stock-qdata（股票数据）

\###技术支持：微信名quant_village_dog | QQ:13620658 ###技术社区：QQ群：1057968391 ，自行下载因clawhub限制无法上传的资源文件 \---

name: stock-qdata description: "下载A股历史行情数据（基于QMT量化交易平台），支持自然语言指令和网页实时监控界面" Use when: 用户需要获取A股交易数据。

When to Run

• 触发条件1：用户说“下载日线数据，最近200天，使用网页监控模式”
• 触发条件2：用户说“下载30分钟线数据，最近100天，每批30个，后台模式”
• 触发条件3：用户说 “下载5分钟线，500天，每批50，网页"
• 触发条件3：用户说“下载交易数据”
• 触发条件4：用户说“获取历史数据”
• 触发条件5：用户说“下载历史数据”

股票数据下载技能 (Stock-QData)

基于QMT量化交易平台，下载A股历史行情数据，支持日线、30分钟线、5分钟线、1分钟线等多种周期。

功能特性

• 自然语言指令：支持中文自然语言描述下载任务
• 网页监控界面：实时显示下载进度、速度、错误信息
• 多种数据周期：支持1d（日线）、30m、5m、1m等周期
• 智能错误处理：自动重试失败股票，记录错误日志
• 实时状态更新：每2秒自动更新进度，Socket.IO实时通信
• 暂停/恢复：支持暂停和恢复下载任务

系统要求

1. QMT量化交易平台：必须安装并配置好QMT
2. Python环境：Python 3.7+—3.12，安装必要依赖
3. 网络连接：需要连接QMT服务器下载数据

安装依赖

pip install -r requirements.txt

使用方法

1. 自然语言指令模式

# 下载日线数据，最近200天，使用网页监控模式
python main.py "下载日线数据，最近200天，使用网页模式"

# 后台下载30分钟线数据，最近100天，每批30个
python main.py "后台下载30分钟线数据，最近100天，每批30个"

# 下载5分钟线，500天，每批50，网页监控
python main.py "下载5分钟线，500天，每批50，网页"

2. 命令行参数模式

# 网页监控模式（默认）
python main.py --period=1d --days=200 --mode=web

# 纯后台模式
python main.py --period=30m --days=100 --batch_size=30 --mode=background

3. 参数说明

配置文件

config.json 包含基本配置：

{
  "base_path": "d:\\data\\",        // 数据保存路径
  "qmt_path": "D:\\QMT\\bin.x64",   // QMT安装路径
  "batch_size": 50,                 // 默认批次大小
  "download_days": 500,             // 默认下载天数
  "download_period": "1d",          // 默认数据周期
  "host": "127.0.0.1",             // Web服务器主机
  "port": 5000                      // Web服务器端口
}

网页监控界面

启动网页模式后，访问 http://127.0.0.1:5018（端口可能自动调整）打开监控界面：

• 实时进度：显示总体进度、处理速度、预计完成时间
• 股票列表：显示正在处理和已完成的股票
• 错误日志：显示下载过程中出现的错误和警告
• 控制按钮：开始、暂停、恢复、停止下载任务
• 参数调整：可在界面上调整批次大小

数据存储

数据按以下结构保存：

{base_path}/
  └── k_data/
      └── {period}/
          ├── 000001.SZ.csv
          ├── 000002.SZ.csv
          └── ...

注意事项

1. QMT要求：必须正确安装QMT，且qmt_path配置正确
2. 首次使用：需要登录QMT客户端并保持运行
3. 网络连接：下载过程需要稳定的网络连接
4. 磁盘空间：确保数据保存路径有足够空间
5. 自动超时：网页界面5分钟无操作会自动关闭服务器

故障排除

• QMT未启动：系统会自动尝试启动QMT，如失败请手动启动
• 端口冲突：系统会自动寻找可用端口（5018-5038）
• 字体缺失：字体文件已包含在技能包中，无需额外下载
• 依赖缺失：运行 pip install -r requirements.txt 安装所有依赖