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讯投 QMT 使用小技巧：优化数据处理与回测效率

在使用讯投 QMT 进行量化交易策略开发和回测时，数据处理和回测效率是两个关键方面。本文将介绍另一个实用的小技巧，帮助用户进一步优化数据处理流程和提高回测效率。

使用本地数据与全推数据结合

QMT 提供了本地数据和全推数据两种数据来源。本地数据适用于回测模式，而全推数据则适用于实时行情。通过结合使用这两种数据，可以在回测时提高数据处理的效率。

  • 本地数据：适用于历史数据的回测，可以预先下载并存储在本地，回测时直接读取。
  • 全推数据：适用于实时行情，提供最新的市场数据。

示例代码

以下是一个结合使用本地数据和全推数据的示例代码，展示了如何在回测时加载本地数据，并在需要最新数据时使用全推数据。

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制
def init(ContextInfo):
    # 尝试加载本地数据
    try:
        local_data = ContextInfo.get_market_data_ex(subscribe=False, stock='600000.SH')
        print(f"Loaded local data: {local_data}")
    except Exception as e:
        print(f"Failed to load local data: {e}")

def handlebar(ContextInfo):
    # 使用全推数据获取最新行情
    full_tick_data = ContextInfo.get_full_tick(stock='600000.SH')
    print(f"Received full tick data: {full_tick_data}")

通过结合使用本地数据和全推数据，可以在回测时提高数据处理的效率，减少对实时网络请求的依赖。这种方法不仅能够加快回测速度，还能确保在需要最新市场数据时能够及时获取。希望这个小技巧能帮助你在使用 QMT 进行量化交易策略开发时提升数据处理和回测效率！

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。 原始发表：2025-04-01，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除数据处理技巧数据效率优化

讯投 QMT 使用小技巧：优化数据处理与回测效率

在使用讯投 QMT 进行量化交易策略开发和回测时，数据处理和回测效率是两个关键方面。本文将介绍另一个实用的小技巧，帮助用户进一步优化数据处理流程和提高回测效率。

使用本地数据与全推数据结合

QMT 提供了本地数据和全推数据两种数据来源。本地数据适用于回测模式，而全推数据则适用于实时行情。通过结合使用这两种数据，可以在回测时提高数据处理的效率。

  • 本地数据：适用于历史数据的回测，可以预先下载并存储在本地，回测时直接读取。
  • 全推数据：适用于实时行情，提供最新的市场数据。

示例代码

以下是一个结合使用本地数据和全推数据的示例代码，展示了如何在回测时加载本地数据，并在需要最新数据时使用全推数据。

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制
def init(ContextInfo):
    # 尝试加载本地数据
    try:
        local_data = ContextInfo.get_market_data_ex(subscribe=False, stock='600000.SH')
        print(f"Loaded local data: {local_data}")
    except Exception as e:
        print(f"Failed to load local data: {e}")

def handlebar(ContextInfo):
    # 使用全推数据获取最新行情
    full_tick_data = ContextInfo.get_full_tick(stock='600000.SH')
    print(f"Received full tick data: {full_tick_data}")

通过结合使用本地数据和全推数据，可以在回测时提高数据处理的效率，减少对实时网络请求的依赖。这种方法不仅能够加快回测速度，还能确保在需要最新市场数据时能够及时获取。希望这个小技巧能帮助你在使用 QMT 进行量化交易策略开发时提升数据处理和回测效率！

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。 原始发表：2025-04-01，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除数据处理技巧数据效率优化

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