概述

最近由于Tushare服务故障，导致无法获取到行情数据，捉急之下，笔者想起miniqmt也是可以获取数据的，而且还能拿到一年的分钟频率数据，刚好最近也想着复现下高频数据的研报。那么，下面笔者就简单介绍下miniqmt如何获取数据。

1.开通账户

在使用miniqmt之前，需要找券商开通相关的服务，各位可以联系pandaai官方小助手，他们有开通的渠道，一般审核验证大概2-3个工作日就差不多了。开通成功之后，对接人员也会给相应的教程，指导如何使用，大家开通之后，直接参考教程即可。

2.数据获取

首先需要登录miniqmt的客户端，我用的是国金证券的，如下
，登录成功之后，就可以通过提供的API来访问数据接口了。

在这个链接里面有详细的关于如何使用的方法，网址,主要包括行情模型跟交易模块。

今天就简单介绍下行情模块，xtdata提供和MiniQmt的交互接口，本质是和MiniQmt建立连接，由MiniQmt处理行情数据请求，再把结果回传返回到python层。所以通常我们一般都是先调用数据下载的接口，先将数据保存到本地，然后再通过数据提取的接口，将数据提取出来。

以下是一个完整的示例：


# 从本地python导入xtquant库，如果出现报错则说明安装失败
from xtquant import xtdata
import time

# 设定一个标的列表
code_list = ["000001.SZ"]
# 设定获取数据的周期
#period - 周期，用于表示要获取的周期和具体数据类型
# level1数据
# tick - 分笔数据
# 1m - 1分钟线
# 5m - 5分钟线
# 15m - 15分钟线
# 30m - 30分钟线
# 1h - 1小时线
# 1d - 日线
# 1w - 周线
# 1mon - 月线
# 1q - 季度线
# 1hy - 半年线
# 1y - 年线
period = "1m"

for i in tqdm(code_list, desc="Downloading historical data"):
    xtdata.download_history_data(i, period=period, incrementally=True, start_time='20250714',
                                 end_time='20250812')  # 增量下载行情数据（开高低收,等等）到本地
print("Historical data downloaded successfully.")

# 读取本地历史行情数据
for code in code_list:
    print(f"Fetching data for {code}")
    history_data = xtdata.get_market_data_ex([], [code], period=period, count=-1)
    df = history_data[code].copy()
    df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], unit='ms', utc=True)  # 先转 UTC
    df['time'] = df['time'] + pd.Timedelta(hours=8)
    df['time'] = df['time'].dt.tz_localize(None)
    df.to_csv(f"minute_data/{code}_history_data.csv", index=False)

读取数据可以一次性读出来，也可以按笔者这里这样按个股读取出来，用于后面的分析，miniqmt里面返回的数据time是时间戳的格式，为了跟其他平台的数据保持一致，此处进行了转换，转化为北京时间的时分秒形式。执行代码就可以获取到分钟级别的数据了。

剩下的大家感兴趣可以自己去试试，包括财务数据，板块数据，以及还提供了不少的因子数据，都可以下载下来玩一玩，miniqmt还有交易模块，接口都挺友好的，大家可以自行探索。今天就到这，欢迎留言交流，下次见~