一、level2如何获取

1、首先想要免费的level2数据而且还可以实盘的话，就选择PTrade，PTrade可以免费获取level2数据只是需要自己主动获取。只需要将下列代码代入即可获取到level2数据。

def initialize(context):
g.security = "000001.SZ"
set_universe(g.security)

def before_trading_start(context, data):
g.flag = False

def handle_data(context, data):
if not g.flag:
# 获取当前股票池逐笔委托数据
entrust = get_individual_entrust()
log.info(entrust)
# 获取指定股票列表逐笔委托数据
entrust = get_individual_entrust(["000002.SZ", "000032.SZ"])
log.info(entrust)
# 获取委托量
if entrust is not None:
business_amount = entrust.query('code in ["000002.SZ"]')["business_amount"]
log.info("逐笔数据的委托量为：%s" % business_amount)

# 返回字典类型数据
entrust = get_individual_entrust([g.security], is_dict=True)
log.info("逐笔委托数据为：%s" % entrust)
g.flag = True

2、其他的方式想要获取到level2数据就是通过付费的形式，例如聚宽、BigQuant、jvquant、还有tushare、AKshare等等。但是这些还有一个问题就是不能实盘

二、其他数据怎么获取？

普通的行情数据QMT和PTrade都有，不需要去特别调取。

历史数据获取是相对比较简单的一种，可以从不同途径获取到，获取途径比较多比较广。这里我主要讲一下QMT和PTrade

如上图，QMT和PTrade可以提供历史行情数据、指数、期货、期权、基金、债券等数据，可以提供的数据是比较广的对于一般量化选手是完全够用的，反正都是要实盘，就不用再去因为获取收据而额外付费啦！

三、历史数据实盘落地：

QMT 演示

ContextInfo.get_market_data_ex(
fields=[],
stock_code=[],
period='follow',
start_time='',
end_time='',
count=-1,
dividend_type='follow',
fill_data=True,
subscribe=True)

实盘落地：PTrade 演示

下面以我们柜台实测为例，给你可运行的 Python 片段：

from ptrade import History, Quote

# 1. 日K
df = History.bar(code='000001.SZ', freq='1d', start='2020-01-01', adj='hfq') # 后复权

# 2. 1 min
df = History.bar(code='600519.SH', freq='1m', start='20241101', end='20241130')

# 3. 实时十档
Quote.subscribe(['600519.SH'], level=2)
def on_tick(tick):
print(tick.bid_p[0], tick.bid_v[0]) # 买一价量
Quote.run()

四、特殊数据从哪儿来

基本数据QMT和PTrade都可以涵盖，但是一些特殊数据想要免费获取的话，可以看看QtFactor ，

QtFactor作为一款量化研究数据访问库，同一接口即可调用多源信息，涵盖基础资料、行情、资金、财务及高频逐笔等关键数据，数据有下面这些。

下面我总结了一下，这些数据对于什么策略是比较有用的：

1.打板 & 首板策略（超短）

必用数据

• 打板专题数据（涨停价、封单额、封成比、炸板回封次数）
• 开盘啪榜单数据（9:15-9:25 涨停委买额、撤单额）
• 逐笔成交/逐笔委托（看 500ms 内大单抢封）
• 龙虎榜机构成交明细（确认有无机构协同封板）

典型信号
封单额 > 1 亿且封成比 > 3，同时开盘啪委买额环比 +300%，则挂涨停价排队。

2.日内回转 & T+0

必用数据

• 个股资金流向（主动买/卖额 3 秒更新）
• 板块资金流向（判断风格切换，决定做 T 方向）
• 大盘资金流向（防系统性跳水）
• 高频逐笔（挂单位置、吃单速率）

典型信号
当个股主动买额连续 5 笔 > 500 万，且板块资金同步流入，则低吸；反向则高抛。

3.事件驱动 & 利好抢跑

必用数据

• 研报盈利预测（EPS 上调幅度、机构家数）
• 龙虎榜机构买入占比（验证研报可信度）
• 神奇九转指标（技术面共振）
• 集合竞价成交（隔夜单抢筹程度）

典型信号
昨晚 20 篇研报同时上调 EPS≥5%，且集合竞价成交放大 5 倍，直接竞价抢入。

4.套利类

4a. AH 溢价套利

• AH 股溢价率（实时 ETF 与港股通价差）
• 个股资金流向（判断南向还是北向主导）

4b. 两融套利

• 两融交易明细（融资余额、融券余量分钟级）
• 筹码分布（锁定套牢峰，算做空安全垫）

典型信号
溢价率 > 120 且融资买入额连续 3 日放大，买港股 ETF、空 A 股 ETF。

5.基本面量化 & 指增/中性

必用数据

• 基本面指标（ROE、扣非净利增速、PEG）
• 行业资金流向（景气度验证）
• 筹码分布（机构成本区间）
• 技术面指标（动量、波动率过滤）

典型信号
ROE 连续 3 季度↑ + 行业资金周度净流入 Top5 + 筹码单峰密集，则纳入指数增强组合。

6.风格轮动 & 行业择时

必用数据

• 行业资金流向（日/周/月三级共振）
• 大盘资金流向（确认系统性风险）
• 同花顺全指数行情（小盘/大盘、成长/价值切换）

典型信号
大盘资金流入且小盘指数 5 日强度 > 大盘 5 日强度 2%，超配小盘因子。

7.风控 & 异常监测

必用数据

• 两融交易明细（融资盘平仓预警线）
• 筹码分布（密集区破位提示）
• 龙虎榜机构卖出占比（机构出逃信号）
• 大盘资金流向（连续 3 日净流出 > 500 亿，降仓位）