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date: 2026-06-15 updated: 2026-06-15 conversation_id: 6737dc98-6df5-4550-af20-d34572af26d3 title: "掘金量化聚宽API接口对比" tags: [deepseek, conversation] ---

掘金量化聚宽API接口对比

创建时间: 2026-06-15 13:19

👤 用户:

掘金量化 聚宽 提供的接口是什么内容，接口使用是什么规则的呢，如是否为接口为一个，传不同参数返回不同数据呢

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💭 思考过程

用户想了解掘金量化（MyQuant）和聚宽（JoinQuant）这两个平台提供的API接口内容、使用规则，以及接口设计是统一的单接口通过参数区分不同数据，还是多个独立接口。为了全面获取信息，我们需要同时搜索两个平台的相关API文档。

🔍 搜索中...

💭 思考过程

搜索结果显示了一些相关页面。为了全面了解掘金量化和聚宽这两个平台的API接口内容、使用规则以及接口设计模式，我们需要同时打开这些页面。

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💭 思考过程

这些资料提供了掘金量化和聚宽的API信息。为了更全面地了解聚宽的API，特别是其交易接口和实时行情接口，我们需要同时进行多项搜索。

🔍 搜索中...

💭 思考过程

这些搜索结果提供了关于交易和实时行情API的更多信息。现在我需要组织回答，内容将涵盖掘金量化和聚宽两个平台。回答将包括API内容、使用规则、接口设计模式（单一接口通过参数区分数据 vs 多接口），并进行对比。

这两个平台都通过SDK的形式提供了一套功能API，不仅仅是单一的数据接口。

核心的区别在于：掘金量化是本地化的SDK，更像一个功能完备的工具箱；而聚宽则以云平台为主，API围绕其在线研究环境设计。

🔨 掘金量化：本地化的多功能工具箱

掘金量化提供一个本地SDK（Python、Matlab、C++、C#）[reference:0][reference:1]，支持run()函数选择回测或实盘模式[reference:2]，需本地运行终端[reference:3]。其API主要覆盖数据、交易、策略管理等模块。

一、API主要内容

• 数据获取接口：提供订阅式(实时)和直通式(历史)两类[reference:4]。可查询标的基本信息(getsymbolinfos)[reference:5]。
• 订阅式API：用于获取高频实时行情数据。通过init()里的subscribe()预先订阅，再用onbar()、ontick()等事件函数接收推送[reference:6]。
• 直通式API：直接调用函数一次性获取历史数据[reference:7]。

• 交易执行接口：提供ordervolume()、ordervalue()等函数，支持下单、撤单，并可查询资金、持仓与委托成交数据[reference:8][reference:9]。

• 策略管理接口：策略结构清晰。
• init(context)：策略初始化[reference:10]。
• schedule()：定时任务配置[reference:11]。
• onbacktestfinished()：回测结束回调[reference:12]。
• 事件驱动函数：如ontick()处理实时Tick数据[reference:13]，onorderstatus()处理订单状态变化，onexecution_report()处理成交回报[reference:14][reference:15]。

二、使用规则

• 获取凭证：登录掘金终端，在“系统设置-密钥管理”中生成token[reference:16]。
• 编写策略：采用上下文对象驱动的框架，定义init()等回调函数，在函数内部调用API。
• 运行策略：调用run()函数运行，参数包括mode(回测/实盘)、起止时间、初始资金、佣金滑点等[reference:17]。

三、接口设计模式

掘金量化采用函数式多接口设计：将功能拆分为独立的API函数，如获取数据有getsymbolinfos()、gethistorysymbol()等[reference:18]；数据订阅需组合subscribe()和on_bar()等事件函数。

☁️ 聚宽：基于云平台的在线服务

聚宽主要提供一个在线的量化研究平台，通过其网页端的策略研究环境来使用API。用户可在其云端编写、回测和运行策略。同时，它也提供JQData SDK，允许付费用户将数据下载到本地使用[reference:19]。

一、API主要内容

• 数据获取接口：提供丰富的数据，包括股票、基金、期货、指数、宏观等[reference:20]。一个典型API是get_price()，用于获取历史行情数据[reference:21]。
• 交易执行接口：提供交易函数。
• 研究环境API：提供策略回测框架（如rundaily()定时运行，ordervalue()目标价值下单）、因子分析工具等[reference:22]。

二、使用规则

• 在线平台：在聚宽官网创建研究环境，通过编写Python代码使用其内置API。
• 本地数据（JQData）：安装jqdatasdk库，使用账号密码认证后调用getfactorvalues()等API获取本地数据[reference:23]，需付费申请权限[reference:24]。

三、接口设计模式

聚宽同样采用函数式多接口设计。例如，历史行情有getprice()，交易有order()[reference:25]，而JQData则通过jqdatasdk对象下的多个方法（如getfactor_values()）提供数据[reference:26]。

⚖️ 掘金量化 vs. 聚宽：核心差异对比

特性	掘金量化 (MyQuant)	聚宽 (JoinQuant)
平台定位	本地化量化终端	云量化研究平台
使用方式	安装本地软件，编写策略后可在本地运行[reference:27]	主要在云端网页端编写和运行策略，也支持本地JQData
核心数据接口	两类：订阅式(推送实时)和直通式(查询历史)[reference:28]	以函数调用为主，一次性返回数据
高频数据处理	通过subscribe()和ontick()、onbar()事件函数实现[reference:29]	getticks()/getbars()函数获取[reference:30]
主要API类型	数据、交易、账户管理、策略管理等	数据、交易、回测框架、因子分析、JQData等
语言支持	Python, C++, C#, Matlab[reference:31]	主要为Python[reference:32]
使用门槛	较低，有本地客户端	中等，需适应在线环境，本地JQData需付费[reference:33]
数据权限	免费用户有一定限制，可付费升级[reference:34]	免费用户有权限，更全数据需付费

总结来说，掘金的接口更侧重本地开发和灵活的数据处理，而聚宽则提供一个便捷的云端一体化研究环境。建议你根据自己更习惯本地开发还是云端协作，来选择最适合自己的平台。如果拿不准，也可以先都体验一下看看哪个更顺手。

👤 用户:

这些都是函数调用，http请求式调用的方式呢

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💭 思考过程

用户想知道掘金量化（MyQuant）和聚宽（JoinQuant）是否提供HTTP请求式的API，而不是之前讨论的SDK函数调用。我需要查找这两个平台是否提供RESTful API或类似的HTTP接口。为了全面覆盖，我将同时进行多项搜索，涵盖掘金量化和聚宽的相关关键词。

🔍 搜索中...

💭 思考过程

搜索结果显示，聚宽似乎有一个JQData HTTP接口，但掘金量化的相关结果并不明确。为了全面了解情况，我们需要同时打开这些可能相关的链接。

📄 查阅资料中...

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💭 思考过程

聚宽有 JQData HTTP 接口，掘金可能通过 MCP Server 间接提供 HTTP 接口。我的回答将介绍这两种方式。

除了函数调用，掘金和聚宽也提供HTTP接口。

• 聚宽：官方提供了独立的 JQData HTTP 接口，让数据获取不受编程语言的限制。
• 掘金：主要通过本地SDK工作，但社区开发了一个 MCP Server，可以将其功能以HTTP服务的形式暴露出来。

☁️ 聚宽：官方数据服务的HTTP接口

聚宽为旗下数据服务产品 JQData 提供了官方HTTP接口，与主平台的在线策略研究环境不同，它是一个独立的纯数据服务，主要面向本地开发。

• 核心能力：提供了 全品种的量化金融数据 查询能力，包括股票、指数、基金、期货、期权、宏观经济、因子数据、舆情数据等，不包含交易功能。它的定位是专业、独立的量化金融数据源[reference:0]。
• 关键特征：编程语言无关，这是它的核心优势，无论使用C++、Java、Go还是PHP等语言，都能方便地调用此接口[reference:1]。

下面是一个使用Python调用JQData HTTP接口的简单例子：

• 第一步：获取 token

你需要用申请JQData时的手机号和密码，请求https://dataapi.joinquant.com/apis接口来获取一个临时的token[reference:2]。

• 第二步：请求数据

在后续的请求中，在body里带上第一步获得的token和具体的方法名（如getallsecurities）及参数，即可获取CSV格式的数据[reference:3]。

`python import requests, json

# 第一步：获取 token url = "https://dataapi.joinquant.com/apis" authbody = { "method": "gettoken", "mob": "你的手机号", "pwd": "你的密码" } authresponse = requests.post(url, data=json.dumps(authbody)) token = auth_response.text

# 第二步：请求数据 (以获取所有股票信息为例) databody = { "method": "getallsecurities", "token": token, "code": "stock", "date": "2019-01-15" } dataresponse = requests.post(url, data=json.dumps(databody)) securitiesdata = data_response.text `

🔨 掘金：通过社区项目间接提供HTTP能力

掘金量化官方没有提供HTTP REST API。它的核心接口是本地SDK，支持Python、C++、C#、Matlab等语言[reference:4]，策略必须通过SDK与本地运行的终端进行通信[reference:5][!reference:6]。

不过，针对HTTP接口的需求，社区提供了一种非官方的解决方案：

一个名为 "MyQuant MCP Server" 的开源社区项目，可以基于掘金量化的GM API，包装出一个HTTP REST接口服务[reference:7]。其架构和特点如下：

• 工作原理：它充当一个中间服务，接收你的HTTP请求，在内部调用掘金的SDK，然后将结果通过HTTP返回[reference:8]。
• 应用场景：方便将掘金的行情和交易功能接入其他支持HTTP调用的系统或AI Agent[reference:9]。
• 使用前提：必须有一台运行着掘金量化终端的Windows机器[reference:10]。
• 部署方式：既可以在本地部署，也可以部署在Ubuntu等Linux服务器上，通过网络去连接运行着掘金终端的Windows机器[reference:11]。
• 核心能力：提供行情查询、基本面数据、账户信息查询以及可选的交易功能[reference:12]。
• 安全机制：通过MCPAUTHTOKEN进行认证，并要求在命令行中显式传入，以确保交易接口的调用安全[reference:13]。
• 风险提示：这是社区开发的开源项目，非掘金官方提供，使用时需注意其稳定性和安全性。

💎 总结

总的来说，两个平台的HTTP支持情况如下表：

维度	聚宽 (JoinQuant)	掘金 (MyQuant)
官方HTTP接口	有 (JQData HTTP)	无 (核心为本地SDK)
主要用途	跨语言数据获取	核心策略与交易运行
交易功能	不支持 (纯数据服务)	通过SDK支持
第三方方案	-	有 (MyQuant MCP Server)

总的来说，聚宽提供了官方HTTP接口专注于数据服务；掘金则需借助社区项目来间接实现HTTP调用，主要用于扩展其服务范围。