WanQuant

Appearance

数据下载使用 ​

这里列出数据下载的方式与配置数据方式

配置下载存储路径 ​

  • 配置文件固定命名 wq_conf.yaml
  • 配置文件放在执行代码的同级目录或者上级目录，下列例子是放在上级目录。

image-20250830023535306

下载代码 ​

单链路下载 ​

python
from wanquant.engine.wq_save import start_save
from wanquant_tdx.imp_save import *

start_save(save_list=[
    # 该下载任务会从上到下按顺序执行
    StockTdxDay(),  # 下载tdx日线数据
    StockTdxMin(),  # 下载tdx分钟数据
    # ...其他的可以参考数据渠道查看
])

多链路下载 ​

python
from wanquant.engine.wq_save import start_save
from wanquant_tdx.imp_save import *

start_save(save_list=[
    # 如果传递的是二维数组，则会并行按照顺序执行下载
    [StockTdxDay()],  # 上面的队列 和下面的队列会同时运行
    [StockTdxMin()],
    # ...支持多个队列
])

带参下载 ​

python
from wanquant.engine.wq_save import start_save
from wanquant_tdx.imp_save import *

# 自己需求传递参数 支持单链路和多链路，
save_params = {
    "symbol": u_api.get_stock_symbol_list(),
    "start_date": "2020-01-01",
    "end_date": "",
}
save_list = [
    StockTdxDay(max_workers=10)
]
start_save(save_list=save_list, params=save_params)

# 上面的start_save执行完成以后才会执行下面的start_save。
start_save(save_list=[
    StockTdxMin(),  # 下载tdx分钟数据
])

配置数据源 ​

  • 把下载下来的数据配置到策略中
  • 配置中的匹配代码开头可以查看 标的前缀定义 进行了解
yaml
# 数据目录
data_dir: "E:/WanQuantData"
# 工作目录
work_dir: "E:/WanQuantWork"
log_level: "INFO" # 日志等级 例如 DEBUG INFO WARNING ERROR


# 存放一些第三方接口调用所需的配置
api_param:
  standard:
    wanquant:
      url: "http://data.wanquant.com"
      # 设置请求token
      token: "xxxxxxxxxxxxxxx"
  # tushare数据源 token
  tushare:
    token: ""


# 需要区分是什么市场的数据
# 框架数据源配置
data_feed:
  # list 代表标的列表
  sz|sh|bj:
    # 配置列表
    list: "StockAkDfList"
    # 配置 后复权因子 来源  如果注释该行 策略将不会复权
    hfq: "StockAkHfq"
    # 配置 涨跌幅限额 来源
    limit: "StockTsLimitRatio"
    # 配置 tick 数据来源
    s3: ""
    # 配置 1分钟数据 来源
    m1: "StockTdxMin"
    # 配置 1日线数据 来源
    d1: "StockTdxDay"
  # 东方财富概念版块
  g_df:
    list: ""
    member: ""
    d1: ""
  # 指数版块
  g_sz|g_csi|g_sh|g_bj:
    list: ""
    member: ""
    d1: ""


base:
  # 时区设置
  utc: '+8'
  def_fq: "qfq" # 默认复权方式， "qfq" "hfq" ""



#存储的配置
storage:
  default_use: "disk"
  disk:
    package: "wanquant.data.storage.disk_storage.DiskStorage"
    storage_dir: "${data_dir}"
    compression: "csv"