python 量化 gm

您好！对于量化交易，Python有很多优秀的库和工具可以使用。其中比较常用的是`gm.api`，它是一个开源的股票量化交易接口库，为用户提供了股票数据获取、历史数据分析、策略回测和实盘交易等功能。

使用`gm.api`进行量化交易需要先进行账号注册，并获取API token，然后在Python环境中安装gm.api库。您可以使用以下代码进行安装：

pip install gm.api

一旦安装完成，您就可以开始使用`gm.api`进行量化交易了。例如，您可以使用以下代码获取某只股票的历史行情数据：

import gm.api as gm

# 设置API token
gm.set_token("YOUR_API_TOKEN")

# 获取历史行情数据
symbol = "SHSE.600000"  # 上证指数
start_time = "2022-01-01"
end_time = "2022-01-31"
df = gm.get_history(symbol, start_time, end_time)

print(df)

以上代码将获取上证指数在2022年1月1日至2022年1月31日期间的历史行情数据，并打印输出。

当然，`gm.api`还提供了很多其他功能，如策略回测、实盘交易等。您可以参考官方文档或搜索相关教程来了解更多信息。

希望以上回答能够对您有所帮助！如有其他问题，请随时提问。

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在掘金量化平台上执行集合竞价下单操作涉及特定的时间窗口和函数调用。由于每天开盘价通过集合竞价方式确定，这有助于减少人为操纵的可能性并提供公平的价格发现机制[^1]。

为了实现在掘金量化平台上下达集合竞价订单的功能，可以利用该平台提供的API接口编写相应的代码逻辑来完成这一过程：

from gm import order_target_volume, get_calendar, get_instrumentinfos

def place_auction_order(symbol, volume, side):
    """
    在指定时间范围内尝试提交集合竞价订单
    
    参数:
        symbol (str): 股票代码
        volume (int): 订单数量
        side (str): 'buy' 或 'sell'
        
    返回:
        bool: 如果成功则返回True；否则False
    """
    
    # 获取交易日历信息
    calendar = get_calendar()
    
    # 判断当前是否处于可下单时间段内
    now_time = datetime.now().time()
    auction_period_start = time(9, 0)  # 集合竞价开始前一刻
    auction_period_end = time(9, 30)   # 正常连续竞价开始时刻
    
    if not(auction_period_start <= now_time < auction_period_end):
        print("不在有效的集合竞价期间")
        return False
        
    try:
        # 提交目标成交量订单
        result = order_target_volume(
            sec_id=symbol,
            target_volume=volume,
            price_type='LIMIT',
            towards=('BUY' if side=='buy' else 'SELL'),
            order_book_id=None,
            account_idx=-1
        )
        
        if result is None or result['status'] != "Filled":
            raise Exception("Order failed.")
            
        return True
            
    except Exception as e:
        print(f"Error placing auction order: {e}")
        return False

此段Python脚本定义了一个名为`place_auction_order()` 的辅助函数用于处理集合竞价阶段内的买卖请求。需要注意的是，在实际应用中应当严格遵循交易所规定的具体规则以及掘金量化的API文档说明来进行开发测试工作。