量化研究--QMT下载全部可转债历史数据

本地的qmt不能使用，可以使用的数据源越来越少，需要研究策略，做可转债策略回测需要历史的行情数据做分析，我们可以利用qmt的行情函数，把历史数据下载到本地比如保存卫csv，xlsx，json都可以，做研究分析使用，大QMT下载本地保存数据是加密的.data格式文件不方便读取，自己保存就可以，前面介绍了下载，股票，基金的教程

量化研究--QMT下载全部的股票历史数据

量化研究--QMT怎么样下载全部ETF数据

第一步，补充历史数据，如果订阅读取在下载速度会很慢，可以一次性下载保存在本地，在读取本地的数据保存到excel就可以，这样快，点击界面的数据管理，下载历史数据

选择自己需要数据长度补充就可以，也可以自定义标的下载

点击下载就可以

第二部，看一下板块名称，保护全部可转债成分股的板块，点击行情

里面有一个沪深转债板块包含了全部的可转债成分股

第三步，编写代码下载全部可转债行情数据

先读取版本的成分股，设置保存文件的路径

读取全部板块的成分股，输入板块的名称就可以

读取历史行情数据，读取本地的不订阅行情

把策略挂模型交易就可以下载历史数据保存在本地

下载的结果

下载数据随便看看，要求补充完整好数据

不懂的问我就可以，加我备注入群可以加入量化群

开量化qmt，ptrade都可以找我专业量化支持

简单的代码参考

#coding:gbk
'''
作者:小果
微信:xg_quant
全市场可转债数据下载器
功能：读取全部沪深可转债板块成分股，循环下载每只股票的历史日线数据，
保存为xlsx文件
'''
import pandas as pd
import os
import datetime
def init(c):
    c.account = '55001947'
    download_all_a_stock_data(c)
def download_all_a_stock_data(c):
    """
    下载全部A股历史日线数据
    参数 c: ContextInfo 对象（QMT回调传入）
    """
    # ========== 设置 ==========
    save_path = r'C:\Users\lxg123456\Desktop\data'
    
    # 创建文件夹
    if not os.path.exists(save_path):
        os.makedirs(save_path)
        print(f"已创建文件夹: {save_path}")
    
    # ========== 1. 获取全部A股股票池 ==========
    current_time = int(datetime.datetime.now().timestamp() * 1000)
    print("正在获取全部可转债板块成分股...")
    
    stock_list = c.get_stock_list_in_sector('沪深转债')
    
    # 如果"全部A股"拿不到，尝试"沪深A股"
    if not stock_list or len(stock_list) == 0:
        print("'全部可转债'板块未找到，尝试'沪深转债'...")
        stock_list = c.get_stock_list_in_sector('沪深转债')
    
    # 过滤：只保留正常A股（6位数字.市场标识）
    stock_list = [s for s in stock_list if s.count('.') == 1 and s.split('.')[0].isdigit()]
    
    print(f"共获取到 {len(stock_list)} 只可转债\n")
    
    # ========== 2. 循环下载每只可转债 ==========
    success = 0
    fail = 0
    
    for i, stock in enumerate(stock_list, 1):
        file_path = os.path.join(save_path, f"{stock}.xlsx")
        print(f"[{i}/{len(stock_list)}] 下载 {stock} ...", end="")
        
        try:
            # 获取历史日线数据
            data = c.get_market_data_ex(
                [],                 # 获取全部字段
                [stock],            # 股票代码
                period='1d',        # 日线
                start_time='19900101',  # 从1990年开始
                end_time='20500101',    # 到足够远的时间
                count=-1,           # 全部数据
                dividend_type='front',  # 前复权
                fill_data=True,
                subscribe=False
            )
            
            if stock in data and data[stock] is not None:
                df = data[stock]
                if not df.empty:
                    df.to_excel(file_path)
                    success += 1
                    print(f" 完成 ({len(df)}条)")
                else:
                    fail += 1
                    print(" 数据为空")
            else:
                fail += 1
                print(" 无数据")
                
        except Exception as e:
            fail += 1
            print(f" 失败 - {e}")
    
    # ========== 3. 打印结果 ==========
    print(f"\n{'='*50}")
    print(f"下载完成！")
    print(f"总计: {len(stock_list)} 只股票")
    print(f"成功: {success} 只")
    print(f"失败: {fail} 只")
    print(f"数据保存在: {save_path}")
    print(f"{'='*50}")
def handlebar(c):
    pass