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Title: QMT 行情数据获取：`get_history_data` 中的复权与停牌处理

Question: 使用 ContextInfo.get_history_data 时，不同复权方式和停牌填充参数有何区别？

QMT 平台 ContextInfo.get_history_data 复权与停牌处理详解

在 QMT（迅投量化交易系统）中，ContextInfo.get_history_data 是用于从已设定的股票池中获取历史行情数据的核心接口。为了保证策略回测与实盘信号计算的准确性，理解其**除复权处理（dividend_type）与停牌填充（skip_paused）**参数至关重要。

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1. 接口基本语法与参数说明

ContextInfo.get_history_data(len, period, field, dividend_type = 0, skip_paused = True)

参数解析：

• len (int)：需要获取的历史 Bar 数量。
• period (str)：数据周期，如 '1d'(日线)、'1m'(1分钟线)、'1w'(周线) 等。
• field (str)：行情字段，可选 'open', 'high', 'low', 'close', 'quoter' 等。
• dividend_type (int)：除复权类型，缺省默认为 0。
• skip_paused (bool)：停牌是否填充，缺省默认为 True。

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2. 复权方式 (dividend_type) 的区别与选择

dividend_type 参数控制股票因分红、送股、配股等除权除息事件对价格序列的调整方式：

参数值	复权模式	适用场景与区别
0	不复权 (默认)	保持历史真实撮合价格。适合计算真实交易成本，但价格序列存在分红断层。
1	向前复权	以当前价格为基准平滑调整历史价格。保持最新价格真实，适合日内或近期信号触发计算。
2	向后复权	以上市首日价格为基准向后调整。历史价格连续，适合长期策略回测和技术指标（如 MA、MACD）计算。
3	等比向前复权	按比例平滑历史价格，保持收益率不变，避免前复权可能出现的负价格。
4	等比向后复权	按比例向后平滑调整，保持收益率真实性。

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3. 停牌填充 (skip_paused) 的区别与影响

skip_paused 参数决定股票在停牌日（或无交易数据日）的数据处理逻辑：

(1) skip_paused = True（默认填充）

• 逻辑：如果股票在某日停牌，QMT 会自动使用停牌前最新的有效收盘价/行情数据进行填充。
• 影响：返回的数据列表长度与请求的 len 长度保持一致，数据连续无缺失，便于直接进行多因子矩阵运算或指标计算。

(2) skip_paused = False（不填充）

• 逻辑：停牌日的数据不进行填充，直接跳过或返回空/NaN 值。
• 影响：能够真实反映股票的实际交易天数，避免停牌期间产生虚假交易信号。

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4. 示例代码

在编写 QMT 策略时，必须先通过 set_universe 设定股票池，随后即可在 handlebar 中获取调整后的历史行情：

#coding:gbk

def init(ContextInfo):
    # 1. 设定股票池
    ContextInfo.set_universe(['000001.SZ', '600000.SH'])

def handlebar(ContextInfo):
    # 2. 获取包含向前复权、停牌自动填充的最近 5 日收盘价
    history_close = ContextInfo.get_history_data(
        len=5, 
        period='1d', 
        field='close', 
        dividend_type=1,   # 向前复权
        skip_paused=True   # 停牌自动填充
    )
    
    # 遍历获取各股票的数据
    for stock, prices in history_close.items():
        if len(prices) >= 2:
            print(f"{stock} 最新收盘价: {prices[-1]}, 前一日收盘价: {prices[-2]}")

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5. 总结与最佳实践

1. 技术分析与指标计算：推荐使用 向前复权 (dividend_type=1) 或 向后复权 (dividend_type=2)，避免除权缺口导致 MACD、RSI 等技术指标失真。
2. 多股对齐计算：推荐设置 skip_paused=True，确保股票池中所有标的获取到相同长度的数据，避免数组对齐异常。
3. 历史数据准备：使用 get_history_data 前，请确保已通过 QMT 客户端的【数据管理】补充了完整的历史行情数据。