qmt编程之获取迅投行业成分股数据

qmt更加详细的教程方法，会持续慢慢梳理。

也可找寻博主的历史文章，搜索关键词查看解决方案 ！

感谢关注，咨询免费开通量化回测与获取实盘权限，欢迎和博主联系！

获取迅投行业成分股数据

调用方法

python

from xtquant import xtdata
xtdata.get_stock_list_in_sector(sector_name)
参数
参数名称 数据类型 描述
sector_name string 板块名，如'SW1汽车'等
返回值
  • list：内含成份股代码，代码形式为 'stockcode.market'，如 '000002.SZ'
示例

示例

# 获取SW1汽车行业的成分股
from xtquant import xtdata

sector = xtdata.get_stock_list_in_sector('SW1汽车')
print(sector)

返回值

['000030.SZ', '000338.SZ', '000550.SZ',....]

 

 

# 学习 # python # windows # 区块链
Logo
加入社区！打开量化的大门，首批课程上线啦！

加入社区！打开量化的大门，首批课程上线啦！

更多推荐

cover

AI 量化实战：布林带均值回归策略，回测收益 17.26%

avatar 量化交易与投资社区

Deepseek 和豆包，哪个做量化策略更好？

本文对比测试了DeepSeek和豆包两款AI在量化交易策略开发中的表现。通过双均线策略和量价突破策略两个案例，在相同文档和提示词条件下进行测试。结果显示：DeepSeek能严格遵守规范文档要求，策略逻辑准确，格式规范，复杂策略也能成功回测；豆包在简单策略上表现尚可，但格式不规范，面对复杂策略时会产生文档中不存在的指标导致回测失败。测试表明，在量化策略开发这种需要严格遵循技术规范的场景下，DeepS

avatar 量化交易与投资社区

AI 量化交易：量价突破策略完整实现与优化（附回测）

摘要：本文介绍了一种基于量价分析的突破交易策略，该策略通过价格突破关键位配合成交量放大来识别趋势信号。策略核心包括：收盘价突破20日高点且成交量达到5日均量1.5倍时买入，跌破10日均线时卖出。通过量化回测显示，该策略在上海电力股票上两年获得53.94%收益。进一步优化加入3%止损后收益提升至56.92%，AI建议增加趋势过滤器和突破确认条件后收益继续提升。文章指出该策略在趋势行情中表现良好，但需

avatar 量化交易与投资社区