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# 行情数据

仅有场内基金提供五档行情,日行情、分钟行情、tick 行情数据,具体调用方式请参考 API-get_price.

*场外基金无该数据

# 基金基础数据,净值数据,以及衍生数据

以下基金 API 中,涉及 order_book_ids 参数无需填后缀,比如 000001、159001。

# fund.instruments - 获取基金基础信息

fund.instruments(order_book_ids)

# 参数

参数 类型 注释
order_book_ids str OR str list 基金代码

# 返回

基金 instrument 对象或 instrument list

字段 类型 说明
order_book_id str 合约代码
transition_time integer 合约代码复用次数,代码从来都属于唯一个基金,则 transition_time 为零
symbol str 证券的名称
issuer str 基金公司(即将被废弃,同字段请使用‘amc')
fund_manager str 基金经理
establishement_date str 基金成立日
listed_date str 基金上市日
stop_date str 基金终止日
de_listed_date str 基金退市日
benchmark str 业绩比较基准
latest_size float 最新基金规模(单位:元)
abbrev_symbol str 基金简称
object str 投资目标
investment_scope str 投资范围
min_investment str 基金最小投资额
type str 合约的资产类型
fund_type str 基金类型。债券型 - Bond, 股票型 - Stock, 混合型 - Hybrid, 货币型 - Money, 短期理财型 - ShortBond, 股票指数 - StockIndex, 债券指数 - BondIndex, 联接基金 - Related, QDII - QDII
least_redeem str 最小申赎份额,仅对 ETF 展示
amc str 基金公司
amc_id str 基金公司 ID
accrued_daily bool 货币基金收益分配方式(份额结转方式) 按日结转还是其他结转
exchange str 交易所,'XSHE' - 深交所, 'XSHG' - 上交所
round_lot int 一手对应多少份,通常公募基金一手是 1 份
trustee int 基金托管人代码
redeem_amount_days int 赎回款到账天数
confirmation_days int 申赎份额确认天数

# 范例

  • 查询某基金合约信息
In [20]: fund.instruments('000014')
Out[20]: Instrument(order_book_id='000014', benchmark='100.0%×一年定期存款收益率(税后)加1.2%', issuer='华夏基金管理有 限公司', establishment_date='2013-03-19', listed_date='2013-03-19', de_listed_date='0000-00-00', stop_date='0000-00-00', symbol='华夏聚利债券', fund_manager='何家琪', fund_type='Bond', accrued_daily=False, latest_size=667046240.1, type='PublicFund', transition_time=1, exchange='', amc_id='41511', amc='华夏基金管理有限公司', abbrev_symbol='华夏聚利',..., min_investment=1.0, object='在控制风险的前提下,追求较高的当期收入和总回报。', trustee=3037, redeem_amount_days=7, confirmation_days=1, round_lot=1.0)
  • 当某个旧基金的合约代码被重复使用,如何查找它的历史合约信息
In [10]: fund.instruments('000014_CH0')
Out[7]: Instrument(order_book_id='000014_CH0', benchmark='100.0%×一年定期存款收益率(税后)加1.2%', issuer='华夏基金管理有限公司', establishment_date='2013-03-19', listed_date='2013-03-19', symbol='华夏一年债', accrued_daily=False, fund_type='Bond', transition_time=0, de_listed_date='2014-03-19', stop_date='2014-03-19', latest_size=4016611053.94, type='PublicFund', exchange='', amc_id='41511', amc='华夏基金管理有限公司', round_lot=1.0)

# fund.all_instruments - 获取所有公募基金信息

fund.all_instruments(date=None)

# 参数

参数 类型 注释
date str, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp 查询日期,默认为当前日期上一交易日。过滤掉在该日期尚未上市交易的基金合约

# 返回

pandas DataFrame

字段 类型 说明
order_book_id str 合约代码
symbol str 证券的简称
issuer str 基金公司
fund_manager str 基金经理
listed_date str 发行日期
benchmark str 业绩比较基准
latest_size float 最新基金规模(单位:元)
fund_type str 基金类型。债券型 - Bond, 股票型 - Stock, 混合型 - Hybrid, 货币型 - Money, 短期理财型 - ShortBond, 股票指数 - StockIndex, 债券指数 - BondIndex, 联接基金 - Related, QDII - QDII

# 范例

In [20]: fund.all_instruments().head()
Out[20]:
  order_book_id        listed_date     issuer         symbol   fund_type  \
0        233001    2004-03-26  摩根士丹利华鑫基金       大摩基础行业混合      Hybrid
1        165519    2013-08-16       信诚基金  信诚中证800医药指数分级  StockIndex
2        004234    2017-01-19       中欧基金      中欧数据挖掘混合C      Hybrid
3        370026    2013-02-04     上投摩根基金      上投轮动添利债券C        Bond
4        519320    2016-05-04     浦银安盛基金   浦银安盛幸福聚利定开债A       Other
  fund_manager   latest_size                          benchmark
0          孙海波  1.318854e+08          沪深300指数×55%+ 中证综合债券指数×45%
1           杨旭  2.371657e+08  95%×中证800制药与生物科技指数收益率+5%×金融同业存款利率
2           曲径           NaN       沪深300指数收益率×60%+中债综合指数收益率×40%
3           唐瑭  8.183768e+06                           中证综合债券指数
4          刘大巍  3.018930e+09                 一年期定期存款利率(税后)+1.4%

# fund.get_transition_info - 获取基金转型信息

fund.get_transition_info('order_book_ids')

# 参数

参数 类型 注释
order_book_ids str or list 合约代码

# 返回

pandas DataFrame

字段 类型 说明
order_book_id str 基金合约号
transition_time str 转型次数。'0'-原始基金,'1'-第一次转型后基金,'2'-第二次转型后基金,以此类推
abbrev_symbol str 基金简称
symbol str 基金全称
amc str 基金公司名称
establishment_date str 成立日
listed_date str 上市日
de_listed_date str 退市日
stop_date str 终止日
accrued_daily str 货币基金收益分配方式(份额结转方式) 按日结转还是其他结转

# 范例

In [4]: fund.get_transition_info('000014')
Out[4]:
                              abbrev_symbol  accrued_daily         amc  ... listed_date   stop_date      symbol
order_book_id transition_time                                           ...
000014        0                       华夏一年债          False  华夏基金管理有限公司  ...  2013-03-19  2014-03-19  华夏一年定期开放债券
              1                        华夏聚利          False  华夏基金管理有限公司  ...  2014-03-19  0000-00-00       华夏聚利债券

# fund.get_nav - 获取基金净值信息

fund.get_nav(order_book_ids, start_date=None, end_date=None, fields=None, expect_df=False)

# 参数

参数 类型 注释
order_book_ids str or list 基金代码
start_date str, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp 查询的开始日期,默认为所有净值数据
end_date str, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp 查询的结束日期
fields str OR str list 查询字段,有效值见下方
expect_df boolean 默认返回原有的数据结构。如果调为真,则返回 pandas dataframe

# 返回

pandas DataFrame

字段 类型 说明
unit_net_value float 单位净值
acc_net_value float 累计单位净值
adjusted_net_value float 复权净值
change_rate float 涨跌幅
daily_profit float 每万元收益
weekly_yield float 7 日年化收益率

# 范例

In [11]: fund.get_nav(['000003','519505'],expect_df=True,start_date=20200910)
Out[11]:
                          unit_net_value  acc_net_value  change_rate  adjusted_net_value  daily_profit  weekly_yield
order_book_id datetime
000003        2020-09-10           0.912          1.122    -0.009771            1.072268           NaN           NaN
              2020-09-11           0.915          1.125     0.003289            1.075795           NaN           NaN
              2020-09-14           0.915          1.125     0.000000            1.075795           NaN           NaN
              2020-09-15           0.915          1.125     0.000000            1.075795           NaN           NaN
              2020-09-16           0.914          1.124    -0.001093            1.074619           NaN           NaN
              2020-09-17           0.911          1.121    -0.003282            1.071092           NaN           NaN
519505        2020-09-10           1.000          1.000     0.000046            1.498024        0.4591       0.01971
              2020-09-11           1.000          1.000     0.000046            1.498093        0.4607       0.01921
              2020-09-13           1.000          1.000     0.000046            1.498231        0.9221       0.01934
              2020-09-14           1.000          1.000     0.000047            1.498302        0.4698       0.01832
              2020-09-15           1.000          1.000     0.000047            1.498373        0.4719       0.01713
              2020-09-16           1.000          1.000     0.000048            1.498445        0.4837       0.01718
              2020-09-17           1.000          1.000     0.000048            1.498517        0.4790       0.01729

# fund.get_transaction_status - 获取基金申购赎回相关信息

fund.get_transaction_status(order_book_ids, fields=None, start_date=None, end_date=None, investor=None)

# 参数

参数 类型 注释
order_book_ids str or list 基金代码
start_date str, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp 查询的开始日期,默认为所有净值数据
end_date str, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp 查询的结束日期
fields str OR str list 查询字段,有效值见下方
investor str 可选机构-'institution', 个人-'retail', 不输入默认返回机构
market str 指定市场,目前仅有中国市场('cn')的基金数据

# 返回

pandas DataFrame

字段 类型 说明
subscribe_status str 订阅状态。开放 - Open, 暂停 - Suspended, 限制大额申购 - Limited, 封闭期 - Close
redeem_status str 赎回状态。开放 - Open, 暂停 - Suspended, 限制大额赎回 - Limited, 封闭期 - Close
issue_status str 募集状态。募集中 - Open, 非募集期 - Close
subscribe_upper_limit float 申购上限(金额)
subscribe_lower_limit float 申购下限(金额)
redeem_lower_limit float 赎回下限(份额)
redeem_upper_limit float 赎回上限(份额),仅支持 ETF

# 范例

获取个人申赎状态及相关信息

In [14]: fund.get_transaction_status('040001',start_date='2020-11-01',end_date='2020-11-10',investor='retail')
Out[14]:
                         subscribe_status redeem_status issue_status subscribe_upper_limit subscribe_lower_limit redeem_lower_limit
order_book_id datetime
040001        2020-11-01             Open          Open        Close                  None                     1                  1
              2020-11-02             Open          Open        Close                  None                     1                  1
              2020-11-03             Open          Open        Close                  None                     1                  1
              2020-11-04             Open          Open        Close                  None                     1                  1
              2020-11-05             Open          Open        Close                  None                     1                  1
              2020-11-06             Open          Open        Close                  None                     1                  1
              2020-11-07             Open          Open        Close                  None                     1                  1
              2020-11-08             Open          Open        Close                  None                     1                  1
              2020-11-09             Open          Open        Close                  None                     1                  1
              2020-11-10             Open          Open        Close                  None                     1                  1

获取机构申赎状态及相关信息

In [18]: fund.get_transaction_status('040001',start_date='2020-01-15',end_date='2020-01-25',investor='institution')
Out[18]:
                         subscribe_status redeem_status issue_status subscribe_upper_limit subscribe_lower_limit redeem_lower_limit
order_book_id datetime
040001        2020-01-15             Open          Open        Close                  None                     1                  1
              2020-01-16          Limited          Open        Close                 1e+06                     1                  1
              2020-01-17          Limited          Open        Close                 1e+06                     1                  1
              2020-01-18          Limited          Open        Close                 1e+06                     1                  1
              2020-01-19          Limited          Open        Close                 1e+06                     1                  1
              2020-01-20          Limited          Open        Close                 1e+06                     1                  1
              2020-01-21          Limited          Open        Close                 1e+06                     1                  1
              2020-01-22             Open          Open        Close                  None                     1                  1
              2020-01-23             Open          Open        Close                  None                     1                  1
              2020-01-24             Open          Open        Close                  None                     1                  1
              2020-01-25             Open          Open        Close                  None                     1                  1

# fund.get_credit_quality - 获取基金债券持仓投资信用评级信息

fund.get_credit_quality(order_book_ids, date=None, market='cn')

从指定日期回溯,获取最近的基金债券投资信用评级信息。

# 参数

参数 类型 注释
order_book_ids str or list 基金代码
date str, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp 查询日期,回溯获取距离指定日期最近的债券投资信用评级数据。如不指定日期,则获取所有日期的债券投资评级数据
market str 指定市场,目前仅有中国市场('cn')的基金数据

# 返回

pandas DataFrame

  • order_book_id : 基金合约代码
  • date : 持仓披露日期
  • credit_rating : 债券信用等级
  • bond_sector_rating_type: 债券持仓评级类别
  • market_value : 持仓市值(单位:元)

# 范例

In [8]: fund.get_credit_quality(['000003','000033'],20200620)
Out[8]:
                         credit_rating bond_sector_rating_type  market_value
order_book_id date
000003        2019-12-31           未评级                债券短期信用评级  6.721030e+06
              2019-12-31           AAA                债券长期信用评级  1.083061e+08
              2019-12-31         AAA以下                债券长期信用评级  4.014485e+07
000033        2019-12-31           A-1                债券短期信用评级  8.182628e+07
              2019-12-31           未评级                债券短期信用评级  3.466683e+08
              2019-12-31           AAA                债券长期信用评级  4.052186e+09
              2019-12-31         AAA以下                债券长期信用评级  1.284435e+09
              2019-12-31           AAA           资产支持证券将长期信用评级  2.036309e+07

# fund.get_etf_components - 获取 ETF 成分股持有情况

fund.get_etf_components(order_book_ids, trading_date=None, market='cn')

获取 ETF 成分股持有情况

# 参数

参数 类型 注释
order_book_ids str or list 基金代码
date str, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp 查询日期,如不指定日期,则获取当天数据(注意仅交易日有效)。

# 返回

pandas DataFrame

  • order_book_id: 成分股代码
  • trading_date: 持仓日期
  • stock_amount: 股票数量
  • cash_substitute: 现金替代规则
  • cash_substitute_proportion: 现金替代比例
  • fixed_cash_substitute: 固定现金金额(上交所字段,深交所是用申购替换金额填充该字段)
  • redeem_cash_substitute: 赎回替代金额(元)(深交所)

# 范例

In [10]: fund.get_etf_components('510050.XSHG',trading_date=20190117)
Out[10]:
	trading_date 	order_book_id 	stock_code 	stock_amount 	cash_substitute 	cash_substitute_proportion 	fixed_cash_substitute
0 	2019-01-17 	510050.XSHG 	  600000 	    5600.0 	            允许 	                             0.1 	  NaN
1 	2019-01-17 	510050.XSHG 	  600016 	    11900.0 	          允许 	                             0.1 	  NaN
2 	2019-01-17 	510050.XSHG 	  600019 	    4300.0 	            允许 	                             0.1 	  NaN
3 	2019-01-17 	510050.XSHG 	  600028 	    5800.0 	            允许 	                             0.1 	  NaN
4 	2019-01-17 	510050.XSHG 	  600029 	    1600.0 	            允许                               0.1 	  NaN
5 	2019-01-17 	510050.XSHG 	  600030 	    3800.0 	            允许 	                             0.1 	  NaN
6 	2019-01-17 	510050.XSHG 	  600036 	    4900.0 	            允许 	                             0.1 	  NaN
7 	2019-01-17 	510050.XSHG 	  600048 	    3400.0 	            允许 	                             0.1 	  NaN
8 	2019-01-17 	510050.XSHG 	  600050 	    4500.0 	            允许 	                             0.1 	  NaN
...

# fund.get_etf_cash_components - 获取 ETF 现金差额数据

fund.get_etf_cash_components(order_book_ids,start_date,end_date)

获取 ETF 基金现金差额数据

# 参数

参数 类型 注释
order_book_id str or list 基金代码
start_date date 开始日期,默认为历史全部
end_date date 结束日期,默认为当日

# 返回

pandas DataFrame

字段 类型 说明
date str 预估日期
pre_date str 交易日期
cash_component float 现金差额(单位:元)
nav_per_basket float 最小申购赎回单位资产净值(单位:元)
est_cash_component float 预估现金差额(单位:元)
max_cash_ratio float 现金替代上限

# 范例

  • 获取单个 ETF 现金差额数据
In[]:fund.get_etf_cash_components('510050.XSHG','20191201','20191205')
Out[]:
order_book_id	date cash_component	est_cash_component	max_cash_ratio	nav_per_basket	pre_date
510050.XSHG	2019-12-02	55959.24	31237.24	0.5	2646969.24	2019-11-29
            2019-12-03	31488.64	35832.64	0.5	2608899.64	2019-12-02
            2019-12-04	34927.55	33264.55	0.5	2617784.55	2019-12-03
            2019-12-05	33230.56	35727.56	0.5	2610131.56	2019-12-04
  • 获取多个 ETF 现金差额数据
In[]:fund.get_etf_cash_components(['510050.XSHG','510300.XSHG'],'20191201','20191205')
Out[]:
order_book_id	date cash_component	est_cash_component	max_cash_ratio	nav_per_basket	pre_date
510050.XSHG	2019-12-02	55959.24	31237.24	0.5	2646969.24	2019-11-29
            2019-12-03	31488.64	35832.64	0.5	2608899.64	2019-12-02
            2019-12-04	34927.55	33264.55	0.5	2617784.55	2019-12-03
            2019-12-05	33230.56	35727.56	0.5	2610131.56	2019-12-04
510300.XSHG	2019-12-02	-34311.25	-29329.25	0.5	3501800.75	2019-11-29
            2019-12-03	-28545.40	-30993.40	0.5	3508327.60	2019-12-02
            2019-12-04	-30828.28	-29276.28	0.5	3522019.72	2019-12-03
            2019-12-05	-29934.94	-32790.94	0.5	3520765.06	2019-12-04

# fund.get_split - 获取基金拆分信息

fund.get_split(order_book_ids)

# 参数

参数 类型 注释
order_book_ids str or list 基金代码

# 返回

pandas DataFrame

index: 除权除息日

  • split_ratio: 拆分折算比例,1 拆几

# 范例

In [13]: fund.get_split('000246').head()
Out[13]:
           split_ratio
2013-11-01  1.00499349
2013-12-02  1.00453123
2014-01-02  1.00455316
2014-02-07  1.00456182
2014-03-03  1.00452639

# fund.get_dividend - 获取基金分红信息

fund.get_dividend(order_book_ids)

# 参数

参数 类型 注释
order_book_ids str or list 基金代码

# 返回

pandas DataFrame

index: 除权除息日

  • book_closure_date: 权益登记日
  • dividend_before_tax: 每份税前分红
  • payable_date: 分红发放日

# 范例

In [11]: fund.get_dividend('050116')
Out[11]:
           book_closure_date payable_date  dividend_before_tax
2012-01-17        2012-01-17   2012-01-19                0.002
2013-01-16        2013-01-16   2013-01-18                0.013
2015-01-14        2015-01-14   2015-01-16                0.028

# fund.get_ratings - 获取基金评级信息

fund.get_ratings(order_book_ids, date=None)

# 参数

参数 类型 注释
order_book_ids str or list 基金代码
date str, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp 查询日期,回溯获取距离指定日期最近的数据。如不指定日期,则获取所有日期的数据

# 返回

pandas DataFrame

index: 评级日期

  • zs: 招商评级 s
  • sh3: 上海证券评级三年期
  • sh5: 上海证券评级五年期
  • jajx: 济安金信评级

# 范例

In [16]: fund.get_ratings('202101')
Out[16]:
             zs  sh3  sh5  jajx
2009-12-31  NaN  NaN  NaN   3.0
2010-03-31  NaN  NaN  NaN   3.0
2010-04-30  2.0  NaN  NaN   NaN
2010-06-30  NaN  3.0  4.0   1.0
2010-09-30  NaN  3.0  4.0   1.0
2010-12-31  NaN  2.0  4.0   1.0

# fund.get_units_change - 获取基金份额变动信息

fund.get_units_change(order_book_ids, date=None)

# 参数

参数 类型 注释
order_book_ids str or list 基金代码
date str, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp 查询日期,回溯获取距离指定日期最近的数据。如不指定日期,则获取所有日期的数据

# 返回

pandas DataFrame

index: 参考日期

  • subscribe_units: 期间申购(单位:份)
  • redeem_units: 期间赎回(单位:份)
  • units: 期末总份额(单位:份)
  • net_asset: 期末总净资产值(单位:元)
  • info_date: 公告日期

# 范例

In [20]: fund.get_units_change('001554')
Out[20]:
                          subscribe_units  redeem_units  info_date        units    net_asset
order_book_id datetime
001554        2015-06-30              NaN           NaN        NaT          NaN   5000049.32
              2015-09-30      71408891.69   37755554.39 2015-10-24  38653337.30  27630465.58
              2015-12-31      19756969.98   20692807.21 2016-01-22  37717500.07  29573475.62
              2016-03-31      17467356.40   16372818.76 2016-04-21  38812037.71  25200577.87
              2016-06-30      21264325.34   15937884.63 2016-07-19  44138478.42  26526043.52
              2016-09-30      37842604.31   32218403.07 2016-10-26  49762679.66  30466565.39
              2016-12-31      19158060.76   25157817.68 2017-01-20  43762922.74  27451195.12
              2017-03-31      12145314.55   18072618.82 2017-04-22  37835618.47  25060465.04
              2017-06-30      27133401.79   21380926.25 2017-07-21  43588094.01  28659171.47
              2017-09-30      12997778.42   19264758.68 2017-10-26  37321113.75  25039774.80
              2017-12-31      10697714.94   12001467.35 2018-01-19  36017361.34  24185742.78
              2018-03-31      11924561.78   12505966.08 2018-04-23  35435957.04  22390195.84
              2018-06-30       4840103.56   16326724.31 2018-07-19  23949336.29  13476927.82

# fund.get_holder_structure - 获取基金持有人结构

fund.get_holder_structure(order_book_ids, start_date=None, end_date=None)

# 参数

参数 类型 注释
order_book_ids str or list 基金代码
start_date str 开始日期, 格式为 'YYYY-mm-dd'
end_date str 结束日期, 格式为 'YYYY-mm-dd'

# 返回

pandas DataFrame

  • order_book_id: 基金合约
  • date:报告期
  • instl:机构投资者持有份额(份)
  • instl_weight:机构投资者持有份额占比(%)
  • retail:个人投资者持有份额(份)
  • retail_weight:个人投资者持有份额占比(%)

# 范例

In [10]: fund.get_holder_structure('000001','20190101','20200101')
Out[10]:
		              instl	instl_weight	retail	retail_weight
order_book_id	date
000001	2019-06-30	16995587.39	0.40	4.277759e+09	99.60
2019-12-31	18827745.40	0.45	4.142996e+09	99.55

# fund.get_benchmark - 获取基金基准

fund.get_benchmark(order_book_ids)

# 参数

参数 类型 注释
order_book_ids str or list 基金代码

# 返回

pandas DataFrame

  • order_book_id: 基金合约
  • start_date:起始日
  • end_date:截止日
  • index_code:指数代码
  • index_code:指数名称
  • index_weight:指数权重

# 范例

In [10]:fund.get_benchmark('000006')
Out[10]:		end_date	index_code	index_name	index_weight
order_book_id	start_date
000006	2019-02-15	2019-12-25	000905.XSHG	中证小盘500指数	0.75
2019-02-15	2019-12-25	B00009	活期存款利率(税后)	0.25
2019-12-25	NaT	000905.XSHG	中证小盘500指数	0.75
2019-12-25	NaT	B00009	活期存款利率(税后)	0.25

# fund.get_financials - 获取基金财务信息

fund.get_financials(order_book_ids,start_date=None, end_date=None,fields=None)

# 参数

参数 类型 注释
order_book_ids str or list 基金代码
start_date str, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp 开始日期
end_date str, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp 结束日期
fields str or list 查询字段 ,默认为全部

# 返回

pandas DataFrame

  • order_book_id: 基金合约
  • date:报告期
  • fields: 字段名称

字段说明

字段 说明
cash_equivalent 现金及现金等价物
financial_asset_held_for_trading 交易性金融资产
dividend_receivable 应收股利
interest_receivable 应收利息
deferred_income_tax_assets 递延所得税资产
other_accts_receivable 其他应收账款
accts_receivable 应收账款
other_assets 其他资产
deferred_expense 待摊费用
total_asset 总资产
financial_liabilities 交易性金融负债
redemption_money_payable 应付赎回款
redemption_fee_payable 应付赎回费
management_fee_payable 应付管理人报酬
trust_fee_payable 应付托管费
sales_fee_payable 应付销售服务费
transaction_fee_payable 应付交易费用
tax_payable 应交税费
interest_payable 应付利息
profit_payable 应付利润
deferred_income_tax_liabilities 递延所得税负债
accts_payable 应付帐款
other_accts_payable 其他应付款
other_liabilities 其他负债
total_liabilities 负债合计
paid_in_capital 实收基金
undistributed_profit 未分配利润
other_equity 其他权益
total_equity 总权益
total_equity_and_liabilities 负债和所有者权益合计
leverage 杠杆率
stock_cost 股票买入成本
stock_income 股票买入收入

# 范例

In [10]:fund.get_financials('000001','20190101','20191231',fields=['total_asset','total_equity','leverage','stock_cost','stock_income'])
Out[10]:			leverage	stock_cost	stock_income	total_asset	total_equity
order_book_id	date
000001	2019-06-30	1.007034	6.082403e+09	6.246101e+09	4.747522e+09	4.714361e+09
2019-12-31	1.010894	1.364662e+10	1.378563e+10	4.648447e+09	4.598352e+09

# fund.get_fee - 获取基金费率信息

fund.get_fee(order_book_ids,fee_type=None,charge_type='front',date=None,market_type='otc',market='cn')

# 参数

参数 类型 注释
order_book_ids str or list 基金代码
fee_type str or list 费率类型,默认为 None 返回全部字段
charge_type str 'front'-前端费率(默认值),'back'-后端费率
date str, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp 查询日期,获取距离指定日期最近的数据。如不指定日期,则默认为当前最新时点
market_type str 费率适用渠道,'otc'-场外费率(默认值),'exchange'-场内费率

# 返回

pandas DataFrame

  • order_book_id: 基金合约
  • fee_type: 费率类型
  • fee_value: 费率金额(元)
  • fee_ratio: 费率
  • inv_floor: 金额下限(万元)
  • inv_cap: 金额上限(万元)
  • share_floor: 份额下限(万份)
  • share_cap: 份额上限(万份)
  • holding_period_floor: 持有期下限(天)
  • holding_period_cap: 持有期上限(天)
  • return_floor: 基金年化收益率下限(%)
  • return_cap: 基金年化收益率上限(%)

费率类型说明

fee_type 说明
subscription_fee 申购费率
redemption_fee 赎回费率
management_fee 管理费率
custodian_fee 托管费率
sales_service_fee 营销费率
purchase_fee 认购费率

# 范例

获取后端场外费率

In [23]: fund.get_fee("000001", charge_type='back')
Out[23]:
                                fee_ratio  fee_value  inv_floor  ...  holding_period_cap  return_floor  return_cap
order_book_id fee_type                                           ...
000001        custodian_fee        0.0025        NaN        NaN  ...                 NaN           NaN         NaN
              management_fee       0.0150        NaN        NaN  ...                 NaN           NaN         NaN
              redemption_fee       0.0050        NaN        NaN  ...                 NaN           NaN         NaN
              redemption_fee       0.0150        NaN        NaN  ...                 7.0           NaN         NaN
              subscription_fee     0.0150        NaN        NaN  ...               730.0           NaN         NaN
              subscription_fee     0.0180        NaN        NaN  ...               365.0           NaN         NaN
              subscription_fee     0.0120        NaN        NaN  ...              1095.0           NaN         NaN
              subscription_fee     0.0100        NaN        NaN  ...              1460.0           NaN         NaN
              subscription_fee     0.0000        NaN        NaN  ...                 NaN           NaN         NaN
              subscription_fee     0.0050        NaN        NaN  ...              2920.0           NaN         NaN

获取前端场外费率

In [24]: fund.get_fee("000001", charge_type='front')
Out[24]:
                                fee_ratio  fee_value  inv_floor  ...  holding_period_cap  return_floor  return_cap
order_book_id fee_type                                           ...
000001        custodian_fee        0.0025        NaN        NaN  ...                 NaN           NaN         NaN
              management_fee       0.0150        NaN        NaN  ...                 NaN           NaN         NaN
              purchase_fee         0.0100        NaN        NaN  ...                 NaN           NaN         NaN
              redemption_fee       0.0150        NaN        NaN  ...                 7.0           NaN         NaN
              redemption_fee       0.0050        NaN        NaN  ...                 NaN           NaN         NaN
              subscription_fee        NaN     1000.0     1000.0  ...                 NaN           NaN         NaN
              subscription_fee     0.0120        NaN      100.0  ...                 NaN           NaN         NaN
              subscription_fee     0.0080        NaN      500.0  ...                 NaN           NaN         NaN
              subscription_fee     0.0150        NaN        0.0  ...                 NaN           NaN         NaN

# fund.get_benchmark_price - 获取特殊的基金基准行情

目前仅支持fund.get_category_mapping中指数

fund.get_benchmark_price(order_book_ids,start_date=None,end_date=None)

# 参数

  • order_book_ids: 基准代码 or list,
  • start_date: 开始日期,不指定则不限制开始日期
  • end_date: 结束日期,不指定则不限制结束日期

# 返回

In [10]: fund.get_benchmark_price('1015003',start_date=20200520,end_date=20200526)
Out[10]:
                              close
order_book_id date
1015003       2020-05-20  1650.3720
              2020-05-21  1631.6981
              2020-05-22  1598.8213
              2020-05-25  1597.9072

# fund.get_snapshot - 获取基金最新的衍生数据

fund.get_snapshot(order_book_ids, fields=None, rule=None, market='cn')

# 参数

参数 类型 注释
order_book_ids str or list 基金代码
fields str or list 返回字段,默认返回所有衍生字段
rule str 指定算法,目前仅支持返回算法‘ricequant’
indicator_type str 指标类别,衍生指标值-value, 衍生指标排名-rank,默认返回衍生指标值
market str 指定市场,目前仅有中国市场('cn')的基金衍生数据

# 返回

pandas DataFrame
index: order_book_id

标准版涵盖的衍生指标及频率如下,字段的组成方式为 “支持的频率*字段”, 如 “日度累计收益” 字段名为 'daily_return',货币基金仅支持展示下面部分衍生指标数据。

字段 说明 支持的频率
return 累计收益率 daily、w1、m1、m3、m6、y2、y1、y3、y5、total、year
return_a 累计收益率(年化) daily、w1、m1、m3、m6、y2、y1、y3、y5、total、year
benchmark_return 累计收益率 daily、w1、m1、m3、m6、y2、y1、y3、y5、total、year
excess 超额收益率 daily、w1、m1、m3、m6、y2、y1、y3、y5、total、year
excess_a 超额收益率(年化) daily、w1、m1、m3、m6、y2、y1、y3、y5、total、year
excess_win 超额胜率 m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
stdev_a 波动率(年化) m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
dev_downside_avg_a 下行波动率 - 均值(年化) m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
dev_downside_rf_a 下行波动率 - 无风险利率 (年化) m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
mdd 期间最大回撤 m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
excess_mdd 期间超额收益最大回撤 m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
mdd_days 最大回撤持续期 m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
recovery_days 最大回撤恢复期 m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
max_drop 最大单日跌幅 m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
max_drop_period 最大连跌期数 m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
neg_return_ratio 亏损期占比 m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
kurtosis 峰度 m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
skewness 偏度 m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
tracking_error 跟踪误差 m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
beta_downside 下行 Beta m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
beta_upside 上行 Beta m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
var VaR m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
alpha_a Alpha(年化) m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
alpha_tstats Alpha Tstat m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
beta Beta m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
sharpe_a Sharpe Ratio(年化) m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
inf_a Information Ratio(年化) m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
sortino_a Sortino Ratio(年化) m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
calmar_a Calmar Ratio m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
timing_ratio 择时比率 m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
benchmark 指标计算基准/排名范围 无

# 范例

返回基金最新衍生指标值与排名数据

In [95]: fund.get_snapshot('000001')
Out[95]:
                         benchmark  daily_benchmark_return  daily_excess  daily_excess_a  ...  y5_tracking_error    y5_var year_return  year_return_a
order_book_id datetime                                                                    ...
000001        2021-01-27   偏股型基金指数                     0.0     -0.009129       -2.300567  ...           0.062154 -0.016652    0.038263       0.691631
In [96]: fund.get_snapshot('000001',indicator_type='rank')
Out[96]:
                         benchmark daily_benchmark_return daily_excess daily_excess_a  ... y5_tracking_error  y5_var year_return year_return_a
order_book_id datetime                                                                 ...
000001        2021-01-27       偏股型                 1/1528    1382/1528      1382/1528  ...           508/521  47/521   1266/1507     1266/1507

# fund.get_indicators - 获取基金的衍生数据

fund.get_indicators(order_book_ids, start_date=None, end_date=None, fields=None, rule=None, market='cn')

# 参数

参数 类型 注释
order_book_ids str or list 基金代码
start_date str 开始日期, 格式为 'YYYY-mm-dd', 默认为基金衍生数据最早有效日期
end_date str 结束日期, 格式为 'YYYY-mm-dd', 默认为查询当日
fields str or list 返回字段,默认返回所有衍生字段
indicator_type str 指标类别,衍生指标值-value, 衍生指标排名-rank,默认返回衍生指标值
rule str 指定算法,目前仅支持返回‘ricequant’
market str 指定市场,目前仅有中国市场('cn')的基金衍生数据

# 返回

pandas DataFrame
index: order_book_id

标准版涵盖的衍生指标及频率如下,字段的组成方式为 “支持的频率*字段”, 如 “日度累计收益” 字段名为 'daily_return',货币基金仅支持展示下面部分衍生指标数据。

字段 说明 支持的频率
return 累计收益率 daily、w1、m1、m3、m6、y2、y1、y3、y5、total、year
return_a 累计收益率(年化) daily、w1、m1、m3、m6、y2、y1、y3、y5、total、year
benchmark_return 基准收益率 daily、w1、m1、m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
excess 超额收益率 daily、w1、m1、m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
excess_a 超额收益率(年化) daily、w1、m1、m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
excess_win 超额胜率 m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
stdev_a 波动率(年化) m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
dev_downside_avg_a 下行波动率 - 均值(年化) m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
dev_downside_rf_a 下行波动率 - 无风险利率 (年化) m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
mdd 期间最大回撤 m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
excess_mdd 期间超额收益最大回撤 m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
mdd_days 最大回撤持续期 m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
recovery_days 最大回撤恢复期 m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
max_drop 最大单日跌幅 m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
max_drop_period 最大连跌期数 m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
neg_return_ratio 亏损期占比 m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
kurtosis 峰度 m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
skewness 偏度 m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
tracking_error 跟踪误差 m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
var VaR m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
alpha_a Alpha(年化) m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
alpha_tstats Alpha Tstat m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
beta Beta m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
beta_downside 下行 Beta m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
beta_upside 上行 Beta m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
sharpe_a Sharpe Ratio(年化) m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
inf_a Information Ratio(年化) m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
sortino_a Sortino Ratio(年化) m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
calmar_a Calmar Ratio m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
timing_ratio 择时比率 m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
benchmark 指标计算基准/排名范围 无

# 范例

返回基金衍生指标值与排名数据


In [98]: fund.get_indicators('000001',start_date=20200601,rule='ricequant',indicator_type='value',fields=['m3_alpha_a','m6_beta','benchmark'])
Out[98]:
                          m3_alpha_a   m6_beta benchmark
order_book_id datetime
000001        2020-06-01   -0.017309  0.897002   偏股型基金指数
              2020-06-02   -0.032750  0.897575   偏股型基金指数
              2020-06-03   -0.036943  0.897945   偏股型基金指数
              2020-06-04   -0.061339  0.897735   偏股型基金指数
              2020-06-05   -0.072694  0.895500   偏股型基金指数
...                              ...       ...       ...
              2021-01-21   -0.544216  0.905062   偏股型基金指数
              2021-01-22   -0.492470  0.914805   偏股型基金指数
              2021-01-25   -0.419185  0.924407   偏股型基金指数
              2021-01-26   -0.431358  0.922676   偏股型基金指数
              2021-01-27   -0.455787  0.923730   偏股型基金指数
In [99]: fund.get_indicators('000001',start_date=20200601,rule='ricequant',indicator_type='rank',fields=['m3_alpha_a','m6_beta','benchmark'])
Out[99]:
                         m3_alpha_a   m6_beta benchmark
order_book_id datetime
000001        2020-06-01   555/1116  746/1015       偏股型
              2020-06-02   590/1116  749/1015       偏股型
              2020-06-03   601/1117  749/1015       偏股型
              2020-06-04   648/1117  749/1018       偏股型
              2020-06-05   691/1120  753/1018       偏股型
...                             ...       ...       ...
              2021-01-21  1446/1475  921/1273       偏股型
              2021-01-22  1425/1471  898/1277       偏股型
              2021-01-25  1403/1475  897/1308       偏股型
              2021-01-26  1351/1423  897/1259       偏股型
              2021-01-27  1359/1415  893/1251       偏股型

# fund.get_related_code - 获取分级基金的分级关系

fund.get_related_code(order_book_ids, market='cn')

# 参数

参数 类型 注释
order_book_ids str or list 基金代码
market str 指定市场,目前仅有中国市场('cn')的分级基金数据

# 返回

pandas DataFrame

  • main_code: 平级关系或母子关系的主代码
  • related_code: 平级关系或母子关系的次代码
  • type: 分级基金关系:同一基金分级关系 - multi_share, 母子基金分级关系 - parent_and_child, 同一基金不同货币关系(QDII)- multi_currency
  • effective_date: 该条记录的有效起始日
  • cancel_date: 该条记录的失效日

# 范例

In [23]: fund.get_related_code(['000003','000004','005929','160513'])
Out[23]:
  main_code related_code              type effective_date cancel_date
0    000003       000004       multi_share     2013-02-20         NaT
1    005929       005930       multi_share     2018-10-12  2019-01-16
2    160513       160514       multi_share     2014-06-10         NaT
3    160513       160514  parent_and_child     2011-05-20  2014-06-10
4    160513       150043  parent_and_child     2011-05-20  2014-06-10

# fund.get_daily_units - 获取基金的日度份额数据

fund.get_daily_units(order_book_ids, start_date=None, end_date=None)

# 参数

参数 类型 注释
order_book_ids str or list 基金代码
start_date str 开始日期, 格式为 'YYYY-mm-dd', 默认返回最近 3 个月
end_date str 结束日期, 格式为 'YYYY-mm-dd', 默认返回最近 3 个月日

# 返回

pandas DataFrame

  • units: 期末总份额(单位:份)

# 范例

In [23]: rqdatac.fund.get_daily_units('159621',20221101,20221130)
Out[23]:
                                units
order_book_id datetime
159621        2022-11-01  203434717.0
              2022-11-02  197434717.0
              2022-11-03  194434717.0
              2022-11-04  194434717.0
              2022-11-07  194434717.0
              2022-11-08  191434717.0
              2022-11-09  191434717.0
              2022-11-10  191434717.0
              2022-11-11  191434717.0
              2022-11-14  185434717.0
              2022-11-15  185434717.0
              2022-11-16  182434717.0
              2022-11-17  179434717.0
              2022-11-18  179434717.0
              2022-11-21  179434717.0
              2022-11-22  179434717.0
              2022-11-23  179434717.0
              2022-11-24  176434717.0
              2022-11-25  176434717.0
              2022-11-28  176434717.0
              2022-11-29  173434717.0
              2022-11-30  170434717.0

# 基金持仓与配置信息数据

# fund.get_holdings - 获取基金持仓信息

fund.get_holdings(order_book_ids, date=None)

从指定日期回溯,获取最近的基金持仓信息。

# 参数

参数 类型 注释
order_book_ids str or list 基金合约代码
date str, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp 查询日期,回溯获取距离指定日期最近的持仓数据。如不指定日期,则获取所有日期的持仓数据

# 返回

pandas DataFrame

字段 类型 说明
order_book_id str 持仓合约代码,如股票持仓、债券持仓等合约代码
weight float 持仓百分比
date str 报告期
release_date str 公告发布日
shares float 持仓股数(如股票单位:1 股,债券为 NaN)
market_value float 持仓市值(单位:元,债券为 NaN)
symbol str 持仓简称
type str 持仓资产类别大类,股票-Stock,债券-Bond,基金-Fund,权证-Warrant, 期权-Futures,其他-Other
category str 持仓资产类别细类 (如:category='Hshare'港股,category='Ashare'A 股均属于 type='Stock' )

# 范例

In [171]: fund.get_holdings('000001',20190930)
Out[171]:
                   order_book_id  weight      shares  ...   type         category       symbol
fund_id date                                          ...
000001  2019-09-30  101564021.IB  0.0221   1000000.0  ...   Bond    CorporateBond  15华能集MTN002
        2019-09-30   128016.XSHE  0.0001      4172.0  ...   Bond  ConvertibleBond         雨虹转债
        2019-09-30   128022.XSHE  0.0001      6248.0  ...   Bond  ConvertibleBond         众信转债
        2019-09-30   128046.XSHE  0.0013     59048.0  ...   Bond  ConvertibleBond         利尔转债
        2019-09-30     180208.IB  0.0333   1500000.0  ...   Bond    FinancialBond       18国开08
        2019-09-30     180409.IB  0.0290   1300000.0  ...   Bond    FinancialBond       18农发09
        2019-09-30     190201.IB  0.0219   1000000.0  ...   Bond    FinancialBond       19国开01
        2019-09-30     190303.IB  0.0218   1000000.0  ...   Bond    FinancialBond       19进出03
        2019-09-30   000858.XSHE  0.0428   1509443.0  ...  Stock           AShare        五 粮 液
        2019-09-30   002127.XSHE  0.0309  13733457.0  ...  Stock           AShare         南极电商
        2019-09-30   002384.XSHE  0.0369   8571900.0  ...  Stock           AShare         东山精密

# fund.get_stock_change - 获取基金报告期内重大股票持仓变动情况

fund.get_stock_change(order_book_ids,start_date,end_date)

获取基金报告期内重大股票持仓变动情况

# 参数

参数 类型 注释
order_book_ids str or list 基金代码
start_date str, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp 查询的开始日期,默认为最新一期数据
end_date str, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp 查询的结束日期,默认为最新一期数据

# 返回

pandas DataFrame

字段 类型 说明
order_book_id str 股票合约代码
date str 持仓披露日期
weight float 持仓百分比
market_value float 持仓市值
change_type str 变动类型。1-买入,2-卖出

# 范例

In [19]: fund.get_stock_change('519933','20190101','20191001')
Out[19]:
           order_book_id  market_value  weight  change_type
date
2019-06-30   000921.XSHE     361296.00  0.0497            2
2019-06-30   601288.XSHG     744548.00  0.1025            2
2019-06-30   600660.XSHG     194344.00  0.0267            2
2019-06-30   601398.XSHG     601000.00  0.0827            1
2019-06-30   600519.XSHG     852090.00  0.1173            1
2019-06-30   600004.XSHG    1005822.00  0.1384            2
···
2019-06-30   002025.XSHE     493102.00  0.0679            1
2019-06-30   601398.XSHG     575489.00  0.0792            2
2019-06-30   600519.XSHG     853209.00  0.1174            2
2019-06-30   603589.XSHG     465176.00  0.0640            2

# fund.get_term_to_maturity - 获取货币型基金持仓期限数据

fund.get_term_to_maturity(order_book_ids,start_date,end_date)

# 参数

参数 类型 注释
order_book_ids str or list 基金代码
start_date str, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp 查询的开始日
end_date str, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp 查询的结束日期,默认为最新一期数据

# 返回

pandas DataFrame

字段 类型 说明
date str 报告期
term str 剩余期限范围
weight float 剩余期限占资产净值比例

# 范例

In [18]: fund.get_term_to_maturity('050003','20190101','20191120')
Out[18]:
               term  weight
date
2019-03-31     0_30  0.5013
2019-03-31    30_60  0.1077
2019-03-31    60_90  0.1419
2019-03-31   90_120  0.0624
2019-03-31  120_397  0.2090
2019-06-30     0_30  0.4116
2019-06-30    30_60  0.0749
2019-06-30    60_90  0.2211
2019-06-30   90_120  0.0781
2019-06-30  120_397  0.2123
2019-09-30     0_30  0.3682
2019-09-30    30_60  0.1786
2019-09-30    60_90  0.1537
2019-09-30   90_120  0.0647
2019-09-30  120_397  0.2454

# fund.get_bond_structure - 获取基金持仓中债券组合结构信息

fund.get_bond_structure(order_book_ids, date=None, market='cn')

从指定日期回溯,获取最近的基金债券组合结构信息。

# 参数

参数 类型 注释
order_book_ids str or list 基金代码
date str, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp 查询日期,回溯获取距离指定日期最近的债券组合结构数据。如不指定日期,则获取所有日期的债券组合结构数据
market str 指定市场,目前仅有中国市场('cn')的基金数据

# 返回

pandas DataFrame

字段 类型 说明
order_book_id str 基金合约代码
date str 持仓披露日期
bond_type str 债券种类:国债 - government,金融债券 - financial,企业债券 - corporate,可转换债券 - convertible,央行票据 - bank_notes,短期融资券 - short_financing,中期票据 - medium_notes,同业存单 - ncd,中小企业私募债 - s_m_private,地方政府债券 - local_government,其他债券 - other_bond
weight_nv float 持仓占资产净值百分比
weight_bond_mv float 持仓占债券组合市值百分比
market_value float 持仓市值(单位:元)

# 范例

In [28]: fund.get_bond_structure(['000014','000005'],20200630)
Out[28]:
                             bond_type  weight_nv  weight_bond_mv  market_value
order_book_id date
000005        2020-06-30     financial     0.2370        0.183999   13469400.00
              2020-06-30   convertible     0.0347        0.026921    1970729.00
              2020-06-30     corporate     0.3668        0.284768   20846100.00
              2020-06-30  medium_notes     0.6495        0.504312   36917600.00
000014        2020-06-30    government     0.1423        0.127257   14705500.00
              2020-06-30   convertible     0.7407        0.662522   76559552.12
              2020-06-30     corporate     0.2350        0.210221   24292667.20

# fund.get_asset_allocation - 获取基金资产配置

fund.get_asset_allocation(order_book_ids, date=None)

# 参数

参数 类型 注释
order_book_ids str or list 基金代码
date str, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp 查询日期,查询日期和报告期去比较,回溯获取距离指定日期最近的报告期数据。如不指定日期,则获取所有日期的数据

# 返回

pandas DataFrame

index: 报告期
info_date :公告发布日

  • stock: 股票占净资产比例
  • bond: 债券占净资产比例(由于债券通过质押式回购进行融资杠杆交易的存在,债券占比数值可能超过 100%)
  • cash: 现金占净资产比例
  • other: 其他资产占净资产比例
  • nav: 基金净资产(单位:元)(该字段即将被废弃,被 net_asset 替代)
  • net_asset: 基金净资产(单位:元)
  • total_asset: 基金总资产(单位:元)

# 范例

In [12]: fund.get_asset_allocation('000058',date='20201231')
Out [12]
		                info_date	  stock	    bond	  fund	cash	other	nav	net_asset	total_asset
order_book_id	datetime
000058	      2020-12-31	2021-01-22	0.311344	0.6614	NaN	0.013306	0.015539	6.928471e+08	6.928471e+08	693971161.4

# fund.get_industry_allocation - 获取基金权益类持仓行业配置

fund.get_industry_allocation(order_book_ids, date=None)

# 参数

参数 类型 注释
order_book_ids str or list 基金代码
date str, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp 查询日期,回溯获取距离指定日期最近的数据。如不指定日期,则获取所有日期的数据

# 返回

pandas DataFrame

index: 报告期

  • standard: 行业划分标准: CSRC-CSRC 行业分类, GICS-GICS 行业分类, MSCI-MSCI 行业分类, Bloomberg-Bloomberg 行业分类, CSRC_2012-证监会行业分类 2012 版, Gildata-聚合行业分类(QDII 基金专用)
  • industry: 行业名称
  • weight: 行业占比
  • market_value: 持仓市值(单位:元)

# 范例

In [55]: fund.get_industry_allocation('000001',date='20200630')
Out[55]:
                           standard          industry  weight  market_value
order_book_id datetime
000001        2020-06-30  CSRC_2012               金融业  0.0003  1.702350e+06
              2020-06-30  CSRC_2012               采矿业  0.0622  3.145813e+08
              2020-06-30  CSRC_2012                综合  0.0009  4.671139e+06
              2020-06-30  CSRC_2012          租赁和商务服务业  0.0954  4.821860e+08
              2020-06-30  CSRC_2012        科学研究和技术服务业  0.0244  1.231741e+08
              2020-06-30  CSRC_2012  电力、热力、燃气及水生产和供应业  0.0218  1.103732e+08
              2020-06-30  CSRC_2012     水利、环境和公共设施管理业  0.0002  1.167722e+06
              2020-06-30  CSRC_2012         文化、体育和娱乐业  0.0017  8.767187e+06
              2020-06-30  CSRC_2012            批发和零售业  0.0020  9.917138e+06
              2020-06-30  CSRC_2012              房地产业  0.0039  1.968217e+07
              2020-06-30  CSRC_2012               建筑业  0.0000  6.025800e+02
              2020-06-30  CSRC_2012               制造业  0.4653  2.352107e+09
              2020-06-30  CSRC_2012   信息传输、软件和信息技术服务业  0.0979  4.949599e+08

# fund.get_qdii_scope - 获取 QDII 地区配置

rq.fund.get_qdii_scope(order_book_ids, start_date=None, end_date=None)

# 参数

参数 类型 注释
order_book_ids str or list 基金代码
start_date str 开始日期, 格式为 'YYYY-mm-dd'
end_date str 结束日期, 格式为 'YYYY-mm-dd'

# 返回

pandas DataFrame

  • order_book_id: 基金合约
  • date:报告期
  • region:地区
  • market_value:市值(元)
  • weight:占净资产比列

# 范例

In [10]: fund.get_qdii_scope('183001','20190101','20200101')
Out[10]: 		region	market_value	weight
order_book_id	date
183001	2019-03-31	中国香港	12540825.98	20.00
2019-06-30	中国香港	13108299.05	20.50
2019-09-30	中国香港	12177202.64	18.99
2019-12-31	中国香港	9065869.58	13.94

# fund.get_instrument_category - 获取基金的风格分类数据

fund.get_instrument_category(order_book_ids,date=None,category_type=None,source='gildata',market='cn')

# 参数

参数 说明
order_book_ids 基金合约号。支持传入列表
source 分类来源。‘gildata’
date 日期,默认为最新
category_type 分类类型,可传入 list
默认返回以下几种:
价值风格-value
规模风格-size
操作风格-operating_style
久期分布-duration
券种配置-bond_type
*其他枚举值请见下方完整表格
category_type 枚举值 中文释义 备注
value 价值风格
size 规模风格
operating_style 操作风格
duration 久期分布
bond_type 券种配置
fund_type 基金分类(聚源) 该分类数据返回结构与其他不同,故只能单独调取
concept 概念板块
industry_citics 行业分类(中信一级)
investment_style 投资风格分类
structured_fund 分级基金标识
universe 基金属性 返回值参照:close_end - 封闭型基金,open_end - 开放型基金,fund_of_etf - ETF 联接基金,lof - LOF,etf - ETF

# 返回

pandas DataFrame

  • order_book_id: 基金合约
  • category_type:分类类型
  • category:基金细分分类名称
  • category_index:基金细分分类指数代码

仅对 category_type='fund_type'返回的字段:

  • first_type_code :一级分类代码
  • first_type :一级分类名称
  • second_type_code :二级分类代码
  • second_type :二级分类名称
  • third_type_code :三级分类代码
  • third_type:三级分类名称

# 范例

不指定 category_type,获取默认分类类型数据

In [8]: fund.get_instrument_category('000001')
Out[8]:
                               category  category_index
order_book_id category_type
000001        value               blend         1014002
              operating_style  flexible         1015003
              size              mid_cap         1013002

指定获取基金的基金属性、概念板块

In [12]: fund.get_instrument_category('000001',category_type=['universe','concept'])
Out[12]:
                             category category_index
order_book_id category_type
000001        concept             新材料        1010018
              concept          MSCI概念        1010054
              concept             新三板        1010052
              concept            5G概念        1010024
              universe       open_end           None

获取多个基金的基金分类数据

In [14]: fund.get_instrument_category(['000001','000014'],category_type='fund_type')
Out[14]:
                             first_type_code first_type  second_type_code second_type  third_type_code third_type
order_book_id category_type
000001        fund_type                   12        混合型              1201         偏股型           120101        偏股型
000014        fund_type                   13        债券型              1302       普通债券型           130201  普 通债券型(一级)

# fund.get_category - 获取风格分类所属基金列表

fund.get_category(category={"category_type":["category"]}, date=None, source='gildata', market='cn')

# 参数

参数 说明
category 以 dict 的形式输入:支持输入多个 category_type、category。结构为{"category_type":["category"],"category_type":["category"]} ,可参考范例帮助理解。
date 默认最新日期
source 分类来源。'gildata' - 聚源(默认值)

# 返回

order_book_id list

# 范例

传入类别名称和名称查询列表

In [8]: rq.fund.get_category(category={"concept": ["人工智能","MSCI概念"], "size": "large","operating_style":"flexible"})
Out[8]:
['040001',
 '202005',
 '270021',
···
 '006573',
 '006574',
 '005029']

# fund.get_category_mapping - 获取风格分类清单

fund.get_category_mapping(source='gildata', market='cn')

# 参数

参数 说明
source 分类来源。'gildata' - 聚源(默认值)

# 返回

  • category_type:分类维度
  • category:基金细分分类名称
  • category_index:基金细分分类指数代码

# 范例

In [17]: fund.get_category_mapping()
Out[17]:
                         category category_index
category_type
structured_fund   structured_fund           None
universe              fund_of_etf           None
universe                      lof           None
universe                close_end           None
concept                      一带一路        1010005
...                           ...            ...
duration                   1_year        1111001
industry_citics              基础化工        1012022
industry_citics                建材        1012024
investment_style              其他型           None
concept                      北斗导航        1010025
[155 rows x 2 columns]

中文映射表

category_type 中文 category_type 英文 category 中文 category 英文 股债偏重
价值风格 value 成长 growth 偏股型基金
价值风格 value 价值 value 偏股型基金
价值风格 value 平衡 blend 偏股型基金
规模风格 size 大盘 large 偏股型基金
规模风格 size 小盘 small 偏股型基金
规模风格 size 中盘 mid_cap 偏股型基金
操作风格 operating_style 激进操作 aggressive 偏股型基金
操作风格 operating_style 灵活操作 flexible 偏股型基金
操作风格 operating_style 平均操作 balanced 偏股型基金
操作风格 operating_style 稳健操作 moderate 偏股型基金
操作风格 operating_style 积极操作 active 偏股型基金
久期分布 duration 1 年(含)以下 1_year 偏债型基金
久期分布 duration 1-3 年(含) 1_to_3_years 偏债型基金
久期分布 duration 3-5 年(含) 3_to_5_years 偏债型基金
久期分布 duration 5 年以上 5_years 偏债型基金
券种配置 bond_type 可转债 convertible_bond 偏债型基金
券种配置 bond_type 利率债 interest_rate_bond 偏债型基金
券种配置 bond_type 信用债 credit_bond 偏债型基金
... ... ... ... ...

# 基金管理人信息,以及衍生数据

# fund.get_manager - 获取指定基金的基金经理管理信息

fund.get_manager(order_book_ids,expect_df=True)

# 参数

参数 类型 注释
order_book_ids str or str list 基金代码
expect_df boolean 默认返回 pandas dataframe。如果调为假,则返回 原有的数据结构

# 返回

pandas DataFrame

  • name: 基金经理名称
  • id: 基金经理代码
  • days: 基金经理管理当前基金累计天数
  • start_date: 基金经理开始管理当前基金的日期
  • end_date: 基金经理结束管理当前基金的日期(NaT 代表任职至今)
  • return: 基金经理任职回报
  • title: 职位

# 范例

  • 获取单只基金的基金经理管理信息
In [47]: fund.get_manager(['000001'],expect_df=False)
Out[47]:
	name	days	start_date	end_date	return	title
id
101000229	王亚伟	1211	2001-12-18	2005-04-12	0.133084	基金经理
101000228	田擎	605	2002-07-01	2004-02-26	0.110716	基金经理助理
101002472	乔巍	730	2002-07-01	2004-06-30	0.007694	基金经理助理
101000228	田擎	610	2004-02-27	2005-10-29	-0.151132	基金经理
101000595	巩怀志	1540	2005-10-29	2010-01-16	3.922946	基金经理
101000348	童汀	1616	2010-01-16	2014-06-20	-0.077224	基金经理
101001854	孙振峰	449	2012-04-05	2013-06-28	0.119477	基金经理
101000866	倪邈	612	2014-03-17	2015-11-19	0.469314	基金经理
101001125	李铧汶	1033	2014-03-17	2017-01-13	0.130557	基金经理
101000925	崔同魁	201	2014-06-20	2015-01-07	0.244463	基金经理
101001090	董阳阳	2238	2015-01-07	2021-02-22	0.501579	基金经理
101002061	许利明	574	2015-09-01	2017-03-28	-0.098604	基金经理
101001669	孙萌	463	2015-11-19	2017-02-24	-0.173107	基金经理
101001757	阳琨	149	2021-02-22	NaT	        -0.039810	基金经理
  • 获取基金列表的基金经理管理信息
In [50]: fund.get_manager(['160224', '217019'],expect_df=True)
Out[50]:
                         days   end_date name    return start_date title
order_book_id id
160224        101002093  1879        NaT  艾小军 -0.119662 2015-03-26  基金经理
217019        101001928  2027 2017-01-13   王平  0.345410 2011-06-27  基金经理
              101001014  1624 2017-07-01   罗毅  0.833497 2013-01-19  基金经理
              101004652  1220        NaT  苏燕青  0.215929 2017-01-13  基金经理
              101012888   607 2020-01-02  刘重杰  0.073923 2018-05-05  基金经理

# fund.get_manager_info - 获取基金经理背景信息

fund.get_manager_info(manager_id,fields=None)

# 参数

参数 类型 注释
manager_id str or list 可传入基金经理 id 或名字。名字与 id 不能同时传入
fields str or list 对应返回字段,默认为所有字段

# 返回

pandas DataFrame

  • id: 基金经理代码
  • name: 基金经理名称
  • gender: 性别
  • region: 出生地
  • birthdate: 生日
  • education: 学历
  • practice_date: 执业开始时间
  • experience_time: 执业年限
  • background: 个人简介

# 范例

  • 获取单个基金经理背景信息
In [11]: fund.get_manager_info('101002094',fields=None)
Out[11]:
                  chinesename gender region birthdate education practice_date  experience_time                                         background
id
101002094          胡剑      男     中国      None        硕士    2006-01-01             12.8      胡剑先生,经济学硕士。曾任易方达基金管理有限公 司固定收益部债券研究员、基金经理助理兼...
  • 获取多个基金经理背景信息
In [10]: fund.get_manager_info(['101002094','101010264'],fields=None)
Out [10]:
              chinesename gender region birthdate education practice_date  experience_time                                         background
id
101002094          胡剑      男     中国      None        硕士    2006-01-01             12.8      胡剑先生,经济学硕士。曾任易方达基金管理有限公 司固定收益部债券研究员、基金经理助理兼...
101010264          刘杰   None   None      None        硕士    2010-01-01              8.8                                               核心人员

# fund.get_manager_indicators - 获取基金经理人的衍生数据

fund.get_manager_indicators(manager_ids, start_date=None, end_date=None, fields=None, asset_type=None, manage_type=None,rule='ricequant', market='cn')

# 参数

参数 类型 注释
manager_ids str or list 基金经理代码,建议结合 fund.get_manager_info 一起使用
start_date datetime 开始日期, 格式为 'YYYY-mm-dd', 默认为基金经理人衍生数据最早有效日期
end_date datetime 结束日期, 格式为 'YYYY-mm-dd', 默认为查询当日
fields str or list 返回字段,默认返回所有衍生字段
asset_type str 在管基金类型,股票型-'stock', 债券型-'bond',默认返回 'stock'
manage_type str 管理方式,独立管理-'independent',所有参与管理-'all',默认返回 'all'
rule str 指定算法,目前仅支持算法 'ricequant'
market str 指定市场,目前仅有中国市场('cn')的基金经理人衍生数据

# 返回

pandas DataFrame
multi-index: manager_ids,datetime
标准版涵盖的衍生指标及频率如下,字段的组成方式为 “支持的频率*字段”, 如 “日度累计收益” 字段名为 'daily_return'

字段 说明 支持的频率
return 累计收益率 daily、w1、m1、m3、m6、y2、y1、y3、y5、total、year
return_a 累计收益率(年化) daily、w1、m1、m3、m6、y2、y1、y3、y5、total、year
benchmark_return 基准收益率 daily、w1、m1、m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
excess 超额收益率 daily、w1、m1、m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
excess_a 超额收益率(年化) daily、w1、m1、m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
excess_win 超额胜率 m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
stdev_a 波动率(年化) m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
dev_downside_avg_a 下行波动率 - 均值(年化) m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
dev_downside_rf_a 下行波动率 - 无风险利率 (年化) m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
mdd 期间最大回撤 m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
excess_mdd 期间超额收益最大回撤 m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
mdd_days 最大回撤持续期 m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
recovery_days 最大回撤恢复期 m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
max_drop 最大单日跌幅 m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
max_drop_period 最大连跌期数 m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
neg_return_ratio 亏损期占比 m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
kurtosis 峰度 m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
skewness 偏度 m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
tracking_error 跟踪误差 m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
var VaR m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
alpha_a Alpha(年化) m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
alpha_tstats Alpha Tstat m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
beta Beta m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
beta_downside 下行 Beta m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
beta_upside 上行 Beta m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
sharpe_a Sharpe Ratio(年化) m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
inf_a Information Ratio(年化) m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
sortino_a Sortino Ratio(年化) m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
calmar_a Calmar Ratio m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
timing_ratio 择时比率 m3、m6、y2、y1、y3、y5、total
benchmark 指标计算基准 无

# 范例

In [25]: fund.get_manager_indicators('101000932',fields=['daily_return','total_calmar_a'],start_date='2018-01-01',manage_type='independent',asset_type='stock')
Out[25]:
                       daily_return  total_calmar_a
manager_id datetime
101000932  2018-02-06     -0.031451        0.006801
           2018-02-07     -0.021206        0.006622
           2018-02-08      0.006771        0.006667
           2018-02-09     -0.028918        0.006426
           2018-02-12      0.027701        0.006639
...                             ...             ...
           2020-12-09     -0.002541        0.003929
           2020-12-10      0.011998        0.003956
           2020-12-11      0.002877        0.003961
           2020-12-14      0.025610        0.004022
           2020-12-15      0.006463        0.004035

# fund.get_manager_weight_info - 获取基金经理人在管产品权重信息

fund.get_manager_weight_info(manager_ids,start_date=None,end_date=None,asset_type=None,manage_type=None,market='cn'
)

# 参数

参数 类型 注释
manager_ids str or list 可传入基金经理 id 或名字。名字与 id 不能同时传入
start_date datetime 开始日期, 格式为 'YYYY-mm-dd', 默认为基金经理人管理最早有效日期
end_date datetime 结束日期, 格式为 'YYYY-mm-dd', 默认为查询当日
asset_type str 在管基金类型,股票型 -'stock', 债券型 -'bond',默认返回 'stock'
manage_type str 管理方式,独立管理-'independent',所有参与管理 - 'all',默认返回 'all'
market str 指定市场,目前仅有中国市场('cn')的基金经理人衍生数据

# 返回

pandas DataFrame
multi-index: manager_ids, datetime

  • datetime: 在管时间
  • order_book_id:在管基金代码
  • weight:基金占经理人当期管理所有基金的规模比例
  • manager_name:经理人名字

# 范例

In [27]: fund.get_manager_weight_info('101002315',asset_type='bond',manage_type='independent',start_date=20200101)
Out[27]:
                      order_book_id    weight manager_name
manager_id datetime
101002315  2020-03-31        007834  0.297317           蔡宾
           2020-03-31        007833  0.297317           蔡宾
           2020-03-31        007745  0.202683           蔡宾
           2020-03-31        007744  0.202683           蔡宾
           2020-06-30        007834  0.310725           蔡宾
           2020-06-30        007833  0.310725           蔡宾
           2020-06-30        007745  0.189275           蔡宾
           2020-06-30        007744  0.189275           蔡宾
In [30]: fund.get_manager_weight_info('李博',asset_type='stock',manage_type='independent',start_date=20200101)
Out[30]:
                      order_book_id    weight manager_name
manager_id datetime
101001503  2020-03-31        001144  0.389673           李博
           2020-03-31        090004  0.610327           李博
           2020-06-30        001144  0.351493           李博
           2020-06-30        090004  0.648507           李博
           2020-09-30        001144  0.279292           李博
           2020-09-30        090004  0.720708           李博
101001538  2020-03-31        000457  0.623594           李博
           2020-03-31        005983  0.008162           李博
           2020-03-31        377010  0.368245           李博
           2020-06-30        000457  0.602569           李博
           2020-06-30        005983  0.007005           李博
           2020-06-30        377010  0.390426           李博
           2020-09-30        005983  0.009946           李博
           2020-09-30        377010  0.467850           李博
           2020-09-30        000457  0.522204           李博
Last Updated: 2/19/2025, 1:56:26 PM

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