将市场深度数据流存储到list或dataframe中可以通过以下步骤实现:
以下是一个简单的示例代码,展示了如何将市场深度数据流存储到dataframe中:
import pandas as pd
from ibapi.client import EClient
from ibapi.wrapper import EWrapper
class MarketDataHandler(EWrapper):
def __init__(self):
super().__init__()
self.depth_data = pd.DataFrame(columns=['Symbol', 'Bid', 'Ask'])
def updateMktDepth(self, tickerId, position, operation, side, price, size):
# 处理市场深度数据流
# 假设数据流的格式为:tickerId, symbol, bid, ask
self.depth_data = self.depth_data.append({'Symbol': symbol, 'Bid': bid, 'Ask': ask}, ignore_index=True)
def main():
market_data_handler = MarketDataHandler()
client = EClient(market_data_handler)
client.connect("localhost", 7497, clientId=1)
# 订阅市场深度数据
# 假设订阅的tickerId为1,交易品种为AAPL
client.reqMktDepth(1, AAPL, 5, False, [])
# 处理市场深度数据流,等待数据接收完成
client.run()
# 存储到文件或进行进一步处理
market_data_handler.depth_data.to_csv('market_depth.csv', index=False)
# or
# market_data_handler.depth_data.to_excel('market_depth.xlsx', index=False)
if __name__ == "__main__":
main()
这个示例中,定义了一个MarketDataHandler类来处理市场深度数据流。在updateMktDepth回调函数中,将接收到的市场深度数据存储到depth_data dataframe中。最后,将数据存储到CSV或Excel文件中。
请注意,这只是一个简单的示例,实际应用中可能需要根据具体需求进行适当修改和扩展。另外,具体的产品和推荐链接需要根据腾讯云提供的相关服务进行选择。
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