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外贸建英文网站的重要性seo优化工具哪个好

外贸建英文网站的重要性,seo优化工具哪个好,做网站的步骤视频,wordpress home url社区版提供全面的量化交易工具集,整合实时行情、交易执行和金融数据服务三大核心功能模块,助力开发者高效构建量化系统。 pip install jvQuant 核心功能模块 模块功能覆盖市场WebSocket实时行情Level1/十档/Level2逐笔成交实时推送沪深、港股、美股CT…

社区版提供全面的量化交易工具集,整合实时行情、交易执行和金融数据服务三大核心功能模块,助力开发者高效构建量化系统。

pip install jvQuant

核心功能模块

模块功能覆盖市场
WebSocket实时行情Level1/十档/Level2逐笔成交实时推送沪深、港股、美股
CTP柜台交易交易执行、持仓查询、委托管理A股市场
在线数据库智能语义查询、历史数据、行业分类多市场金融数据

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WebSocket实时行情推送

  • 全市场覆盖:沪深/港股/美股一体化接入
  • 多级行情:Level1基础行情 → 十档盘口 → Level2逐笔成交
  • 低延迟:实时推送关键市场数据
  • 多协议支持:Binary原始数据 + 结构化对象双输出

接入示例

import jvQuant
import logging# 初始化配置(沪深示例)
market = "ab"
token = "<YOUR_TOKEN>"
log_level = logging.INFO# 行情处理函数(可自定义)
def ab_lv1_handle(lv1):print(f"L1行情: {lv1.symbol} 最新价:{lv1.last_price}")def ab_lv2_handle(lv2):print(f"L2逐笔: {lv2.symbol} 成交量:{lv2.volume}")# 创建WebSocket客户端
client = jvQuant.websocket_client.Construct(market=market,token=token,log_level=log_level,ab_lv1_handle=ab_lv1_handle,ab_lv2_handle=ab_lv2_handle
)# 订阅标的行情
client.add_lv1(["600519", "000001"])  # 贵州茅台、平安银行
client.add_lv2(["600519"])            # 茅台Level2# 启动服务(阻塞主线程)
client.thread_join()

市场特定配置

市场代码示例标的
沪深ab600519 (茅台)
港股hk00700 (腾讯)
美股usaapl (苹果)

CTP柜台交易

完整交易生命周期管理

交易生命周期

接入示例

import jvQuant# 创建交易客户端
trader = jvQuant.ctp_client.Construct(token="<TOKEN>",ctp_acc="<ACCOUNT>",ctp_pwd="<PASSWORD>"
)# 交易操作示例
trader.buy("600519", "贵州茅台", 1572.12, 100)  # 买入100股茅台
trader.sale("000001", "平安银行", 14.25, 500)   # 卖出500股平安# 账户管理
holdings = trader.check_hold()       # 获取当前持仓
orders = trader.check_order()        # 查询未完成委托
trader.cancel("9702")               # 撤销指定订单# 清理资源
trader.thread_join()

️ 在线数据库服务

数据服务矩阵

数据类型接口方法示例应用
行业分类.industry()获取申万行业分类
可转债信息.bond()可转债基本面分析
Level2盘口.level_queue()千档盘口分析
历史分时.minute()日内交易策略回测
K线数据.kline()多周期技术分析
智能选股.query()条件筛选标的

智能语义查询示例

db = jvQuant.sql_client.Construct("<TOKEN>")# 多因子选股(财务+技术)
results = db.query("主板, 市盈率<20, 市值50-200亿, 近5日涨幅>5%, 量比>1.5", page=1, order_type=0,sort_field="INDUSTRY"
)# 获取历史K线(茅台周线前复权)
kline_data = db.kline(symbol="600519",type="stock",adjust="前复权",freq="week",count=200  # 获取200周
)# 下载历史分时数据
db.download_history("2023")  # 2023全年分时数据

支持与资源

  • 官方文档: http://jvquant.com/wiki
  • 社区支持: help@jvQuant.com

原文:https://zhuanlan.zhihu.com/p/1928177220226119668

http://www.dtcms.com/wzjs/26224.html

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