QMT 批量下载数据攻略 | Python 函数一键搞定!多品种 + 自定义周期,效率拉满

# coding:gbkimport numpy as npdefinit(C):   # 1. 自定义配置参数（根据需求修改！）    code_list = ["000001.SZ", "600519.SH", "110052.SH", "300750.SZ"]  # 股票、可转债、ETF等品种列表    period = "1m"  # 数据周期：tick=分笔、1m=1分钟、5m=5分钟、1d=日线    start_date = "20241001"  # 开始日期（空字符串""表示从最早数据开始）    end_date = ""  # 结束日期（空字符串""表示下载到最新交易日） # 2. 调用批量下载函数    my_download(code_list, period, start_date, end_date)defmy_download(stock_list, period, start_date="", end_date=""):    '''    批量下载函数：自动遍历品种，显示下载进度    '''    # 第一步：确定基础数据周期（QMT数据合成规则，避免下载失败）    if"d"in period:  # 日线及以上周期（如1d、1w、1m）        base_period = "1d"    elif"m"in period:  # 分钟周期        ifint(period.split("m")[0]) < 5:  # 1-4分钟周期，基于1分钟数据合成            base_period = "1m"        else:  # 5分钟及以上分钟周期（如5m、15m），基于5分钟数据合成            base_period = "5m"    elif period == "tick":  # 分笔数据        base_period = "tick"    else:        print("❌ 周期输入错误！支持：tick/1m/5m/1d/1w/1m")        return  # 第二步：遍历品种列表，逐一下载    total = len(stock_list)    for i, stock_code inenumerate(stock_list, 1):        print(f"📥 正在下载 {i}/{total}：{stock_code}（周期：{period}）")        # 调用QMT内置下载函数        download_history_data(stock_code, base_period, start_date, end_date)    print("\n🎉 所有品种下载完成！")