量化研究 on 神奇网络

Mootdx - 通达信股票数据读取接口的Python封装

Thu, 07 May 2026 00:00:00 +0000

项目简介

Mootdx 是一款纯 Python 语言开发的通达信行情数据接口实现，基于 pytdx 进行二次封装，提供了更加友好和便捷的 API 接口。

项目地址：https://github.com/mootdx/mootdx

国内镜像：https://gitee.com/ibopo/mootdx

开源协议：MIT License

项目热度：GitHub 1k+ stars，347+ forks

核心特性

主要优势

特性	说明
纯 Python 开发	无需安装通达信客户端，直接使用 Python 调用
全平台支持	支持 Windows / MacOS / Linux
版本兼容	支持 Python 3.6 及以上版本
API 友好	提供简洁易用的接口设计
自动优化	自动匹配最优服务器
多线程支持	支持多线程数据获取，提升效率
命令行工具	提供命令行工具方便调试和数据导出
离线读取	支持读取本地通达信数据文件

功能模块

Mootdx 提供了三大核心功能模块：

Reader 模块：通达信离线数据读取
Quotes 模块：通达信线上行情读取
Affair 模块：通达信财务数据读取

环境要求

项目	要求
操作系统	Windows / MacOS / Linux
Python 版本	3.6 及以上（不支持 Python 2.x）
依赖库	pytdx >= 1.67（后续将转向 tdxpy）

安装方法

基础安装

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pip install -U mootdx

完整安装（推荐）

新手建议使用以下命令安装，包含所有扩展依赖：

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pip install -U 'mootdx[all]'

分模块安装

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# 仅安装核心依赖
pip install 'mootdx'

# 安装命令行工具依赖
pip install 'mootdx[cli]'

# 安装所有扩展依赖
pip install 'mootdx[all]'

升级安装

1

pip install -U tdxpy mootdx

使用说明

1. 通达信离线数据读取（Reader）

适用于已安装通达信客户端，需要读取本地数据文件的情况。

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from mootdx.reader import Reader

# 创建读取器实例
# market 参数：
# - std: 标准市场（股票）
# - ext: 扩展市场（期货、黄金等）
# tdxdir: 通达信的数据目录，根据实际情况修改
reader = Reader.factory(
 market='std',
 tdxdir='C:/new_tdx'
)

# 读取日线数据
daily_data = reader.daily(symbol='600036')
print(daily_data)

# 读取分钟数据
minute_data = reader.minute(symbol='600036')
print(minute_data)

# 读取时间线数据
fzline_data = reader.fzline(symbol='600036')
print(fzline_data)

2. 通达信线上行情读取（Quotes）

适用于直接从通达信服务器获取实时行情数据。

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from mootdx.quotes import Quotes

# 创建行情客户端
# market: 标准市场
# multithread: 启用多线程
# heartbeat: 启用心跳保持连接
client = Quotes.factory(
 market='std',
 multithread=True,
 heartbeat=True
)

# 获取K线数据
# frequency: 9=日线, 0=5分钟, 1=15分钟, 2=30分钟, 3=60分钟, 4=周线, 5=月线
# offset: 数据偏移量
kline_data = client.bars(symbol='600036', frequency=9, offset=10)
print(kline_data)

# 获取指数数据
index_data = client.index(symbol='000001', frequency=9)
print(index_data)

# 获取分钟数据
minute_data = client.minute(symbol='000001')
print(minute_data)

3. 通达信财务数据读取（Affair）

适用于下载和解析通达信的财务数据文件。

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from mootdx.affair import Affair

# 获取远程文件列表
files = Affair.files()
print(files)

# 下载单个文件
Affair.fetch(
 downdir='tmp',
 filename='gpcw19960630.zip'
)

# 下载并解析全部文件
Affair.parse(downdir='tmp')

命令行工具

Mootdx 提供了方便的命令行工具，用于调试和数据导出。

查看帮助

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mootdx --help

常用命令示例

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# 导出日线数据
mootdx export --symbol 600036 --frequency 9

# 导出分钟数据
mootdx export --symbol 600036 --frequency 0

# 查看服务器状态
mootdx server

数据类型说明

K线周期（frequency）

值	周期	说明
0	5分钟	5分钟K线
1	15分钟	15分钟K线
2	30分钟	30分钟K线
3	60分钟	60分钟K线
4	周线	周K线
5	月线	月K线
9	日线	日K线

市场类型（market）

值	市场	说明
std	标准市场	A股股票
ext	扩展市场	期货、黄金等

完整示例

示例1：获取股票日线数据

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from mootdx.quotes import Quotes
import pandas as pd

# 创建客户端
client = Quotes.factory(market='std', multithread=True)

# 获取贵州茅台最近100天日线数据
data = client.bars(symbol='600519', frequency=9, offset=100)

# 转换为DataFrame并显示
df = pd.DataFrame(data)
print(df.head())

# 保存到CSV
df.to_csv('600519_daily.csv', index=False)

示例2：批量获取多只股票数据

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from mootdx.quotes import Quotes

client = Quotes.factory(market='std', multithread=True)

symbols = ['600519', '000001', '000002', '600036']

for symbol in symbols:
 data = client.bars(symbol=symbol, frequency=9, offset=30)
 print(f"{symbol}: {len(data)} 条数据")

示例3：读取本地通达信数据

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from mootdx.reader import Reader

# 读取本地数据
reader = Reader.factory(market='std', tdxdir='C:/new_tdx')

# 获取招商银行日线数据
data = reader.daily(symbol='600036')
print(data)

常见问题

1. M1 Mac 系统问题

在 M1 Mac 系统上，PyMiniRacer 可能无法使用。

解决方案：访问 https://github.com/sqreen/PyMiniRacer/issues/143 查看解决方案。

2. 依赖问题

如果遇到依赖问题，建议使用完整安装命令：

1

pip install -U 'mootdx[all]'

3. 服务器连接问题

Mootdx 会自动匹配最优服务器，如果连接失败，可以尝试：

检查网络连接
稍后重试
使用离线数据读取模式

版本更新

最新版本：v0.11.7（2024-05-05）

修复节假日问题
修复不安全的依赖，替换 py_mini_racer -> mini_racer

历史版本

v0.11.6：版本更新
v0.8.x：新增多种数据接口
详细更新日志：https://mootdx.readthedocs.io/zh_CN/latest/history/

与其他库对比

特性	Mootdx	Pytdx	Baostock
开发语言	Python	Python	Python
数据源	通达信	通达信	自建服务器
离线读取	✅ 支持	✅ 支持	❌ 不支持
在线读取	✅ 支持	✅ 支持	✅ 支持
财务数据	✅ 支持	❌ 不支持	✅ 支持
API友好度	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐
多线程	✅ 支持	✅ 支持	❌ 不支持
命令行工具	✅ 支持	❌ 不支持	❌ 不支持

适用场景

量化交易策略回测：获取历史K线数据进行策略测试
实时行情监控：获取实时股票行情数据
数据分析研究：批量下载股票数据进行分析
本地数据读取：读取通达信客户端的本地数据文件
财务数据分析：下载和解析上市公司财务数据

学习资源

GitHub 仓库：https://github.com/mootdx/mootdx
问题反馈：https://github.com/mootdx/mootdx/issues
在线文档：https://www.mootdx.com

总结

Mootdx 是一个功能强大、易于使用的通达信数据读取接口，特别适合量化投资者和 Python 开发者使用。相比直接使用 pytdx，Mootdx 提供了更加友好的 API 接口和更丰富的功能，支持离线数据读取、在线行情获取和财务数据下载，是进行量化交易数据分析的理想工具。

如果你正在寻找一个简单易用的通达信数据接口，Mootdx 绝对值得一试！

通达信官方接口股票数据读取AI量化分析

Thu, 07 May 2026 00:00:00 +0000

2025-12-22更新

通达信终于迈出了巨大的一步，从传统的看盘软件，走向了量化投研平台。最新的内测版：

通达信金融终端V7.75内测版:

更新时间：2026-05-07
地址：https://data.tdx.com.cn/test/new_tdx_test20251220.exe

参考文章：

通达信社区

新版说明书：

https://www.tdx.com.cn/products/helpfile/tdxw/index.html

用户红宝书：

https://help.tdx.com.cn/book.html

环境准备

在 VSCode 中扩展中加入 python 扩展，Python 装好后，有一些经常使用的库可以安装下：

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pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install backtrader -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install vectorbt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

当然，Python 量化分析世界还有很多其他的先进包和库，用到了自行安装即可。

Python插件目录

首先下载安装上面的最新测试版。安装完毕之后，在安装目录下面，有一个 PYPlugins 目录：

这个目录就包含了 Python 客户端需要的全部内容，user 目录下面就是全部可使用的 python 文件。

由于安装了 VS Code，可以用下面的指令看看 TpythClient.dll 的依赖：

这里可以清晰的看出，TpythClient.dll 基本都是依赖于主流的 Windows 开发必备的 DLL 了，不依赖任何 Python 的 dll 了。

数据下载

安装完毕之后，如何进入通达信的 Python 界面？

首先，下载所需要的全部数据：

第一步：盘后数据下载：

当然也可以用"数据维护工具"从本地其他文件夹转移过来：

用 Everything 搜一下文件位置：

Python接口代码示例

D:\ProgramData\tdx_20251220\PYPlugins\user\tdxdata_test.py

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import numpy as np
import pandas as pd
from tqcenter import tq
import time
import json

"""
 这里是 tq 的简单使用示例
 使用时请确保已经启动通达信客户端并登录
 取消对应注释即可运行对应功能
"""

"""
 参数设置
"""
codes = ["600519.SH"] # 传入的股票代码格式必须是标准格式：6位数+市场后缀（.SH/.SZ/.JJ等）
startime = "20250620" # 传入的时间格式必须是：YYYYMMDD 或 YYYYMMDDHHMMSS
endtime = "20250801"
period = '1d' # K线周期：1d/1w/1m/5m/15m/30m/60m等
dividend_type = 'none' # 复权类型：none-不复权，front-前复权，back-后复权

# 初始化
tq.initialize(__file__) # 所有策略连接通达信客户端都必须调用此函数进行初始化

# 刷新行情缓存 刷新后5分钟内取最新report和k线数据不会触发刷新
refresh_cache = tq.refresh_cache()
print(refresh_cache)

# 缓存历史K线 目前仅支持1m 5m 1d三种类型数据
refresh_kline = tq.refresh_kline(stock_list=['600519.SH'], period='1d')
print(refresh_kline)

# 获取K线数据
df = tq.get_market_data(
 field_list=['Close'],
 stock_list=codes,
 start_time=startime,
 end_time=endtime,
 count=30,
 dividend_type=dividend_type,
 period=period,
 fill_data=True
)
print(df)

# 获取交易日列表
trade_dates = tq.get_trading_dates(market='SH', start_time='20220101', end_time='', count=10)
print(trade_dates)

# 获取股票代码
stock_list = tq.get_stock_list('0')
print(stock_list)

# 断开连接 必须调用
tq.close()

接口功能说明

常用参数说明

股票代码格式：必须是标准格式 6位数+市场后缀（如 600519.SH、000001.SZ）

时间格式：YYYYMMDD 或 YYYYMMDDHHMMSS

K线周期：1d/1w/1m/5m/15m/30m/60m 等

复权类型：

none - 不复权
front - 前复权
back - 后复权

主要函数接口

函数	说明
`tq.initialize()`	初始化连接，所有策略必须调用
`tq.refresh_cache()`	刷新行情缓存
`tq.refresh_kline()`	缓存历史K线
`tq.get_market_data()`	获取K线数据
`tq.get_divid_factors()`	获取分红送配数据
`tq.get_report_data()`	获取报表数据
`tq.get_instrument_detail()`	获取基础财务数据
`tq.get_financial_data()`	获取专业财务数据
`tq.get_stock_list()`	获取股票代码列表
`tq.get_trading_dates()`	获取交易日列表
`tq.subscribe_hq()`	订阅股票更新
`tq.send_warn()`	发送预警信号
`tq.close()`	断开连接（必须调用）

stock_list参数类型

代码	说明
0	自选股
1	持仓股
5	所有A股
6	上证指数成份股
7	上证主板
8	深证主板
9	重点指数
10	所有板块指数
23	沪深300
24	中证500
25	中证1000
31	ETF基金
32	可转债
51	创业板
52	科创板
53	北交所

其他参考

QMT & MiniQMT

几个可用的tdx读取程序

通达信官网软件下载：https://www.tdx.com.cn/soft.html

pytdx

mootdx

https://github.com/mootdx/mootdx

历史分钟数据下载地址

历史股票K线数据按一分钟、五分钟、十五分钟、三十分钟、六十分钟为粒度，上传到了百度网盘。

百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1JrIFmzPmiVYehRSqctfNdA 提取码：vdes

通达信数据解析

GitHub主站：https://github.com/wkingnet/stock-analysis

Gitee镜像：https://gitee.com/wkingnet/stock-analysis

总结

通达信官方提供的 Python 接口为量化投资者提供了便捷的数据获取方式，相比第三方库，官方接口更加稳定可靠。建议配合 VS Code 使用，可以更方便地调试和运行策略代码。

完全免费开源的A股证券超长数据获取平台

Thu, 07 May 2026 00:00:00 +0000

平台介绍

证券宝 (www.baostock.com) 是一个免费、开源的证券数据平台，无需注册即可使用。

该平台致力于为量化交易投资者、数量金融爱好者、计量经济从业者提供稳定、准确、完整的证券数据服务。

核心优势

完全免费：无需注册、无需付费，下载即用
数据准确：提供大量准确、完整的证券历史行情数据和上市公司财务数据
格式友好：返回 pandas DataFrame 类型数据，便于数据分析和可视化
功能强大：支持多种数据类型和接口
持续更新：平台不断完善和优化，后续将逐步增加港股、期货、外汇和基金等数据

下载安装

方式一：使用 pip 安装

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pip install baostock -i https://pypi.org/simple

方式二：源码安装

访问 PyPI 下载安装：

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python setup.py install
# 或者
pip install xxx.whl

版本升级

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pip install --upgrade baostock -i https://pypi.org/simple

使用前提

安装 Python 3.5 或以上版本
安装 pandas：pip install pandas
建议安装 Anaconda，避免依赖问题

注意：程序运行时，文件名、文件夹名不能是 baostock。

数据更新时间

数据类型	更新时间
日K线数据	当日 17:30
复权因子数据	当日 18:00
分钟K线数据	次日 11:00
财务报告数据	次日 1:30
周K线数据	周六 17:30
成分股信息	每周一下午

数据范围说明

股票数据

日、周、月K线数据：时间范围 1990-12-19 至今
5、15、30、60分钟K线数据：时间范围 2019-01-02 至今（近5年）

指数数据

包含综合指数、规模指数、行业指数、策略指数、主题指数等，时间范围 2006-01-01 至今。

财务数据

季频财务数据：资产负债表、现金流量表、利润表、杜邦指标等，时间范围 2007年至今
业绩预告：时间范围 2003年至今
业绩快报：时间范围 2006年至今

快速入门示例

1. 登录系统

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import baostock as bs
import pandas as pd

# 登录系统
lg = bs.login()
print(f"登录状态：{lg.error_msg}")

2. 获取历史K线数据

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# 查询A股历史K线数据
rs = bs.query_history_k_data_plus(
 "sh.600519", # 贵州茅台
 "date,open,high,low,close,volume,amount",
 start_date="2024-01-01",
 end_date="2024-12-31",
 frequency="d", # 日线
 adjustflag="2" # 前复权
)

# 转换为DataFrame
data_list = []
while (rs.error_code == '0') & rs.next():
 data_list.append(rs.get_row_data())
df = pd.DataFrame(data_list, columns=rs.fields)

print(df.head())

3. 获取财务数据

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# 查询财务数据
rs = bs.query_profit_data(code="sh.600519", year=2024, quarter=3)
profit_df = rs.get_data()
print(profit_df)

4. 登出系统

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bs.logout()

主要接口列表

接口	功能	说明
`query_history_k_data_plus()`	获取历史K线数据	支持日线、周线、月线、分钟线
`query_profit_data()`	获取盈利能力数据	季频数据
`query_balance_data()`	获取偿债能力数据	季频数据
`query_cash_flow_data()`	获取现金流量数据	季频数据
`query_growth_data()`	获取成长能力数据	季频数据
`query_operation_data()`	获取营运能力数据	季频数据
`query_dupont_data()`	获取杜邦指标数据	季频数据
`query_stock_basic()`	获取证券基本资料
`query_all_stock()`	获取证券代码列表
`query_hs300_stocks()`	获取沪深300成分股
`query_sz50_stocks()`	获取上证50成分股
`query_zz500_stocks()`	获取中证500成分股
`query_trade_dates()`	获取交易日历
`query_deposit_rate_data()`	获取存款利率	1990年至今
`query_loan_rate_data()`	获取贷款利率	1990年至今
`query_shibor_data()`	获取银行间同业拆放利率	2006年至今

总结

Baostock 是一款非常优秀的免费证券数据平台，特别适合量化投资学习者、研究者和个人投资者使用。其简单易用的 API 接口和丰富的数据资源，为量化分析提供了极大的便利。

如果你正在寻找一个免费、可靠的A股数据源，Baostock 绝对值得一试！

官方网站：https://www.baostock.com/