可以获得国内股票和期货tick级别历史数据的数据库有哪些

1. 可以获得国内股票和期货tick级别历史数据的数据库有哪些

可以通过交易所的授权数据提供商获得国内股票和期货tick级别历史数据。很多人喜欢做短线，觉得短线刺激，长线持股待涨这种等待实在没有办法承受，但是倘若大家不会做短线，很大概率会亏得更快。今天就把我独有的做T的秘籍分享给大家。在开始以前，大家可以看一下我为大家准备的一点惊喜，机构精选的牛股大盘点--速领！今日机构牛股名单新鲜出炉！一、股票做T是什么意思如果今天买入一只股票，但是又想卖出，那么只能隔天在操作，这就是A股的交易市场模式T＋1。而股票做T，股票进行T＋0的交易操作就是指把当天买进的股票当天再卖出去，投资人通过可以交易股票的当天的涨跌做差价，当股票处于大幅下跌时，立刻买入，等涨到一定的高度就马上转卖，钱就是这样挣到的。列举一下，1000股的xx股票在昨天我本来就持有着，市价10元/股。在今早是发现该股已经跌到了9.5元/股，立马又跟进了1000股。到了下午，这支股票的价格就突然上涨到没有想到的价格--10.5元/股，我就立刻以这个价格售出去1000股，从而赚取（10.5－9.5）×1000＝1000元的差价，这就是做T的过程。但是，不是每种股票做T都合适！正常来说，日内振幅空间较大的股票，这类是比较适合做T的，比如，每日存在5%的振幅空间。对某只股票了解不够，没有把握的，不妨就点开这里看看吧，有专业的人员去为你诊断T股票，从而选择出最适合你的！【免费】测一测你的股票到底好不好？二、股票做T怎么操作那股票做T到底怎么操作？一般有两种方式：正T和倒T。正T即先买后卖，这股票一直在投资者手里面持有着，投资者在开盘当天股票下跌到低点时买入1000股，股票当天冲到最高点的时候，将这1000股票托盘而出，这样总持股数保持不变，T＋0这样的效果也就能够体现到了，又能够享有中间赚取的差价。而倒T即先卖后买。投资者预计到股票将大幅下跌的征兆，所以就在高位点先卖出持有的一部分股票，等股价回落后再买进，总量仍旧有办法保持不变，但能获取收益。比方投资者，他占有该股2000股，每一股的价格在当天早上是10元，觉得该股的市价马上就会做出调整，，于是卖出手中的1500股，在股票下降到9.5元/股时，他们就能从这只股票中获得比较丰厚的利益，再买入1500股，这就赚取了（10-9.5）×1500＝750元的差价。这时就有人问了，可以买入的低点是什么时候，可以卖出的高点又是什么时候要怎样知道呢？其实只要拥有一款买卖点捕捉神器，就可以判断股票的趋势，就能轻松帮你抓住每一个重要时机，如果想领取的话请点开链接：【智能AI助攻】一键获取买卖机会应答时间：2021-09-23，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

2. 可以获得国内股票和期货tick级别历史数据的数据库有哪些

你好！
可以通过交易所的授权数据提供商获得国内和期货tick级别历史数据，比如万得视讯文华财经等等。
嗯，但是需要注意这种数据一班是需要付费。
希望对你有所帮助，其他的问题可以继续追问我。

3. 股票和期货tick级别历史数据的数据库有哪些

通联，需要花钱去买。

4. 股指期货中的Tick数据是什么意思

5. python可以读取到国内期货历史tick数据吗

读取不到的。具体可以参照鲸选财经上的数据

6. 期货交易中bar和tick是什么意思

 Bar 的概念
在一定时间段内的时间序列就构成了一根 K 线（日本蜡烛图），单根 K 线被称为 Bar。
如果是一分钟内的 Tick 序列，即构成一根分钟 K 线，又称分钟 Bar;如果是一天内的分钟序列，即构成一根日线 K 线，又称日线 Bar;
Bar 的示意图如下所示：

Bar 就是时间维度上，价格在空间维度上变化构成的数据单元。如下图所示，多个数据单元 Bar 构成的一个时间序列。

以上来自 聚宽Joinquant  更多的详情的话可以看看，JQData有提供数据接口支持本地调用的。

7. 如何计算期货交易品种tick数据的承载量

什么是Tick？
举个例子，交易数据可以想象成一条河流，Tick就是这条河流在某个截面的数据。国内期货最细粒度就是每秒两次。也就是说国内期货500毫秒最多发送一个Tick。

国内大多数软件是怎么获取Tick的？
那么500毫秒内实际上发生的成交往往多于一次，里面具体什么情况完全是个黑盒子。特别在商品期货高频交易策略中，Tick行情的接收速度对策略的盈利结果有着决定性的影响。
而市面上大多数交易框架，都是采用回调模式的机制，也就是500毫秒最多只有一个Tick，这还是理想状态。真实情况下onBar/onTick，Tick不漏掉就不错了。为什么呢？因为onBar/onTick函数里面，你要处理一整遍代码逻辑，很浪费时间，不管你愿不愿意，你的策略逻辑必须被打断，必须采用状态机的模式，比如： 

更为先进的机制
发明者量化交易平台并没有采用这种落后的回调机制，而是采用了不打断策略逻辑的main函数入口机制，让用户可以更自然的控制策略流程。用C++与Golang做为稳定的策略低层，策略上层用Javascript/Python处理逻辑问题。结合事件触发机制，同样的也能使策略在第一时间最快的速度处理行情。
不要说脚本语言速度慢，除非你用它来做神经网络训练，就算用神经网络训练, 加入Jit热编译后，他在任何场合都够用的了, Chrome秒IE十条街就是例子。入门级的策略这里就不再写了， 就以期货高频Tick的合成来说。
比如我们连接一个期货公司，只能收到这个期货公司的行情，我们接收行情的速度跟质量也跟自己的网络有关系，跟期货公司前置机的负载也有关系，那么，怎么样才能做到更快的获取更准确的期货Tick数据呢？
在发明者的策略模型下，你很容易就能操作N家不同期货公司的账户，并把他们的行情，融合处理，以最快的速度下单。正常情况下，我们最多可以从期货公司拿到两个Tick每秒，但通过融合行情的技术，以MA801为例，我们可以拿到最多一秒6次不重复的Tick。


代码演示
废话不多说，直接上代码（此代码只能实盘，不能回测，如果您不用发明者可以只参考原理）：实盘添加交易所时，可以添加N个期货公司，进行行情的并发融合处理。这里暂时添加两个，演示说明：


代码如下：

原文：如何突破商品期货Tick接收限制
演示效果

如上图，可以看到21:24:44秒的时候第一个期货公司的数据比第二个先到，添加两个期货公司就看出来效果了，如果添加5个以上期货公司一起融合。
那么你基本上没有漏Tick的可能，如果用来开发高频交易策略，你已经解决了很重要也是决定性的一步，Tick接收的速度以及稳定性。

8. 想要中金所的股指期货和国债期货tick分笔高频历史数据那里有哦，五档的？

去大富翁数据哦，确实不错，数据也齐全