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前面已经可以简单的跑起来了，只不过是日线级的股票，我们最终目标是5分钟级的期货

由于平台不支持5分钟数据，因此这些数据需要我们手动解决，分两块，一块是历史数据的获取，一块是实时数据的采集。先搞定历史数据。

目前看通达信的数据还算是比较靠谱的。股指期货主要有IF,IC,IH三个，以IF为例，由于通常我们要的数据比较多一点，通常是1年以上而非1个月，因此用主连IFL8

一、获取数据：

点击下载即可，

然后利用通达信的导出功能：

 然后打开数据看一下：

考虑到后期各种处理，因此最好还是将这些数据存于数据库中，存好后形如：

二、转换数据

顺便说一下，通达信上的数据IFL8是完全按照各主力合约拼接而成，通过下载期货合约的实时行情数据进行合并成5分钟数据，然后与主力合约K线的开高低收量及持仓进行对比，基本上没有什么误差。

当然，之前的历史数据从通达信上获取，后面的数据以及动态生成的历史有能力的还是从实时行情生成为好。毕竟股指期货一个点就是200或300块，随便搞一手就是几万的盈亏，数据还是用自己的安心点。

由于rqalpha没有提供分钟级数据，因此我们要将获取的数据转成rqalpha识别的数据ndarray

先看ndarray的数据类型：

dtype = np.dtype([(‘date‘, ‘<u4‘), (‘time‘, ‘<u4‘), (‘open‘, ‘<u4‘),
                          (‘close‘, ‘<u4‘), (‘high‘, ‘<u4‘), (‘low‘, ‘<u4‘),
                          (‘limit_up‘, ‘<u4‘), (‘limit_down‘, ‘<u4‘), (‘basis_spread‘, ‘<i4‘),
                          (‘open_interest‘, ‘<u4‘), (‘volume‘, ‘<u4‘), (‘total_turnover‘, ‘<u8‘),
                          (‘trade_date‘, ‘<u4‘)])

这里需要注意的是，open,high,low,close这四个值在rqalpha都是扩大了10000倍的，因此，这儿转换时需要先乘上10000

然后将之存于一个list中

values.append((ft.date, ft.time, ft.open, ft.close, ft.high, ft.low,
                                   0, 0, 0, 0, ft.volume, 0, ft.date))

最后将之转成ndarray类型数据：

result = np.array(values, dtype=dtype)

利用rqalpha完成一个股指期货的回测（二） 分钟数据获取和转换

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原文地址：https://www.cnblogs.com/luhouxiang/p/12796825.html