具体python 代码 ，wind的Python接口使用wsq实时订阅tick数据，合成分钟线

好的，根据您的要求，我会提供一份Python代码，使用Wind的Python接口订阅实时Tick数据，并将其合成为分钟线数据。

首先，您需要安装Wind的Python接口，可以通过以下命令在命令行中安装：

pip install WindPy

然后，您可以使用以下代码来连接Wind服务器并订阅实时Tick数据：

import time
import numpy as np
import pandas as pd
import WindPy as wp

# 连接Wind服务器
wp.start()

# 订阅Tick数据
wp.wsq("000001.SH", "rt_time,rt_last", func=lambda x: print(x))

# 等待Tick数据
time.sleep(10)

# 关闭连接
wp.stop()

在上面的代码中，我们使用了Wind的`wsq`函数订阅了上证指数（000001.SH）的实时Tick数据，并将其打印到控制台上。`wsq`函数的第一个参数是证券代码，第二个参数是需要订阅的数据字段，这里我们订阅了实时时间和最新价。`func`参数指定了回调函数，当有新的Tick数据到达时，会自动调用该函数。

接下来，我们需要将实时Tick数据合成为分钟线数据。我们可以使用Pandas库中的`resample`函数来实现：

import time
import numpy as np
import pandas as pd
import WindPy as wp

# 连接Wind服务器
wp.start()

# 订阅Tick数据
tick_data = wp.wsq("000001.SH", "rt_time,rt_last").Data[0]

# 将Tick数据转换为DataFrame
df = pd.DataFrame({"time": tick_data[::2], "price": tick_data[1::2]})
df["time"] = pd.to_datetime(df["time"])

# 将DataFrame按分钟合并为分钟线数据
min_data = df.set_index("time").resample("1min").agg({"price": "ohlc"})

# 打印分钟线数据
print(min_data)

# 关闭连接
wp.stop()

在上面的代码中，我们首先订阅了上证指数的实时Tick数据，并将其转换为DataFrame格式。然后，我们使用`set_index`函数将时间列设置为索引，并使用`resample`函数按分钟合并数据。`agg`函数指定了每个分钟线数据的计算方法，这里我们使用了OHLC法，即开盘价、最高价、最低价和收盘价。最后，我们打印了合成后的分钟线数据。

当然，实际应用中，我们需要不断更新分钟线数据，并将其保存到数据库或文件中，以便后续分析和使用。