股市量化交易接口其实也是对散户开放等是比较安全稳定接口，但是其接口通过第三方券商完成交易，主要用做于个人或机构做私募等量化投资数据参考的首选，比如说在股市中进行量化投资时，通过接口策略的定制将股票数据快速筛选，直接执行自动委托下单，这个过程就帮助了投资者优化很多风险。那么，如果是利用股市量化交易接口来获取A股历史数据，该如何获取呢？
这就考验了大家对量化交易接口api的参数调用方面的知识点了，具体参考下列函数的应用：
不过，如果交易者认为不好利用股票交易接口，那也可以自己进行二次开发，结合自己的需求来完善量化接口的性能，具体使用的开发程序如下：
def fenshishuju_dfcf(daima):
if daima[:2] == "sh":
lsbl = '1.'+daima[2:]
else:
lsbl = '0.' + daima[2:]
wangzhi = "/api/qt/stock/trends2/get?&fields1=f1%2Cf2%2Cf3%2Cf4%2Cf5%2Cf6%2Cf7%2Cf8%2Cf9" \
"%2Cf10%2Cf11%2Cf12%2Cf13&fields2=f51%2Cf52%2Cf53%2Cf54%2Cf55%2Cf56%2Cf57%2Cf58&" \
"ut=7eea3edcaed734bea9cbfc24409ed989&ndays=1&iscr=0&secid="+lsbl+ \
"&_=1643253749790"+str(time.time)
resp = requests.get(wangzhi, timeout=6)
# print (resp) #打印请求结果的状态码
data = json.loads(resp.text)
shuju = {'日期时间': [], '最新价': [], '均价': [], '成交额': []}
for k in data['data']['trends']:
lsbl = k.split(",")
shuju['日期时间'].append(lsbl[0])
shuju['最新价'].append(lsbl[2])
shuju['均价'].append(lsbl[-1])
shuju['成交额'].append(lsbl[-2])
shuju = pd.DataFrame(shuju)
print(shuju)
return shuju
if __name__ == '__main__':
while 1:
fenshishuju_dfcf('sh603102')
time.sleep(3)
public class HistoryModels {
public String name;
public String code;
public String now;
public List<HistoryModel> list;
public HistoryModels(String name, String code, String now, List<HistoryModel> list) {
this.name = name;//命名文件名称；
this.code = code;
this.now = now;
this.list = list;//输出表格数据；
}
}
执行交易成功后，还是要注意文件保存的文件类型，可以自己开发时设置好，整体的股市交易接口获取A股历史数据简单的例子就是这样，但在众多的股票交易接口当中，一般会选择支持券商的才是正规的，用起来也不会吃力。
