当前位置：首页 > news >正文

Python通达信数据接口 MOOTDX：三步拉通 A股K线数据

news 2026/8/27 8:39:11

Python通达信数据接口 MOOTDX：三步拉通 A股K线数据

【免费下载链接】mootdx通达信数据读取的一个简便使用封装项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mo/mootdx

晚上复盘想批量拉沪深两市的日线，商业数据源按月收费，免费接口又要自己啃二进制协议。MOOTDX 是一个 Python通达信数据接口封装，直连通达信行情服务器，免费把 A股行情、K线数据和财务信息拉成 DataFrame。

三步跑通第一次调用

装依赖

mootdx 本体依赖不多，但带完整功能的那组依赖更省心，一行装完：

pip install 'mootdx[all]'

建客户端，拿到第一份 K线数据

标准市场客户端只需要一个工厂方法，不用配 IP、不用写协议字段。bars里frequency=9对应日线，offset控制往前取多少根：

from mootdx.quotes import Quotes client = Quotes.factory(market='std') df = client.bars(symbol='600036', frequency=9, offset=10) # 最近10根日线 print(df)

跑完能看到 open、close、high、low、vol 这些列，说明整条链路已经通了。

它真正擅长的三件事

A股行情获取：bestip 自动挑最快服务器

通达信行情靠一堆免费公共服务器撑着，哪台快哪台慢并不固定，手动写死 IP 很容易踩雷。mootdx 内置了测速选服逻辑，在工厂方法里加一个参数就行：

client = Quotes.factory(market='std', bestip=True) # 创建前先测速选最快节点

平时也可以在命令行里跑python -m mootdx bestip -vv看看当前各节点的延迟。实际效果是：换网络、换机器之后，通常一行配置都不用改。

不同周期的 K线数据，换一下调用方式就切换

新手最容易卡住的地方是"日线、分钟线、指数到底各走哪个接口"。mootdx 把这些整理成了同一套 client 上的方法：日线用bars(symbol, frequency=9)，分钟线用client.minute(symbol='600036')，指数行情用client.index(symbol='000001', frequency=9)。你不需要去翻通达信协议文档里那些周期编号，想切周期就换个方法名。

离线读本地数据：盘后不用挂连接

如果你本机装过通达信，.day、.lc1这类文件已经躺在数据目录里了，Reader 可以直接把它们读出来，完全不走网络。适合做盘后批量整理：

from mootdx.reader import Reader reader = Reader.factory(market='std', tdxdir='C:/new_tdx') print(reader.daily(symbol='600036')) # 本地日线

网络行情接口和离线读取走的是同一个 DataFrame 结构，同一段处理代码两边都能接。

一条完整工作流走一遍

免费股票数据：日线 → 20 日均线 → CSV

场景很典型：拿 600036 近两年日线，算一根 20 日移动平均，导出 CSV 给别的回测脚本用。

先拉数据。k方法接受开始和结束日期，内部按每次 800 根自动翻页再拼接，两年多的数据不用你自己管分页：

from mootdx.quotes import Quotes client = Quotes.factory(market='std') df = client.k(symbol='600036', begin='20240826', end='20260826') # 近两年日线 df['ma20'] = df['close'].rolling(20).mean() df.to_csv('600036_daily.csv', index=False)

再算什么、最后导出什么，就在同一块里顺手做掉了。跑完打开 CSV，日期、开高低收、成交量之外多了一列 ma20，从拉数到出表就这几行。