ctp交易接口股票怎么查询历史数据？

news/2024/10/18 16:49:07/

针对于ctp交易接口股票历史数据的查询，其基本原理就是利用api接口开发子系统最终就是开发完成并暴露一个标准的HTTPAPI接口，并将接口注册和接入到API网关。API设计和开发的核心思想仍然应该是基于领域对象建模驱动，通过领域对象建模很好的实现接口和底层数据库，数据库表之间的解耦，也方便实现底层多数据库，多表的支持能力。然后接入到ctp交易接口查询股票历史数据就方便多了。那么，它是怎样实现的呢？简单的示例以下api数据接口使用功能：

基本函数	Init	API 初始化
	Deinit	API 反初始化
	Logon	登录交易账户
	Logoff	登出交易账户
	QueryData	查询各类交易数据
	QueryHistoryData	查询各类历史数据
	SendOrder	委托下单
	CancelOrder	委托撤单
	GetQuote	获取五档报价
	Repay	融资融券账户直接还款
	GetExpireDate	查询 API 授权到期日期

单账户批量函数	QueryDatas	单账户批量查询各类交易数据
	SendOrders	单账户批量下单
	CancelOrders	单账户批量撤单
	GetQuotes	单账户批量获取五档报价

多账户批量函数	QueryMultiAccountsDatas	多账户批量查询各类交易数据
	SendMultiAccountsOrders	多账户批量下单
	CancelMultiAccountsOrders	多账户批量撤单
	GetMultiAccountsQuotes	多账户批量获取五档报价

不过，当前很多API接口快速开发平台都是基于数据库对象或表，直接发布类似CRUD的API接口服务，但是基于是数据库表的直接发布，一般仍然建议逆向对象这层，方便后续在对象层进行相关的组合，规则扩展等操作。那么，交易者想要查询ctp交易接口股票历史数据，应该怎么操作呢？

就举个例子，我们在查询的时候，一般会定义A股的个股代码，股价，开盘价格，成交额等等数据，就可以通过一些源码来链接到api数据接口查询出来。

如：

import requests；
import time；
import json；
import pandas as pd；
def fenshishuju_dfcf(daima)；

//这里我们要定义数组来区分开来，让打印结果更加详细化，实现ctp交易接口股票数据的实时抓取按时间详细化分割，精准的打印出来；
if daima[:2] == "sh":
lsbl = '1.'+daima[2:]
else:
lsbl = '0.' + daima[2:]
wangzhi = "http://push2his.eastmoney.com/api/qt/stock/trends2/get?&fields1=f1%2Cf2%2Cf3%2Cf4%2Cf5%2Cf6%2Cf7%2Cf8%2Cf9" \
"%2Cf10%2Cf11%2Cf12%2Cf13&fields2=f51%2Cf52%2Cf53%2Cf54%2Cf55%2Cf56%2Cf57%2Cf58&" \
"ut=7eea3edcaed734bea9cbfc24409ed989&ndays=1&iscr=0&secid="+lsbl+ \
"&_=1643253749790"+str(time.time)
resp = requests.get(wangzhi, timeout=6)
# print (resp)

#打印请求结果的状态码
data = json.loads(resp.text)
shuju = {'日期时间': [], '最新价': [], '均价': [], '成交额': []}
for k in data['data']['trends']:
lsbl = k.split(",")
shuju['日期时间'].append(lsbl[0])
shuju['最新价'].append(lsbl[2])
shuju['均价'].append(lsbl[-1])
shuju['成交额'].append(lsbl[-2])

shuju = pd.DataFrame(shuju)
print(shuju)
return shuju

if __name__ == '__main__':
while 1:
fenshishuju_dfcf('sh603102')
time.sleep(3)