RiceQuant米筐量化交易平台。深圳米筐科技有限公司致力于打造亚太区最出色的量化交易平台,在我们的平台上,您可以使用我们提供高效的工具和准确的数据去构造您的策略,并进行回测以及优化,而无需担忧基础架构及数据质量问题。

股票行情

股票历史行情

研究:get_price(order_book_ids, start_date='2013-01-04', end_date='2014-01-04', frequency='1d', fields=None, adjust_type='pre', skip_suspended=False, country='cn')
交易:get_price(order_book_ids, start_date, end_date=None, frequency='1d', fields=None, adjust_type='pre', skip_suspended=False)

获取指定合约或合约列表的历史行情(包含起止日期,日线或分钟线),不能在交易过程中的'handle_bar'函数中进行调用。目前仅支持中国市场。

参数

参数类型说明
order_book_idsstr OR str list合约代码,合约代码,可传入order_book_id, order_book_id list, symbol, symbol list
start_datestr, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp开始日期,默认为'2013-01-04'。交易使用时,用户必须指定
end_datestr, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp结束日期,默认为'2014-01-04'。交易使用时,默认为策略当前日期前一天
frequencystr历史数据的频率。 现在支持日/分钟级别的历史数据,默认为'1d'。使用者可自由选取不同频率,例如'5m'代表5分钟线
fieldsstr OR str list返回字段名称
adjust_typestr权息修复方案。前复权 - pre,后复权 - post,不复权 - none,回测使用 - internal 需要注意,internal数据与回测所使用数据保持一致,仅就拆分事件对价格以及成交量进行了前复权处理,并未考虑分红派息对于股价的影响。所以在分红前后,价格会出现跳跃
skip_suspendedbool是否跳过停牌数据。默认为False,不跳过,用停牌前数据进行补齐。True则为跳过停牌期。注意,当设置为True时,函数order_book_id只支持单个合约传入
countrystr默认是中国市场('cn'),目前仅支持中国市场

返回

pandas Panel/DataFrame/Series

参数类型说明
OpeningPx openfloat开盘价
ClosingPx closefloat收盘价
HighPx highfloat最高价
LowPx lowfloat最低价
LimitUp limit_upfloat涨停价
LimitDown limit_downfloat跌停价
TotalTurnover total_turnoverfloat总成交额
TotalVolumeTraded volumefloat总成交量
AccNetValue acc_net_valuefloat累计净值(仅限基金日线数据)
UnitNetValue unit_net_valuefloat单位净值(仅限基金日线数据)
DiscountRate discount_ratefloat折价率(仅限基金日线数据)
SettlPx settlementfloat结算价 (仅限期货日线数据)
PrevSettlPx prev_settlementfloat昨日结算价(仅限期货日线数据)
OopenInterest open_interestfloat累计持仓量(期货专用
BasisSpread basis_spreadfloat基差点数(股指期货专用,股指期货收盘价-标的指数收盘价)
TradingDate trading_datepandasTimeStamp交易日期(仅限期货分钟线数据),对应期货夜盘的情况

范例

[In]get_price('000001.XSHE', start_date='2015-04-01', end_date='2015-04-12')
[Out]
open    close    high    low    total_turnover    volume    limit_up    limit_down
2015-04-01    10.7300    10.8249    10.9470    10.5469    2.608977e+09    236637563.0    11.7542    9.6177
2015-04-02    10.9131    10.7164    10.9470    10.5943    2.222671e+09    202440588.0    11.9102    9.7397
2015-04-03    10.6486    10.7503    10.8114    10.5876    2.262844e+09    206631550.0    11.7881    9.6448
2015-04-07    10.9538    11.4015    11.5032    10.9538    4.898119e+09    426308008.0    11.8288    9.6787
2015-04-08    11.4829    12.1543    12.2628    11.2929    5.784459e+09    485517069.0    12.5409    10.2620
2015-04-09    12.1747    12.2086    12.9208    12.0255    5.794632e+09    456921108.0    13.3684    10.9403
2015-04-10    12.2086    13.4294    13.4294    12.1069    6.339649e+09    480990210.0    13.4294    10.9877
...
[In]get_price('000001.XSHE', start_date='2015-04-01', end_date='2015-04-03', adjust_type='none')
[Out]

open    close    high    low    total_turnover    volume    limit_up    limit_down
2015-04-01    15.82    15.96    16.14    15.55    2.608977e+09    164331641.0    17.33    14.18
2015-04-02    16.09    15.80    16.14    15.62    2.222671e+09    140583742.0    17.56    14.36
2015-04-03    15.70    15.85    15.94    15.61    2.262844e+09    143494132.0    17.38    14.22
[In]get_price('000001.XSHE', start_date='2015-04-01', end_date='2015-04-12', fields='close')
[Out]
2015-04-01    10.8249
2015-04-02    10.7164
2015-04-03    10.7503
2015-04-07    11.4015
2015-04-08    12.1543
2015-04-09    12.2086
2015-04-10    13.4294
Name: close, dtype: float64
[In]get_price('000001.XSHE', start_date='2015-04-01', end_date='2015-04-01', frequency='15m')
[Out]

total_turnover    close    low    open    high    volume
index                        
2015-04-01 09:45:00    348982890.0    10.6215    10.6215    10.7300    10.7843    31848628.0
2015-04-01 10:00:00    234445219.0    10.5808    10.5469    10.6283    10.6350    21618354.0
2015-04-01 10:15:00    125882985.0    10.6757    10.5808    10.5808    10.7368    11540023.0
2015-04-01 10:30:00    144396901.0    10.6622    10.6215    10.6757    10.7503    13190460.0
2015-04-01 10:45:00    169238918.0    10.7368    10.6554    10.6622    10.7775    15409772.0
...
[In]get_price(['000024.XSHE', '000001.XSHE', '000002.XSHE'], start_date='2015-04-01', end_date='2015-04-12', fields='close')
[Out]
000024.XSHE    000001.XSHE    000002.XSHE
2015-04-01    32.1251    10.8249    12.7398
2015-04-02    31.6400    10.7164    12.6191
2015-04-03    31.6400    10.7503    12.4891
2015-04-07    31.6400    11.4015    12.7398
2015-04-08    31.6400    12.1543    12.8327
2015-04-09    31.6400    12.2086    13.5941
2015-04-10    31.6400    13.4294    13.2969
[In]get_price(['000024.XSHE', '000001.XSHE', '000002.XSHE'], start_date='2015-04-01', end_date='2015-04-12')
[Out]
<class 'rqcommons.pandas_patch.HybridDataPanel'>
Dimensions: 8 (items) x 7 (major_axis) x 3 (minor_axis)
Items axis: open to limit_down
Major_axis axis: 2015-04-01 00:00:00 to 2015-04-10 00:00:00
Minor_axis axis: 000024.XSHE to 000002.XSHE

股票历史行情(交易专用)

history_bars(order_book_id, bar_count, frequency, fields=None, skip_suspended=True, include_now=False)

获取指定合约的历史行情,同时支持日以及分钟历史数据。不能在init中调用。

参数
参数类型注释
order_book_idstr合约代码,必填项
bar_countint获取的历史数据数量,必填项
frequencystr获取数据什么样的频率进行。'1d'或'1m'分别表示每日和每分钟,必填项。您可以指定不同的分钟频率,例如'5m'代表5分钟线
fieldsstr OR str list返回数据字段。必填项。见下方列表
skip_suspendedbool是否跳过停牌,默认True,跳过停牌
include_nowbool是否包括不完整的bar数据。默认为False,不包括。举例来说,在09:39的时候获取上一个5分钟线,默认将获取到09:31~09:35合成的5分钟线。如果设置为True,则将获取到09:36~09:39之间合成的"不完整"5分钟线
fields字段名
datetime时间戳
open开盘价
high最高价
low最低价
close收盘价
volume成交量
total_turnover成交额
datetimeint类型时间戳
open_interest持仓量(期货专用)
basis_spread期现差(股指期货专用)
settlement结算价(期货日线专用)
prev_settlement结算价(期货日线专用)
返回

ndarray ,方便直接与talib等计算库对接,效率较history返回的DataFrame更高。


获取历史涨跌幅(研究专用)

get_price_change_rate(order_book_ids, start_date='20130104', end_date='20140104')

获取股票或指数的历史涨跌幅(包含起止日期)。注意目前只支持股票与指数两类合约,基金、期货等目前并不支持。

参数

参数类型说明
order_book_idsstr or str list可输入order_book_id, order_book_id list, symbol, symbol list
start_datestr, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp开始日期,默认为'2013-01-04'
end_datestr, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp结束日期,默认为'2014-01-04'

返回

pandas DataFrame

范例

[In]
get_price_change_rate(['000001.XSHE', '000300.XSHG'], '20150801', '20150807')
[Out]
order_book_id    000001.XSHE    000300.XSHG
date        
2015-08-03    0.037217    0.003285
2015-08-04    0.003120    0.031056
2015-08-05    -0.020995    -0.020581
2015-08-06    -0.004766    -0.009064
2015-08-07    0.006385    0.019597

get_securities_margin - 获取融资融券信息

研究:get_securities_margin(id_or_symbols, start_date=None, end_date=None, fields=None)
交易:get_securities_margin(id_or_symbols, count=1, fields=None)

获取融资融券信息。包括深证融资融券数据以及上证融资融券数据情况。既包括个股数据,也包括市场整体数据。需要注意,融资融券的开始日期为2010年3月31日。

参数
参数类型说明
id_or_symbolsstr or str list可输入order_book_id, order_book_id list, symbol, symbol list。另外,输入'XSHG'或'sh'代表整个上证整体情况;'XSHE'或'sz'代表深证整体情况
start_datestr, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp开始日期,默认为当前最近日期前一个月。研究专用
end_datestr, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp结束日期,默认为当前有数据的最新日期。研究专用
fieldsstr OR str list默认为所有字段。见下方列表
countint回溯获取的数据个数。默认为当前能够获取到的最近的数据。交易专用
fields字段名
margin_balance融资余额
buy_on_margin_value融资买入额
margin_repayment融资偿还额
short_balance融券余额
short_balance_quantity融券余量
short_sell_value融券卖出额
short_sell_quantity融券卖出量
short_repayment_quantity融券偿还量
total_balance融资融券余额
返回
范例
[In]
get_securities_margin('510050.XSHG', count=5)
[Out]
margin_balance    buy_on_margin_value    short_sell_quantity    margin_repayment    short_balance_quantity    short_repayment_quantity    short_balance    total_balance
2016-08-01    7.811396e+09    50012306.0    3597600.0    41652042.0    15020600.0    1645576.0    NaN    NaN
2016-08-02    7.826381e+09    34518238.0    2375700.0    19532586.0    14154000.0    3242300.0    NaN    NaN
2016-08-03    7.733306e+09    17967333.0    4719700.0    111043009.0    16235600.0    2638100.0    NaN    NaN
2016-08-04    7.741497e+09    30259359.0    6488600.0    22068637.0    17499000.0    5225200.0    NaN    NaN
2016-08-05    7.726343e+09    25270756.0    2865863.0    40423859.0    14252363.0    6112500.0    NaN    NaN
[In]
get_securities_margin(['XSHE', 'XSHG'], count=5, fields='margin_balance')
[Out]
        XSHE        XSHG
2016-08-01    3.837627e+11    4.763557e+11
2016-08-02    3.828923e+11    4.763931e+11
2016-08-03    3.823545e+11    4.769321e+11
2016-08-04    3.833260e+11    4.776380e+11
2016-08-05    3.812751e+11    4.766928e+11
[In]
get_securities_margin(['XSHG', '601988.XSHG', '510050.XSHG'], count=5)
[Out]
<class 'pandas.core.panel.Panel'>
Dimensions: 8 (items) x 5 (major_axis) x 3 (minor_axis)
Items axis: margin_balance to total_balance
Major_axis axis: 2016-08-01 00:00:00 to 2016-08-05 00:00:00
Minor_axis axis: XSHG to 510050.XSHG
[In]
get_securities_margin('510050.XSHG', count=5, fields='margin_repayment')
[Out]
2016-08-01     41652042.0
2016-08-02     19532586.0
2016-08-03    111043009.0
2016-08-04     22068637.0
2016-08-05     40423859.0
Name: margin_repayment, dtype: float64

获取流通股信息

研究:get_shares(id_or_symbols, start_date='2013-01-04', end_date='2014-01-04', fields=None, country='cn')
交易:get_shares(id_or_symbols, count=1, fields=None)

获取某只股票在一段时间内的流通情况(包含起止日期)。

参数

参数类型说明
id_or_symbolsstr可输入order_book_id或symbol
start_datestr, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp开始日期,默认为'2013-01-04'。研究专用
end_datestr, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp结束日期,默认为'2014-01-04'。研究专用
fieldsstr OR str list默认为所有字段。见下方列表
countrystr默认是中国市场('cn'),目前仅支持中国市场
countint回溯获取的数据个数。默认为当前能够获取到的最近的数据。交易专用
fields字段名
total总股本
circulation_a流通A股
management_circulation已过禁售期的高管持有的股份
non_circulation_a非流通A股合计
total_aA股总股本

返回

范例

[In]
get_shares('000001.XSHE', '20150801', '20160801',['total','circulation_a'])

[Out]
            total    circulation_a
date        
2015-08-03    14308676139    11804054579
2015-08-04    14308676139    11804054579
2015-08-05    14308676139    11804054579
...
2016-07-26    17170411366    14631180387
2016-07-27    17170411366    14631180387
2016-07-28    17170411366    14631180387
2016-07-29    17170411366    14631180387
2016-08-01    17170411366    14631180387

获取历史换手率

研究:get_turnover_rate(order_book_id, start_date, end_date, fields=None)
交易:get_turnover_rate(order_book_id, count=1, fields=None)

参数

参数类型说明
order_book_idstr or str list可输入order_book_id, order_book_id list, symbol, symbol list
start_datestr, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp开始日期,默认为当前最近日期前一个月。研究专用
end_datestr, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp结束日期,默认为当前有数据的最新日期。研究专用
fieldsstr OR str list默认为所有字段。见下方列表
countint回溯获取的数据个数。默认为当前能够获取到的最近的数据。交易专用
fields字段名
today当天换手率
week过去一周平均换手率
month过去一个月平均换手率
three_month过去三个月平均换手率
six_month过去六个月平均换手率
year过去一年平均换手率
current_year当年平均换手率
total上市以来平均换手率

返回

范例

[In]
get_turnover_rate(['000001.XSHE', '601998.XSHG'], '20160801', '20160812', 'week')

[Out]
  000001.XSHE  601998.XSHG
2016-08-01       0.4478       0.1176
2016-08-02       0.4134       0.1175
2016-08-03       0.3460       0.0972
2016-08-04       0.4938       0.0937
2016-08-05       0.5031       0.0927
2016-08-08       0.4414       0.0754
2016-08-09       0.4357       0.0746
2016-08-10       0.4377       0.0779
2016-08-11       0.3679       0.1212
2016-08-12       0.4779       0.1391

股票合约信息

所有合约信息

研究:all_instruments(type=None, country='cn', **kwargs)
交易:all_instruments(type=None)

获取某个国家市场的所有合约信息。使用者可以通过这一方法很快地对合约信息有一个快速了解,目前仅支持中国市场。

参数

参数类型说明
typestr需要查询合约类型,例如:type='CS'代表股票。默认是所有类型
countrystr默认是中国市场('cn'),目前仅支持中国市场
datestr, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp指定日期,筛选指定日期可交易的合约

其中type参数传入的合约类型和对应的解释如下:

合约类型说明
CSCommon Stock, 即股票
ETFExchange Traded Fund, 即交易所交易基金
LOFListed Open-Ended Fund,即上市型开放式基金
FenjiMuFenji Mu Fund, 即分级母基金
FenjiAFenji A Fund, 即分级A类基金
FenjiBFenji B Funds, 即分级B类基金
INDXIndex, 即指数
FutureFutures,即期货,包含股指、国债和商品期货

Instrument对象也支持如下方法:

days_from_listed()

如果合约首次上市交易,天数为0;如果合约尚未上市或已经退市,则天数值为-1

days_to_expire()

如果策略已经退市,则天数值为-1

返回

pandas DataFrame - 历史数据

范例

[In]all_instruments(type='CS')
[Out]
    abbrev_symbol    board_type    concept_names    de_listed_date    exchange    industry_code    industry_name    listed_date    order_book_id    round_lot    sector_code    sector_code_name    special_type    status    symbol    type
0    SJDQ    GEM    次新股    0000-00-00    XSHE    C38    电气机械及器材制造业    2015-04-23    300444.XSHE    100    Industrials    工业    Normal    Active    双杰电气    CS
1    HLBN    GEM    重组概念    0000-00-00    XSHE    R86    广播、电视、电影和影视录音制作业    2012-02-09    300291.XSHE    100    ConsumerDiscretionary    非必需消费品    Normal    Active    华录百纳    CS
2    DLGF    GEM    信托重仓|武汉规划|股权激励    0000-00-00    XSHE    C26    化学原料及化学制品制造业    2010-02-11    300054.XSHE    100    Materials    原材料    Normal    Active    鼎龙股份    CS
...
[In]all_instruments(type='CS', date='20170412')
[Out]
    abbrev_symbol    board_type    concept_names    de_listed_date    exchange    industry_code    industry_name    listed_date    order_book_id    round_lot    sector_code    sector_code_name    special_type    status    symbol    type
0    JMJJ    GEM    军工航天    0000-00-00    XSHE    C35    专用设备制造业    2011-12-29    300281.XSHE    100    Industrials    工业    Normal    Active    金明精机    CS
1    SHNY    MainBoard    业绩预降|整体上市|上海本地|央企50    0000-00-00    XSHG    B06    煤炭开采和洗选业    2001-08-29    600508.XSHG    100    Energy    能源    Normal    Active    上海能源    CS
2    JLHX    MainBoard    碳纤维|图们江    0000-00-00    XSHE    C28    化学纤维制造业    1996-08-02    000420.XSHE    100    Materials    原材料    Normal    Active    吉林化纤    CS
...

股票详细信息

研究:instruments(order_book_id, country='cn')
交易:instruments(order_book_id)

获取某个国家市场内一个或多个合约的详细信息。目前仅支持中国市场。

参数

参数类型说明
order_book_idstr OR str list合约代码或合约代码列表,可传入order_book_id, order_book_id list, symbol, symbol list。中国市场的order_book_id通常类似'000001.XSHE'。需要注意,国内股票、ETF、指数合约代码分别应当以'.XSHG'或'.XSHE'结尾,前者代表上证,后者代表深证
countrystr默认是中国市场('cn'),目前仅支持中国市场

返回

一个instrument对象,或一个instrument list。

目前系统并不支持跨国家市场的同时调用。传入 order_book_id list必须属于同一国家市场,不能混合着中美两个国家市场的order_book_id。

参数类型说明
order_book_idstr股票代码,独特的标识符。应以'.XSHG'或'.XSHE'结尾,前者代表上证,后者代表深证
symbolstr股票简称,例如'平安银行'
abbrev_symbolstr证券的名称缩写。例如:'PAYH'就是平安银行股票的证券名缩写
round_lotint一手对应多少股,中国A股一手是100股
sector_codestr板块缩写代码,全球通用标准定义
sector_code_namestr以当地语言为标准的板块代码名
industry_codestr国民经济行业分类代码,具体可参考下"“Industry列表"
industry_namestr国民经济行业分类名称
listed_datestr上市日期
de_listed_datestr退市日期
typestr合约类型,目前支持的类型有: 'CS', 'INDX', 'LOF', 'ETF', 'FenjiMu', 'FenjiA', 'FenjiB', 'Future'
concept_namesstr概念股分类,例如:'铁路基建','基金重仓'等
exchangestr交易所,'XSHE' - 深交所, 'XSHG' - 上交所
board_typestr板块类别,'MainBoard' - 主板,'GEM' - 创业板
statusstr合约状态。'Active' - 正常上市, 'Delisted' - 终止上市, 'TemporarySuspended' - 暂停上市, 'PreIPO' - 发行配售期间, 'FailIPO' - 发行失败
special_typestr特别处理状态。'Normal' - 正常上市, 'ST' - ST处理, 'StarST' - *ST代表该股票正在接受退市警告, 'PT' - 代表该股票连续3年收入为负,将被暂停交易, 'Other' - 其他

Instrument对象也支持如下方法:

instruments(order_book_id).days_from_listed(date=None)

研究使用时,date默认为当前日期;策略使用时不能指定date,日期为策略当前日期 如果合约首次上市交易,天数为0;如果合约尚未上市或已经退市,则天数值为-1

instruments(order_book_id).days_to_expire(date=None)

研究使用时,date默认为当前日期;策略使用时不能指定date,日期为策略当前日期 如果策略已经退市,则天数值为-1

tick_size()

例如,instruments('IF1608').tick_size()获取的就是股指期货的最小价格变动单位,为0.2,即“一跳”的水平。

范例

[In]instruments('000001.XSHE')
[Out]
Instrument(order_book_id=000001.XSHE, symbol=平安银行, abbrev_symbol=PAYH, listed_date=19910403, de_listed_date=null, board_type=MainBoard, sector_code_name=金融, sector_code=Financials, round_lot=100, exchange=XSHE, special_type=Normal, status=Active)
[In]instruments(['000001.XSHE', '000024.XSHE'])
[Out]
[Instrument(order_book_id=000001.XSHE, symbol=平安银行, abbrev_symbol=PAYH, listed_date=19910403, de_listed_date=null, board_type=MainBoard, sector_code_name=金融, sector_code=Financials, round_lot=100, exchange=XSHE, special_type=Normal, status=Active), Instrument(order_book_id=000024.XSHE, symbol=招商地产, abbrev_symbol=ZSDC, listed_date=19930607, de_listed_date=null, board_type=MainBoard, sector_code_name=金融, sector_code=Financials, round_lot=100, exchange=XSHE, special_type=Normal, status=Active)]

分红派息

分红数据

研究:get_dividend(order_book_id, start_date=None, end_date=None, adjusted=True, country='cn')
交易:get_dividend(order_book_id, start_date)

获取某只股票在一段时间内的分红情况(包含起止日期)。研究使用时,如未指定日期,则默认所有;交易使用时,将获取某只股票到策略当前日期前一天的分红情况。目前仅支持中国市场。

参数

参数类型说明
order_book_idstr可输入order_book_id或symbol
start_datestr, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp开始日期。交易使用时,用户必须指定
end_datestr, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp结束日期。交易使用时,用户不能填写该参数
adjustedbool默认为True,代表经过前复权处理之后的分红数值;False代表未经任何复权处理的原始分红数值
countrystr默认是中国市场('cn'),目前仅支持中国市场

返回

pandas DataFrame - 查询时间段内某个股票的分红数据

范例

[In]
get_dividend('000001.XSHE', start_date='20130104', end_date='20140106')

[Out]
                              book_closure_date  dividend_cash_before_tax  \
declaration_announcement_date
2013-06-14                           2013-06-19                    0.9838

                              ex_dividend_date payable_date  round_lot
declaration_announcement_date
2013-06-14                          2013-06-20   2013-06-20       10.0

拆分数据

研究:get_split(order_book_id, start_date=None, end_date=None, country='cn')
交易:get_split(order_book_id, start_date)

获取某只股票在一段时间内的拆分情况(包含起止日期)。研究使用时,如未指定日期,则默认所有;交易使用时,将获取某只股票到策略当前日期前一天的拆分情况。目前仅支持中国市场。

参数

参数类型说明
order_book_idstrorderbook_id, symbol
start_datestr, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp开始日期。交易使用时,用户必须指定
end_datestr, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp结束日期。交易使用时,用户不能填写该参数
countrystr默认是中国市场('cn'),目前仅支持中国市场

返回

pandas DataFrame - 查询时间段内的某个股票的拆分数据

例如:每10股转增2股,则split_coefficient_from = 10, split_coefficient_to = 12.

范例

[In]
get_split('000001.XSHE', start_date='20100104', end_date='20140104')

[Out]
                 book_closure_date payable_date  split_coefficient_from  \
ex_dividend_date
2013-06-20              2013-06-19   2013-06-20                      10

                  split_coefficient_to
ex_dividend_date
2013-06-20                        16.0

获取复权因子(研究专用)

get_ex_factor(order_book_id, start_date=None, end_date=None, country='cn')

获取复权因子,不能在交易中使用。

参数

参数类型说明
order_book_idstr可输入order_book_id或symbol
start_datestr, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp开始日期
end_datestr, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp结束日期
countrystr默认是中国市场('cn'),目前仅支持中国市场

返回

pandas dataframe - 包含了复权因子的日期和对应的各项数值

范例

[In]
get_ex_factor('000001.XSHE', start_date='2013-01-04', end_date='2017-01-04')

[Out]
            order_book_id  ex_factor  ex_cum_factor announcement_date  \
ex_date
2013-06-20   000001.XSHE   1.614263      68.255824        2013-06-19
2014-06-12   000001.XSHE   1.216523      83.034780        2014-06-11
2015-04-13   000001.XSHE   1.210638     100.525060        2015-04-10
2016-06-16   000001.XSHE   1.217847     122.424143        2016-06-15

           ex_end_date
ex_date
2013-06-20  2014-06-11
2014-06-12  2015-04-12
2015-04-13  2016-06-15
2016-06-16         NaT


行业、板块及概念分类

板块股票列表

研究:sector(code, country='cn')
交易:sector(code)

获得属于某一板块的所有股票列表。

参数

参数类型说明
codestr OR sector_code items板块代码
countrystr默认是中国市场('cn'),目前仅支持中国市场。

返回

属于该板块的股票order_book_id或order_book_id list.

范例

[In]sector('Energy')
[Out]
['300023.XSHE', '000571.XSHE', '600997.XSHG', '601798.XSHG', '603568.XSHG', .....]
[In]sector(sector_code.Energy)
[Out]
['300023.XSHE', '000571.XSHE', '600997.XSHG', '601798.XSHG', '603568.XSHG', .....]

板块分类列表

目前支持的板块分类如下,其取值参考自MSCI发布的全球行业标准分类:

板块代码中文板块名称英文板块名称
Energy能源energy
Materials原材料materials
ConsumerDiscretionary非必需消费品consumer discretionary
ConsumerStaples必需消费品consumer staples
HealthCare医疗保健health care
Financials金融financials
RealEstate房地产real estate
InformationTechnology信息技术information technology
TelecommunicationServices电信服务telecommunication services
Utilities公共服务utilities
Industrials工业industrials

行业股票列表

研究:industry(code, country='cn')
交易:industry(code)

获得属于某一行业的所有股票列表。

参数

参数类型说明
codestr OR industry_code items行业名称或行业代码。例如,农业可填写industry_code.A01 或 'A01'
countrystr默认是中国市场('cn'),目前仅支持中国市场

返回

属于该行业的股票order_book_id或order_book_id list.

范例

[In]industry('A01')
[Out]
['600540.XSHG', '600371.XSHG', '600359.XSHG', '600506.XSHG',...]
[In]industry(industry_code.A01)
[Out]
['600540.XSHG', '600371.XSHG', '600359.XSHG', '600506.XSHG',...]

行业分类列表

我们目前使用的行业分类来自于中国国家统计局的国民经济行业分类,可以使用这里的任何一个行业代码来调用行业的股票列表:

行业代码行业名称
A01农业
A02林业
A03畜牧业
A04渔业
A05农、林、牧、渔服务业
B06煤炭开采和洗选业
B07石油和天然气开采业
B08黑色金属矿采选业
B09有色金属矿采选业
B10非金属矿采选业
B11开采辅助活动
B12其他采矿业
C13农副食品加工业
C14食品制造业
C15酒、饮料和精制茶制造业
C16烟草制品业
C17纺织业
C18纺织服装、服饰业
C19皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋业
C20木材加工及木、竹、藤、棕、草制品业
C21家具制造业
C22造纸及纸制品业
C23印刷和记录媒介复制业
C24文教、工美、体育和娱乐用品制造业
C25石油加工、炼焦及核燃料加工业
C26化学原料及化学制品制造业
C27医药制造业
C28化学纤维制造业
C29橡胶和塑料制品业
C30非金属矿物制品业
C31黑色金属冶炼及压延加工业
C32有色金属冶炼和压延加工业
C33金属制品业
C34通用设备制造业
C35专用设备制造业
C36汽车制造业
C37铁路、船舶、航空航天和其它运输设备制造业
C38电气机械及器材制造业
C39计算机、通信和其他电子设备制造业
C40仪器仪表制造业
C41其他制造业
C42废弃资源综合利用业
C43金属制品、机械和设备修理业
D44电力、热力生产和供应业
D45燃气生产和供应业
D46水的生产和供应业
E47房屋建筑业
E48土木工程建筑业
E49建筑安装业
E50建筑装饰和其他建筑业
F51批发业
F52零售业
G53铁路运输业
G54道路运输业
G55水上运输业
G56航空运输业
G57管道运输业
G58装卸搬运和运输代理业
G59仓储业
G60邮政业
H61住宿业
H62餐饮业
I63电信、广播电视和卫星传输服务
I64互联网和相关服务
I65软件和信息技术服务业
J66货币金融服务
J67资本市场服务
J68保险业
J69其他金融业
K70房地产业
L71租赁业
L72商务服务业
M73研究和试验发展
M74专业技术服务业
M75科技推广和应用服务业
N76水利管理业
N77生态保护和环境治理业
N78公共设施管理业
O79居民服务业
O80机动车、电子产品和日用产品修理业
O81其他服务业
P82教育
Q83卫生
Q84社会工作
R85新闻和出版业
R86广播、电视、电影和影视录音制作业
R87文化艺术业
R88体育
R89娱乐业
S90综合

概念股票列表

concept(concept_name1, concept_name2, ...)

获得属于某个或某几个概念的股票列表。

参数

参数类型说明
concept_namesstr OR multiple str概念名称。可以从概念列表中选择一个或多个概念填写

返回

属于该概念的股票order_book_id或order_book_id list.

范例

[In]concept('民营医院')
[Out]
['600105.XSHG',
 '002550.XSHE',
 '002004.XSHE',
 '002424.XSHE',
 ...]

[In]concept('民营医院', '国企改革')
[Out]
['601607.XSHG',
 '600748.XSHG',
 '600630.XSHG',
 ...]

概念列表

3D打印  3D玻璃  4G概念  5G概念  360私有化  AB股  AH股  BDI指数  IPV6  ITO导电玻璃
LED  MLCC  MSCI概念  O2O概念  OLED  P2P概念  PET薄膜  PM2.5  PPP模式  QFII重仓
ST概念  S股  VA  VB1  VC  VD3  VE  一带一路  万达私有化  三七概念
三沙概念  三网融合  三聚氰胺  上海国资改革  上海房价上涨  上海自贸区  不锈钢概念  丙烯类  东盟自贸区  东莞房价上涨
丝绸之路  两桶油改革  中厚板  中央政务区  中字头  中山房价上涨  中成药  中药饮片  中超概念  中韩自贸区
临沂房价上涨  丹参概念  举牌概念  乙二醇概念  乳业  二胎概念  云计算  互联网+  互联网金融  京津冀一体化
人免疫球蛋白概念  人凝血因子概念  人参概念  人工智能  人工牛黄概念  人民币贬值概念  人脑工程  人脸识别  人血白蛋白概念  休闲食品
低碳经济  体检与健康管理  体育产业  何首乌概念  佛山房价上涨  供应链金融  供热  保健酒  债转股  健康中国
充电桩  光伏概念  光伏电池  光学膜  光学镜头  免疫治疗  党参概念  兜底增持概念  全息技术  六味地黄
六氟磷酸锂  兰州房价上涨  共享单车  养老概念  养老金持股  军工  军民融合  农业现代化  农机  农村电商
冬虫夏草概念  冷轧  冷链物流  切片  创投  制冷剂  券商  前海概念  动力煤  化学制剂
化学原料药  北京冬奥会  北京房价上涨  北斗导航  区块链  医用医疗器械  医用耗材  医疗器械  医疗机构配套服务  医药中间体
医药工业配套服务  医药电商  医药设备和实验室工程  医院  单抗概念  单晶硅  南京房价上涨  南宁房价上涨  南昌房价上涨  南通房价上涨
印刷电路板(PCB)  厦门房价上涨  参股券商  参股新股  可燃冰  合同能源  合肥房价上涨  吉林房价上涨  含氟精细化工  含氟聚合物材料
呼和浩特房价上涨  咖啡因概念  哈尔滨房价上涨  唐山房价上涨  徐州房价上涨  微信小程序  快递  恒大概念  惠州房价上涨  成渝特区
啤酒  固废处理  国产软件  国企改革  土地流转  在线教育  地下管网  地热能  地黄概念  型材
型材(钢材)  基因工程药物  基因测序  塑料钞票  增强现实  壳资源  复合肥  大数据  大理房价上涨  大输液
大连房价上涨  大金融  大飞机  天津房价上涨  家用电器  宽带中国  尼龙66切片  尼龙薄膜  尾气治理  尿素
天津自贸区  天然气  天然气供应  太阳能  头孢  宁波房价上涨  安防  宜兴房价上涨  实体药店  家用医疗器械
川贝概念  工业4.0  工业导爆索  工业雷管  己二酸概念  布洛芬概念  常州房价上涨  广州房价上涨  廊坊房价上涨  建筑节能
彩票概念  成都房价上涨  房地产开发  房屋租赁  手游概念  振兴东北  摘帽  新零售  无人机  无人零售
数字电视  文化传媒  新三板  新型城镇化  新材料  新疆基建  新疆振兴  新股与次新股  新能源  新能源车
无人驾驶  无汞电解二氧化锰  无烟煤  棒材(钢材)  武汉房价上涨  民营医院  民营银行  氟化工  氧化铁  氧化锆
无线充电  无锡房价上涨  昆山房价上涨  普通电解二氧化锰  景点旅游  智慧停车  智慧城市  智能交通  智能医疗  智能家居
智能电网  智能电视  智能穿戴  智能音箱  有机硅类  期货概念  机器人概念  杀菌剂  杀虫剂  杭州亚运会
杭州房价上涨  杭州湾大湾区  板材  板材(钢材)  板蓝根概念  染料类  柴油  柴胡概念  核电  棉花
氨纶  水利建设  水泥  水电  汕头房价上涨  江苏国资改革  污水处理  汽油  汽车电子概念  沈阳房价上涨
沥青类  沪港通  油品升级  油改概念  油气设备服务  泉州房价上涨  济南房价上涨  海参  海口房价上涨  海峡西岸
海工装备  海洋经济  海绵城市  涤纶类  液晶面板  液氨  液碱  深圳国资改革  深圳房价上涨  深港通
湖州房价上涨  滨海新区  火电  炭黑概念  炸药  烟台房价上涨  烧碱  热轧  焦炭概念  焦煤
煤化工  煤改气  燃料乙醇  燃料电池  牛黄概念  物流电商平台  物联网  特斯拉  特色小镇  特钢概念
特高压  独家药品  猪  王者荣耀概念  环戊烷  环氧丙烷  玻璃基板  玻璃概念  玻璃纤维  玻纤类
珠海房价上涨  生态农业  生物医药  生物疫苗  生物质能  甲醇概念  电力改革  电商概念  电子信息  电子发票
电子竞技  疫苗  病毒防治  白炭黑  白酒  白银  白马股  盖板玻璃  石墨烯  石油
磁性材料  磷矿石  磷酸  磷酸盐  磷酸铁  磷铵  票交所  福州房价上涨  福建自贸区  禽流感
移动互联网  移动支付  稀土  稀土永磁  稀缺资源  管材  管材(钢材)  粘胶短纤  粘胶长丝  粤港澳自贸区
精对苯二甲酸(PTA)  糖  红参概念  红花概念  纯碱概念  线材(钢材)  绍兴房价上涨  维生素  网上药店  网红直播
网约车  网络安全  网络游戏  美丽中国  耐火材料  职业教育  联碱  联通混改  聚丙烯  聚氨酯
聚氨酯胶  聚氯乙烯  聚氯乙烯树脂  聚氯乙烯糊树脂  聚酯切片  聚酯薄膜  聚醚类  肉制品  股权冻结  股权转让
胶印油墨  能源互联网  腾讯概念  自来水  自由贸易港  航母概念  航空煤油  节能照明  节能环保  芜湖房价上涨
芯片概念  苏州房价上涨  苹果概念  茯苓概念  草甘膦  药品分销  葡萄酒  蓝宝石  虚拟现实  蚂蚁金服概念
蚌埠房价上涨  蛋氨酸  融资融券  螺纹钢  血塞(栓)通  血液制品  装配式建筑  西安房价上涨  西安自贸区  西洋参概念
覆铜板  触摸屏概念  证金持股  诊断试剂  语音技术  调味品  贵阳房价上涨  赛马概念  超导概念  超级品牌
超级电容  超细纤维类  足球概念  跨境电商  车联网  转融券标的  轮胎  连翘概念  迪士尼  送转预期
通用航空  郑州房价上涨  醋酸丁酯  重庆房价上涨  量子通信  金华房价上涨  金融IC  金融改革  金融机具  金银花概念
钒电池  钛白粉  钢坯  钨  钴  钼  铁精粉  铁路基建  铅  铜
铝  铝电解电容器  银川房价上涨  银杏叶概念  锂  锂电池概念  锂离子电解液  锂锰电解二氧化锰  锌  锡盐
锦纶丝类  锦纶切片  镇江房价上涨  镍  长春房价上涨  长沙房价上涨  阻燃树脂  阿胶概念  阿里概念  除草剂
雄安新区  集成电路  青岛房价上涨  青霉素类概念  靶材  页岩气  顺酐类  风电  风能  食品安全
饲料概念  驴皮概念  高校  高端装备  高送转  高铁  鸡  鸡尾酒  黄磷  黄芩概念
黄芪概念  黄连概念  黄酒  黄金  黄金水道  黑磷   

判断股票是否全天停牌

研究:is_suspended(order_book_id, start_date=None, end_date=None, country='cn')
交易:is_suspended(order_book_id, count=1)

判断某只股票在一段时间(包含起止日期)是否全天停牌。

参数

参数类型说明
order_book_idstr某只股票的代码或股票代码列表,可传入单只股票的order_book_id, symbol
start_datestr, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp开始日期,默认为股票上市日期。研究专用
end_datestr, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp结束日期,默认为最近日期。研究专用
countint回溯获取的数据个数。默认为当前能够获取到的最近的数据。交易专用

返回

研究: pandas DataFrame

交易: count为1时 bool

count>1时 pandas DataFrame

范例

[In]
is_suspended('000001.XSHE', end_date='20160601')
[Out]
    000001.XSHE
1991-04-03    False
1991-04-04    False
1991-04-05    False
1991-04-08    False
1991-04-09    False
...
2016-05-27    False
2016-05-30    False
2016-05-31    False
2016-06-01    False

判断是否为ST股

研究:is_st_stock(order_book_id, start_date, end_date)
交易:is_st_stock(order_book_id, count=1)

判断股票是否为ST股(包括ST与*ST)。交易使用时,只能传入单只股票代码或简称。

参数

参数类型说明
order_book_idstr or str list某只股票的代码或股票代码列表,研究使用可传入order_book_id, order_book_id list, symbol, symbol list;交易使用只能查询单只股票,使用order_book_id
start_datestr, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp开始日期。研究专用
end_datestr, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp结束日期。研究专用
countint回溯获取的数据个数。默认为当前能够获取到的最近的数据。交易专用

返回

研究:pandas DataFrame - 查询时间段内是否为ST股的查询结果

交易: count为1时 bool

count>1时 pandas DataFrame

范例

[In]
is_st_stock("002336.XSHE", "20160411", "20160510")
[Out]
            002336.XSHE
2016-04-11    False
2016-04-12    False
...
2016-05-09    True
2016-05-10    True

[In]
is_st_stock(["002336.XSHE", "000001.XSHE"], "20160411", "20160510")
[Out]
      002336.XSHE    000001.XSHE
2016-04-11    False    False
2016-04-12    False    False
...
2016-05-09    True    False
2016-05-10    True    False


收益率曲线

研究:get_yield_curve(start_date='2013-01-04', end_date='2014-01-04', tenor=None, country='cn')
交易:get_yield_curve(date=None, tenor=None)

获取某个国家市场在一段时间内收益率曲线水平(包含起止日期)。交易使用时,将获取指定日期的收益率曲线水平。目前仅支持中国市场。

参数

参数类型说明
countrystr默认是中国市场('cn'),目前仅支持中国市场
datestr, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp查询日期,默认为策略当前日期前一天
start_datestr, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp开始日期,默认为'2013-01-04'。研究专用
end_datestr, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp结束日期,默认为'2014-01-04'。研究专用
tenorstr标准期限,'0S' - 隔夜,'1M' - 1个月,'1Y' - 1年

返回

pandas DataFrame - 查询时间段内无风险收益率曲线

范例

[In]
get_yield_curve(start_date='20130104', end_date='20140104')

[Out]
                0S      1M      2M      3M      6M      9M      1Y      2Y  \
2013-01-04  0.0196  0.0253  0.0288  0.0279  0.0280  0.0283  0.0292  0.0310
2013-01-05  0.0171  0.0243  0.0286  0.0275  0.0277  0.0281  0.0288  0.0305
2013-01-06  0.0160  0.0238  0.0285  0.0272  0.0273  0.0280  0.0287  0.0304

                3Y      4Y   ...        6Y      7Y      8Y      9Y     10Y  \
2013-01-04  0.0314  0.0318   ...    0.0342  0.0350  0.0353  0.0357  0.0361
2013-01-05  0.0309  0.0316   ...    0.0342  0.0350  0.0352  0.0356  0.0360
2013-01-06  0.0310  0.0315   ...    0.0340  0.0350  0.0352  0.0356  0.0360
...

正在运行中的策略 0