QMT交易端内置Python国九条筛选代码实现

<think>好的，我现在需要帮助用户解决关于QMT交易端用Python实现国九条筛选的代码问题。首先，用户之前已经提供过相关的代码示例，现在用户再次询问，可能是在原有代码的基础上需要进一步的优化或者遇到问题。 首先，回顾用户的历史对话。用户之前询问过如何用QMT筛选符合国九条的股票，并得到了一个示例代码。现在用户再次提出类似的问题，可能是希望得到更详细的解释或者改进建议。需要检查之前的回答是否已经覆盖了用户的需求，或者是否有遗漏的部分。 接下来，分析用户当前的问题。用户提到“内置Python实现国九条筛选的代码”，可能是指希望代码直接在QMT平台内运行，而不是外部脚本。因此，需要确保代码示例使用的是QMT的API，比如xtdata和xttrader模块。之前的示例代码确实使用了xtquant库，这符合QMT的要求，但可能需要检查是否需要更多的平台特定设置，比如账户登录、数据订阅等。 然后，用户可能希望代码更全面，包含异常处理和实时数据更新。之前的示例代码有基本的try-except块，但可能需要更详细的错误处理，比如处理数据获取失败的情况。此外，动态更新功能在之前的代码中没有涉及，用户可能需要知道如何设置定时任务或事件驱动来实时更新筛选结果。 另外，用户可能关心如何将筛选结果自动转化为交易策略。之前的代码仅返回股票列表，用户可能需要进一步的操作，比如自动下单或监控。这时候需要引入xttrader模块，并提供下单的示例代码，但需注意实盘交易的风险，建议用户先进行模拟测试。 还需要考虑国九条的具体要求是否有变化，比如财务指标的条件是否需要调整。例如，分红比例、净利润、营收等阈值是否正确，以及上市时间的计算是否准确。确保代码中的条件判断符合最新的政策规定。 另外，用户可能对如何获取特定板块的数据有疑问，比如科创板或创业板，之前的代码中获取的是沪深A股，可能需要调整股票列表的获取方式，使用不同的板块标识符。 最后，需要总结用户的潜在需求，可能包括代码的优化、功能的扩展、异常处理的加强以及如何集成到自动化交易策略中。需要确保回答覆盖这些方面，并提供清晰的代码示例和解释，同时引导用户参考相关文档或进行模拟测试。</think>### QMT交易端Python国九条筛选代码实现（增强版） 根据您对国九条政策筛选的进阶需求[^1][^2]，以下代码在原有基础上增加了实时数据更新、异常处理机制和交易策略关联： ```python from xtquant import xtdata, xttrader from datetime import datetime # 初始化交易接口 trader = xttrader.connect() class NineRulesFilter: def __init__(self): self.min_revenue = 3e8 # 最小营收3亿 self.min_dividend = 0.3 # 最低分红比例30% self.min_listing_years = 3 # 主板上市满3年 def get_mainboard_stocks(self): """获取主板股票列表（排除科创/创业）""" all_stocks = xtdata.get_stock_list_in_sector('沪深A股') return [s for s in all_stocks if s.startswith(('60', '00')) # 上证/深证主板 and not s.startswith(('688', '300'))] # 排除科创/创业 def dynamic_filter(self): """动态筛选器（含数据更新）""" # 订阅实时财务数据 xtdata.subscribe_whole_quote() while True: stock_list = self.get_mainboard_stocks() financials = xtdata.get_financial_data( stock_list=stock_list, fields=['div_ratio', 'eps', 'operating_income', 'listing_date'], report_type="latest" ) qualified = [] for s in stock_list: try: data = financials[s] # 数据有效性校验 if any(v is None for v in data.values()): continue # 动态条件计算 list_year = int(str(data['listing_date'])[:4]) current_year = datetime.now().year conditions = [ data['div_ratio'] >= self.min_dividend, data['eps'] > 0, data['operating_income'] >= self.min_revenue, (current_year - list_year) >= self.min_listing_years ] if all(conditions): qualified.append({ 'code': s, 'dividend': data['div_ratio'], 'EPS': data['eps'] }) except Exception as e: print(f"数据处理异常 {s}: {str(e)}") continue # 按EPS排序输出前50 sorted_stocks = sorted(qualified, key=lambda x: x['EPS'], reverse=True)[:50] yield sorted_stocks def auto_monitor(self): """自动化监控策略""" generator = self.dynamic_filter() for batch in generator: print(f"{datetime.now()} 符合条件股票数: {len(batch)}") if len(batch) > 0: # 触发交易策略（示例） self.trigger_trading(batch) def trigger_trading(self, stocks): """示例交易策略""" for stock in stocks: # 获取实时行情 quote = xtdata.get_full_tick([stock['code']]) if quote[stock['code']]['lastPrice'] > 0: # 示例下单逻辑（需实盘测试） order = trader.order_stock( stock_code=stock['code'], price=quote[stock['code']]['askPrice'][0], volume=100, side=1, # 1-买入 order_type=0 # 限价单 ) print(f"已提交订单: {order}") # 执行示例 if __name__ == "__main__": filter = NineRulesFilter() filter.auto_monitor() ``` **核心增强功能说明：** 1. 主板识别机制：通过股票代码前缀过滤科创/创业板[^1] 2. 实时数据订阅：`subscribe_whole_quote()`保持数据更新 3. 异常处理：增加空值校验和异常捕获机制 4. 动态排序：按EPS指标降序排列输出前50名 5. 策略联动：集成简易交易接口实现监控-交易闭环