通信达实时数据获取的原理、方法及常见问题解析

摘要： 通达信软件本身并不提供官方的、可供外部程序直接调用的实时数据API接口， 所有获取实时数据的方法，本质上都是通过模拟人工操作、解析数据包或利用其插件功能来实现的，获取通达信实时数据...

通达信软件本身并不提供官方的、可供外部程序直接调用的实时数据API接口。 所有获取实时数据的方法，本质上都是通过模拟人工操作、解析数据包或利用其插件功能来实现的。

获取通达信实时数据主要有以下几种途径,各有优劣，适用于不同的场景和技术水平。

使用通达信的插件功能（官方/半官方途径）

这是最“干净”、最稳定，也是官方（或类官方）推荐的方法，通达信支持加载DLL插件，这些插件可以运行在通达信进程内部，直接访问其内部数据。

通达信公式系统

这是最基础、最广泛使用的方法，你可以在通达信的公式编辑器里编写公式，然后通过调用公式来获取数据。

• 优点：
  • 无需编程基础,使用通达信自己的公式语言即可。
  • 数据来源直接,是通达信官方处理过的数据。
  • 可以在K线图、行情列表等地方直接看到结果，方便验证。
• 缺点：
  • 只能获取公式返回的最终值,无法获取底层的原始数据流（如逐笔成交）。
  • 无法实现高频、实时的程序化交易，主要用于策略研究、选股和预警。
• 如何使用：
  1. 在通达信中按 Ctrl + F 打开公式管理器。
  2. 新建一个公式（选择“技术指标公式”）。
  3. 在公式代码中使用 REF(X, N) 引用历史数据，或使用 DYNAINFO(n) 获取实时行情数据。
  4. DYNAINFO(n) 是关键，n 是一个数字，代表不同的实时数据项。
     • DYNAINFO(7) -> 最新价
     • DYNAINFO(37) -> 总手
     • DYNAINFO(48) -> 买一价
     • DYNAINFO(49) -> 卖一价
     • DYNAINFO(17) -> 涨跌幅
  5. 将公式添加到行情列表或K线图中,即可实时查看。

使用第三方开发的DLL插件

社区中有一些高手开发了能够获取更底层、更全面数据的DLL插件，这些插件被加载到通达信后，可以提供比公式系统更强大的功能。

• 优点：
  • 可以获取逐笔成交、盘口队列等深度数据。
  • 性能较好,可以支持相对高频的数据获取。
  • 相对稳定,因为是作为插件运行在通达信内部。
• 缺点：
  • 需要找到可靠的插件来源,很多插件是收费的。
  • 使用有一定门槛,需要了解如何在通达信中加载DLL。
  • 存在一定的安全风险,需要确保插件来源可信。
• 如何使用：
  1. 获取一个功能符合需求的DLL插件文件（TdxHq.dll 或其他类似名称）。
  2. 将该DLL文件放入通达信的 plugins 目录下。
  3. 在通达信的 tdxinit.ini 配置文件中，添加对插件的引用。
  4. 然后你就可以通过调用这个DLL导出的函数来获取数据（这通常需要配合一个客户端程序，如 Python、C# 等）。

网络数据包抓取（非官方途径）

这是最灵活、最强大的方法，也是大多数量化交易平台采用的方式，原理是抓取通达信软件与服务器之间通信的网络数据包，然后解析这些数据包来获取信息。

解析 vipdoc 历史数据文件

通达信的历史K线、分钟数据等都存储在本地 vipdoc 目录下的文件中，虽然这是历史数据，但了解其格式是理解实时数据包的基础。

• 数据位置：...\通达信安装目录\vipdoc\sh\lday\ (上海日线), ...\通达信安装目录\vipdoc\sz\lday\ (深圳日线) 等。
• 文件格式：通常是 .dat 或 .day 文件，是二进制格式。
• 如何解析：需要编写程序（如Python）来读取这些二进制文件，并根据其固定的数据结构（如文件头、数据块）解析出日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量等信息，网上有很多现成的解析库。

抓取和解析实时行情数据流

这是获取真正实时数据的核心,通达信通过TCP/IP协议从服务器接收实时行情数据。

• 原理：
  1. 使用抓包工具（如 Wireshark）或网络编程库（如Python的 scapy）捕获通达信客户端发送和接收的网络数据包。
  2. 分析数据包,找到行情服务器的IP地址和端口号。
  3. 分析数据包的协议和数据结构，通达信使用的是一种类似 Fast 或 Binary 的私有协议，数据包是二进制格式。
  4. 编写程序,直接连接到行情服务器的IP和端口，发送订阅请求，然后接收并解析返回的二进制数据流。
• 优点：
  • 最全面：可以获取几乎所有数据，包括逐笔成交、盘口、财务数据、新闻资讯等。
  • 性能极高：因为是直接与服务器通信，延迟极低，适合高频交易。
  • 完全自主可控：不依赖通达信软件的图形界面。
• 缺点：
  • 技术难度极高：需要深入理解网络协议、二进制数据结构，并且协议可能会被通达信更新，导致解析失效。
  • 不稳定：直接连接服务器可能会被运营商或服务器方限制或屏蔽。
  • 有法律风险：未经授权抓取和利用数据可能违反用户协议或相关法律法规。
• 如何开始：
  • 抓包分析：先用Wireshark抓包，重点关注与通达信服务器通信的TCP流，分析数据包的模式，比如每个数据包的长度、固定字段等。
  • 寻找开源项目：GitHub上有很多现成的开源项目，已经完成了复杂的协议解析工作，例如搜索 pytdx、vnpy 等。强烈建议从这些项目入手，而不是自己从零开始。
    • pytdx：一个非常流行的Python库，可以方便地获取通达信的日线、分钟线等历史数据和实时行情数据，它内部就是通过解析数据包实现的。
    • vnpy：一个成熟的Python量化交易框架，内置了对通达信等多种数据源的支持。

模拟鼠标键盘操作（自动化控制）

这种方法不关心数据来源,而是直接操作通达信的图形界面来“读取”数据。

• 原理：
  • 使用自动化工具（如Python的 pyautogui、pywin32）来模拟鼠标点击、键盘输入。
  • 程序先打开通达信,点击某个股票，然后移动鼠标到屏幕上的某个位置（买一价”显示的位置），通过“OCR”（光学字符识别，如 pytesseract）技术来识别屏幕上显示的数字。
• 优点：
  • 原理简单,容易理解。
  • 可以获取通达信界面上显示的任何信息。
• 缺点：
  • 性能极差：速度慢，延迟高，不适合实时交易。
  • 稳定性差：一旦屏幕分辨率、窗口大小、字体改变，程序就会失效。
  • 非常脆弱：无法在后台运行，必须保证通达信界面可见。
  • OCR识别可能出错。
• 适用场景：仅用于一些极低频率的、非核心的自动化任务，比如定时截图等。

总结与推荐

给初学者的建议：

1. 从公式开始：如果你只是想研究一些简单的选股策略，或者想在K线上叠加指标，请先精通通达信公式系统。

   
   （图片来源网络，侵删）

2. 使用 pytdx 库：如果你是Python用户，并且想在自己的程序中获取通达信的实时和历史数据，pytdx 是最佳起点，它封装了复杂的网络协议解析，让你可以几行代码就获取到数据。

   # pytdx 示例代码
   from tdx.hq import TdxHq_API
   from tdx.config import *
   api = TdxHq_API()
   api.connect(CNF['ip'], int(CNF['port']))
   # 获取平安银行(000001)的实时行情数据
   data = api.get_security_quotes(['.SH000001']) # 注意：这里代码需要根据具体库的API调整，通常是市场代码+股票代码
   print(data)
   api.disconnect()

3. 探索量化框架：如果你想构建一个完整的交易系统，可以学习使用 vnpy 这样的成熟框架，它们已经集成了数据获取、策略、回测、交易执行等全套功能，并支持通达信等多种数据源。

重要提醒：

• 数据延迟：即使通过数据包获取的数据，也可能存在几百毫秒到几秒不等的网络延迟。
• 数据准确性：非官方途径获取的数据可能存在错误或遗漏。
• 法律合规：在进行任何数据获取和交易活动前，请务必了解并遵守相关的法律法规和券商的规定，不要进行任何违规操作。