第五期：get_full_tick——全市场5000只股票同时监控的终极方案
量化策略研究员成长之路怎么能少了全推数据与批量监控的研究呢，今天我们来详细讲一下get_full_tick这个函数吧！
第五期：get_full_tick——全市场5000只股票同时监控的终极方案
核心认知：当策略需要监控整个市场（如开盘涨停扫描、异动预警、板块轮动追踪）时，逐个订阅股票是"式"操作。全推数据让你用1次请求获取全市场快照，内存占用降低80%，CPU消耗减少90%。这是短线打板族和盘中选股策略**的"核武器"。
一、为什么需要全推数据？——三个致命场景
场景1：开盘涨停股扫描（打板策略）
9:25集合竞价结束后，需在3秒内找出所有涨停股。若用 subscribe_quote逐个订阅5000只股票，耗时>15秒，机会已逝。
场景2：板块异动预警
当半导体板块5分钟内涨幅>2%时，需第一时间找出龙头。全推数据让你实时计算板块指数，无需轮询。
场景3：全市场风控监控
策略持仓30只股票，但需监控其余4970只股票是否出现"黑天鹅"（如闪崩、停牌）。全推数据让你永不漏网。
二、get_full_tick vs subscribe_quote：本质区别
| 维度 |
get_full_tick |
subscribe_quote |
| 调用方式 |
一次性拉取 |
持续订阅 |
| 数据范围 |
全市场（5000+只股票） |
单品种（最多300只） |
| 延迟 |
50ms |
3ms（单点更快） |
| CPU占用 |
低（仅1次请求） |
高（300个连接） |
| 内存占用 |
80MB（全市场快照） |
120MB（300只订阅） |
| 适用场景 |
开盘扫描、板块监控 |
策略持仓股实时交易 |
核心结论：get_full_tick是 "广播模式" ，适合监控市场；subscribe_quote是 "单播模式" ，适合交易持仓。
三、函数原型与参数详解
参数含金量：
stock_list=[]：留空代表全市场，填具体代码则只返回指定股票- 返回值：字典结构，
{code: {field: value}}，包含 lastPrice(最新价)、open(开盘价)、high(最高价)、low(最低价)、amount(成交额)、volume(成交量)、askPrice(五档卖价)、bidPrice(五档买价)等20+字段
- 更新频率：50ms一次，即1秒更新20次，远超人工盯盘速度
四、实战案例：涨停预警+板块监控
案例1：开盘涨停股实时扫描
数据作用：get_full_tick一次性返回5000+只股票的快照，内存占用仅80MB，CPU消耗<5%。若用 subscribe_quote逐个订阅，需建立5000个TCP连接，内存飙升至2GB，CPU占用100%，系统卡死。
案例2：半导体板块异动预警
五、性能优化与避坑指南
优化1：内存占用控制
优化2：降低CPU消耗
全推数据每50ms更新一次，若回调函数计算复杂，CPU会100%卡死。解决方案：
- 采样频率：在回调中加
time.sleep(0.1)，将更新频率降至100ms
- 异步处理：用
concurrent.futures.ThreadPoolExecutor将计算放到后台线程
避坑1：订阅限额
免费版 subscribe_whole_quote最多支持300个品种。若需监控全市场，必须用 get_full_tick或购买VIP。
避坑2：数据延迟
全推数据延迟50ms，对于T0策略够用，但对于高频做市（需<1ms）仍需用 subscribe_quote订阅单品种。
避坑3：字段缺失
部分股票在集合竞价阶段，volume字段可能为0，需加保护。
六、下期预告
下期预告：第六期将详解 get_financial_data，用PEG、ROE、现金流三因子挖掘基本面牛股，实现技术面+基本面双轮驱动策略。
一句话总结：get_full_tick是QMT赋予个人投资者的"机构级武器"，它让全市场监控从不可能变为秒级。但武器越强大，对使用者的要求越高——你必须精通内存管理、异步编程、事件驱动，否则80MB的全推数据足以让普通电脑卡死。掌握它，你将从"散户"跃升为"市场雷达操作员"。
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