股票分钟行情 (cn_stock_bar1m)

数据描述: 该表记录了股票市场中各证券的未复权1分钟级行情数据,包括累计后复权因子、开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量和成交金额。高频数据对于进行短线交易分析、算法交易策略的制定和执行具有极高的价值。

文档
数据简介

## 一、数据简介 在量化投资与股票市场分析中,1分钟频率的行情数据能够提供更高的时间分辨率,帮助研究人员和投资者捕捉市场的微小波动。cn_stock_bar1m 表提供了A股市场的1分钟未复权行情数据,包含了股票在每分钟的开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量、成交金额等基本交易信息。与日频数据相比,1分钟行情数据具有更高的时效性,能够反映市场更短期的动态。 **_注意:本表适用于提取单只或少数股票全历史的数据,如果需要提取全市场部分时间的数据可以使用 [cn_stock_bar1m_c](https://bigquant.com/data/datasources/cn_stock_bar1m_c)。_** * 数据起始时间:2005-01-04 * 数据更新频率:每个交易日 | 关键字 | 释意 | | --- | --- | | instrument | 股票代码 | | date | 日期(分钟级) | ## 二、数据应用场景 ### 1、短期技术分析 1分钟数据的高频次使其特别适用于短期技术分析,比如分析市场的短期波动和微观趋势。投资者可以通过1分钟K线图、均线交叉、布林带等技术指标来判断市场的短期走势,为日内交易提供决策依据。 波动性分析:通过比较每分钟的价格波动(最高价与最低价),分析市场的短期波动性。 价格形态识别:1分钟数据可以帮助识别微观价格形态,如短期的突破、支撑与阻力位等。 ### 2、量化策略开发 1分钟频率的数据能够提供更细致的市场走势,适合开发高频交易策略和短期波动策略。 高频交易策略:基于1分钟价格波动,可以实现快速反应的算法策略,捕捉市场微小价格变化。 量价分析:根据成交量和成交金额的变化,结合价格波动,可以帮助构建量价分析模型,识别市场的买卖力量。 ### 3、市场情绪分析 通过成交量和成交金额的细节数据,研究人员可以推测市场参与者的情绪变化。例如,当成交量急剧增加并伴随着股价的上升,可能表明市场情绪的升温,反之亦然。 情绪变化:通过成交量的突然激增或减少,结合价格走势,分析市场参与者的情绪波动,帮助决策者评估市场情绪。 ### 4、套利与风险控制 由于1分钟数据的频繁波动,它也能为套利策略和风险控制提供重要信息。例如,日内套利策略可以依赖这些细微的波动来发现套利机会,而风险控制策略则可以通过短期波动来设定止损止盈点位。 ## 三、示例数据 数据仅展示一只股票最新的股票数据 {{cn_stock_bar1m_demo}}

用例
* 用例1:获取某只股票的某天的分钟数据,并计算5分钟移动平均线 ``` import dai df = dai.query(""" SELECT date, instrument, close, m_ta_sma(close, 5) AS ma_5 FROM cn_stock_bar1m WHERE instrument = '000002.SZ'""", filters={"date": ["2023-12-01","2023-12-02"]} ).df() ``` * 用例2:计算某只股票分钟价格变动百分比. ``` import dai df = dai.query(""" SELECT date, instrument, ((close - open) / open) * 100 as price_change_percentage FROM cn_stock_bar1m WHERE instrument='000001.SZ' ORDER BY date""", filters={"date": ["2023-12-01 09:25:00","2023-12-01 15:00:00"]} ).df() ```
表结构
字段 字段类型 字段描述
close double 收盘价
amount double 成交金额
low double 最低价
high double 最高价
date timestamp[ns] -
open double 开盘价
adjust_factor double 累计后复权因子
volume int64 成交量
instrument string 证券代码

表名cn_stock_bar1m

起始时间:

最近更新时间: