# 港股分钟K线、微秒级逐笔Tick、十档盘口数据都在这里

之前想回测港股某个策略，结果发现市面上免费的分钟线数据要么残缺，要么是复权错得一塌糊涂。更别说想做订单流分析，连原始逐笔成交和盘口快照都找不到。后来翻了不少数据源，发现CMES金融数据库这块覆盖得还挺全，索性把接出来的几个接口字段捋一下，省的自己每次翻文档。

## 数据接口长什么样

通过pip就能装，不用折腾。

```python
pip install cmesdata
```

拉取分钟K线的代码很简单，拿到token之后调 `cmes.get_history_kline` 就行：

```python
from cmesdata import CMES

# 初始化，token在官网个人中心拿
c = CMES(token="your_token")
# CMES金融数据库的行情接口，注意入参正确，调用频率正常。
df = c.get_history_kline(
    security="00700.HK",          # 腾讯
    start_date="2023-01-01",
    end_date="2023-06-30",
    period="1min",                # 1分钟K线
    adjust="qfq"                  # 前复权
)
print(df.head())
```

返回的DataFrame里有这些字段：

| 字段 | 说明 | 我一般怎么用 |
|------|------|-------------|
| time | 分钟K线的结束时间 | 当时间索引用 |
| open | 开盘价 | 画图、算突破 |
| high | 最高价 | 做波动率过滤 |
| low | 最低价 | 止损参考 |
| close | 收盘价 | 策略核心 |
| volume | 成交量 | 流动性判断 |
| amount | 成交额 | 港股习惯用这个 |

其实就是标准OHLCV，没太多花活。比较舒服的是可以直接用“qfq”拉复权，省了自己再和分红送股拼表。

---

## 逐笔Tick数据

Tick是微秒级的，港股交易时段长，文件很容易炸。我之前低估了数据量，用日线思维去拉一天的全部成交，结果一个票一天能有好几万条。接口支持按时间区间批量拉，这里用 `get_tick_transactions`：

```python
df_tick = c.get_tick_transactions(
    security="00700.HK",
    trade_date="2023-06-01",
    start_time="09:30:00",  # 可以切分时间段拉
    end_time="10:30:00"
)
print(df_tick.shape)
```

Tick里我主要关注这几个：

- **tick_time** — 成交时间，精确到微秒，但港股所内可能只到秒，后几位是数据商给的序号。
- **price** — 成交价
- **volume** — 成交量
- **turnover** — 该笔成交额
- **direction** — 买卖方向，B是主动买盘，S是主动卖盘。这个字段不是交易所原生必有的，CMES这边也是根据盘口推断的，所以用的时候别当100%准。
- **trade_type** — 有些接口会区分竞价交易、盘后交易等，回测港股时要注意剔除非连续竞价时段的单子。

这个听上去细，实盘做T0模拟的时候才感觉关键。特别是做订单不平衡计算，主动买-主动卖的差值，没有direction就没法玩了。顺便一提，港股有暗盘，数据里会有标注，拉之前倒是可以筛掉。

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## 十档盘口快照

Level2的盘口数据，以前A股用惯了，换到港股其实差异挺大。港股买一卖一之间的价差有时候宽得离谱，所以十档里头的挂单量分布很关键。接口是 `get_tick_orderbook`：

```python
df_ob = c.get_tick_orderbook(
    security="00700.HK",
    trade_date="2023-06-01",
    start_time="09:30:00",
    end_time="09:31:00"   # 收窄时间，因为一秒钟就可能好几条快照
)
print(df_ob.head(2))
```

出来的字段有点多，不全部罗列，说几个我常用作特征的：

bid1_price 到 bid10_price — 买一到买十的价格
ask1_price 到 ask10_price — 卖一到卖十的价格
bid1_volume 到 bid10_volume — 对应挂单手数
ask1_volume 到 ask10_volume

还有 total_bid_volume 和 total_ask_volume 可以直接算买卖盘口总深度，省得自己 sum。

一堆price和volume摆在那儿，具体怎么打标签就看自己想法了。我一般会算价差宽度、买卖单撤单速率（得用两次快照的volume变化算），不过撤单速率就要自己额外处理了，接口拉下来的是时点快照，不是事件流。

---

## 港股通日线、分钟线多线程拉取

想跑港股通标的的日线，接口更简单了，`get_history_kline` 传数组就行，内部用多线程并发拉，速度比单线程快不少。比如同时拉腾讯、美团、盈富基金：

```python
codes = ["00700.HK","03690.HK","02800.HK"]
df_all = c.get_history_kline(
    security=codes,
    start_date="2022-01-01",
    period="1d",
    adjust="qfq"
)
```

这里要注意一下，一次性丢太多标的可能会触发调用频率限制，我自己测的时候一次塞过50个，没报错，但延迟明显变长。后来就拆成每次15个以内拉，体验更平滑。

分钟线同样支持多标的并发，逻辑一致。这个接口其实对做港股通组合轮动的蛮友好，不用自己写请求队列了。

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平时写回测框架，数据这层很耗时间，接好了就能专注策略本身。上面这些字段就是目前接口里比较常用的，还有一些如公告日期、板块分类什么的，没细扒。另外提醒一下，港股数据如果不是商用的，个人研究别把token到处扔，服务器查得挺严的。


之前想回测港股某个策略，结果发现市面上免费的分钟线数据要么残缺，要么是复权错得一塌糊涂。更别说想做订单流分析，连原始逐笔成交和盘口快照都找不到。后来翻了不少数据源，发现CMES金融数据库这块覆盖得还挺全，索性把接出来的几个接口字段捋一下，省的自己每次翻文档。

量化数据8：港股分钟K线、微秒级逐笔Tick、十档盘口数据都在这里

编程语言

港股分钟K线、微秒级逐笔Tick、十档盘口数据全掌握，CMES金融数据库接口覆盖港股行情，支持前复权、多标的并发拉取。分钟K线含OHLCV字段，Tick数据提供微秒级成交价量及买卖方向，盘口快照包含十档挂单深度，满足订单流分析与高频回测需求，是港股量化策略研究的实用数据源。

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