get_full_tick — QMT 全推 Tick 数据 API 参考

ContextInfo.get_full_tick 是 QMT 内置 Python 中用于获取最新全推 Tick 数据的函数。调用后立即返回指定证券的当前 Tick 快照，包含最新价、开盘价、最高价、最低价、成交量、成交额以及多档买卖盘信息。与 subscribe_quote 的区别在于，get_full_tick 是主动拉取方式，不会注册回调。

QMT get_full_tick 函数原型与适用环境

【事实】 函数原型：

ContextInfo.get_full_tick(stock_code)

【事实】 适用环境与权限要求：

【解释】 get_full_tick 仅在盘中实时运行环境有效。回测环境中应使用 get_market_data_ex 获取历史 Tick 数据。

QMT get_full_tick 参数详解

stock_code — 证券代码

【事实】 stock_code 为 str 或 list 类型，指定要查询的证券代码。

【建议】 批量查询时传入 list 类型可减少函数调用次数，提高效率。

QMT get_full_tick 返回值结构

【事实】 返回值为 dict 类型，以证券代码为键，以 Tick 数据字典为值。

【事实】 返回值结构：

{
    '600000.SH': {
        'last_price': 10.52,
        'open': 10.50,
        'high': 10.55,
        'low': 10.48,
        'last_volume': 100,
        'amount': 1052000.0,
        'bid_price': [10.51, 10.50, 10.49, 10.48, 10.47, 0, 0, 0, 0, 0],
        'ask_price': [10.52, 10.53, 10.54, 10.55, 10.56, 0, 0, 0, 0, 0],
        'bid_volume': [500, 800, 1200, 2000, 3000, 0, 0, 0, 0, 0],
        'ask_volume': [300, 600, 1000, 1500, 2500, 0, 0, 0, 0, 0],
        'stock_code': '600000.SH',
        'time': 20240104093015
    }
}

【事实】 Tick 数据字段说明：

【解释】 买卖盘档位数量取决于行情权限。Level-1 行情通常提供 5 档买卖盘，Level-2 行情提供 10 档买卖盘。未使用的档位价格为 0，数量为 0。

QMT get_full_tick 示例代码

获取单个证券的 Tick 数据

# -*- coding: utf-8 -*-

def handlebar(ContextInfo):
    if not ContextInfo.is_last_bar():
        return

    # 获取 600000.SH 的最新 Tick 数据
    tick_data = ContextInfo.get_full_tick('600000.SH')

    if tick_data:
        tick = tick_data.get('600000.SH')
        if tick:
            print(f'证券代码: {tick["stock_code"]}')
            print(f'最新价: {tick["last_price"]}')
            print(f'开盘价: {tick["open"]}')
            print(f'最高价: {tick["high"]}')
            print(f'最低价: {tick["low"]}')
            print(f'成交额: {tick["amount"]}')

            # 打印五档买卖盘
            bid_price = tick['bid_price']
            ask_price = tick['ask_price']
            bid_volume = tick['bid_volume']
            ask_volume = tick['ask_volume']

            for i in range(5):
                if bid_price[i] > 0:
                    print(f'  买{i+1}: {bid_price[i]} x {bid_volume[i]}')
                if ask_price[i] > 0:
                    print(f'  卖{i+1}: {ask_price[i]} x {ask_volume[i]}')
    else:
        print('未获取到 Tick 数据')

获取多个证券的 Tick 数据

def handlebar(ContextInfo):
    if not ContextInfo.is_last_bar():
        return

    # 批量获取多只证券的 Tick 数据
    stocks = ['600000.SH', '000001.SZ', '000002.SZ']
    tick_data = ContextInfo.get_full_tick(stocks)

    for stock in stocks:
        tick = tick_data.get(stock)
        if tick:
            last_price = tick['last_price']
            bid1 = tick['bid_price'][0] if tick['bid_price'] else 0
            ask1 = tick['ask_price'][0] if tick['ask_price'] else 0
            print(f'{stock}: 最新价={last_price}, '
                  f'买一={bid1}, 卖一={ask1}')

计算买卖价差和盘口深度

def handlebar(ContextInfo):
    if not ContextInfo.is_last_bar():
        return

    tick_data = ContextInfo.get_full_tick('600000.SH')
    tick = tick_data.get('600000.SH')

    if tick and tick['last_price'] > 0:
        bid_price = tick['bid_price']
        ask_price = tick['ask_price']
        bid_volume = tick['bid_volume']
        ask_volume = tick['ask_volume']

        # 买卖价差
        if bid_price[0] > 0 and ask_price[0] > 0:
            spread = ask_price[0] - bid_price[0]
            print(f'买卖价差: {spread}')

        # 五档买盘深度
        bid_depth = sum(v for v in bid_volume[:5] if v > 0)
        ask_depth = sum(v for v in ask_volume[:5] if v > 0)
        print(f'五档买盘深度: {bid_depth}')
        print(f'五档卖盘深度: {ask_depth}')

        # 盘口压力比
        if ask_depth > 0:
            pressure_ratio = bid_depth / ask_depth
            print(f'盘口压力比: {pressure_ratio:.2f}')
            if pressure_ratio > 1.5:
                print('买盘压力较大，偏向多头')
            elif pressure_ratio < 0.67:
                print('卖盘压力较大，偏向空头')

QMT get_full_tick 注意事项

【事实】 使用该函数需注意以下事项：

【建议】

1. 使用前检查 last_price 是否大于 0，以排除停牌或无数据的情况
2. 批量查询时传入 list 类型可提高效率
3. 回测环境中该函数无效，应使用 get_market_data_ex 获取历史 Tick 数据
4. 如需持续监控行情变化，建议使用 subscribe_quote 订阅行情，而非在 handlebar 中轮询 get_full_tick

QMT get_full_tick 与 subscribe_quote 对比

【事实】 两种获取实时 Tick 数据方式的对比：

【建议】 如果策略需要捕捉每一次行情变化（如高频策略），使用 subscribe_quote；如果仅需在特定时刻查询当前行情（如定时下单），使用 get_full_tick 更合适。

QMT get_full_tick 相关函数

QMT get_full_tick 来源与更新时间

【事实】 本页面内容基于 QMT 官方文档整理。