrust is not None:business_amount = entrust["000002.SZ"]["business_amount"]log.info("逐笔数据的委托量为:%s" % business_amount)

http://www.ppmy.cn/news/1541084.html

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