baostock量化对数据的下载其实就是通过计算的方式去决策股票的买卖。目前根据量化计算方式其实跟量子计算一点关系都没有。那么，都说在股票量化交易过程中，可以利用l2股票接口来获取策略选股的方案是很普遍的，利用数据接口下载十档行情，就能探知当前市场状态，是多或空等来判断，需要执行python股票日行情接口开发者在优化多空指标设定的时候，便以非多即空的基本模型为主 ，就能很快的了解和掌握股票行情了，baostock量化具体又是如何下载十档行情数据的呢？

例如根据baostock量化的开发L2接口的功能来参考：

（1）数据说明：

交易所	数据类型
上交所	十档行情快照（Level-2）
	委托队列（Level-2）
	逐笔成交（Level-2）
深交所	十档行情快照（Level-2）
	逐笔委托（Level-2）
	委托队列（Level-2）
	逐笔成交（Level-2）
沪深交易所	期权、可转债

（2）消息类型：

消息	说明
TickRecord	逐笔成交
OrderRecord	逐笔委托
OrderQueueRecord	委托队列
StockQuoteRecord	股票十档行情

（3）参考代码：

import pandas as pd

def fenshishuju_dfcf(daima):
 
    if daima[:2] == "sh":
        lsbl = '1.'+daima[2:]
    else:
        lsbl = '0.' + daima[2:]
    wangzhi = "http://push2his.eastmoney.com/api/qt/stock/trends2/get?&fields1=f1%2Cf2%2Cf3%2Cf4%2Cf5%2Cf6%2Cf7%2Cf8%2Cf9" \
              "%2Cf10%2Cf11%2Cf12%2Cf13&fields2=f51%2Cf52%2Cf53%2Cf54%2Cf55%2Cf56%2Cf57%2Cf58&" \
              "ut=7eea3edcaed734bea9cbfc24409ed989&ndays=1&iscr=0&secid="+lsbl+ \
              "&_=1643253749790"+str(time.time)
    resp = requests.get(wangzhi, timeout=6)
    # print (resp) #打印请求结果的状态码
    data = json.loads(resp.text)
    shuju = {'日期时间': [], '最新价': [], '均价': [], '成交额': []}
    for k in data['data']['trends']:
        lsbl = k.split(",")
        shuju['日期时间'].append(lsbl[0])
        shuju['最新价'].append(lsbl[2])
        shuju['均价'].append(lsbl[-1])
        shuju['成交额'].append(lsbl[-2])
        
    shuju = pd.DataFrame(shuju)
    print(shuju)
    return shuju
 
if __name__ == '__main__':
    while 1:
        fenshishuju_dfcf('sh603102')
        time.sleep(3)；

执行示例：

 也就是说，baostock量化是通过l2接口下载十档行情数据，但前提需要开发者懂得怎样去参考开发文档去完善获取数据的办法，理解之后，那自然也就方便多了。如果大家在操作过程中出现疑问或难题，也可以Q一下方反馈或者建议，不断的完善和升级系统的个性化服务。