数据手册_v1.2.6

DataQuant简介

DataQuant SDK是浙商证券提供的一款面向金融工程的Python数据交互SDK开发包，该开发包提供的数据包括行情数据，股票数据，基金数据，指数数据，期货数据，期权数据以及债券数据。

DataQuant 初始化

Python环境安装

DataQuant SDK正常运行所需关联Python包为：

numpy>=1.18.1
six>=1.13.0
pandas>=0.24.2
requests>=2.7.0
contextlib2>=0.5.3
simplejson>=3.17.0
PyYAML>=3.13
ruamel.yaml>=0.15.0
gevent>=21.0.0
retry>=0.9.2

使用行情接口且网关返回 Arrow 二进制格式时，需另行安装可选依赖 pyarrow（pip install pyarrow）；SPI 资讯类接口无需此包。

DataQuant 账号授权和访问路径

在使用SDK前请调用init方法来对DataQuant SDK进行初始化，以指定调用环境。首次运行时请使用此方法设置对应的password和url信息，password为平台发放的访问授权，url为对应访问环境的url地址。
公司内网访问url地址为：http://10.xxx.xxx.xxx:8082/bdataspi/spi/1.0/dataservice。
公司VPN网络访问url地址为：http://10.xxx.xxx.xxx:8081/bdataspi/spi/1.0/dataservice。
量化投研平台上使用dataquant时，无需使用此方法设置对应的password和url信息，可以跳过此步骤直接调用接口。

from dataquant import init
init(password="账号授权", url="端口访问路径")

DataQuant 查询环境配置信息

SDK 提供了environ方法查询环境配置信息。
函数调用

from dataquant import environ
environ()

结果输出

{
  'auth': {
    'username': 'license',
    'password': 'df843fe2-98be-1b54-febd-427856xxxxxx'
  },
  'protocol': 'HTTP',
  'url': 'http://xxx.xxx.xxx.xxx:port/bdataspi/spi/1.0/dataservice',
  'compressor': 'GZIP'，
  'connect_timeout': 5,
  'request_timeout': 300,
  'pool_size': 10,
  'page_size': 100000
}

通用数据

get_deal–查询逐笔成交

get_deal(scr_num_list, strt_time, end_time, cols=None, rslt_type=0)

获取逐笔成交数据，支持业务品种A股股票，债券和基金。注：股票仅限内网访问。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
scr_num_list	str	是		证券代码列表，如['000001.XSHE']
strt_time	str	是		开始时间，格式'YYYYMMDDHHMMSS'，此格式不支持跨天查询格式'YYYYMMDD'支持跨天查询 strt_time和end_time需格式统一
end_time	str	是		结束时间，格式'YYYYMMDDHHMMSS'，此格式不支持跨天查询格式'YYYYMMDD'支持跨天查询 strt_time和end_time需格式统一
cols	str	否	全部字段	筛选字段
rslt_type	int	否	0	数据返回结果类型，0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

**输出参数**

**- 股票，债券和基金输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
scr_num	str	证券代码，如601878.XSHG
date_time	str	日期时间，格式'YYYY-MM-DD HH:MM:SS.fff'
trd_px	float	成交价格
trd_vol	float	成交数量
trd_amt	str	成交金额，仅限上海证券交易所
trd_clas	str	成交类别上海证券交易所： B-外盘（主动买）, S-内盘（主动卖）, N-未知深市证券交易所： 4-撤销，F-成交
buy_num	str	买方序号：买方订单号(上海证券交易所)，买方委托索引(深圳证券交易所)
sell_num	str	卖方序号：卖方订单号(上海证券交易所)，卖方委托索引(深圳证券交易所)
trd_index	str	成交序号，仅限深圳证券交易所
channel_no	int	频道代码(证券集代号)，通道
biz_index	str	业务序列号（与竞价逐笔委托消息合并后的连续编号，从 1 开始，按channel_no连续），仅限上海证券交易所

**返回数据类型**
返回数据根据rslt\_type传入的参数类型，返回不同格式的表： 0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

get_deal(scr_num_list='601878.XSHG',strt_time='20220427',end_time='20220427')

结果输出

           scr_num                date_time  ...  channel_no  biz_index
0      601878.XSHG  2022-04-27 09:25:00.000  ...           2     179546
1      601878.XSHG  2022-04-27 09:25:00.000  ...           2     179547
2      601878.XSHG  2022-04-27 09:25:00.000  ...           2     179548
3      601878.XSHG  2022-04-27 09:25:00.000  ...           2     179549
4      601878.XSHG  2022-04-27 09:25:00.000  ...           2     179550
...            ...                      ...  ...         ...        ...
35731  601878.XSHG  2022-04-27 15:00:00.000  ...           2   19728624
35732  601878.XSHG  2022-04-27 15:00:00.000  ...           2   19728625
35733  601878.XSHG  2022-04-27 15:00:00.000  ...           2   19728626
35734  601878.XSHG  2022-04-27 15:00:00.000  ...           2   19728627
35735  601878.XSHG  2022-04-27 15:00:00.000  ...           2   19728628

[35736 rows x 11 columns]

get_exchange_calendar–获取交易所交易日日历

get_exchange_calendar(mkt_code, strt_date='19900101', end_date=None, trdy_flag=None, cols=None, rslt_type=0)

获取交易所交易日日历，包括：上海证券交易所，深圳证券交易所等。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
mkt_code	str	是		交易市场代码，XSHG-上海证券交易所，XSHE-深圳证券交易所，XHKG-香港联合交易所有限公司
strt_date	str	否	19900101	交易日查询开始日期，格式'YYYYMMDD'
end_date	str	否	当前日期	交易日查询结束日期，格式'YYYYMMDD'
trdy_flag	str	否	全部标识	开市标识，0-停市，1-开市
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段
rslt_type	int	否	0	数据返回结果类型，0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
mkt_code	str	交易市场代码，XSHG-上海证券交易所，XSHE-深圳证券交易所
busi_date	str	业务日期，时间轴自然日
trdy_flag	str	开市标识，0-停市，1-开市

get_exchange_calendar(mkt_code='XSHG')

结果输出

    mkt_code busi_date trdy_flag
0         XSHG  19901219         1
1         XSHG  19901220         1
2         XSHG  19901221         1
3         XSHG  19901222         0
4         XSHG  19901223         0
...        ...       ...       ...
11331     XSHG  20211227         1
11332     XSHG  20211228         1
11333     XSHG  20211229         1
11334     XSHG  20211230         1
11335     XSHG  20211231         1

[11336 rows x 3 columns]

get_kline –查询K线

get_kline(scr_num_list, candle_period='1d', candle_mode=None, strt_date=None, end_date=None, cols=None, rslt_type=0)

获取K线数据，支持业务品种A股股票，指数，期货，期权，场内债券和基金。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
scr_num_list	str	是		证券代码列表，如['000001.XSHE']，各市场类型如下： XSHG-上海证券交易所 XSHE-深圳证券交易所 CCFX-中国金融期货交易所 XZCE-郑州商品交易所 XDCE-大连商品交易所 XSGE-上海期货交易所 XINE-上海国际能源交易中心期权： XSHG，XSHE使用8位代码加市场如10009933.XSHG; 其余交易所如XZCE使用SF409P7600.XZCE, M1907-C-3100.XDCE
candle_period	str\|int	否	1d	K线周期 1m-1分钟K线 3m-3分钟K线(仅限期权) 5m-5分钟K线 10m-10分钟K线(仅限期权) 15m-15分钟K线 30m-30分钟K线 1h-60分钟线 2h-2小时线(仅限期货) 3h-3小时线(仅限期货) 4h-4小时线(仅限期货) 1d-日K线 1w-周K线(仅限股票) 1M-月K线(仅限股票) 1y-年K线(仅限股票)
candle_mode	str\|int	否	None	K线模式，仅限股票，None-原始K线，pre-前复权K线，post-后复权K线期权数据暂不支持复权模式
strt_date	str	否	最近交易日	开始日期，格式'YYYYMMDD'
end_date	str	否	最近交易日	结束日期，格式'YYYYMMDD'
cols	str	否	min_time,open_px,high_px,low_px,close_px,trd_amt,trd_vol	筛选字段
rslt_type	int	否	0	数据返回结果类型，0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

**- 股票,指数,债券和基金输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
scr_num	str	证券代码，如601878.XSHG
date_time	str	交易日期，格式'YYYYMMDD'
min_time	str	交易时间，格式HHMM(仅支持1-60分钟线)
open_px	float	开盘价
high_px	float	最高价
low_px	float	最低价
close_px	float	收盘价
trd_vol	int	成交量
trd_amt	float	成交额
fp_vol	int	盘后固定价格成交量(仅支持1d-1y周期，不支持1-60分钟线)
fp_amt	float	盘后固定价格成交额(仅支持1d-1y周期，不支持1-60分钟线)
preclose_px	float	昨收价

**- 期货输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
scr_num	str	证券代码（期货主力合约代码：可交易期货合约），IF2206.CCFX
date_time	str	交易日期，格式'YYYYMMDD'
action_date	str	业务日期，格式'YYYYMMDD'，日线该字段无意义
trade_date	str	交易日期，格式'YYYYMMDD'，日线该字段无意义
min_time	str	交易时间，格式HHMM，日线该字段无意义
open_px	float	开盘价
high_px	float	最高价
low_px	float	最低价
close_px	float	收盘价
preclose_px	float	昨收价，仅支持日K线
up_limit	float	涨停价，仅支持日K线
down_limit	float	跌停价，仅支持日K线
settlement_px	float	结算价
presettlement_px	float	昨日结算价，仅支持日K线
avg_px	float	日均价，仅支持1分钟K线
trd_vol	int	成交量
trd_amt	float	成交额
position	int	持仓
preposition	float	昨日持仓量
up_low	float	涨跌（分时），仅支持日、1分钟K线
up_low_rate	float	涨跌幅（分时），仅支持日、1分钟K线
up_low_k	float	涨跌（K线）
up_low_rate_k	float	涨跌幅（K线）

**- 期权输出参数_分钟线(1m,3m,5m,10m,15m,30m,1h)**

参数名称	参数类型	参数说明
scr_num	str	沪深8位代码，如:10009933.XSHG（沪深），其他市场为带字母
market	str	市场（XSHG，XSHE）
date_time	str	日期时间，格式'YYYY-MM-DD HH:MM:SS.fff'
preclose	float	昨收价
open	float	开盘价
high	float	最高价
low	float	最低价
close	float	收盘价
volume	int	成交量
amount	float	成交金额
buy_volume	float	外盘成交量
sell_volume	float	内盘成交量
trans_num	float	成交次数
open_interest	int	持仓量
seq	int	序号

**- 期权输出参数_日K线**

参数名称	参数类型	参数说明
scr_num	str	沪深8位代码，如:10009933.XSHG（沪深），其他市场为带字母
market	str	市场（XSHG，XSHE）
date_time	str	日期时间，格式'YYYY-MM-DD HH:MM:SS.fff'
presettle	float	昨收价
open	float	开盘价
high	float	最高价
low	float	最低价
close	float	收盘价
volume	int	成交量
amount	float	成交金额
open_interest	int	持仓量
open_interest_change	float	持仓量变化张/手
exercise_qty	float	行权量
change_pct_close	float	收盘价涨跌幅 (今收盘-昨结算)/昨结算*100
change_pct_settle	float	结算价涨跌幅 (今结算-昨结算)/昨结算*100
implied_volatility	float	隐含波动率郑州商品交易所是按照实际合约披露的，不同合约对应不同的隐含波动率。大连商品交易所是按照品种披露的，同一品种的隐含波动率相同。

get_kline(scr_num_list='601878.XSHG', strt_date='20220427', end_date='20220427')

结果输出

         scr_num date_time min_time  ...  close_px  trd_vol      trd_amt
0    601878.XSHG  20220427      930  ...      8.70   148200   1289340.00
1    601878.XSHG  20220427      931  ...      8.76  1154600  10053072.00
2    601878.XSHG  20220427      932  ...      8.79   593900   5216832.00
3    601878.XSHG  20220427      933  ...      8.72   373100   3268989.00
4    601878.XSHG  20220427      934  ...      8.77   538894   4710904.56
..           ...       ...      ...  ...       ...      ...          ...
236  601878.XSHG  20220427     1456  ...      9.05   266660   2412837.40
237  601878.XSHG  20220427     1457  ...      9.05   199300   1803670.00
238  601878.XSHG  20220427     1458  ...      9.05      700      6335.00
239  601878.XSHG  20220427     1459  ...      9.05        0         0.00
240  601878.XSHG  20220427     1500  ...      9.06   381900   3460014.00

[241 rows x 9 columns]

get_order–查询逐笔委托

get_order(scr_num_list, strt_time, end_time, cols=None, rslt_type=0)

获取逐笔委托数据，支持业务品种A股股票，债券和基金。注：股票，债券和基金数据仅限内网访问。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
scr_num_list	str	是		证券代码列表，如['000001.XSHE']
strt_time	str	是		开始时间，格式'YYYYMMDDHHMMSS'，此格式不支持跨天查询格式'YYYYMMDD'支持跨天查询 strt_time和end_time需格式统一
end_time	str	是		结束时间，格式'YYYYMMDDHHMMSS'，此格式不支持跨天查询格式'YYYYMMDD'支持跨天查询 strt_time和end_time需格式统一
cols	str	否	全部字段	筛选字段
rslt_type	int	否	0	数据返回结果类型，0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

**输出参数**

**- 股票，债券和基金输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
scr_num	str	证券代码，如601878.XSHG
date_time	str	日期时间，格式'YYYY-MM-DD HH:MM:SS.fff'
entr_px	float	委托价格
entr_vol	float	委托数量
entr_direction	str	买卖方向上海证券交易所： B-买，S-卖深圳证券交易所： 1-买，2-卖
entr_orde_no	str	委托订单号，仅限上海证券交易所
entr_index	str	委托索引，仅限深圳证券交易所：消息记录号，每天从1开始计数，单向递增，且日内唯一
channel_no	int	频道代码(证券集代号), 通道
entr_clas	str	委托类别上海证券交易所： A-委托订单（增加），D-委托订单（删除）深圳证券交易所： 1-市价，2-限价，U-本方最优
biz_index	str	业务序列号，仅限股票

get_order(scr_num_list='601878.XSHG',strt_time='20220427',end_time='20220427')

结果输出

           scr_num                date_time  ...  channel_no  entr_clas
0      601878.XSHG  2022-04-27 09:15:00.000  ...           2          A
1      601878.XSHG  2022-04-27 09:15:00.000  ...           2          A
2      601878.XSHG  2022-04-27 09:15:00.000  ...           2          A
3      601878.XSHG  2022-04-27 09:15:00.000  ...           2          A
4      601878.XSHG  2022-04-27 09:15:00.000  ...           2          A
...            ...                      ...  ...         ...        ...
38703  601878.XSHG  2022-04-27 14:59:56.000  ...           2          A
38704  601878.XSHG  2022-04-27 14:59:57.000  ...           2          A
38705  601878.XSHG  2022-04-27 14:59:57.000  ...           2          A
38706  601878.XSHG  2022-04-27 14:59:58.000  ...           2          A
38707  601878.XSHG  2022-04-27 14:59:58.000  ...           2          A

[38708 rows x 9 columns]

get_security_info–获取证券基本信息

get_security_info(scr_num_list=None, mkt_code=None, cols=None)

获取证券的基本信息（暂只包括A股股票，期货，场内债券和基金），包含交易代码及其简称、上市状态、上市日期等信息。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
scr_num_list	list	否	全部A股股票	证券代码列表，如['000001.XSHE', 'IF2209.CCFX']，期货基本信息支持不加市场后缀查询，scr_num_list与mkt_code参数互斥，优先级为scr_num_list > mkt_code
mkt_code	str	否	全部A股股票	交易市场代码，scr_num_list与mkt_code参数互斥，优先级为scr_num_list > mkt_code。取值字典项： XSHE-深圳证券交易所 XSHG-上海证券交易所 CCFX-中国金融期货交易所 XZCE-郑州商品交易所 XDCE-大连商品交易所 XSGE-上海期货交易所 XINE-上海国际能源交易中心 XHKG-香港联合交易所有限公司
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

**- 股票输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
scr_code	str	交易代码，如'000001'
scr_num	str	证券编码，如'000001.XSHE'
stk_abbr	str	股票简称
stk_name	str	股票名称
mkt_code	str	交易市场代码
list_stat	str	上市状态上市状态： 01-上市 02-未上市 03-退市 04-中止 05-其他
list_date	str	上市日期，格式'YYYYMMDD'
delt_date	str	退市日期，格式'YYYYMMDD'
stk_type	str	股票分类 01-普通A股 02-普通B股 06-优先股
astk_boar_type_code	str	A股板块类型代码： 01-主板 02-科创板 04-创业板
ofer_crrc_code	str	交易货币
cont_addr	str	联系地址
main_busi	str	主营业务
totl_capt	str	总股本

**- 期货输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
scr_code	str	交易代码，如'IF2209'
scr_num	str	证券编码，如'IF2209.CCFX'
fut_abbr	str	合约简称
mkt_code	str	交易市场代码
mkt_code	str	交易市场代码，如CCFX、XSGE
mkt_abbr	str	市场简称
cont_type	str	期货类型： 1-商品期货 3-利率期货 4-股指期货
cont_mth	str	合约月份
dely_meth	str	期货交割方式
futr_var_code	str	期货品种代码
futr_var_abbr	str	期货品种名称
quot_unit	str	报价单位
tick_sz	str	最小变动价位
contr_mtp	str	合约乘数
min_mar	float	最低保证金比例
list_date	str	上市日期，格式'YYYYMMDD'
last_trd_date	str	最后交易日期，格式'YYYYMMDD'
deli_year	str	交割年
deli_mth	str	交割月
last_deli_date	str	最后交割日期，格式'YYYYMMDD'
tx_fee	str	交易手续费
deli_chag	str	交割手续费
lstg_basi_prc	float	挂牌基准价
limit_up_down_chg	str	最新涨停板幅度
cont_stat	str	合约状态： 1-上市 5-终止 9-其他

**- 债券输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
scr_code	str	交易代码，如'111001'
scr_num	str	证券编码，如'111001.XSHG'
scr_abbr	str	证券简称
scr_name	str	证券名称
mkt_code	str	交易市场代码： XSHE 深圳证券交易所 XSHG 上海证券交易所
list_stat	str	上市状态上市状态： 01-上市 02-未上市 03-退市 04-中止 05-其他
list_date	str	上市日期，格式'YYYYMMDD'
delt_date	str	退市日期，格式'YYYYMMDD'
bond_type	str	债券分类 05 国债回购 06 国债现货 07 金融债券 09 可转换债券 11 企业债券 12 企业债券回购 28 地方政府债 29 可交换公司债
ofer_crrc_code	str	交易货币

**- 基金输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
scr_num	str	证券编码，如'510010.XSHG'
scr_code	str	证券代码
scr_abbr	str	证券简称
mkt_code	str	交易市场代码
fund_type	str	基金类型。E-股票基金，B-债券基金，M-货币市场基金、F-基金中基金，H-混合基金，O-其他基金
oper_mode_code	str	运作方式代码。01-封闭式，02-开放式
qdii_flag	str	QDII基金标志
etf_flag	str	ETF基金标志
lof_flag	str	LOF基金标志
list_stat	str	上市状态。L-上市，UN-未上市
mngr_name	str	基金经理
setp_date	str	成立日期
at_pd_date	str	到期日期
list_date	str	上市日期
delt_date	str	退市日期
mng_ins_num	int	管理机构编码
mng_ins_abbr	str	管理机构中文简称
mng_ins_name	str	管理机构中文全称
trus_ins_num	int	托管机构编码
trus_ins_abbr	str	托管机构中文简称
trus_ins_name	str	托管机构中文全称
ivsm_scop	str	投资范围
ivsm_tgt	str	投资目标
perf_cont_basi	str	业绩比较基准
cir_shr	float	流通份额

**返回数据类型**
返回dict类型，dict的Key为证券品种名称，支持的品种为stock-股票，future-期货。dict的Value为pandas.DataFrame，列内容对应上述不同证券返回类型，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

get_security_info(scr_num_list='601878.XSHG')

结果输出

{'stock':   scr_code  ...    tot_capt
0   601878  ...  3878168795

[1 rows x 14 columns]}

get_tick–查询快照

get_tick(scr_num_list, strt_time, end_time, cols=None, rslt_type=0)

获取快照数据，支持业务品种A股股票，指数，期货，期权，场内债券和基金。注：股票Level2数据仅限内网访问，Level1数据。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
scr_num_list	str	是		证券代码列表，如['000001.XSHE']，各市场类型如下： XSHG-上海证券交易所 XSHE-深圳证券交易所 CCFX-中国金融期货交易所 XZCE-郑州商品交易所 XDCE-大连商品交易所 XSGE-上海期货交易所 XINE-上海国际能源交易中心期权： XSHG，XSHE使用8位代码加市场如10009933.XSHG; 其余交易所如XZCE使用SF409P7600.XZCE, M1907-C-3100.XDCE
strt_time	str	是		开始时间，格式'YYYYMMDDHHMMSS'
end_time	str	是		结束时间，格式'YYYYMMDDHHMMSS'
cols	str	否	全部字段	筛选字段
rslt_type	int	否	0	数据返回结果类型，0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

**- 股票，指数，债券和基金输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
scr_num	str	证券代码，如601878.XSHG，cols默认自动返回
date_time	str	日期时间，格式'YYYY-MM-DD HH:MM:SS.fff'
trd_stat	str	交易状态 C-开盘集合竞价 T-连续竞价 U-收盘集合竞价 S-启动 B-休市 P-临时停牌 1-全天停牌 E-闭市 V-波动性中断
preclose_px	float	昨收价
open_px	float	开盘价
high_px	float	最高价
low_px	float	最低价
last_px	float	最新价
up_limit	float	涨停价，仅限深圳证券交易所
down_limit	float	跌停价，仅限深圳证券交易所
trd_count	int	成交笔数
totl_trd_vol	float	成交总量
totl_trd_amt	float	成交总金额
withdraw_buy_count	int	买入撤单笔数，仅限上海证券交易所，VPN网络不开放该字段
withdraw_buy_px	float	买入撤单金额，仅限上海证券交易所，VPN网络不开放该字段
withdraw_buy_amount	float	买入撤单数量，仅限上海证券交易所，VPN网络不开放该字段
withdraw_sell_count	int	卖出撤单笔数，仅限上海证券交易所，VPN网络不开放该字段
withdraw_sell_px	float	卖出撤单金额，仅限上海证券交易所，VPN网络不开放该字段
withdraw_sell_amount	float	卖出撤单数量，仅限上海证券交易所，VPN网络不开放该字段
bid_price1~bid_price10	float	申买1-10价，因技术原因VPN网络不开放6-10档数据
offer_price1~offer_price10	float	申卖1-10价，因技术原因VPN网络不开放6-10档数据
bid_size1~bid_size10	int	申买1-10量，因技术原因VPN网络不开放6-10档数据
offer_size1~offer_size10	int	申卖1-10量，因技术原因VPN网络不开放6-10档数据
totl_buy_amount	int	委托买入总量，股票：股基金：份债券：手
totl_sell_amount	int	委托卖出总量，股票：股基金：份债券：手
weighted_avg_buy_px	int	加权平均委买价格
weighted_avg_sell_px	int	加权平均委卖价格

**- 期货输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
scr_num	str	证券代码，如IF2206.CCFX，cols默认自动返回
date_time	str	业务时间，格式'YYYY-MM-DD HH:MM:SS.fff'
trade_date	str	交易日期，格式'YYYYMMDD'
open_px	float	开盘价
high_px	float	最高价
low_px	float	最低价
last_px	float	最新价
close_px	float	收盘价
preclose_px	float	昨收价
up_limit	float	涨停价
down_limit	float	跌停价
settlement_px	float	本次结算价
presettlement_px	float	昨日结算价
trd_vol	float	成交量
trd_amt	float	成交金额
position	float	持仓
preposition	float	昨日持仓
bid_price1~bid_price5	float	申买1-5价
offer_price1~offer_price5	float	申卖1-5
bid_size1~bid_size5	int	申买1-5量
offer_size1~offer_size5	int	申卖1-5量
delta	str	今日虚实度
predelta	str	昨日虚实度
action_mesc	str	业务时间（毫秒）
action_time	str	业务时间，格式'HH:MM:SS'
action_date	str	业务日期，格式'YYYYMMDD'

**- 期权输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
scr_num	str	沪深8位代码，如:10009933.XSHG（沪深），其他市场为带字母
market	str	市场（XSHG，XSHE）
date_time	str	日期时间，格式'YYYY-MM-DD HH:MM:SS.fff'
preclose	float	昨收价
open	float	开盘价
high	float	最高价
low	float	最低价
last	float	最新价
pre_open_interest	float	昨持仓量
open_interest	float	持仓量
pre_settle_price	float	昨结算
settle_price	float	今结算
presettlement_px	float	昨日结算价
total_volume	float	累计成交量
total_amount	float	累计成交金额
volume	float	成交量
amount	float	成交金额
auction_price	float	动态参考价格
auction_qty	float	虚拟匹配数量
bid_price1~10	float	买价10档行情（上海5档，深圳10档）
bid_size1~10	int	买量10档行情（上海5档，深圳10档）
ask_price1~10	float	卖价10档行情（上海5档，深圳10档）
ask_size1~10	int	卖量10档行情（上海5档，深圳10档）
trading_phase_code	str	行情状态: 上交所XSHG：该字段是8位字符串，左起每位表示特定的含义，无定义则填空格第1位：'S'表示启动（开市前）时段，‘C’表示集合竞价时段，‘T’表示连续交易时段，‘B’表示休市时段，‘E’表示闭市时段，‘V’表示波动性中断，‘P’表示临时停牌，‘U’表示收盘集合竞价，‘M’表示可恢复交易的熔断（盘中集合竞价）,‘N’表示不可恢复交易的熔断（暂停交易至闭市）深交所XSHE：第2位：‘0’表示未连续停牌，‘1’表示连续停牌。（保留，暂不使用；暂时填空格）第3位：‘0’表示不限制开仓，‘1’表示限制备兑开仓，‘2’表示限制卖出开仓，‘3’表示限制卖出开仓、备兑开仓，‘4’表示限制买入开仓，‘5’表示限制买入开仓、备兑开仓，‘6’表示限制买入开仓、卖出开仓，‘7’表示限制买入开仓、卖出开仓、备兑开仓第4位：‘0’表示此产品在当前时段不接受进行新订单申报，‘1’ 表示此产品在当前时段可接受进行新订单申报。如果期权合约的产品代码为“00000000”，则表示全市场行情状态深交所XSHE：S: 启动(开市前) O: 开盘集合竞价 T: 连续竞价 B: 休市 C: 收盘集合竞价 E: 已闭市 H: 临时停牌 A: 盘后交易 V: 波动性中断第二个字节的含义 0: 正常状态 1: 全天停牌
avg_price	float	均价
trade_type	int	成交量分类上交所XSHG：‘-1(集合竞价期间、未成交)， 1（卖方向，内盘）， 5（买方向，外盘）,0 (未知方向，现价在上一笔买一价和卖一价之间无法判断)’ 深交所XSHE：-1(集合竞价期间、未成交)， 1（卖方向，内盘）， 5（买方向，外盘）,0 (未知方向，现价在上一笔买一价和卖一价之间无法判断)
buy_volume	float	外盘成交量
sell_volume	float	内盘成交量
seq	int	全市场序号
mseq	int	当日序号

get_tick(scr_num_list='601878.XSHG',strt_time='20220427',end_time='20220427')

结果输出

          scr_num  ... weighted_avg_sell_px
0     601878.XSHG  ...                0.000
1     601878.XSHG  ...                0.000
2     601878.XSHG  ...                0.000
3     601878.XSHG  ...                0.000
4     601878.XSHG  ...                0.000
...           ...  ...                  ...
4897  601878.XSHG  ...                9.370
4898  601878.XSHG  ...                9.349
4899  601878.XSHG  ...                9.349
4900  601878.XSHG  ...                9.349
4901  601878.XSHG  ...                9.349

[4902 rows x 65 columns]

指数数据

index.all_instruments–获取指数列表及基础信息

index.all_instruments(index_type=None, index_series=None, index_name=None, market=None, date=None, cols=None)

按指数类别、指数系列、指数名称、市场与查询日筛选指数清单，返回指数全代码与常用基础属性（精简出参）。缺省指数系列时仅返回公开主系列；显式指定系列时，联名或关联多个发布主体的指数可在多个相关系列入参下命中（返回行的指数系列字段仍为主系列）；币种变体仅保留人民币与港币口径

**输入参数**

参数名称

参数类型

是否必填

默认值

参数说明

index_type

str|list

否

无

指数类别筛选（数字码或名称）。

点击展开指数类别码表

数字码	名称
10	综合类指数
30	行业类指数
42	策略类指数
43	风格类指数
44	主题类指数
45	基金类指数
46	债券类指数
47	规模类指数
50	期货类指数
57	其他类指数
60	多资产指数
61	外汇指数

index_series

str|list

否

公开系列

指数系列筛选（数字码或名称）。仅返回主系列属于公开系列码表的指数；缺省（空）时返回全部公开主系列；显式传入时，在公开主系列范围内除主系列等于入参外，联名发行或关联多发布主体的指数也可命中（例如主系列为中证、发布方含深交所的指数，传入「中证系列」或「深证系列」均可返回）。主系列不在公开码表内的指数（如国际合作等）本接口查不到。返回结果中的指数系列字段仍为该指数主系列。入参「央视系列」等价于「央视指数」。

点击展开指数系列码表（公开系列）

数字码	名称
101000	中证系列
101100	上证系列
101200	新三板系列
101300	中华交易系列
101400	AMAC系列
101600	北证系列
201000	国证系列
201100	深证系列
201200	央视指数
301000	中信系列
302000	长江系列
303000	申万系列
304000	南华系列
402000	中债系列
403000	银行间系列
404000	恒生系列
405000	富时系列
406000	标普系列
407000	华证指数系列
408000	天相系列

index_name

str|list

否

无

指数名称筛选。单字符串对指数名称模糊匹配（如输入「上证」返回名称含「上证」的指数）；列表或多值逗号分隔时精确匹配

market

str|list

否

无

市场后缀筛选（无点号）。标注「暂不提供」的后缀当前在公开系列下无数据。

点击展开市场后缀码表

市场后缀	说明
XSHG	上海证券交易所
XSHE	深圳证券交易所
XBEI	北京证券交易所
NEEQ	全国中小企业股份转让系统（新三板）
INDX	指数综合市场（含原其他市场 / 柜台 / 银行间等归入兜底）
XHKG	香港联合交易所
XSES	新加坡证券交易所
XNYS	纽约证券交易所
XSGE	上海期货交易所（暂不提供）
XDCE	大连商品交易所（暂不提供）
XZCE	郑州商品交易所（暂不提供）
XCFE	中国银行间外汇市场（暂不提供）
SGEX	上海黄金交易所（暂不提供）
SCPE	上海票据交易所（暂不提供）
CCFX	中国金融期货交易所（暂不提供）
XJPX	东京证券交易所（暂不提供）
XNAS	纳斯达克（暂不提供）
XLON	伦敦证券交易所（暂不提供）

date

str

否

无

查询日 yyyyMMdd；缺省最近交易日。筛选：listed_date≤date，且 de_listed_date 为空或 date＜de_listed_date

cols

str|list

否

全部字段

筛选返回列，字段名见下方输出参数表

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	指数全代码
secu_code	str	指数本地代码（无市场后缀，如 000002）
index_name	str	指数名称
market	str	市场后缀（无点号）
index_type	str	指数类别
index_series	str	指数系列
industry_standard	str	行业分类标准
industry_type	str	行业类别名称
pub_org_name	str	发布机构名称
component_type	str	成份证券类别
component_market	str	成份证券市场
base_date	str	基日 yyyyMMdd
base_point	float	基点
listed_date	str	发布日期 yyyyMMdd
de_listed_date	str	停用日期 yyyyMMdd

**返回数据类型**
返回 pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

from dataquant import index
index.all_instruments(index_series='中证系列', index_name='上证')

结果输出

symbol secu_code index_name market index_type index_series industry_standard industry_type      pub_org_name component_type component_market base_date  base_point listed_date de_listed_date
0  000001.XSHG    000001       上证指数   XSHG      综合类指数         上证系列              None          None  中证指数有限公司、上海证券交易所             A股          上海证券交易所  19901219       100.0    19910714           None

index.get_components–获取指数成分股构成

index.get_components(symbols, date=None, cols=None)

按指数与日期查询成分证券构成（含名称、入选/剔除日期）；可查历史截面或当前成分

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		指数代码，支持带市场后缀或仅本地代码；单个字符串、逗号分隔或列表，如 '000300.XSHG' 或 ['000300']
date	str	否	无	查询日 yyyyMMdd；缺省当天。筛选：date≥in_date，且 out_date 为空或 date＜out_date
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	指数全代码
stock_symbol	str	成分证券代码（码表命中带后缀，否则仅本地代码）
stock_name	str	成分证券简称
date	str	查询日 yyyyMMdd
in_date	str	入选日期 yyyyMMdd
out_date	str	剔除日期 yyyyMMdd

**返回数据类型**
返回 pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

from dataquant import index
index.get_components(symbols=['000300.XSHG'], date='20240102')

结果输出

symbol stock_symbol stock_name      date   in_date out_date
0  000300.XSHG  000001.XSHE       平安银行  20240102  20050408     None
1  000300.XSHG  000002.XSHE        万科A  20240102  20050408     None
2  000300.XSHG  000063.XSHE       中兴通讯  20240102  20050408     None
[237 rows x 6 columns]

index.get_quote–获取指数日频行情

index.get_quote(symbols, start_date=None, end_date=None, cols=None)

按指数代码与日期区间查询日频开高低收、成交量额与涨跌幅等行情序列。多源行情去重后返回

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		指数代码，支持带市场后缀或仅本地代码；单个字符串、逗号分隔或列表，如 '000300.XSHG' 或 ['000300']
start_date	str	否	无	开始日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 end_date 时，返回该日及之后的记录；与 end_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则返回命中代码最近有值交易日的截面
end_date	str	否	无	结束日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 start_date 时，返回该日及之前的记录；与 start_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则返回命中代码最近有值交易日的截面
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	指数全代码
trade_date	str	交易日 yyyyMMdd
prev_close	float	昨收盘
open	float	开盘价
high	float	最高价
low	float	最低价
close	float	收盘价
volume	float	成交量
total_turnover	float	成交金额（元）
change_pct	float	涨跌幅（%）

**返回数据类型**
返回 pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

from dataquant import index
index.get_quote(symbols=['000300.XSHG'], start_date='20200101', end_date='20201231')

结果输出

symbol trade_date  prev_close       open       high        low      close        volume  total_turnover  change_pct
0  000300.XSHG   20200102   4096.5821  4121.3487  4172.6555  4121.3487  4152.2408  1.821168e+10    2.701055e+11      1.3587
1  000300.XSHG   20200103   4152.2408  4161.2185  4164.2989  4131.8640  4144.9649  1.428262e+10    2.152163e+11     -0.1752
2  000300.XSHG   20200106   4144.9649  4120.5211  4170.6384  4102.3796  4129.2954  1.753100e+10    2.501821e+11     -0.3780
[243 rows x 10 columns]

index.get_weights–获取指数成分股权重

index.get_weights(symbols, date=None, cols=None)

按指数与日期查询成分股权重（%）；缺省日期时按各指数取不超过最近交易日的最近有权重点。权重统计时间为当日盘后：出参 date 为权重截止日期（当日），数据为该日盘后统计的权重。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		指数代码，支持带市场后缀或仅本地代码；单个字符串、逗号分隔或列表，如 '000300.XSHG' 或 ['000300']
date	str	否	无	权重查询日 yyyyMMdd；缺省最近交易日。按各指数取不超过该日的最近有权重点（asof）。权重为当日盘后统计；出参 date 展示的权重截止日期为当日，数据为盘后统计权重
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	指数全代码
stock_symbol	str	成分证券代码（码表命中带后缀，否则仅本地代码）
date	str	权重截止日期 yyyyMMdd（当日）；对应数据为该日盘后统计权重
weight	float	权重（%）；当日盘后统计

**返回数据类型**
返回 pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

from dataquant import index
index.get_weights(symbols=['000016.XSHG'], date='20240131')

结果输出

symbol stock_symbol      date  weight
0  000016.XSHG  600028.XSHG  20260630   0.673
1  000016.XSHG  600030.XSHG  20260630   2.903
2  000016.XSHG  600031.XSHG  20260630   1.061
[50 rows x 4 columns]

index.instruments–获取指数基础信息

index.instruments(symbols, cols=None)

按指数代码查询单只或多只指数的基础属性（全量出参，含本地代码、编制/发布机构、加权与成份属性、摘要等）

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		指数代码，支持带市场后缀或仅本地代码；单个字符串、逗号分隔或列表，如 '000300.XSHG' 或 ['000300']
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	指数全代码
secu_code	str	指数本地代码（无市场后缀）
index_name	str	指数名称
market	str	市场后缀（无点号）
index_type	str	指数类别
index_series	str	指数系列
industry_standard	str	行业分类标准
industry_type	str	行业类别名称
pub_org_name	str	发布机构名称
create_index_org_name	str	编制机构名称
base_date	str	基日 yyyyMMdd
base_point	float	基点
wa_method	str	加权方式
pub_index_type	str	发布机构口径指数类别
index_price_type	str	指数计算类别
index_design_type	str	指数设计类别
relationship	str	与主指数关系
rela_main_index_code	str	对应主指数代码
component_type	str	成份证券类别
component_market	str	成份证券市场
component_sum	int	成份证券数量
component_ad_period	str	成份证券调整周期
currency	str	币种
index_abstract	str	指数摘要
index_remark	str	指数介绍
listed_date	str	发布日期 yyyyMMdd
de_listed_date	str	停用日期 yyyyMMdd

**返回数据类型**
返回 pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

from dataquant import index
index.instruments(symbols=['000001.DL.XDCE', '000001.ESCI.XZCE', '000001.XSHG'])

结果输出

symbol    secu_code index_name market index_type index_...      pub_org_name create_index_org_name base_date  base_point wa_method pub_index_type index_pri...  component_sum component_ad_period currency               ...
0    000001.DL.XDCE    000001.DL    农产品期货价格   XDCE      期货类指数         None              None          None           大连商品交易所               大连商品交易所  20130104      1000.0      None           None             价格指数       ...
1  000001.ESCI.XZCE  000001.ESCI       农期综指   XZCE      期货类指数         None              None          None           郑州商品交易所               郑州商品交易所      None      1000.0      None           None             价格指数       ...
2       000001.XSHG       000001       上证指数   XSHG      综合类指数         上证系列              None          None  中证指数有限公司、上海证券交易所              中证指数有限公司  19901219       100.0     总市值加权        中证-股票指数             价格指数       ...
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股票数据

current_performance–查询财务快报数据

current_performance(symbols, info_date=None, quarter=None, interval='1q', cols=None, rslt_type=0)

查询A股财务快报数据，覆盖沪深主板与科创板。证券代码为「代码.交易所后缀」形式（如 601878.XSHG、000001.XSHE）。cols 用于指定返回字段子集，缺省返回全部字段。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		证券全代码，支持单个字符串或列表，如 ['000001.XSHE'] 或 '601878.XSHG'
info_date	str	否	无	公告日期，YYYY-MM-DD 或 YYYYMMDD；与 quarter 均为空时返回最新快报；有值时从该日或之前最近披露的报告起算。
quarter	str	否	无	info_date 优先级高于 quarter：info_date 有值时忽略 quarter。未填 info_date 时，表示财报回溯起始报告期，如 2015q2（半年报）、2015q4（年报）。
interval	str	否	1q	查询财务数据的间隔。例如填写 5y，从报告期开始回溯，取 n 个有数据的同季报告期；填写 3q，从报告期开始向前，取 n 个有数据的报告期。缺省 1q；非法写法按 1q 处理。某期无快报则跳过并继续往前，直到凑满 n 条或历史用尽。若填写 info_date，则 quarter 不参与；未填 info_date 时可配合 quarter 指定回溯起点。
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表。
rslt_type	int	否	0	数据返回结果类型，0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	证券全代码（与入参 symbols 同形）
report_date	str	报告期，字符串 yyyyMMdd（日历日）
info_date	str	公告日期，字符串 yyyyMMdd（日历日）
operating_revenue	float	营业收入或主营业务收入(元)
gross_profit	float	主营业务利润(元)
operating_profit	float	营业利润(元)
total_profit	float	利润总额(元)
np_parent_owners	float	归属母公司净利润(元)
net_profit_cut	float	扣除非经常性损益后净利润(元)
net_operate_cashflow	float	经营活动现金流量净额(元)
total_assets	float	总资产(元)
se_without_minority	float	归属母公司普通股东权益(元)
se_parent_owners	float	归属母公司股东权益(元)
total_shares	float	总股本(股)
basic_eps	float	基本每股收益
eps_weighted	float	每股收益(加权)(元)
eps_cut_epscut	float	每股收益(扣除)(元)
eps_cut_weighted	float	每股收益(扣除加权)(元)
roe	float	净资产收益率(摊薄)(%)
roe_weighted	float	净资产收益率(加权)(%)
roe_cut	float	净资产收益率(扣除摊薄)(%)
roe_cut_weighted	float	净资产收益率(扣除加权)(%)
net_operate_cashflow_per_share	float	每股经营活动现金流量净额(元)
equity_per_share	float	每股净资产(元)
operating_revenue_yoy	float	主营业务收入同比(%)
gross_profit_yoy	float	主营业务利润同比(%)
operating_profit_yoy	float	营业利润同比(%)
total_profit_yoy	float	利润总额同比(%)
np_parent_minority_pany_yoy	float	归属母公司净利润同比(%)
ne_t_minority_ty_yoy	float	扣除非经常性损益后净利润同比(%)
net_operate_cash_flow_yoy	float	经营活动现金流量净额同比(%)
total_assets_to_opening	float	总资产较期初比(%)
se_without_minority_to_opening	float	归属母公司股东权益较期初比(%)
basic_eps_yoy	float	每股收益(摊薄)同比(%)
eps_weighted_yoy	float	每股收益(加权)同比(%)
eps_cut_yoy	float	每股收益(扣除)同比(%)
eps_cut_weighted_yoy	float	每股收益(扣除加权)同比(%)
roe_yoy	float	净资产收益率(摊薄)同比(%)
roe_weighted_yoy	float	净资产收益率(加权)同比(%)
roe_cut_yoy	float	净资产收益率(扣除摊薄)同比(%)
roe_cut_weighted_yoy	float	净资产收益率(扣除加权)同比(%)
net_operate_cash_flow_per_share_yoy	float	每股经营活动现金流量净额同比(%)
net_asset_psto_opening	float	每股净资产较期初比(%)

**返回数据类型**
返回数据根据rslt_type传入的参数类型，返回不同格式的表： 0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

from dataquant import current_performance
df = current_performance(symbols=['000001.XSHE'])

未指定 info_date、quarter，且 interval 默认为 1q：每标的仅返回最新一期快报。

结果输出

        symbol report_date  info_date  operating_revenue  ...  net_asset_psto_opening
0  000001.XSHE    20241231   20250115         1.234567e+10  ...                    1.23

[1 row x 42 columns]

get_abnormal_detail–获取龙虎榜机构交易明细

get_abnormal_detail(symbols, start_date=None, end_date=None, sides=None, types=None, cols=None, rslt_type=0)

获取指定证券在日期区间内的龙虎榜营业部/机构买卖明细；每行对应一条营业部上榜记录（含排名、买卖方向、买入/卖出金额等）

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		证券全代码，支持单个字符串或列表，如 ['000001.XSHE'] 或 '601878.XSHG'
start_date	str	否	无	交易日开始日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 end_date 时，返回该日及之后的记录；与 end_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
end_date	str	否	无	交易日结束日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 start_date 时，返回该日及之前的记录；与 start_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
sides	str\|list	否		买卖方向：buy（买）、sell（卖）、cum（严重异常期间累计）。不传或传空则返回全部方向
types	str\|list	否		异动类型筛选；合法取值见下方「异动类型码表」（与出参 type、reason 同表）。支持多值筛选；不传或传空返回全部类型
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表
rslt_type	int	否	0	0 返回 pandas.DataFrame，1 返回 numpy.ndarray

**异动类型码表**（types 入参 / type、reason 出参）

type	上榜原因（reason）
A01	日振幅值达15%
A02	日价格振幅达30%
A03	日价格振幅达40%
C01	涨跌幅
C02	无价格涨跌幅限制
C03	涨跌幅偏离值
C04	三日涨跌幅偏离值
C05	三日涨跌幅偏离值(ST)
C06	连续三日触及涨跌幅限制
C07	连续三日达到涨跌幅限制
C08	连续2个交易日触及涨跌幅限制,同营业部净买入占当日总成交量30%以上,且未公告
C09	连续2个交易日触及涨跌幅限制,同营业部净卖出占当日总成交量30%以上,且未公告
C10	当日无价格涨跌幅限制的A股，出现异常波动停牌的
C12	日涨跌幅达到20%
C13	最近3个有成交的交易日以内收盘价涨跌幅累计达到+120%(-60%)
C14	最近3个有成交的交易日以内收盘价涨跌幅累计达到+200%(-70%)
C15	最近3个有成交的交易日以内收盘价涨跌幅偏离值累计达到+40%(-40%)
C304	当日无价格涨跌幅限制的B股，出现异常波动停牌的
D01	日跌幅偏离值达7%
D02	连续三个交易日内，跌幅偏离值累计达20%
D03	连续三个交易日内，跌幅偏离值累计达到15%（沪）或12%（深）的ST证券、*ST证券和未完成股改证券
D04	日收盘价跌幅达15%
D05	连续3个交易日内日收盘价格跌幅偏离值累计达30%
D06	连续10个交易日内收盘价格跌幅偏离值累计达到-50%的证券
D07	连续30个交易日内收盘价格跌幅偏离值累计达到-70%的证券
D08	严重异常期间日收盘价格跌幅偏离值累计达到50%的证券
D09	严重异常期间日收盘价格跌幅偏离值累计达到70%的证券
D10	连续三个交易日内，收盘价跌幅偏离值累计达到12%的ST证券、*ST证券
F01	新股首日交易信息
L01	退市整理
M01	当日融资买入数量达到当日该证券总交易量的50％以上
M02	当日融券卖数量达到当日该证券总交易量的50％以上
N01	连续10个交易日内3次出现同负向异常波动的证券
N02	严重异常期间3次出现负向异常波动的证券
N03	连续10个交易日内4次出现负向异常波动情形
O01	其它异常波动的证券
P01	连续10个交易日内3次出现同正向异常波动的证券
P02	严重异常期间3次出现正向异常波动的证券
P03	连续10个交易日内4次出现正向异常波动情形
R01	风险警示期交易
S01	实施特别停牌
T01	日换手率达20%
T02	连续三个交易日内的日均换手率与前五个交易日日均换手率的比值到达30倍,并且该股票封闭式基金连续三个交易日内累计换手率达到20%
T03	日换手率达30%
T04	风险警示股票盘中换手率达到或超过30%
T05	日换手率达10%
U01	日涨幅偏离值达7%
U02	连续三个交易日内，涨幅偏离值累计达20%
U03	连续三个交易日内，涨幅偏离值累计达到15%（沪）或12%（深）的ST证券、*ST证券和未完成股改证券
U04	日收盘价涨幅达15%
U05	连续3个交易日内日收盘价格涨幅偏离值累计达30%
U06	连续10个交易日内收盘价格涨幅偏离值累计达到100%的证券
U07	连续30个交易日内收盘价格涨幅偏离值累计达到200%的证券
U08	严重异常期间日收盘价格涨幅偏离值累计达到100%的证券
U09	严重异常期间日收盘价格涨幅偏离值累计达到200%的证券
U10	连续三个交易日内，收盘价涨幅偏离值累计达到12%的ST证券、*ST证券

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	证券全代码（与入参 symbols 同形）
trade_date	str	上榜交易日；yyyyMMdd
type	str	异动类型代码；见下方「异动类型码表」
rank	int	营业部排名（买/卖各自序号）
side	str	买卖方向：buy / sell / cum
agency	str	营业部名称
buy_value	float	买入金额（元）
sell_value	float	卖出金额（元）
reason	str	上榜原因；与 type 同表，见下方「异动类型码表」

get_abnormal_detail(symbols='000037.XSHE', start_date='20240606', end_date='20240606')

结果输出

symbol trade_date type  rank side                  agency   buy_value  sell_value     reason
0  000037.XSHE   20240606  U01     1  buy  国泰君安证券股份有限公司宜昌珍珠路证券营业部  19984430.0    145680.0  日涨幅偏离值达7%
1  000037.XSHE   20240606  U01     2  buy         中泰证券股份有限公司湖北分公司  15909115.0         0.0  日涨幅偏离值达7%
2  000037.XSHE   20240606  U01     3  buy       东亚前海证券有限责任公司广东分公司  11229691.0         0.0  日涨幅偏离值达7%
[10 rows x 9 columns]

get_abnormal_info–获取龙虎榜每日信息

get_abnormal_info(start_date=None, end_date=None, types=None, cols=None, rslt_type=0)

获取指定日期区间内全市场（或按异动类型筛选）的龙虎榜每日汇总信息；每行对应 (symbol, trade_date, type) 一条上榜记录，含成交量、成交额、涨跌幅等汇总指标及上榜原因

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
start_date	str	否	无	交易日开始日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 end_date 时，返回该日及之后的记录；与 end_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
end_date	str	否	无	交易日结束日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 start_date 时，返回该日及之前的记录；与 start_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
types	str\|list	否		异动类型筛选；合法取值见下方「异动类型码表」（与出参 type、reason 同表）。支持多值筛选；不传或传空返回全部类型
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表
rslt_type	int	否	0	0 返回 pandas.DataFrame，1 返回 numpy.ndarray

**异动类型码表**（types 入参 / type、reason 出参）

type	上榜原因（reason）
A01	日振幅值达15%
A02	日价格振幅达30%
A03	日价格振幅达40%
C01	涨跌幅
C02	无价格涨跌幅限制
C03	涨跌幅偏离值
C04	三日涨跌幅偏离值
C05	三日涨跌幅偏离值(ST)
C06	连续三日触及涨跌幅限制
C07	连续三日达到涨跌幅限制
C08	连续2个交易日触及涨跌幅限制,同营业部净买入占当日总成交量30%以上,且未公告
C09	连续2个交易日触及涨跌幅限制,同营业部净卖出占当日总成交量30%以上,且未公告
C10	当日无价格涨跌幅限制的A股，出现异常波动停牌的
C12	日涨跌幅达到20%
C13	最近3个有成交的交易日以内收盘价涨跌幅累计达到+120%(-60%)
C14	最近3个有成交的交易日以内收盘价涨跌幅累计达到+200%(-70%)
C15	最近3个有成交的交易日以内收盘价涨跌幅偏离值累计达到+40%(-40%)
C304	当日无价格涨跌幅限制的B股，出现异常波动停牌的
D01	日跌幅偏离值达7%
D02	连续三个交易日内，跌幅偏离值累计达20%
D03	连续三个交易日内，跌幅偏离值累计达到15%（沪）或12%（深）的ST证券、*ST证券和未完成股改证券
D04	日收盘价跌幅达15%
D05	连续3个交易日内日收盘价格跌幅偏离值累计达30%
D06	连续10个交易日内收盘价格跌幅偏离值累计达到-50%的证券
D07	连续30个交易日内收盘价格跌幅偏离值累计达到-70%的证券
D08	严重异常期间日收盘价格跌幅偏离值累计达到50%的证券
D09	严重异常期间日收盘价格跌幅偏离值累计达到70%的证券
D10	连续三个交易日内，收盘价跌幅偏离值累计达到12%的ST证券、*ST证券
F01	新股首日交易信息
L01	退市整理
M01	当日融资买入数量达到当日该证券总交易量的50％以上
M02	当日融券卖数量达到当日该证券总交易量的50％以上
N01	连续10个交易日内3次出现同负向异常波动的证券
N02	严重异常期间3次出现负向异常波动的证券
N03	连续10个交易日内4次出现负向异常波动情形
O01	其它异常波动的证券
P01	连续10个交易日内3次出现同正向异常波动的证券
P02	严重异常期间3次出现正向异常波动的证券
P03	连续10个交易日内4次出现正向异常波动情形
R01	风险警示期交易
S01	实施特别停牌
T01	日换手率达20%
T02	连续三个交易日内的日均换手率与前五个交易日日均换手率的比值到达30倍,并且该股票封闭式基金连续三个交易日内累计换手率达到20%
T03	日换手率达30%
T04	风险警示股票盘中换手率达到或超过30%
T05	日换手率达10%
U01	日涨幅偏离值达7%
U02	连续三个交易日内，涨幅偏离值累计达20%
U03	连续三个交易日内，涨幅偏离值累计达到15%（沪）或12%（深）的ST证券、*ST证券和未完成股改证券
U04	日收盘价涨幅达15%
U05	连续3个交易日内日收盘价格涨幅偏离值累计达30%
U06	连续10个交易日内收盘价格涨幅偏离值累计达到100%的证券
U07	连续30个交易日内收盘价格涨幅偏离值累计达到200%的证券
U08	严重异常期间日收盘价格涨幅偏离值累计达到100%的证券
U09	严重异常期间日收盘价格涨幅偏离值累计达到200%的证券
U10	连续三个交易日内，收盘价涨幅偏离值累计达到12%的ST证券、*ST证券

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	证券全代码（与入参 symbols 同形）
trade_date	str	上榜交易日；yyyyMMdd
type	str	异动类型代码；见下方「异动类型码表」
abnormal_s_date	str	异动起始日期；yyyyMMdd
abnormal_e_date	str	异动截至日期；yyyyMMdd
volume	float	成交量（股）
amount	float	成交额（元）
change_rate	float	涨跌幅
turnover_rate	float	换手率
amplitude	float	振幅
deviation	float	涨跌幅偏离值
reason	str	上榜原因；与 type 同表，见下方「异动类型码表」

get_abnormal_info(start_date='20240606', end_date='20240606')

结果输出

symbol trade_date type abnormal_s_date abnormal_e_date      volume       amount  change_rate  turnover_rate  amplitude  deviation     reason
0  000037.XSHE   20240606  U01        20240606        20240606  60760085.0  637165613.0          NaN            NaN        NaN     0.1168  日涨幅偏离值达7%
1  000692.XSHE   20240606  A01        20240606        20240606  91220733.0  341046708.0          NaN            NaN     0.1784        NaN   日振幅值达15%
2  000702.XSHE   20240606  T01        20240606        20240606  57159360.0  283204305.0          NaN         0.2144        NaN        NaN   日换手率达20%
[84 rows x 12 columns]

get_allotment–获取股票配股信息

get_allotment(symbols, start_date=None, end_date=None, cols=None, rslt_type=0)

获取股票在一段时间内的配股信息（包含起止日期，以首次信息发布日为查询基准）。如未指定日期，则默认所有

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		证券全代码，支持单个字符串或列表，如 ['000001.XSHE'] 或 '601878.XSHG'
start_date	str	否	无	开始日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 end_date 时，返回该日及之后的记录；与 end_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
end_date	str	否	无	结束日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 start_date 时，返回该日及之前的记录；与 start_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表
rslt_type	int	否	0	0 返回 pandas.DataFrame，1 返回 numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	证券全代码（与入参 symbols 同形）
declaration_announcement_date	str	首次信息发布日期；格式 yyyyMMdd（日历日）
proportion	float	计划配股比例
allotted_proportion	float	实际配股比例
allotted_shares	float	实际配股数量(股)
allotment_price	float	每股配股价格(元)
book_closure_date	str	股权登记日；格式 yyyyMMdd（日历日）
ex_right_date	str	除权除息日；格式 yyyyMMdd（日历日）

get_allotment(symbols='300715.XSHE', start_date='20180101', end_date='20200101')

结果输出

symbol declaration_announcement_date  proportion  allotted_proportion  allotted_shares  allotment_price book_closure_date ex_right_date
0  300715.XSHE                      20190419         0.3              0.29639       39074500.0            12.64          20191219      20191230
[1 rows x 8 columns]

get_analyst_rating–获取分析师评级与变动

get_analyst_rating(symbols, start_date=None, end_date=None, cols=None)

按证券代码与研报发布日区间查询单篇研报的评级文本、评级码及上调/下调/维持/首次等变动信息；仅含有值的证券类预测，剔除行业分类预测

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		证券全代码，支持单个字符串或列表，如 ['000001.XSHE'] 或 '601878.XSHG'
start_date	str	否	无	研报发布日开始日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 end_date 时，返回该日及之后的记录；与 end_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
end_date	str	否	无	研报发布日结束日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 start_date 时，返回该日及之前的记录；与 start_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	证券全代码（与入参 symbols 同形）
report_date	str	研报发布日 yyyyMMdd
writing_date	str	撰写日期 yyyyMMdd
id	str	研报原文 ID（可与 get_profit_forecast 关联）
institution	str	撰写机构
secu_abbr	str	证券简称
title	str	研报标题
forecast_validate	int	预期有效（月）
current_rating	str	本期评级：买入、增持、中性、减持、卖出、未评级
current_rating_desc	str	本期评级描述
last_rating	str	上期评级：买入、增持、中性、减持、卖出、未评级
last_rating_desc	str	上期评级描述
rating_change	str	评级变动：上调、维持、下调、首次
attention	int	关注度：0-非首次覆盖；1-首次关注（首次覆盖但未评级）；2-首次评级（首次覆盖且评级）
goal_price_max	float	目标价格上限
goal_price_min	float	目标价格下限
notes	str	备注说明

**返回数据类型**
返回 pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

get_analyst_rating(symbols=['000001.XSHE'], start_date=20230101, end_date=20231231)

结果输出

symbol report_date writing_date            id institution secu_abbr                         title  forecast_validate current_rating current_rati...  attention  goal_price_max  goal_price_min notes
0  000001.XSHE    20230103     20230101  726061244480        招商证券      平安银行  银行业2023年信贷与社融展望：2023年社融如何展望？                NaN             买入                强烈推荐         未评级              未评级            首次          0    ...
1  000001.XSHE    20230103     20230102  726047079919        中金公司      平安银行                银行2023年展望：走出阴霾                NaN             买入                跑赢行业          买入             跑赢行业            维持          0    ...
2  000001.XSHE    20230104     20230103  726155263990        广发证券      平安银行               银行行业：预计社融增速9.7%                NaN             买入                  买入         未评级              未评级            首次          0    ...
[491 rows x 17 columns]

get_announcement–获取公司公告数据

get_announcement(symbols, start_date=None, end_date=None, cols=None, rslt_type=0)

获取合约公司公告数据（公告属性与链接，不含公告原文正文）

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		证券全代码，支持单个字符串或列表，如 ['000001.XSHE'] 或 '601878.XSHG'
start_date	str	否	无	开始日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 end_date 时，返回该日及之后的记录；与 end_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
end_date	str	否	无	结束日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 start_date 时，返回该日及之前的记录；与 start_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表
rslt_type	int	否	0	0 返回 pandas.DataFrame，1 返回 numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	证券全代码（与入参 symbols 同形）
info_date	str	发布日期；与入参 start_date / end_date 区间筛选对齐；格式 yyyyMMdd（日历日）
meida	str	媒体出处
category	str	内容类别
title	str	标题
language	str	语言（码表中文描述）
file_type	str	文件格式（码表中文描述，如 PDF）
info_type	str	信息类别（码表中文描述；科创板记录可为空）
announcement_link	str	公告链接
create_tm	str	入库时间；格式 yyyyMMdd（日历日，）

get_announcement(symbols=['000001.XSHE'], start_date='20200101', end_date='20231231')

结果输出

symbol info_date    meida category               title language file_type info_type                                                                                              announcement_link create_tm
0  000001.XSHE  20200107  深圳证券交易所       99  平安银行：关于董事任职资格核准的公告     简体中文       PDF      临时公告  http://disc.static.szse.cn/download/disc/disk02/finalpage/2020-01-07/9f5b9cd9-2ac8-4b8d-8f8c-b4023261ac2e.PDF  20200106
1  000001.XSHE  20200114  深圳证券交易所       99   平安银行：2019年度业绩快报公告     简体中文       PDF      临时公告  http://disc.static.szse.cn/download/disc/disk02/finalpage/2020-01-14/3e3a5abf-eec4-4c7e-aeb1-239fcb668d9c.PDF  20200113
2  000001.XSHE  20200117  深圳证券交易所       99             大宗交易(深)     简体中文      XLSX      临时公告                                                       http://www.szse.cn/disclosure/deal/block/bond/index.html  20200117
[480 rows x 10 columns]

get_audit_opinion–获取财务报告审计意见

get_audit_opinion(symbols, start_quarter, end_quarter, date=None, type=None, opinion_types=None, cols=None, rslt_type=0)

查询 A 股上市公司财务报告审计意见。报告类型、意见类型、会计师事务所以及意见全文在返回列中为中文；type、opinion_types 为英文关键词，仅用于入参筛选（可单值或列表）。证券代码为「代码.交易所后缀」形式。财报时间区间由 start_quarter、end_quarter 指定，格式为小写 yyyyq[1-4]，如 2015q2、2017q4。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		证券全代码，支持逗号分隔字符串或列表，如 000001.XSHE
start_quarter	str	是		查询起始报告期，如 2015q2
end_quarter	str	是		查询截止报告期，如 2017q4
date	str	否	无	公告日上界（含），YYYYMMDD，仅返回该日及之前披露的记录
type	str\|list	否	无	按审计报告类型筛选，如 financial_statements（财务报表审计报告）、internal_control（内控审计报告）；不传则不过滤
opinion_types	str\|list	否	无	按审计意见类型筛选，如 unqualified、qualified 等；不传则不过滤
cols	str\|list	否	全部字段	返回列子集，字段名见下方输出参数表
rslt_type	int	否	0	0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	证券全代码
info_date	str	公告发布日，字符串 yyyyMMdd（日历日）
report_quarter	str	报告期，如 2016q4
audit_reports_type	str	审计报告类型（中文）
accounting_firms	str	会计师事务所
opinion_type	str	审计意见类型（中文）
opinion_full_text	str	审计意见全文

from dataquant import get_audit_opinion
df = get_audit_opinion(
    symbols=['000001.XSHE'],
    start_quarter='2015q2',
    end_quarter='2017q4',
    type='financial_statements',
    opinion_types=['unqualified', 'qualified'],
)

type、opinion_types 的合法取值与筛选含义见上表；返回列中意见类型、事务所等为中文展示。

结果输出

        symbol  info_date report_quarter   audit_reports_type  ...  opinion_full_text
0  000001.XSHE   20170115         2016q4  财务报表审计报告  某某事务所  无保留  （正文略）

[1 row x 7 columns]

get_block_trade–获取大宗交易数据

get_block_trade(symbols, start_date=None, end_date=None, cols=None, rslt_type=0)

获取大宗交易数据

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		证券全代码，支持单个字符串或列表，如 ['000001.XSHE'] 或 '601878.XSHG'
start_date	str	否	无	开始日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 end_date 时，返回该日及之后的记录；与 end_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
end_date	str	否	无	结束日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 start_date 时，返回该日及之前的记录；与 start_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表
rslt_type	int	否	0	0 返回 pandas.DataFrame，1 返回 numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	证券全代码（与入参 symbols 同形）
trade_date	str	交易日期；格式 yyyyMMdd（日历日）
price	float	成交价
volume	float	成交量
total_turnover	float	成交额
buyer	str	买方营业部
seller	str	卖方营业部

get_block_trade(symbols='000001.XSHE', start_date='20190101', end_date='20191010')

结果输出

symbol trade_date  price      volume  total_turnover                 buyer                seller
0  000001.XSHE   20190228  11.16    289300.0       3228600.0  广发证券股份有限公司汕头珠池路证券营业部  中信证券股份有限公司汕头海滨路证券营业部
1  000001.XSHE   20190506  12.47  36000000.0     448920000.0       华泰证券股份有限公司河南分公司       华泰证券股份有限公司河南分公司
2  000001.XSHE   20190507  11.58  33400000.0     386772000.0       华泰证券股份有限公司河南分公司       华泰证券股份有限公司河南分公司
[11 rows x 7 columns]

get_buy_back–获取回购数据

get_buy_back(symbols, start_date=None, end_date=None, cols=None, rslt_type=0)

获取回购数据

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		证券全代码，支持单个字符串或列表，如 ['000001.XSHE'] 或 '601878.XSHG'
start_date	str	否	无	开始日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 end_date 时，返回该日及之后的记录；与 end_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
end_date	str	否	无	结束日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 start_date 时，返回该日及之前的记录；与 start_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表
rslt_type	int	否	0	0 返回 pandas.DataFrame，1 返回 numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	证券全代码（与入参 symbols 同形）
seller	str	股份被回购方
procedure	str	事件进程
share_type	str	股份类别
announcement_date	str	首次信息发布日期；格式 yyyyMMdd（日历日）
buy_back_start_date	str	回购期限起始日；格式 yyyyMMdd（日历日）
buy_back_end_date	str	回购期限截至日；格式 yyyyMMdd（日历日）
write_off_date	str	回购注销公告日（该字段为空的时候代表这行记录尚未完成注销，有日期的时候代表已完成注销）；格式 yyyyMMdd（日历日）
maturity_desc	str	股份回购期限说明
buy_back_volume	float	回购股数(股)(份)
volume_ceiling	float	回购数量上限(股)(份)
volume_floor	float	回购数量下限(股)(份)
buy_back_value	float	回购总金额(元)
buy_back_price	float	回购价格(元/股)(元/份)
price_ceiling	float	回购价格上限(元)
price_floor	float	回购价格下限(元)
currency	str	货币单位
purpose	str	回购目的
buy_back_percent	str	占总股本比例
value_floor	float	拟回购资金总额下限(元)
value_ceiling	float	拟回购资金总额上限(元)
buy_back_mode	str	股份回购方式

get_buy_back(symbols='000026.XSHE', start_date='20200707', end_date='20200707')

结果输出

symbol    seller procedure share_type announcement_date buy_back_start_date buy_back_end_date write_off_date                        maturity_desc  buy_back_volume  volume_ceiling  volume_floor  buy_back_value  buy_back_price  price_ceiling  price_floor currency                                                                                                                                                                                                                                  purpose buy_back_percent  value_floor  value_ceiling buy_back_mode
0  000026.XSHE    社会公众股东      实施完成         B股          20200707            20200723          20210723       20210805  本次回购股份的实施期限为自股东大会审议通过回购方案之日起不超过12个月        8994086.0      26040000.0    13020000.0     58207259.08             NaN            NaN          NaN       港元      为提振市场信心,实现股东价值最大化,基于对公司未来发展前景的信心以及对公司价值的认可,并综合考虑公司的经营、财务状况与发展战略,公司拟通过集中竞价交易方式对公司部分境内上市外资股(B股)股份进行回购,以推进公司股票市场价格与内在价值相匹配。本次公司回购的境内上市外资股(B股)股份将依法予以注销并减少注册资本,符合《回购股份实施细则》的相关规定。    2021年07月23日公告:因公司在回购期间实施了现金分红,回购价格调整为不超过港币6.25元/股。         0.020640  87780000.00   1.755500e+08          集中竞价
1  000026.XSHE  1名离职激励对象      实施完成       流通A股          20200707                None              None       20200916                                 None          20000.0         20000.0       20000.0        89665.26             NaN            NaN          NaN     人民币元                                                                                                 公司2018年A股限制性股票激励计划(第一期)的原激励对象刘丽媛(授予股数20,000股)离职,根据《2018年A股限制性股票激励计划(第一期)(草案修订稿)》规定,已不符合激励条件,由公司对上述人员持有的、已获授但尚未解除限售的20,000股A股限制性股票进行回购注销。         0.000047     89665.26   8.966526e+04          协议回购
[2 rows x 22 columns]

get_capital_flow_index–获取股票资金流向指标

get_capital_flow_index(symbols, start_date=None, end_date=None, time_range=None, cols=None)

按 A 股代码与交易日查询全量资金流向指标（小/中/大/超大/主力/全单流入流出、净额、比率及主动/被动分项）；默认全盘（时间范围=1）

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		证券全代码，支持单个字符串或列表，如 ['000001.XSHE'] 或 '601878.XSHG'
start_date	str	否	无	开始交易日 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 end_date 时，另一端补为该日及之前最近交易日，通常即查询该交易日；与 end_date 同时传入则按交易日闭区间；起止都不传则返回最近有资金流向数据的交易日截面
end_date	str	否	无	结束交易日 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 start_date 时，起始日补为该日及之前最近交易日；与 start_date 同时传入则按交易日闭区间；起止都不传则返回最近有资金流向数据的交易日截面
time_range	int	否	1	成交时间区间。可选：1（全盘，默认）、2（开盘）、3（尾盘）
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	证券全代码（与入参 symbols 同形）
trade_date	str	交易日 yyyyMMdd
time_range	int	成交时间区间（1全盘/2开盘/3尾盘）
small_buy_value	float	小单流入额(元)
small_sell_value	float	小单流出额(元)
small_buy_volume	float	小单流入量(股)
small_sell_volume	float	小单流出量(股)
small_buy_num	float	小单流入笔数
small_sell_num	float	小单流出笔数
small_net_buy_value	float	小单净流入额(元)
small_net_buy_volume	float	小单净流入量(股)
small_b_value_ratio	float	小单买入率(额)(%)
small_s_value_ratio	float	小单卖出率(额)(%)
small_b_volume_ratio	float	小单买入率(量)(%)
small_s_volume_ratio	float	小单卖出率(量)(%)
small_nb_value_ratio	float	小单净买入率(额)(%)
small_nbv_float_mv_ratio	float	小单净买入额流通市值比(%)
small_nb_volume_ratio	float	小单净买入率(量)(%)
small_nbv_float_s_ratio	float	小单净买入量流通股本比(%)
small_act_buy_value	float	小单主动流入额(元)
small_act_sell_value	float	小单主动流出额(元)
small_act_buy_volume	float	小单主动流入量(股)
small_act_sell_volume	float	小单主动流出量(股)
small_act_buy_num	float	小单主动流入笔数
small_act_sell_num	float	小单主动流出笔数
small_net_act_buy_value	float	小单净主动流入额(元)
small_net_act_buy_volume	float	小单净主动流入量(股)
small_ab_value_ratio	float	小单主动买入率(额)(%)
small_as_value_ratio	float	小单主动卖出率(额)(%)
small_ab_volume_ratio	float	小单主动买入率(量)(%)
small_as_volume_ratio	float	小单主动卖出率(量)(%)
small_nab_value_ratio	float	小单净主动买入率(额)(%)
small_nabv_float_mv_ratio	float	小单净主动买入额流通市值比(%)
small_nab_volume_ratio	float	小单净主动买入率(量)(%)
small_nabv_float_s_ratio	float	小单净主动买入量流通股本比(%)
medium_buy_value	float	中单流入额(元)
medium_sell_value	float	中单流出额(元)
medium_buy_volume	float	中单流入量(股)
medium_sell_volume	float	中单流出量(股)
medium_buy_num	float	中单流入笔数
medium_sell_num	float	中单流出笔数
medium_net_buy_value	float	中单净流入额(元)
medium_net_buy_volume	float	中单净流入量(股)
medium_b_value_ratio	float	中单买入率(额)(%)
medium_s_value_ratio	float	中单卖出率(额)(%)
medium_b_volume_ratio	float	中单买入率(量)(%)
medium_s_volume_ratio	float	中单卖出率(量)(%)
medium_nb_value_ratio	float	中单净买入率(额)(%)
medium_nbv_float_mv_ratio	float	中单净买入额流通市值比(%)
medium_nb_volume_ratio	float	中单净买入率(量)(%)
medium_nbv_float_s_ratio	float	中单净买入量流通股本比(%)
medium_act_buy_value	float	中单主动流入额(元)
medium_act_sell_value	float	中单主动流出额(元)
medium_act_buy_volume	float	中单主动流入量(股)
medium_act_sell_volume	float	中单主动流出量(股)
medium_act_buy_num	float	中单主动流入笔数
medium_act_sell_num	float	中单主动流出笔数
medium_net_act_buy_value	float	中单净主动流入额(元)
medium_net_act_buy_volume	float	中单净主动流入量(股)
medium_ab_value_ratio	float	中单主动买入率(额)(%)
medium_as_value_ratio	float	中单主动卖出率(额)(%)
medium_ab_volume_ratio	float	中单主动买入率(量)(%)
medium_as_volume_ratio	float	中单主动卖出率(量)(%)
medium_nab_value_ratio	float	中单净主动买入率(额)(%)
medium_nabv_float_mv_ratio	float	中单净主动买入额流通市值比(%)
medium_nab_volume_ratio	float	中单净主动买入率(量)(%)
medium_nabv_float_s_ratio	float	中单净主动买入量流通股本比(%)
large_buy_value	float	大单流入额(元)
large_sell_value	float	大单流出额(元)
large_buy_volume	float	大单流入量(股)
large_sell_volume	float	大单流出量(股)
large_buy_num	float	大单流入笔数
large_sell_num	float	大单流出笔数
large_net_buy_value	float	大单净流入额(元)
large_net_buy_volume	float	大单净流入量(股)
large_b_value_ratio	float	大单买入率(额)(%)
large_s_value_ratio	float	大单卖出率(额)(%)
large_b_volume_ratio	float	大单买入率(量)(%)
large_s_volume_ratio	float	大单卖出率(量)(%)
large_nb_value_ratio	float	大单净买入率(额)(%)
large_nbv_float_mv_ratio	float	大单净买入额流通市值比(%)
large_nb_volume_ratio	float	大单净买入率(量)(%)
large_nbv_float_s_ratio	float	大单净买入量流通股本比(%)
large_act_buy_value	float	大单主动流入额(元)
large_act_sell_value	float	大单主动流出额(元)
large_act_buy_volume	float	大单主动流入量(股)
large_act_sell_volume	float	大单主动流出量(股)
large_act_buy_num	float	大单主动流入笔数
large_act_sell_num	float	大单主动流出笔数
large_net_act_buy_value	float	大单净主动流入额(元)
large_net_act_buy_volume	float	大单净主动流入量(股)
large_ab_value_ratio	float	大单主动买入率(额)(%)
large_as_value_ratio	float	大单主动卖出率(额)(%)
large_ab_volume_ratio	float	大单主动买入率(量)(%)
large_as_volume_ratio	float	大单主动卖出率(量)(%)
large_nab_value_ratio	float	大单净主动买入率(额)(%)
large_nabv_float_mv_ratio	float	大单净主动买入额流通市值比(%)
large_nab_volume_ratio	float	大单净主动买入率(量)(%)
large_nabv_float_s_ratio	float	大单净主动买入量流通股本比(%)
huge_buy_value	float	超大单流入额(元)
huge_sell_value	float	超大单流出额(元)
huge_buy_volume	float	超大单流入量(股)
huge_sell_volume	float	超大单流出量(股)
huge_buy_num	float	超大单流入笔数
huge_sell_num	float	超大单流出笔数
huge_net_buy_value	float	超大单净流入额(元)
huge_net_buy_volume	float	超大单净流入量(股)
huge_b_value_ratio	float	超大单买入率(额)(%)
huge_s_value_ratio	float	超大单卖出率(额)(%)
huge_b_volume_ratio	float	超大单买入率(量)(%)
huge_s_volume_ratio	float	超大单卖出率(量)(%)
huge_nb_value_ratio	float	超大单净买入率(额)(%)
huge_nbv_float_mv_ratio	float	超大单净买入额流通市值比(%)
huge_nb_volume_ratio	float	超大单净买入率(量)(%)
huge_nbv_float_s_ratio	float	超大单净买入量流通股本比(%)
huge_act_buy_value	float	超大单主动流入额(元)
huge_act_sell_value	float	超大单主动流出额(元)
huge_act_buy_volume	float	超大单主动流入量(股)
huge_act_sell_volume	float	超大单主动流出量(股)
huge_act_buy_num	float	超大单主动流入笔数
huge_act_sell_num	float	超大单主动流出笔数
huge_net_act_buy_value	float	超大单净主动流入额(元)
huge_net_act_buy_volume	float	超大单净主动流入量(股)
huge_ab_value_ratio	float	超大单主动买入率(额)(%)
huge_as_value_ratio	float	超大单主动卖出率(额)(%)
huge_ab_volume_ratio	float	超大单主动买入率(量)(%)
huge_as_volume_ratio	float	超大单主动卖出率(量)(%)
huge_nab_value_ratio	float	超大单净主动买入率(额)(%)
huge_nabv_float_mv_ratio	float	超大单净主动买入额流通市值比(%)
huge_nab_volume_ratio	float	超大单净主动买入率(量)(%)
huge_nabv_float_s_ratio	float	超大单净主动买入量流通股本比(%)
main_buy_value	float	主力流入额(元)
main_sell_value	float	主力流出额(元)
main_buy_volume	float	主力流入量(股)
main_sell_volume	float	主力流出量(股)
main_buy_num	float	主力流入笔数
main_sell_num	float	主力流出笔数
main_net_buy_value	float	主力净流入额(元)
main_net_buy_volume	float	主力净流入量(股)
main_b_value_ratio	float	主力买入率(额)(%)
main_s_value_ratio	float	主力卖出率(额)(%)
main_b_volume_ratio	float	主力买入率(量)(%)
main_s_volume_ratio	float	主力卖出率(量)(%)
main_nb_value_ratio	float	主力净买入率(额)(%)
main_nbv_float_mv_ratio	float	主力净买入额流通市值比(%)
main_nb_volume_ratio	float	主力净买入率(量)(%)
main_nbv_float_s_ratio	float	主力净买入量流通股本比(%)
main_act_buy_value	float	主力主动流入额(元)
main_act_sell_value	float	主力主动流出额(元)
main_act_buy_volume	float	主力主动流入量(股)
main_act_sell_volume	float	主力主动流出量(股)
main_act_buy_num	float	主力主动流入笔数
main_act_sell_num	float	主力主动流出笔数
main_net_act_buy_value	float	主力净主动流入额(元)
main_net_act_buy_volume	float	主力净主动流入量(股)
main_ab_value_ratio	float	主力主动买入率(额)(%)
main_as_value_ratio	float	主力主动卖出率(额)(%)
main_ab_volume_ratio	float	主力主动买入率(量)(%)
main_as_volume_ratio	float	主力主动卖出率(量)(%)
main_nab_value_ratio	float	主力净主动买入率(额)(%)
main_nabv_float_mv_ratio	float	主力净主动买入额流通市值比(%)
main_nab_volume_ratio	float	主力净主动买入率(量)(%)
main_nabv_float_s_ratio	float	主力净主动买入量流通股本比(%)
total_buy_value	float	全单流入额(元)
total_sell_value	float	全单流出额(元)
total_buy_volume	float	全单流入量(股)
total_sell_volume	float	全单流出量(股)
total_buy_num	float	全单流入笔数
total_sell_num	float	全单流出笔数
total_net_buy_value	float	全单净流入额(元)
total_net_buy_volume	float	全单净流入量(股)
total_b_value_ratio	float	全单买入率(额)(%)
total_s_value_ratio	float	全单卖出率(额)(%)
total_b_volume_ratio	float	全单买入率(量)(%)
total_s_volume_ratio	float	全单卖出率(量)(%)
total_nb_value_ratio	float	全单净买入率(额)(%)
total_nbv_float_mv_ratio	float	全单净买入额流通市值比(%)
total_nb_volume_ratio	float	全单净买入率(量)(%)
total_nbv_float_s_ratio	float	全单净买入量流通股本比(%)
total_act_buy_value	float	全单主动流入额(元)
total_act_sell_value	float	全单主动流出额(元)
total_act_buy_volume	float	全单主动流入量(股)
total_act_sell_volume	float	全单主动流出量(股)
total_act_buy_num	float	全单主动流入笔数
total_act_sell_num	float	全单主动流出笔数
total_net_act_buy_value	float	全单净主动流入额(元)
total_net_act_buy_volume	float	全单净主动流入量(股)
total_ab_value_ratio	float	全单主动买入率(额)(%)
total_as_value_ratio	float	全单主动卖出率(额)(%)
total_ab_volume_ratio	float	全单主动买入率(量)(%)
total_as_volume_ratio	float	全单主动卖出率(量)(%)
total_nab_value_ratio	float	全单净主动买入率(额)(%)
total_nabv_float_mv_ratio	float	全单净主动买入额流通市值比(%)
total_nab_volume_ratio	float	全单净主动买入率(量)(%)
total_nabv_float_s_ratio	float	全单净主动买入量流通股本比(%)

**返回数据类型**
返回 pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

get_capital_flow_index(symbols=['000001.XSHE'], start_date=20240101, end_date=20240131)

结果输出

symbol trade_date  time_range  small_buy_value  small_sell_value  small_buy_volume  small_sell_volume  small_buy_num  small_sell_num  small_net_buy_value  small_net_buy_volume  small_b_value_ratio  small_s_value_ratio...
0  000001.XSHE   20240102           1      270463741.0       167912713.0        29135049.0         18084705.0        33935.0         27067.0          102551028.0            11050344.0              25.1421             ...
1  000001.XSHE   20240103           1      170280185.0       145758032.0        18544765.0         15870804.0        22684.0         23755.0           24522153.0             2673961.0              25.2764             ...
2  000001.XSHE   20240104           1      204990588.0       189421158.0        22501192.0         20794893.0        26175.0         24793.0           15569430.0             1706299.0              26.0315             ...
[22 rows x 195 columns]

get_dividend–获取股票现金分红数据

get_dividend(symbols, start_date=None, end_date=None, cols=None, rslt_type=0)

获取某只股票或股票列表在一段时间内的现金分红情况（包含起止日期，以分红宣布日为查询基准）。如未指定日期，则默认所有

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		证券全代码，支持单个字符串或列表，如 ['000001.XSHE'] 或 '601878.XSHG'
start_date	str	否	无	开始日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 end_date 时，返回该日及之后的记录；与 end_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
end_date	str	否	无	结束日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 start_date 时，返回该日及之前的记录；与 start_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表
rslt_type	int	否	0	0 返回 pandas.DataFrame，1 返回 numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	证券全代码（与入参 symbols 同形）
declaration_announcement_date	str	分红实施公告日；与入参 start_date / end_date 区间筛选对齐；格式 yyyyMMdd（日历日）
book_closure_date	str	股权登记日；格式 yyyyMMdd（日历日）
dividend_cash_before_tax	float	税前分红
ex_dividend_date	str	除权除息日，该天股票的价格会因为分红而进行调整；格式 yyyyMMdd（日历日）
payable_date	str	分红到帐日，这一天最终分红的现金会到账；格式 yyyyMMdd（日历日）
round_lot	float	分红最小单位，例如：10 代表每 10 股派发 dividend_cash_before_tax 单位的税前现金
advance_date	str	预案公布日；格式 yyyyMMdd（日历日）
quarter	str	报告期（如 2018q4，由报告期截止日派生）

get_dividend(symbols='000001.XSHE', start_date='20130104', end_date='20140106')

结果输出

symbol declaration_announcement_date book_closure_date  dividend_cash_before_tax ex_dividend_date payable_date  round_lot advance_date quarter
0  000001.XSHE                      20130614          20130619                       1.7         20130620     20130620       10.0     20130308  2012q4
[1 rows x 9 columns]

get_dividend_amount–获取股票分红总额数据

get_dividend_amount(symbols, start_date=None, end_date=None, cols=None, rslt_type=0)

获取股票历年分红总额数据

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		证券全代码，支持单个字符串或列表，如 ['000001.XSHE'] 或 '601878.XSHG'
start_date	str	否	无	开始日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 end_date 时，返回该日及之后的记录；与 end_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
end_date	str	否	无	结束日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 start_date 时，返回该日及之前的记录；与 start_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表
rslt_type	int	否	0	0 返回 pandas.DataFrame，1 返回 numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	证券全代码（与入参 symbols 同形）
end_date	str	报告期截止日；与入参 start_date / end_date 区间筛选对齐；格式 yyyyMMdd（日历日）
event_procedure	str	事件进程（中文描述：预案、决案、方案实施等）
info_date	str	公告日期；按事件进程取预案/决案/实施对应公告日；格式 yyyyMMdd（日历日）
amount	float	分红总额（人民币）
quarter	str	报告期（如 2018q4，由报告期截止日 end_date 派生；与 get_dividend 一致）

get_dividend_amount(symbols='000001.XSHE', start_date='20100101', end_date='20301231')

结果输出

symbol  end_date event_procedure info_date        amount quarter
0  000001.XSHE  20120630            方案实施  20121012  5.123350e+08  2012q2
1  000001.XSHE  20121231            方案实施  20130614  8.709696e+08  2012q4
2  000001.XSHE  20131231            方案实施  20140606  1.523319e+09  2013q4
[19 rows x 6 columns]

get_dividend_info–获取股票的分红信息

get_dividend_info(symbols, start_date=None, end_date=None, cols=None, rslt_type=0)

获取某只股票或股票列表在一段时间内的分红情况（包含起止日期）。如未指定日期，则默认所有

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		证券全代码，支持单个字符串或列表，如 ['000001.XSHE'] 或 '601878.XSHG'
start_date	str	否	无	开始日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 end_date 时，返回该日及之后的记录；与 end_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
end_date	str	否	无	结束日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 start_date 时，返回该日及之前的记录；与 start_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表
rslt_type	int	否	0	0 返回 pandas.DataFrame，1 返回 numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	证券全代码（与入参 symbols 同形）
effective_date	str	常规分红对应的有效财政季度；特殊分红则对应股权登记日；与入参 start_date / end_date 区间筛选对齐；格式 yyyyMMdd（日历日）
info_date	str	公布日期；格式 yyyyMMdd（日历日）
dividend_type	str	是否分红及具体分红形式: transferred share 代表转增股份；bonus share 代表赠送股份；cash 为现金；cash and share 代表现金、转增股和送股都有涉及
ex_dividend_date	str	除权除息日，该天股票的价格会因为分红而进行调整；格式 yyyyMMdd（日历日）

get_dividend_info(symbols='000001.XSHE', start_date='19900101', end_date='20301231')

结果输出

symbol effective_date info_date         dividend_type ex_dividend_date
0  000001.XSHE       19901231  19910303  cash and bonus share         19910501
1  000001.XSHE       19911231  19920314  cash and bonus share         19920323
2  000001.XSHE       19921231  19930507  cash and bonus share         19930524
[31 rows x 5 columns]

get_eligible_securities_margin–获取融资融券可充抵保证金证券信息

get_eligible_securities_margin(date=None, market=None, category='stock', cols=None, rslt_type=0)

获取融资融券可充抵保证金证券信息。（不含地方债、公司债）

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
date	str	否	无	查询日期（信息发布日）；yyyyMMdd。未传或非法时默认为当前自然日的上一 A 股交易日
market	str	否		交易所；未传则返回沪深两所。可选：XSHG（上交所，别名 sh）、XSHE（深交所，别名 sz）
category	str	否		可充抵保证金证券一级类别；默认 stock（A 股）。可选：fund（基金）、bond（债券）；显式 None 或 '' 为全部类别
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表
rslt_type	int	否	0	0 返回 pandas.DataFrame，1 返回 numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	证券全代码（与入参 symbols 同形）
trade_date	str	信息发布日；yyyyMMdd；与 date 一致
category	str	可充抵保证金证券一级类别：stock / fund / bond / warrant
conversion_rate	float	折算率（%）

get_eligible_securities_margin(date='20260112', market='sh', category='stock')

结果输出

symbol trade_date category  conversion_rate
0  600000.XSHG   20260112    stock             70.0
1  600004.XSHG   20260112    stock             65.0
2  600006.XSHG   20260112    stock              0.0
[2318 rows x 4 columns]

get_exright_factor–获取股票复权因子

get_exright_factor(scr_num_list, strt_date=None, end_date=None, cols=None, rslt_type=0)

获取股票复权因子数据。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
scr_num_list	str\|list	是		证券编码列表，如['000001.XSHE']
strt_date	str	否	当前日期	除权除息日的起始日期，格式'YYYYMMDD'
end_date	str	否	当前日期	除权除息日的结束日期，格式'YYYYMMDD'
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段
rslt_type	int	否	0	数据返回结果类型，0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
scr_num	str	证券代码，如601878.XSHG
scr_code	str	交易代码，如601878
mkt_code	str	交易市场代码，XSHG-上海证券交易所， XSHE-深圳证券交易所
equi_reg_date	str	权益登记日期，格式'YYYYMMDD'
dr_day	str	除权除息日，格式'YYYYMMDD'
bons_amt	float	分红金额
sdvd_rati	float	送股比例
tfsh_rati	float	转赠股比例
plac_rati	float	配股比例
plac_prc	float	配股价格
addi_prc	int	增发价格
accu_rstr_cnst	float	精确复权常数
thim_accu_rstr_fctr	float	本次精确复权因子
forward_rstr_fctr	float	前复权因子
aggr_rati_rstr_fctr	float	累计比例复权因子

**返回数据类型**
返回数据为接口数据的字典形式，其中"data"项返回数据表，根据rslt\_type传入的参数类型，返回不同格式的表： 0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray。
**函数调用样例**

get_exright_factor(scr_num_list='600531.XSHG')

结果输出

   mkt_code  sdvd_rati  ... forward_rstr_fctr    dr_day
0      XSHG       2.43  ...          0.189934  20051221
1      XSHG       2.43  ...          0.256410  20101222
2      XSHG       1.00  ...          0.105519  20030530
3      XSHG       1.80  ...          0.105519  20031105
4      XSHG       1.80  ...          0.189934  20040524
5      XSHG       1.80  ...          0.189934  20050523
6      XSHG       2.43  ...          0.256410  20060522
7      XSHG       2.43  ...          0.256410  20070523
8      XSHG       2.43  ...          0.256410  20080530
9      XSHG       2.43  ...          0.256410  20090604
10     XSHG       2.43  ...          0.256410  20100602
11     XSHG       2.43  ...          0.333333  20110602
12     XSHG       2.43  ...          0.333333  20120524
13     XSHG       2.43  ...          0.333333  20130604
14     XSHG       2.43  ...          0.333333  20150617
15     XSHG       7.29  ...          0.333333  20160317
16     XSHG       7.29  ...          1.000000  20170630
17     XSHG       7.29  ...          1.000000  20180608
18     XSHG       7.29  ...          1.000000  20190626
19     XSHG       7.29  ...          1.000000  20200708
20     XSHG       7.29  ...          1.000000  20210611

[21 rows x 15 columns]

使用说明

复权方式	计算方式	变量说明
精确前复权价格	A*(B/D)+(C-E)/D	A: 计算日价格 B: 小于等于计算日最近一期精确复权因子 C: 小于等于计算日最近一期精确复权常数 D: 小于等于观察日最近一期精确复权因子 E: 小于等于观察日最近一期精确复权常数 F: 小于等于计算日最近一期比例复权因子 G: 小于等于观察日最近一期比例复权因子
精确后复权价格	A*B+C
比例前复权价格	A*F/G
比例后复权价格	A*F

get_holder_number–获取股东户数

get_holder_number(symbols, start_date=None, end_date=None, cols=None)

获取 A 股股东户数及户均持股数等披露数据，按公告发布日筛选；返回行序 symbol、end_date、info_date

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		证券全代码，支持单个字符串或列表，如 ['000001.XSHE'] 或 '601878.XSHG'
start_date	str	否	无	开始日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 end_date 时，返回该日及之后的记录；与 end_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
end_date	str	否	无	结束日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 start_date 时，返回该日及之前的记录；与 start_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表；子集时固定返回 symbol、end_date、info_date

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	证券全代码（与入参 symbols 同形）
end_date	str	截止日期；格式 yyyyMMdd（日历日）
info_date	str	发布日期；格式 yyyyMMdd（日历日）
info_source	str	信息来源
share_holders	int	股东总户数(户)
avg_share_holders	float	户均持股数(股/户)
hold_proportion_p_account	float	户均持股比例(%)
proportion_change	float	相对上一期报告期户均持股比例变化(%)
avg_hold_sum_gr_quarter	float	户均持股数季度增长率(%)
proportion_gr_quarter	float	户均持股比例季度增长率(%)
avg_hold_sum_gr_half_a_year	float	户均持股数半年增长率(%)
proportion_gr_half_a_year	float	户均持股比例半年增长率(%)
a_share_holders	int	A股股东户数(户)
avg_a_share_holders	float	A股股东户均持股数(股/户)
a_hold_proportion_p_account	float	A股户均持股比例(%)
a_proportion_change	float	A股相对上一期报告期户均持股比例变化(%)
a_avg_hold_sum_gr_quarter	float	A股户均持股数季度增长率(%)
a_proportion_gr_quarter	float	A股户均持股比例季度增长率(%)
a_avg_hold_sum_gr_half_a_year	float	A股户均持股数半年增长率(%)
a_proportion_gr_half_a_year	float	A股户均持股比例半年增长率(%)
staff_sh_num	int	职工股户数(户)
avg_circulation_share_holders	int	无限售A股股东户均持股数(股/户)
af_hold_proportion_p_account	float	无限售A股户均持股比例(%)
af_proportion_change	float	无限售A股相对上一期报告期户均持股比例变化(%)
af_avg_hold_sum_gr_quarter	float	无限售A股户均持股数季度增长率(%)
af_proportion_gr_quarter	float	无限售A股户均持股比例季度增长率(%)
af_avg_hold_sum_gr_half_a_year	float	无限售A股户均持股数半年增长率(%)
af_proportion_gr_half_a_year	float	无限售A股户均持股比例半年增长率(%)
b_sh_num	int	B股股东户数(户)
b_average_hold_sum	float	B股股东户均持股数(股/户)
b_hold_proportion_p_account	float	B股户均持股比例(%)
b_proportion_change	float	B股相对上一期报告期户均持股比例变化(%)
b_avg_hold_sum_gr_quarter	float	B股户均持股数季度增长率(%)
b_proportion_gr_quarter	float	B股户均持股比例季度增长率(%)
b_avg_hold_sum_gr_half_a_year	float	B股户均持股数半年增长率(%)
b_proportion_gr_half_a_year	float	B股户均持股比例半年增长率(%)
h_sh_num	int	H股股东户数(户)
h_average_hold_sum	float	H股股东户均持股数(股/户)
h_hold_proportion_p_account	float	H股户均持股比例(%)
h_proportion_change	float	H股相对上一期报告期户均持股比例变化(%)
h_avg_hold_sum_gr_quarter	float	H股户均持股数季度增长率(%)
h_proportion_gr_quarter	float	H股户均持股比例季度增长率(%)
h_avg_hold_sum_gr_half_a_year	float	H股户均持股数半年增长率(%)
h_proportion_gr_half_a_year	float	H股户均持股比例半年增长率(%)
cdr_sh_num	int	CDR股东户数(户)
cdr_average_hold_sum	float	CDR股东户均持股数(份/户)
cdr_hold_prop_p_account	float	CDR户均持股比例(%)
cdr_proportion_change	float	CDR相对上一期报告期户均持股比例变化(%)
cdr_avg_hold_sum_gr_qtr	float	CDR户均持股数季度增长率(%)
cdr_prop_gr_quarter	float	CDR户均持股比例季度增长率(%)
cdr_avg_hold_sum_gr_half_ay	float	CDR户均持股数半年增长率(%)
cdr_prop_gr_half_a_year	float	CDR户均持股比例半年增长率(%)
cdr_f_average_hold_sum	int	无限售CDR股东户均持股数(份/户)
cdr_f_hold_prop_p_account	float	无限售CDR户均持股比例(%)
cdr_f_proportion_change	float	无限售CDR相对上一期报告期户均持股比例变化(%)
cdr_f_avg_hold_sum_gr_qtr	float	无限售CDR户均持股数季度增长率(%)
cdr_f_prop_gr_quarter	float	无限售CDR户均持股比例季度增长率(%)
cdr_f_avg_hold_sum_gr_half_ay	float	无限售CDR户均持股数半年增长率(%)
cdr_f_prop_gr_half_a_year	float	无限售CDR户均持股比例半年增长率(%)
insert_time	str	发布时间 yyyyMMdd（科创板 InsertTime；A股为空）
update_date	str	更新日期 yyyyMMdd（A股 XGRQ / 科创板 UpdateTime）
af_hold_prop_ta	int	无限售A股/股东总户数(股/户)

**返回数据类型**
返回 pandas.DataFrame。
**函数调用样例**

get_holder_number(symbols='000001.XSHE', start_date='20200101', end_date='20201231')

结果输出

symbol   end_date info_date  share_holders  avg_share_holders  a_share_holders
0  000001.XSHE  20191231  20200214       322864.0           60105.55         322864.0
1  000001.XSHE  20200131  20200214       340920.0           56922.21         340920.0
[2 rows x 5 columns]

get_incentive_plan–获取合约股权激励数据

get_incentive_plan(symbols, start_date=None, end_date=None, cols=None, rslt_type=0)

获取 A 股股权激励计划草案及要素调整公告，含激励数量、价格、模式与公告类型（草案/调整）

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		证券全代码，支持单个字符串或列表，如 ['000001.XSHE'] 或 '601878.XSHG'
start_date	str	否	无	开始日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 end_date 时，返回该日及之后的记录；与 end_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
end_date	str	否	无	结束日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 start_date 时，返回该日及之前的记录；与 start_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表
rslt_type	int	否	0	0 返回 pandas.DataFrame，1 返回 numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	证券全代码（与入参 symbols 同形）
info_date	str	信息发布日期；格式 yyyyMMdd（日历日）
first_info_date	str	首次信息发布日期；格式 yyyyMMdd（日历日）
effective_date	str	生效日期；格式 yyyyMMdd（日历日）
shares_num	float	激励股票数量(股)
incentive_price	float	激励价格(元)
incentive_mode	str	激励模式（如限制性股票、股票期权等）
info_type	str	公告类型：草案或调整

get_incentive_plan(symbols='002074.XSHE', start_date='20100101', end_date='20301231')

结果输出

symbol info_date first_info_date effective_date  shares_num  incentive_price incentive_mode info_type
0  002074.XSHE  20150902        20150902       20150902  15667888.0            15.15          限制性股票        调整
1  002074.XSHE  20150902        20150902       20150902         NaN              NaN          限制性股票        草案
2  002074.XSHE  20151226        20150902       20151226  15527888.0            15.15          限制性股票        调整
[24 rows x 8 columns]

get_industry_mapping–获取行业分类概览

get_industry_mapping(indt_clas_std_code, indt_code_list=None, indt_prn_code_list=None, indt_lvl_list=None, cols=None, rslt_type=0)

获取针对机构、证券的行业分类说明，覆盖证监会行业2012、申万行业、中证行业等分类体系。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
indt_clas_std_code	str	是		行业分类标准代码 1-证监会行业分类 3-中信行业分类 9-申万行业分类 20-国证行业分类 22-证监会行业分类2012版 24-申万行业分类2014版 37-中信行业2019分类 38-申万行业分类(新) 40-中证指数行业分类(2021版)
indt_code_list	str\|list	否	全部行业代码	行业代码列表，indt_code_list、indt_prn_code_list和indt_lvl_list参数互斥，优先级为indt_code_list > indt_prn_code_list > indt_lvl_list
indt_prn_code_list	str\|list	否	全部行业代码	行业父代码列表，indt_code_list、indt_prn_code_list和indt_lvl_list参数互斥，优先级为indt_code_list > indt_prn_code_list > indt_lvl_list
indt_lvl_list	str\|list	否	全部行业级别	行业级别列表，indt_code_list、indt_prn_code_list和indt_lvl_list参数互斥，优先级为indt_code_list > indt_prn_code_list > indt_lvl_list
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段
rslt_type	int	否	0	数据返回结果类型，0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
indt_code	str	行业代码
indt_name	str	行业名称
indt_prn_code	str	行业父代码
indt_lvl	str	行业级别
indt_clas_std_code	str	行业分类标准代码

get_industry_mapping(indt_clas_std_code='1')

结果输出

      indt_code   indt_name indt_prn_code  indt_lvl indt_clas_std_code
0     C61200309    显象管玻壳制造业       C612003       5.0                  1
1         B0105       煤炭洗选业           B01       3.0                  1
2       C612013  玻璃纤维及制品制造业         C6120       4.0                  1
3       C612503    特种陶瓷制品制造         C6125       4.0                  1
4     F09010301    国内航空货物运输       F090103       5.0                  1
...         ...         ...           ...       ...                ...
1340        G83  计算机及相关设备制造             G       2.0                  1
1341        C49       塑料制造业            C4       2.0                  1
1342      C4915  泡沫塑料及人造革、合           C49       3.0                  1
1343      C4999     其他塑料制造业           C49       3.0                  1
1344  K01990103      城市绿化管理       K019901       5.0                  1

[1345 rows x 5 columns]

get_investor_ra–获取投资者关系活动数据

get_investor_ra(symbols, start_date=None, end_date=None, cols=None, rslt_type=0)

获取 A 股投资者关系活动记录，含调研参与人员、调研机构及活动描述；有调研明细时按人员×机构展开多行，无明细时以活动描述单行返回

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		证券全代码，支持单个字符串或列表，如 ['000001.XSHE'] 或 '601878.XSHG'
start_date	str	否	无	开始日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 end_date 时，返回该日及之后的记录；与 end_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
end_date	str	否	无	结束日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 start_date 时，返回该日及之前的记录；与 start_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表
rslt_type	int	否	0	0 返回 pandas.DataFrame，1 返回 numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	证券全代码（与入参 symbols 同形）
info_date	str	信息发布日期；格式 yyyyMMdd（日历日）
participant	str	参与人员
institution	str	调研机构
detail	str	与会描述

get_investor_ra(symbols='002507.XSHE', start_date='20200101', end_date='20201231')

结果输出

symbol info_date participant institution detail
0  002507.XSHE  20200828        None        兴业基金   None
1  002507.XSHE  20200828        None       长乐汇资本   None
2  002507.XSHE  20200828        None      华泰证券资管   None
[272 rows x 5 columns]

get_leader_shares_change–获取高管持股变动数据

get_leader_shares_change(symbols, start_date=None, end_date=None, cols=None, rslt_type=0)

获取 A 股上市公司领导人及其关联人买卖所在公司股份的变动记录，含变动日期、姓名、职务、变动股数、变动后持股、变动比例、均价及变动原因

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		证券全代码，支持单个字符串或列表，如 ['000001.XSHE'] 或 '601878.XSHG'
start_date	str	否	无	开始日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 end_date 时，返回该日及之后的记录；与 end_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
end_date	str	否	无	结束日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 start_date 时，返回该日及之前的记录；与 start_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表
rslt_type	int	否	0	0 返回 pandas.DataFrame，1 返回 numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	证券全代码（与入参 symbols 同形）
change_date	str	变动日期；格式 yyyyMMdd（日历日）
leader_name	str	姓名
position	str	职务
shares_change	float	变动数(股)
current_shares	float	变动后持股数(股)
ratio_change	float	变动比例(%)
price_change	float	变动价格
change_reason	str	变动原因

get_leader_shares_change(symbols='002559.XSHE', start_date='20250723', end_date='20250729')

结果输出

symbol change_date leader_name position  shares_change  current_shares  ratio_change  price_change change_reason
0  002559.XSHE    20250725         朱鹏程    董事、高管      -200000.0       4771000.0       0.03638          9.85          竞价交易
1  002559.XSHE    20250725         潘恩海    董事、高管      -701700.0       4349800.0       0.12764          9.86          竞价交易
2  002559.XSHE    20250728         朱鹏程    董事、高管      -100000.0       4671000.0       0.01819          9.91          竞价交易
[4 rows x 9 columns]

get_main_shareholder–获取主要 A 股股东信息

get_main_shareholder(symbols, start_date=None, end_date=None, is_total=False, start_rank=None, end_rank=None, cols=None, rslt_type=0)

获取 A 股主要股东构成及持流通 A 股数量比例、持股性质等信息，通常为前十位

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		证券全代码，支持单个字符串或列表，如 ['000001.XSHE'] 或 '601878.XSHG'
start_date	str	否	无	公告发布日开始日期 yyyyMMdd（含）。须与 end_date 同时传入才按该闭区间筛选；只传一端或起止都不传时，默认返回最近一年
end_date	str	否	无	公告发布日结束日期 yyyyMMdd（含）。须与 start_date 同时传入才按该闭区间筛选；只传一端或起止都不传时，默认返回最近一年
is_total	bool	否		持股口径；默认 False（流通 A 股前十），True 为全部 A 股前十
start_rank	int	否		股东排名下界（含）
end_rank	int	否		股东排名上界（含）
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表
rslt_type	int	否	0	0 返回 pandas.DataFrame，1 返回 numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	证券全代码（与入参 symbols 同形）
info_date	str	公告发布日；格式 yyyyMMdd（日历日）
end_date	str	截止日期；格式 yyyyMMdd（日历日）
rank	int	排名
shareholder_name	str	股东名称
shareholder_attr	str	股东属性
shareholder_kind	str	股东性质
shareholder_type	str	股东类别
hold_percent_total	float	占总股本比例（%）；is_total=True 时为主要口径
hold_percent_float	float	占流通 A 股比例（%）；is_total=False 时为主要口径
share_pledge	float	股权质押涉及股数（股）
share_freeze	float	股权冻结涉及股数（股）

get_main_shareholder(symbols='000001.XSHE', start_date='20180301', end_date='20180315', is_total=False)

结果输出

symbol info_date  end_date  rank            shareholder_name shareholder_attr shareholder_kind shareholder_type  hold_percent_total  hold_percent_float  share_pledge  share_freeze
0  000001.XSHE  20180315  20171231     1  中国平安保险(集团)股份有限公司-集团本级-自有资金               企业        金融机构—保险公司             None           48.095791           48.813413           NaN           NaN
1  000001.XSHE  20180315  20171231     1  中国平安保险(集团)股份有限公司-集团本级-自有资金               企业        金融机构—保险公司             None           48.095791           48.813413           NaN           NaN
2  000001.XSHE  20180315  20171231     2         中国平安人寿保险股份有限公司-自有资金               企业        金融机构—保险公司             None            6.112042            6.203238           NaN           NaN
[12 rows x 12 columns]

get_margin_stocks–获取融资融券股票列表

get_margin_stocks(date=None, market=None, margin_type=None, cols=None, rslt_type=0)

获取某个日期深证、上证融资融券股票列表

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
date	str	否	无	查询日期；yyyyMMdd。未传或非法时默认为当前自然日的上一 A 股交易日
market	str	否		交易所；未传则返回沪深两所。可选：XSHG（上交所，别名 sh）、XSHE（深交所，别名 sz）
margin_type	str	否		标的类别；未传则融资、融券均返回。cash = 融资买入；stock = 融券卖出
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表
rslt_type	int	否	0	0 返回 pandas.DataFrame，1 返回 numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	证券全代码（与入参 symbols 同形）
trade_date	str	查询交易日；yyyyMMdd；各行相同，与 SDK 解析后的 date 一致
margin_type	str	标的类别：cash = 融资买入，stock = 融券卖出

get_margin_stocks(date='20190819', margin_type='stock')

结果输出

symbol trade_date margin_type
0  000001.XSHE   20190819       stock
1  000002.XSHE   20190819       stock
2  000006.XSHE   20190819       stock
[1691 rows x 3 columns]

get_pit_financials–查询定期财报信息（PIT）

get_pit_financials(symbols, fields, start_quarter, end_quarter, date=None, statements='latest')

按证券代码与报告期区间，查询利润表、资产负债表、现金流量表在 point-in-time 截断面下的报告期累计口径财务数据。可按查询日截断公告；同一报告期可返回全部公告记录或仅最新一条。返回固定元数据列，以及入参 fields 中点名的指标列。指标合法名见下方三大报表字段目录。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		证券全代码，支持单个字符串或列表，如 ['000001.XSHE'] 或 '601878.XSHG'
fields	list	是		需要返回的财务指标字段名列表；仅这些指标会出现在结果中。合法字段见下方「三大报表字段目录」
start_quarter	str	是		起始报告期，形如 2015q1（一季报）、2015q2（半年报累计）、2015q4（年报累计）
end_quarter	str	是		截止报告期，形如 2015q4
date	str	否	当前最新	查询截断日 yyyyMMdd；仅保留公告日 ≤ 该日的记录；缺省为当前最新日期
statements	str	否	latest	同一报告期返回方式：latest 仅最新一条公告，all 返回全部公告记录

**口径说明**
利润表、现金流量表：q1 为年初至 3 月 31 日（与单季重合）；q2 / q3 / q4 为年初至该报告期末的累计值，不是单季差分。
资产负债表：各报告期均为该报告期末时点余额。
未披露指标保持空值（NULL），不会填 0。
**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	证券全代码（与入参 symbols 同形）
report_quarter	str	报告期，形如 2023q1；累计 / 时点口径见上文
info_date	str	公告发布日；格式 yyyyMMdd
if_adjusted	int	是否为非当期财报数据：0 当期，1 非当期（同报告期最早公告为当期，后续披露为非当期）
（fields 指标列）	float	仅返回入参 fields 中请求的指标；字段名与中文解释见下方三大报表字段目录

**三大报表字段目录**
指标全集按利润表、资产负债表、现金流量表分列如下（可展开浏览，亦可下载 CSV）。

利润表字段目录（91）

下载利润表字段 CSV

字段	中文解释
revenue	营业总收入：公司经营所取得的收入总额金融类公司不公布营业总收入，因此 revenue 指标只能使用类似的一个指标-operating_revenue 来参考
operating_revenue	营业收入：公司经营主要业务所取得的收入总额
net_interest_income	利息净收入
net_commission_income	手续费及佣金净收入
commission_income	其中:手续费及佣金收入
commission_expense	其中:手续费及佣金支出
net_proxy_security_income	其中:代理买卖证券业务净收入
sub_issue_security_income	其中:证券承销业务净收入
net_trust_income	其中:受托客户资产管理业务净收入
earned_premiums	已赚保费
premiums_income	保险业务收入
reinsurance_income	其中:分保费收入
reinsurance	减:分出保费
unearned_premium_reserve	提取未到期责任准备金
total_expense	营业总成本
operating_expense	营业支出(金融类企业披露)
refunded_premiums	退保金
compensation_expense	赔付支出
amortization_expense	减:摊回赔付支出
premium_reserve	提取保险责任准备金
amortization_premium_reserve	减:摊回保险责任准备金
policy_dividend_payout	保单红利支出
reinsurance_cost	分保费用
other_operating_revenue	其他经营收入
other_operating_cost	其他经营成本
r_n_d	研发费用
other_net_income	非经营性净收益
net_open_hedge_income	净敞口套期收益
other_revenue	其他收益
credit_asset_impairment	信用资产减值损失
o_n_a_expense	业务及管理费用
amortization_reinsurance_cost	减:摊回分保费用
insurance_commission_expense	保险手续费及佣金支出
disposal_income_on_asset	资产处置收益
cost_of_goods_sold	营业成本(非金融类企业披露)：公司经营主要业务产生的实际成本
sales_tax	营业税
gross_profit	主营业务利润
selling_expense	销售费用：指企业在销售产品、自制半成品和工业性劳务等过程中发生的各项费用
ga_expense	管理费用：指企业的行政管理部门为管理和组织经营而发生的各项费用
financing_expense	财务费用：指企业为筹集生产经营所需资金等而发生的费用，包括利息支出（减利息收入）、汇兑损失（减汇兑收益）以及相关的手续费等
financing_interest_income	利息收入（财务费用），财务费用科目下进一步细分的子会计科目
financing_interest_expense	利息支出（财务费用），财务费用科目下进一步细分的子会计科目
exchange_gains_or_losses	兑汇损益：发生外币交易后期末账户因此调整时，由于采用不同货币，或同一货币不同比价的汇率核算时产生的、按记账本位币折算的差额
profit_from_operation	营业利润：企业在其全部销售业务中实现的利润，又称营业利润、经营利润，它包含主营业务利润
invest_income_associates	对联营合营企业的投资收益
fair_value_change_income	公允价值变动净收益
investment_income	投资收益：指企业进行投资所获得的经济利益
asset_impairment	资产减值损失
interest_income	利息收入
interest_expense	利息支出
non_operating_revenue	营业外收入：指企业发生的与其生产经营无直接关系的各项收入，包括固定资产盘盈、非货币性交易收益、出售无形资产收益等
non_operating_expense	营业外支出：企业发生的与其生产经营无直接关系的各项支出，如固定资产盘亏、债务重组损失、罚款支出、捐赠支出、非常损失等
disposal_loss_on_asset	非流动资产处置净损失：包括固定资产处置损失和无形资产出售损失
other_effecting_total_profits_items	影响利润总额的其他科目
profit_before_tax	利润总额：指税前利润，也就是企业在所得税前一定时期内经营活动的总成果
income_tax	所得税：以纳税人的所得额为课税对象的各种税收的统称
unrealised_investment_loss	未确认的投资损失：因母公司和子公司确认子公司损益方式不同而在合并报表中使用的一个调节性科目
other_effecting_net_profits_items	影响净利润的其他科目
net_profit	净利润（收益）是指在利润总额中按规定交纳了所得税以后公司的利润留存，一般也称为税后利润或净收入
non_recurring_pnl	非经常性损益
net_profit_deduct_non_recurring_pnl	扣除非经常性损益后的净利润
classified_by_continuity_operation	(一)按经营持续性分类
continuous_operation_net_profit	持续经营净利润
discontinued_operation_net_profit	终止经营净利润
classified_by_ownership	(二)按所有权归属分类
net_profit_parent_company	归属母公司净利润：反映在企业合并净利润中，归属于母公司股东（所有者）所有的那部分净利润 [:others](http://www.baike.com/wiki/%e5%bd%92%e5%b1%9e%e4%ba%8e%e6%af%8d%e5%85%ac%e5%8f%b8%e6%89%80%e6%9c%89%e8%80%85%e5%87%80%e5%88%a9%e6%b6%a6)
minority_profit	少数股东损益
other_income	其他综合收益：指企业根据企业会计准则规定未在损益中确认的各项利得和损失扣除所得税影响后的净额
other_income_unclassified_income_statement	(一)以后不能重分类进损益表的其他综合收益
remearsured_other_income	1.1 重新计量设定收益计划净负债或净资产的变动
other_income_equity_unclassified_income_statement	1.2 权益法下在被投资单位不能重分类进损益表的其他综合收益中享有的份额
other_equity_instruments_change	1.3 其他权益工具投资公允价值变动
corporate_credit_risk_change	1.4 企业自身信用风险公允价值变动
other_income_classified_income_statement	(二)以后能重分类进损益表的其他综合收益
other_income_equity_classified_income_statement	2.1 权益法下在被投资单位能重分类进损益表的其他综合收益中享有的份额
financial_asset_available_for_sale_change	2.2 可供出售金融资产公允价值变动损益
financial_asset_hold_to_maturity_change	2.3 持有至到期投资重分类为可供出售金融资产损益
cash_flow_hedging_effective_portion	2.4 现金流量套期损益的有效部分
foreign_currency_statement_converted_difference	2.5 外币财务报表分析折算差额
others	2.6 其他
other_debt_investment_change	2.7 其他债权投资公允价值变动
assets_reclassified_other_income	2.8 金融资产重分类计入其他综合收益的金额
other_debt_investment_reserve	2.9 其他债权投资信用减值准备
other_income_minority	归属于少数股东的其他综合收益总额
total_income	综合收益总额：反映企业净利润与其他综合收益的合计金额
total_income_parent_company	归属于母公司所有者的综合收益总额
total_income_minority	归属于少数股东的综合收益总额
basic_earnings_per_share	基本每股收益：本每股收益是指企业应当按照属于普通股股东的当期净利润，除以发行在外普通股的加权平均数从而计算出的每股收益
fully_diluted_earnings_per_share	稀释每股收益
adjust_asset_impairment	资产减值损失：根据财政部发布的《关于修订印发 2019 年度一般企业财务报表格式的通知》格式，“资产减值损失”不隶属于营业总成本部分。因企业披露不一致性，经研究，从 2020.07.08 披露的 2020 年半年报开始，字段数值按照原文披露展示，历史报告期维持原有规则。
adjust_credit_asset_impairment	信用减值损失：根据财政部发布的《关于修订印发 2019 年度一般企业财务报表格式的通知》格式，“信用减值损失”不隶属于营业总成本部分。因企业披露不一致性，经研究，从 2020.07.08 披露的 2020 年半年报开始，字段数值按照原文披露展示，历史报告期维持原有规则。

资产负债表字段目录（151）

下载资产负债表字段 CSV

字段	中文解释
financial_asset_held_for_trading	企业为了近期内出售而持有的金融资产。通常情况下，以赚取差价为目的从二级市场购入的股票、债券和基金会分类为交易性金融资产 [:wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/financial_asset)
cash_equivalent	货币资金
client_deposits	其中:客户资金存款
bill_receivable	应收票据：指企业持有的还没有到期、尚未兑现的票据
dividend_receivable	应收股利：指企业因股权投资而应收取的现金股利以及应收其他单位的利润，不包括应收的股票股利
bill_accts_receivable	应收票据及应收账款
interest_receivable	应收利息：短期债券投资实际支付的价款中包含的已到付息期但尚未领取的债券利息
net_accts_receivable	应收账款净额
contract_assets	合同资产
prepayment	预付账款：企业因购货和接受劳务，按照合同规定预付给供应单位的款项
financial_receivable	应收款项融资
financial_lease_receivable	应收融资租赁款
other_equity_investment	其他权益工具投资
other_illiquidy_financial_assets	其他非流动金融资产
non_current_asset_due_one_year	一年内到期的非流动资产
other_receivables_interest_dividend	其他应收款(含利息和股利)
inventory	存货: 指企业在日常活动中持有的以备出售的产成品或商品、处在生产过程中的在产品、在生产过程或提供劳务过程中耗用的材料和物料等
consumable_biological_assets	消耗性生物资产
deferred_expense	待摊费用：指支出先发生，费用归属后发生的事项，按照时间长短分为短期待摊费用和长期待摊费用
assets_hold_for_sale	划分为持有待售的资产
other_current_assets	其他流动资产：指除货币资金、短期投资、应收票据、应收账款、其他应收款、存货等流动资产以外的流动资产
current_assets	流动资产合计：指企业可以在一年内或者超过一年的一个营业周期内变现或者耗用的资产
financial_asset_available_for_sale	可供出售金融资产：指初始确认时即被指定为可供出售的非衍生金融资产，以及贷款和应收款项、持有至到期投资、交易性金融资产之外的非衍生金融资产
non_current_liability_due_one_year	一年内到期的非流动负债
debt_investment	债权投资
other_debt_investment	其他债权投资
financial_asset_hold_to_maturity	持有至到期投资：指企业有明确意图并有能力持有至到期，到期日固定、回收金额固定或可确定的非衍生金融资产
real_estate_investment	投资性房地产：指为赚取租金或资本增值，或两者兼有而持有的房地产
long_term_receivables	长期应收款：长期应收款是根据长期应收款的账户余额减去未确认融资收益还有一年内到期的长期应收款
net_long_term_equity_investment	长期股权投资净额
net_fixed_assets	固定资产净额：固定资产原值减累计折旧再减减值准备后的差额
total_fixed_assets	固定资产合计
engineer_material	工程物资：指用于固定资产建造的建筑材料，如钢材、水泥、玻璃等。在资产负债表中并入在建工程项目
construction_in_progress	在建工程：指企业固定资产的新建、改建、扩建，或技术改造、设备更新和大修理工程等尚未完工的工程支出
total_construction_in_progress	在建工程合计
fixed_asset_to_be_disposed	固定资产清理：指企业因出售、报废和毁损等原因转入清理的固定资产价值及其在清理过程中所发生的清理费用和清理收入等
capitalized_biological_assets	生产性生物资产：指为产出农产品、提供劳务或出租等目的而持有的生物资产，包括经济林、薪炭林、产畜和役畜等
oil_and_gas_assets	油气资产：指油气开采企业所拥有或控制的井及相关设施和矿区权益。油气资产属于递耗资产
intangible_assets	无形资产：指企业拥有或者控制的没有实物形态的可辨认非货币性资产
seat_costs	交易席位费
impairment_intangible_assets	开发支出：反映企业开发无形资产过程中能够资本化形成无形资产成本的支出部分
use_right_assets	使用权资产
goodwill	商誉：指能在未来期间为企业经营带来超额利润的潜在经济价值，或一家企业预期的获利能力超过可辨认资产正常获利能力（如社会平均投资回报率）的资本化价值
long_term_deferred_expenses	长期待摊费用：指企业已经支出，但摊销期限在 1 年以上(不含 1 年)的各项费用
deferred_income_tax_assets	递延所得税资产：指对于可抵扣暂时性差异，以未来期间很可能取得用来抵扣可抵扣暂时性差异的应纳税所得额为限确认的一项资产
other_non_current_assets	其他非流动资产：指除资产负债表上所列非流动资产项目以外的其他周转期超过 1 年的长期资产
non_current_assets	非流动资产合计
loan_account_receivables	投资-贷款及应收款项(应收款项类投资)
fund_providing	融出资金
reinsurance_reserve_receivable	应收分保合同准备金
settlement_provision	结算备付金
client_provision	客户备付金
interbank_deposits	存放同业款项
precious_metals	贵金属
lend_capital	拆出资金
derivative_financial_assets	衍生金融资产
resale_financial_assets	买入返售金融资产
loans_advances_to_customers	发放贷款和垫款
insurance_receivable	应收保费
subrogation_fee_receivable	应收代位追偿款
reinsurance_receivable	应收分保账款
unearned_reserve_receivable	应收分保未到期责任准备金
unclaimed_reserve_receivable	应收分保未决赔款准备金
life_reserve_receivable	应收分保寿险责任准备金
health_reserve_receivable	应收分保长期健康险责任准备金
insurer_mortgage_loan	保户质押贷款
fixed_deposits	定期存款
refundable_deposits	存出保证金
refundable_capital_deposits	存出资本保证金
independent_account_assets	独立账户资产
other_assets	其他资产
other_accts_receivable	其他应收款(原值)：是企业除应收票据、应收账款和预付账款以外的各种应收暂付款项
total_assets	总资产：指企业拥有或可控制的能以货币计量的经济资源，包括各种财产、债权和其他权利
mortgaged_loan	质押借款
short_term_loans	短期借款：还款期一年以下，企业用来维持正常的生产经营所需的资金或为抵偿某项债务而向银行或其他金融机构等外单位借入的资金
financial_liabilities	交易性金融负债：交易性金融负债，指企业采用短期获利模式进行融资所形成的负债，比如应付短期债券 [:others](http://baike.baidu.com/view/938376.htm)
notes_payable	应付票据：应付票据是指企业购买材料、商品和接受劳务供应等而开出、承兑的商业汇票，包括商业承兑汇票和银行承兑汇票。在我国应收票据、应付票据仅指"商业汇票"，包括"银行承兑汇票"和"商业承兑汇票"两种，属于远期票据，付款期一般在 1 个月以上，6 个月以内
accts_payable	应付账款：应付帐款是指企业因购买材料、物资和接受劳务供应等而付给供货单位的帐款
bill_accts_payable	应付票据及应付账款
contract_liabilities	合同负债
advance_from_customers	预收账款：预收账款指买卖双方协议商定，由购货方预先支付一部分货款给供应方而发生的一项负债
payroll_payable	应付职工薪酬：应付职工薪酬是指企业为获得职工提供的服务而给予各种形式的报酬以及其他相关支出
dividend_payable	应付股利：应付股利是指企业根据年度利润分配方案，确定分配的股利
tax_payable	应交税费：应交税费是指企业根据在一定时期内取得的营业收入、实现的利润等，按照现行税法规定，采用一定的计税方法计提的应交纳的各种税费
interest_payable	应付利息：应付利息，是指金融企业根据存款或债券金额及其存续期限和规定的利率，按期计提应支付给单位和个人的利息
other_fees_payable	其他应交款：指企业需要向国家缴纳的各项款项中除了税金以外的各种应交款项，主要包括教育附加费、车辆购置附加费等。 [:others](http://baike.baidu.com/view/598949.htm)
other_payable	其他应付款：该科目只核算企业应付其他单位或个人的零星款项，如应付经营租入固定资产和包装物的租金、存入保证金等
other_payable_interest_dividend	其他应付款（含利息和股利）
short_term_debt	应付短期债券：应付短期债券是企业筹资发行一年以下期限的债券，属于流动负债 [:others](http://baike.baidu.com/view/3252275.htm)
accrued_expense	预提费用：预提费用是指企业按规定预先提取但尚未实际支付的各项费用。就是企业还没支付，但应该要支付的，要记入负债 [:others](http://baike.baidu.com/view/264935.htm)
liabilities_hold_for_sale	划分为持有待售的负债
estimated_liabilities	预计负债：预计负债是因或有事项可能产生的负债
deferred_income	递延收益：递延收益是指尚待确认的收入或收益，也可以说是暂时未确认的收益，它是权责发生制在收益确认上的运用
long_term_liabilities_due_one_year	一年内到期的长期负债：一年内到期的长期负债是指反映企业长期负债中自编表日起一年内到期的长期负债 [:others](http://baike.baidu.com/view/1485163.htm)【该数据来自旧会计准则】
other_current_liabilities	其他流动负债：指不能归属于短期借款，应付短期债券券，应付票据，应付帐款，应付所得税，其他应付款，预收账款这七款项目的流动负债。但以上各款流动负债，其金额未超过流动负债合计金额百分之五者，得并入其他流动负债内 [:others](http://wiki.mbalib.com/wiki/%E6%B5%81%E5%8A%A8%E8%B4%9F%E5%80%BA)
current_liabilities	流动负债合计：流动负债合计是指企业在一年内或超过一年的一个营业周期内需要偿还的债务
long_term_loans	长期借款：长期借款是指企业从银行或其他金融机构借入的期限在一年以上(不含一年)的借款
bond_payable	应付债券：公司为筹集长期资金而实际发行的债券及应付的利息
preference_shares	优先股
perpetual_bond	永续债（应付债券）
long_term_payable	长期应付款：指企业除了长期借款和应付债券以外的长期负债，包括应付引进设备款、应付融资租入固定资产的租赁费等
accrued_staff_costs	长期应付职工薪酬
grants_received	专项应付款：企业接受国家作为企业所有者拨入的具有专门用途的款项所形成的不需要以资产或增加其他负债偿还的负债 [:others](http://baike.baidu.com/view/241758.htm)
deferred_income_tax_liabilities	递延所得税负债：指根据应纳税暂时性差异计算的未来期间应付所得税的金额
lease_liabilities	租赁负债
financial_lease_payable	应付融资租赁款
other_non_current_liabilities	其他非流动负债：反映企业除长期借款、应付债券等项目以外的其他非流动负债
non_current_liabilities	非流动负债合计：指偿还期在一年或者超过一年的一个营业周期以上的债务。非流动负债的主要项目有长期借款和应付债券
borrowings_from_central_banks	向中央银行借款
deposits_of_interbank	同业及其他金融机构存放款项
borrowings_capital	拆入资金
derivative_financial_liabilities	衍生金融负债
buy_back_security_proceeds	卖出回购金融资产款
deposits	吸收存款
proxy_security_proceeds	代理买卖证券款
sub_issue_security_proceeds	代理承销证券款
security_deposits_received	存入保证金
advance_insurance	预收保费
commission_payable	应付手续费及佣金
reinsurance_payable	应付分保账款
compensation_payable	应付赔付款
policy_dividend_payable	应付保单红利
deposits_from_interbank	吸收存款及同业存款
insurance_contract_reserve	保险合同准备金
insurer_deposit_investment	保户储金及投资款
uncertained_premium_reserve	未到期责任准备金
unclaimed_indemnity_reserve	未决赔款准备金
life_insurance_reserve	寿险责任准备金
health_insurance_reserve	长期健康险责任准备金
independent_account_liabilities	独立账户负债
other_liabilities	其他负债
deferred_revenue	递延收益(长期负债)：递延收益是指尚待确认的收入或收益，也可以说是暂时未确认的收益，它是权责发生制在收益确认上的运用
total_liabilities	负债合计：指企业所承担的能以货币计量，将以资产或劳务偿还的债务
paid_in_capital	实收资本(或股本)：指企业的投资者按照企业章程或合同、协议的约定，实际投入企业的资本
other_equity_instruments	其他权益工具
equity_preferred_stock	权益部分的优先股
perpetual_equity_debt	永续债（其他权益工具）
capital_reserve	资本公积金：企业收到的投资者的超出其在企业注册资本所占份额，以及直接计入所有者权益的利得和损失等【该数据来自旧会计准则】
surplus_reserve	盈余公积：指企业从税后利润中提取形成的、存留于企业内部、具有特定用途的收益积累 [:others](http://baike.baidu.com/view/56294.htm)
undistributed_profit	未分配利润：未分配利润是企业未作分配的利润。它在以后年度可继续进行分配，在未进行分配之前，属于所有者权益的组成部分 [:others](http://baike.baidu.com/view/604521.htm)
treasury_stock	减:库存股
equity_parent_company	归属于母公司所有者权益合计：母公司股东权益反映的是母公司所持股份部分的所有者权益数 [:others](http://zhidao.baidu.com/question/186319037.html)
total_equity	股东权益合计：所有者权益合计是指企业投资人对企业净资产的所有权 [:others](http://baike.baidu.com/link?url=euskaau05kjhh04ao0yedx4luc46bkppriyg0qgn7oo9jrom65dablsagqmf6knbiyji3ux9qdodsl8lc_ks)
general_reserve	一般风险准备
trade_risk_allowances	交易风险准备
foreign_currency_converted_difference	外币报表折算差额
uncertained_impairment_losses	未确认投资损失
other_reserves	其他储备(公允价值变动储备)
specific_reserve	专项储备
minority_interest	少数股东权益：少数股东损益是一个流量概念，是指公司合并报表的子公司其它非控股股东享有的损益
total_equity_and_liabilities	负债和股东权益总计

现金流量表字段目录（71）

下载现金流量表字段 CSV

字段	中文解释
cash_received_from_sales_of_goods	销售商品、提供劳务收到的现金：公司销售商品、提供劳务实际收到的现金
refunds_of_taxes	收到的税费返还：公司按规定收到的增值税、所得税等税费返还额
net_deposit_increase	客户存款和同业存放款项净增加额
net_increase_from_central_bank	向中央银行借款净增加额
net_increase_from_other_financial_institutions	向其他金融机构拆入资金净增加额
draw_back_canceled_loans	收回已核销贷款
cash_received_from_interests_and_commissions	收取利息、手续费及佣金的现金
net_increase_from_disposing_financial_assets	处置交易性金融资产净增加额
net_increase_from_repurchasing_business	回购业务资金净增加额
cash_received_from_original_insurance	收到原保险合同保费取得的现金
cash_received_from_reinsurance	收到再保业务现金净额
net_increase_from_insurer_deposit_investment	保户储金及投资款净增加额
net_increase_from_financial_institutions	拆入资金净增加额
cash_received_from_proxy_security	代理买卖证券收到的现金净额
cash_received_from_sub_issue_security	代理承销证券收到的现金净额
cash_from_other_operating_activities	收到其它与经营活动有关的现金：公司除了上述各项目外，收到的其他与经营活动有关的现金，如捐赠现金收入、罚款收入、流动资产损失中由个人赔偿的现金收入等
cash_from_operating_activities	经营活动现金流入小计
cash_paid_for_goods_and_services	购买商品、接受劳务支付的现金：公司购买商品、接受劳务实际支付的现金
assets_depreciation_reserves	资产减值准备
exchange_rate_change_effect	汇率变动对现金及现金等价物的影响
other_effecting_cash_equivalent_items	影响现金及现金等价物的其他科目
cash_equivalent_increase	现金及现金等价物净增加额（来源现金流量表主表）
begin_period_cash_equivalent	加:期初现金及现金等价物余额
end_period_cash_equivalent	期末现金及现金等价物余额
cash_paid_for_employee	支付给职工以及为职工支付的现金：公司实际支付给职工，以及为职工支付的现金，包括本期实际支付给职工的工资、奖金、各种津贴和补贴等
cash_paid_for_taxes	支付的各项税费：反映企业按规定支付的各种税费，包括本期发生并支付的税费，以及本期支付以前各期发生的税费和预交的税金等
net_increase_from_loans_and_advances	客户贷款及垫款净增加额
net_increase_from_central_bank_and_banks	存放中央银行和同业款项净增加额
net_increase_from_lending_capital	拆出资金净增加额
cash_paid_for_commissions	支付手续费及佣金的现金
cash_paid_for_original_insurance	支付原保险合同赔付款项的现金
cash_paid_for_reinsurance	支付再保业务现金净额
cash_paid_for_policy_dividends	支付保单红利的现金
net_increase_from_trading_financial_assets	为交易目的而持有的金融资产净增加额
net_increase_from_operating_buy_back	返售业务资金净增加额(经营)
cash_paid_for_other_operation_activities	支付其他与经营活动有关的现金：反映企业支付的其他与经营活动有关的现金支出，如罚款支出、支付的差旅费、业务招待费的现金支出、支付的保险费等
cash_paid_for_operation_activities	经营活动现金流出小计
cash_flow_from_operating_activities	经营活动产生的现金流量净额：指企业投资活动和筹资活动以外的所有交易活动和事项的现金流入和流出量
cash_received_from_disposal_of_investment	收回投资收到的现金
cash_received_from_investment	取得投资收益收到的现金
cash_received_from_disposal_of_asset	处置固定资产、无形资产和其他长期资产收回的现金净额：公司处置固定资产、无形资产和其他长期资产收回的现金
cash_received_from_other_investment_activities	收到其他与投资活动有关的现金：公司除了上述各项以外，收到的其他与投资活动有关的现金
cash_received_from_investment_activities	投资活动现金流入小计
cash_paid_for_asset	购建固定资产、无形资产和其他长期资产所支付的现金 [:wikipedia](http://wiki.mbalib.com/wiki/%e7%8e%b0%e9%87%91%e6%b5%81%e9%87%8f%e8%a1%a8#)
cash_paid_to_acquire_investment	投资支付的现金：反映企业进行权益性投资和债权性投资支付的现金，包括企业取得的除现金等价物以外的股票投资和债券投资等支付的现金等
cash_paid_for_other_investment_activities	支付其他与投资活动有关的现金：反映企业除了上述各项以外，支付的其他与投资活动有关的现金流出
cash_paid_for_investment_activities	投资活动产生的现金流出小计
cash_flow_from_investing_activities	投资活动产生的现金流量净额：指企业长期资产的购建和对外投资活动（不包括现金等价物范围的投资）的现金流入和流出量
cash_received_from_investors	吸收投资收到的现金：反映企业收到的投资者投入现金，包括以发行股票、债券等方式筹集的资金实际收到的净额
cash_received_from_minority_invest_subsidiaries	其中:子公司吸收少数股东投资收到的现金
cash_received_from_issuing_security	发行债券收到的现金
cash_received_from_financial_institution_borrows	取得借款收到的现金：公司向银行或其他金融机构等借入的资金
cash_received_from_issuing_equity_instruments	发行其他权益工具收到的现金
net_increase_from_financing_buy_back	回购业务资金净增加额(筹资)
cash_received_from_other_financing_activities	收到其他与筹资活动有关的现金：反映企业收到的其他与筹资活动有关的现金流入，如接受现金捐赠等
cash_received_from_financing_activities	筹资活动现金流入小计
cash_paid_for_debt	偿还债务支付的现金：公司以现金偿还债务的本金，包括偿还银行或其他金融机构等的借款本金、偿还债券本金等
cash_paid_for_dividend_and_interest	分配股利、利润或偿付利息支付的现金：反映企业实际支付给投资人的利润以及支付的借款利息、债券利息等
dividends_paid_to_minority_by_subsidiaries	其中:子公司支付给少数股东的股利、利润或偿付的利息
cash_paid_for_other_financing_activities	支付其他与筹资活动有关的现金：反映企业支付的其他与筹资活动有关的现金流出
cash_paid_to_financing_activities	筹资活动现金流出小计
cash_flow_from_financing_activities	筹资活动产生的现金流量净额：指企业接受投资和借入资金导致的现金流入和流出量
net_cash_deal_from_sub	处置子公司及其他营业单位收到的现金净额
net_cash_payment_from_sub	取得子公司及其他营业单位支付的现金净额
net_increase_in_pledge_loans	质押贷款净增加额
net_increase_from_investing_buy_back	返售业务资金净增加额(投资)
net_inc_cash_and_equivalents	现金及现金等价物净增加额（来源为财务附注）
fixed_asset_depreciation	固定资产折旧
deferred_expense_amortization	长期待摊费用摊销
intangible_asset_amortization	无形资产摊销
usufruct_asset_amortization	使用权资产摊销

**返回数据类型**
返回 pandas.DataFrame；无数据时返回空表。
**函数调用样例**

from dataquant import get_pit_financials
df = get_pit_financials(
    symbols=['000001.XSHE'],
    fields=['revenue', 'net_profit'],
    start_quarter='2023q1',
    end_quarter='2023q4',
    statements='latest',
)

结果输出

        symbol report_quarter info_date  if_adjusted       revenue    net_profit
0  000001.XSHE         2023q1  20240420            1  4.509800e+10  1.460200e+10
1  000001.XSHE         2023q2  20240816            1  8.861000e+10  2.538700e+10
2  000001.XSHE         2023q3  20241019            1  1.276340e+11  3.963500e+10
3  000001.XSHE         2023q4  20260321            1  1.646990e+11  4.645500e+10
[4 rows x 6 columns]

get_placement–获取股票增发信息

get_placement(symbols, start_date=None, end_date=None, progress='complete', issue_type='private', cols=None, rslt_type=0)

获取股票增发信息

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		证券全代码，支持单个字符串或列表，如 ['000001.XSHE'] 或 '601878.XSHG'
start_date	str	否	无	公告发布日开始日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 end_date 时，返回该日及之后的记录；与 end_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
end_date	str	否	无	公告发布日结束日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 start_date 时，返回该日及之前的记录；与 start_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
progress	str	否		是否已完成增发；默认 complete。可选：complete（实施完成）、incomplete（未完成）、all（不过滤）
issue_type	str	否		发行方式；默认 private。可选：private（非公开增发）、public（公开增发）、all（不过滤）
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表
rslt_type	int	否	0	0 返回 pandas.DataFrame，1 返回 numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	证券全代码（与入参 symbols 同形）
initial_info_date	str	公告发布日；格式 yyyyMMdd（日历日）
issue_type	str	发行方式；字典文本（如「非公开增发」「公开增发」「非公开增发配套融资」）
progress	str	事件进程；字典文本（如「实施完成」「实施中」等）
listed_date	str	上市日期；格式 yyyyMMdd（日历日）
issued_shares	float	发行股数
issue_price	float	增发发行价
csrc_approval_date	str	证监会批准日；格式 yyyyMMdd（日历日）

get_placement(symbols='000001.XSHE')

结果输出

symbol initial_info_date issue_type progress listed_date  issued_shares  issue_price csrc_approval_date
0  000001.XSHE          20090613      非公开增发     实施完成    20100917   3.795800e+08        18.26           20100629
1  000001.XSHE          20100902      非公开增发     实施完成    20110805   1.638337e+09        17.75           20110629
2  000001.XSHE          20130909      非公开增发     实施完成    20140109   1.323385e+09        11.17           20131231
[4 rows x 8 columns]

get_profit_forecast–获取单篇研报盈利预测

get_profit_forecast(symbols, forecast_year=None, start_date=None, end_date=None, cols=None)

按股票代码、预测年度与研报发布日区间查询卖方单篇研报盈利预测明细；与上市公司业绩预告 performance_forecast 不同

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		证券全代码，支持单个字符串或列表，如 ['000001.XSHE'] 或 '601878.XSHG'
forecast_year	str	否	无	查询年份（预测年度）。当 start_date 与 end_date 均有有效值时可为空 / None；否则必填
start_date	str	否	无	研报发布日开始日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 end_date 时，返回该日及之后的研报；与 end_date 同时传入则为闭区间，此时可省略 forecast_year；仅传一端且未传 forecast_year 时无法查询
end_date	str	否	无	研报发布日结束日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 start_date 时，返回该日及之前的研报；与 start_date 同时传入则为闭区间，此时可省略 forecast_year；仅传一端且未传 forecast_year 时无法查询
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	证券全代码（与入参 symbols 同形）
report_date	str	研报发布日 yyyyMMdd（与入参 start_date/end_date 对齐）
writing_date	str	撰写日期 yyyyMMdd
id	str	研报原文 ID（可与 get_analyst_rating 关联）
forecast_year	int	预测年度
institution	str	撰写机构
title	str	研报标题
author	str	撰写作者（来自）
currency_desc	str	货币单位描述
eps	float	每股收益（元/股）
eps_end_of_term	float	每股收益（摊薄）
eps_basic	float	每股收益（基本）
eps_diluted	float	每股收益（稀释）
bps	float	每股净资产（元/股）
ocfps	float	每股现金流（元/股）
dps	float	每股股利（元/股）
op_income	float	营业收入（万元）
op_cost	float	营业成本（万元）
op_profit	float	营业利润（万元）
total_profit	float	利润总额（万元）
net_profit	float	净利润（万元）
p_net_profit	float	归属于母公司净利润（万元）
ebit	float	息税前利润（万元）
ebitda	float	息税及折旧摊销前利润（万元）
roe	float	净资产收益率（%）
roa	float	总资产收益率（%）
roic	float	投资回报率（%）
pe	float	市盈率
pb	float	市净率
ps	float	市售率
ev	float	企业价值倍数（倍）
yoy_np	float	归母净利润增长率（%）
yoy_op_income	float	营业收入增长率（%）
dividend_ratio	float	股息率
gross_income_ratio	float	毛利率（%）
forecast_shares	float	预测股本（万）
operating_tax_surcharges	float	税金及附加（万元）
op_cost_and_surcharges	float	营业成本及附加（万元）
main_opera_profit_ratio	float	主营业务利润率（%）
remark	str	备注说明
release_time	str	发布时间 yyyy-MM-dd HH:mm:ss.fff

**返回数据类型**
返回 pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

get_profit_forecast(symbols=['000001.XSHE'], forecast_year=2024, start_date=20230101, end_date=20241231)

结果输出

symbol report_date writing_date            id  forecast_year institution                              title      author currency_desc   eps  eps_end_of_term  eps_basic  eps_diluted  bps  ocfps  dps  op_income  op_cost...
0  000001.XSHE    20230108     20230106  726515264899           2024        中泰证券  银行：首套房按揭利率动态调整政策点评：因城施策 常态化刺激居民需求  戴志锋/邓美君/贾靖          人民币元  2.98              NaN        NaN          NaN  NaN    NaN  NaN        NaN ...
1  000001.XSHE    20230111     20230110  726742631247           2024        中泰证券      银行角度看12月社融：信贷增长好于预期；稳增长政策持续驱动  戴志锋/邓美君/贾靖          人民币元  2.98              NaN        NaN          NaN  NaN    NaN  NaN        NaN ...
2  000001.XSHE    20230111     20230110  726743794263           2024        华泰证券            银行业动态点评：贷款增长超预期 企业中长贷发力       沈娟/安娜          人民币元  3.45              NaN        NaN          NaN  NaN    NaN  NaN        NaN ...
[489 rows x 41 columns]

get_restricted_shares–获取股票限售解禁明细数据

get_restricted_shares(symbols, start_date=None, end_date=None, cols=None, rslt_type=0)

获取 A 股上市公司股东历次限售解禁明细，含发布日、解禁日、股东属性、解除限售股数、实际流通数量及解禁原因

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		证券全代码，支持单个字符串或列表，如 ['000001.XSHE'] 或 '601878.XSHG'
start_date	str	否	无	开始日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 end_date 时，返回该日及之后的记录；与 end_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
end_date	str	否	无	结束日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 start_date 时，返回该日及之前的记录；与 start_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表
rslt_type	int	否	0	0 返回 pandas.DataFrame，1 返回 numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	证券全代码（与入参 symbols 同形）
info_date	str	信息发布日期；格式 yyyyMMdd（日历日）
relieve_date	str	解禁日期（流通起始日）；格式 yyyyMMdd（日历日）
shareholder_name	str	股东名称
shareholder_attr	str	股东属性（自然人/企业/证券品种）
relieve_shares	float	解除限售股份数量(股)
auctual_relieve_shares	float	实际上市流通数量(股)（数据覆盖自 2024-01-01 起）
reason	str	解禁原因

get_restricted_shares(symbols='000001.XSHE', start_date='20100101', end_date='20240101')

结果输出

symbol info_date relieve_date  shareholder_name shareholder_attr  relieve_shares  auctual_relieve_shares       reason
0  000001.XSHE  20100625     20100628  中国平安保险（集团）股份有限公司               企业    1.812557e+08                     NaN     股权分置限售流通
1  000001.XSHE  20100916     20131112    中国平安人寿保险股份有限公司               企业    6.073280e+08                     NaN   增发A股法人配售上市
2  000001.XSHE  20110729     20140901  中国平安保险（集团）股份有限公司               企业    3.145606e+09                     NaN  增发A股原股东配售上市
[53 rows x 8 columns]

get_securities_margin–获取融资融券信息

get_securities_margin(symbols, start_date=None, end_date=None, cols=None, rslt_type=0)

获取融资融券信息，含深证、上证个股及市场整体数据；融资融券数据起始日期为 2010-03-31。上交所个股输出字段与深交所/市场整体略有差异（个股不含部分融券余额类字段）

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		证券全代码，支持单个字符串或列表，如 ['000001.XSHE'] 或 '601878.XSHG'；或市场代码（XSHG，XSHE），支持查询全市场
start_date	str	否	无	开始日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 end_date 时，返回该日及之后的记录；与 end_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
end_date	str	否	无	结束日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 start_date 时，返回该日及之前的记录；与 start_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表
rslt_type	int	否	0	0 返回 pandas.DataFrame，1 返回 numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	证券全代码（与入参 symbols 同形）
trade_date	str	信用交易日期；yyyyMMdd
margin_balance	float	融资余额（元）
buy_on_margin_value	float	融资买入额（元）
margin_repayment	float	融资偿还额（元）
short_balance	float	融券余额（元）
short_balance_quantity	float	融券余量（股）
short_sell_quantity	float	融券卖出量（股）
short_repayment_quantity	float	融券偿还量（股）
total_balance	float	融资融券余额（元）

get_securities_margin(symbols='510050.XSHG', start_date='20160801', end_date='20160805')

结果输出

symbol trade_date  margin_balance  buy_on_margin_value  margin_repayment  short_balance  short_balance_quantity  short_sell_quantity  short_repayment_quantity  total_balance
0  510050.XSHG   20160801    7.811396e+09           50012306.0        41652042.0     32895114.0              15020600.0            3597600.0                 1645576.0   7.844291e+09
1  510050.XSHG   20160802    7.826381e+09           34518238.0        19532586.0     30997260.0              14154000.0            2375700.0                 3242300.0   7.857379e+09
2  510050.XSHG   20160803    7.733306e+09           17967333.0       111043009.0     35523492.8              16235600.0            4719700.0                 2638100.0   7.768829e+09
[5 rows x 10 columns]

get_shares–获取股本数据

get_shares(symbols, start_date=None, end_date=None, cols=None, rslt_type=0)

获取股票或者股票列表在一段时间内的股本数据（包含起止日期）

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		证券全代码，支持单个字符串或列表，如 ['000001.XSHE'] 或 '601878.XSHG'
start_date	str	否	无	开始日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 end_date 时，返回该日及之后的记录；与 end_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
end_date	str	否	无	结束日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 start_date 时，返回该日及之前的记录；与 start_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表
rslt_type	int	否	0	0 返回 pandas.DataFrame，1 返回 numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	证券全代码（与入参 symbols 同形）
info_date	str	信息发布日期；格式 yyyyMMdd（日历日）；区间筛选口径
total_a	float	A 股总股本（股）
float_a	float	流通 A 股
non_free_float	float	非自由流通股本（股）
free_float	float	自由流通股本（股）；数据范围 2005 年至今

get_shares(symbols='000001.XSHE', start_date='20100101', end_date='20301231')

结果输出

symbol info_date       total_a       float_a  non_free_float    free_float
0  000001.XSHE  20100508  3.105434e+09  2.924114e+09     484486975.0  2.439627e+09
1  000001.XSHE  20100625  3.105434e+09  3.105370e+09     665742687.0  2.439627e+09
2  000001.XSHE  20100825  3.485014e+09  3.105368e+09     521470862.0  2.583897e+09
[47 rows x 6 columns]

get_split–获取股票拆分数据

get_split(symbols, start_date=None, end_date=None, cols=None, rslt_type=0)

获取某只股票或股票列表在一段时间内的拆分情况（包含起止日期，以股权登记日为查询基准），如未指定日期，则默认所有

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		证券全代码，支持单个字符串或列表，如 ['000001.XSHE'] 或 '601878.XSHG'
start_date	str	否	无	开始日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 end_date 时，返回该日及之后的记录；与 end_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
end_date	str	否	无	结束日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 start_date 时，返回该日及之前的记录；与 start_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表
rslt_type	int	否	0	0 返回 pandas.DataFrame，1 返回 numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	证券全代码（与入参 symbols 同形）
book_closure_date	str	股权登记日；与入参 start_date / end_date 区间筛选对齐；格式 yyyyMMdd（日历日）
ex_dividend_date	str	除权除息日；格式 yyyyMMdd（日历日）
split_coefficient_from	float	拆分因子（拆分前）；固定基数 10（每 10 股为 1 单位）
split_coefficient_to	float	拆分因子（拆分后）；10 + 送股比例 + 转增比例
payable_date	str	送转股上市日；格式 yyyyMMdd（日历日）；不同于 get_dividend.payable_date（现金到账日）
cum_factor	float	累计复权因子（仅拆分/送转）；按 symbol、ex_dividend_date 升序对每期 split_coefficient_to / split_coefficient_from 做累乘（首期等于当期倍率，如 10→16 则为 1.6）；含查询区间外该 symbol 更早拆分期次；不含现金分红；不等于 get_ex_factor.ex_cum_factor

get_split(symbols='000001.XSHE', start_date='20100104', end_date='20140104')

结果输出

symbol book_closure_date ex_dividend_date  split_coefficient_from  split_coefficient_to payable_date  cum_factor
0  000001.XSHE          20130619         20130620                    10.0                  16.0     20130620   47.999952
[1 rows x 7 columns]

get_st_info–获取合约特殊处理状态信息

get_st_info(symbols)

获取合约特别处理（或撤销）状态的事件明细，含 ST、*ST、撤销 ST、从 ST 变为 *ST 等类别及实施日期、事项描述；无日期区间入参，按 symbols 返回该标的全部历史特别处理行

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		证券全代码，支持单个字符串或列表，如 ['000001.XSHE'] 或 '601878.XSHG'

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	证券全代码（与入参 symbols 同形）
change_date	str	特别处理(或撤销)实施日期；格式 yyyyMMdd（日历日）
info_date	str	信息发布日期；格式 yyyyMMdd（日历日）
security_abbr	str	证券简称（中文名称缩写）
type	str	特别处理(或撤销)类别
description	str	特别处理(或撤销)事项描述

**返回数据类型**
返回 pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

get_st_info(symbols='000020.XSHE')

结果输出

symbol change_date info_date security_abbr  type                                                                                                                                                                                                                          description
0  000020.XSHE    19990427  19990424         ST华发A    ST                         因我公司1997年和1998年连续两个会计年度经营亏损,按照《深圳证券交易所股票上市规则》的有关规定,本公司股票于1999年4月26日停牌一天,1999年4月27日开始实行特别处理。现将特别处理期间的有关事项公告如下:1、股票报价日涨跌幅度限制为5%;2、股票简称由“深华发A”、“深华发B”改为“ST华发A”、“ST华发B”(“ST”是“特别处理”的英文缩写);股票代码不变。3、本公司的中期报告必须审计。
1  000020.XSHE    20000329  20000328          深华发A  撤销ST                                                                                                                                                 我公司1999年度盈利,每股收益0.035元,且每股净资产1.09元。经深圳中天会计师事务所审计,出具了无保留意见的审计报告,本公司股票交易实行特别处理的因素已经消除。
2  000020.XSHE    20040427  20040426         ST华发A    ST  经深圳南方民和会计师事务所审计,本公司2003年末每股净资产为0.98元,低于股票面值。根据《深圳证券交易所股票上市规则(2002年修订本)》第九章第二节中的有关规定,经本公司申请,深圳证券交易所将对本公司股票自2004年4月27日起实行特别处理,现将有关情况公告如下:1、本公司证券简称由"深华发A"、"深华发B"变为"ST华发A"、"ST华发B",证券代码不变;2、本公司股票报价的日涨跌幅限制变为5%;3、本公司股票于2004年4月26日停牌一天。
[6 rows x 6 columns]

get_staff_count–获取员工数量数据

get_staff_count(symbols, start_date=None, end_date=None, cols=None, rslt_type=0)

获取 A 股上市公司定期报告披露的职工总数（合并报表口径），按公告发布日筛选

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		证券全代码，支持单个字符串或列表，如 ['000001.XSHE'] 或 '601878.XSHG'
start_date	str	否	无	开始日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 end_date 时，返回该日及之后的记录；与 end_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
end_date	str	否	无	结束日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 start_date 时，返回该日及之前的记录；与 start_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表
rslt_type	int	否	0	0 返回 pandas.DataFrame，1 返回 numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	证券全代码（与入参 symbols 同形）
info_date	str	信息发布日期；格式 yyyyMMdd（日历日）
end_date	str	报告截止日期；格式 yyyyMMdd（日历日）
total_staff	int	职工总数（合并报表）

get_staff_count(symbols='000001.XSHE', start_date='20240101', end_date='20250801')

结果输出

symbol info_date  end_date  total_staff
0  000001.XSHE  20240315  20231231        43119
1  000001.XSHE  20240816  20240630        40830
2  000001.XSHE  20250315  20241231        41011
[3 rows x 4 columns]

get_stock_connect_component–获取沪深港通成分股

get_stock_connect_component(trade_date=None, cols=None, symbols=None, type='all')

查询沪深港通四类成分股（港股通/沪股通/深股通）的入选与剔除记录。默认按交易日快照返回该日仍在成分池内的证券；亦可指定 symbols 查询指定标的的全部历史成分区间。A 股标的后缀 .XSHG/.XSHE，港股标的后缀 .XHKG

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
trade_date	str	否	无	查询交易日；yyyyMMdd。快照模式下生效；未传或非法时 SDK 默认为最近 A 股交易日。传入 symbols 时被忽略
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表
symbols	str\|list	否		证券全代码，支持单个字符串或列表，如 ['000001.XSHE'] 或 '601878.XSHG'
type	str	否		成分股类别；默认 all（全部）。sh_to_hk = 港股通（沪）；hk_to_sh = 沪股通；hk_to_sz = 深股通；sz_to_hk = 港股通（深）

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	证券全代码（与入参 symbols 同形）
in_date	str	入选日期；yyyyMMdd
out_date	str	剔除日期；yyyyMMdd；空表示尚未剔除
type	str	成分股类别；sh_to_hk = 港股通（沪），hk_to_sh = 沪股通，hk_to_sz = 深股通，sz_to_hk = 港股通（深）
flag	int	成份标志：1 = 是成分股，2 = 不是成分股
update_time	str	数据更新时间；yyyy-MM-dd HH:mm:ss.fff

**返回数据类型**
返回 pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

get_stock_connect_component()

结果输出

symbol   in_date out_date      type  flag              update_time
0  000001.XSHE  20161205     None  hk_to_sz     1  2018-06-20 00:40:23.000
1  000002.XSHE  20161205     None  hk_to_sz     1  2016-12-05 17:33:54.000
2  000006.XSHE  20230313     None  hk_to_sz     1  2023-03-13 15:10:19.000
[5159 rows x 6 columns]

get_stock_industry–获取股票所属行业分类

get_stock_industry(scr_num_list=None, trad_date=None, clas_code=None, cols=None, rslt_type=0)

获取沪深股票所属行业分类。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
scr_num_list	str\|list	否	000001.XSHE	证券代码列表，如['000001.XSHE']
trad_date	str	否	最近交易日	交易日期，格式'YYYYMMDD'
clas_code	str	否	申万行业分类(新)	行业分类标准代码 1-证监会行业分类 3-中信行业分类 9-申万行业分类 20-国证行业分类 22-证监会行业分类2012版 24-申万行业分类2014版 37-中信行业2019分类 38-申万行业分类(新) 40-中证指数行业分类(2021版)
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段
rslt_type	int	否	0	数据返回结果类型，0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
trad_date	str	交易日期，格式'YYYYMMDD'
scr_num	str	证券编码，如601878.XSHG
clas_code	str	行业划分标准编码
clas_name	str	行业划分标准名称
firs_clas_indu_code	str	一级行业代码
firs_clas_indu_name	str	一级行业名称
secd_clas_indu_code	str	二级行业代码
secd_clas_indu_name	str	二级行业名称
thir_clas_indu_code	str	三级行业代码
thir_clas_indu_name	str	三级行业名称
fift_clas_indu_code	str	四级行业代码
fift_clas_indu_name	str	四级行业名称

get_stock_industry(scr_num_list='601878.XSHG', trad_date='20220104')

结果输出

  trad_date      scr_num  ... fift_clas_indu_code fift_clas_indu_name
0  20220104  601878.XSHG  ...              411010                 证券Ⅲ
1  20220105  601878.XSHG  ...              411010                 证券Ⅲ
2  20220106  601878.XSHG  ...              411010                 证券Ⅲ
3  20220107  601878.XSHG  ...              411010                 证券Ⅲ
4  20220110  601878.XSHG  ...              411010                 证券Ⅲ

[5 rows x 13 columns]

get_stock_industry_change–获取股票所属行业变动

get_stock_industry_change(scr_num_list=None, clas_code=None, cols=None, rslt_type=0)

获取沪深A股股票所属行业变动信息。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
scr_num_list	str\|list	否	全部A股股票	证券代码列表，如['000001.XSHE']
clas_code	str	否	申万行业分类(新)	行业分类标准代码 1-证监会行业分类 3-中信行业分类 9-申万行业分类 20-国证行业分类 22-证监会行业分类2012版 24-申万行业分类2014版 37-中信行业2019分类 38-申万行业分类(新) 40-中证指数行业分类(2021版)
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段
rslt_type	int	否	0	数据返回结果类型，0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
scr_num	str	证券编码，如601878.XSHG
pub_date	str	发布日期，格式'YYYYMMDD'
cacl_date	str	取消日期，格式'YYYYMMDD'
clas_code	str	行业划分标准编码
clas_name	str	行业划分标准名称
firs_clas_indu_code	str	一级行业代码
firs_clas_indu_name	str	一级行业名称
secd_clas_indu_code	str	二级行业代码
secd_clas_indu_name	str	二级行业名称
thir_clas_indu_code	str	三级行业代码
thir_clas_indu_name	str	三级行业名称
fift_clas_indu_code	str	四级行业代码
fift_clas_indu_name	str	四级行业名称

get_stock_industry_change(scr_num_list='601878.XSHG')

结果输出

  trad_date      scr_num  ... fift_clas_indu_code fift_clas_indu_name
0  20220104  601878.XSHG  ...              411010                 证券Ⅲ
1  20220105  601878.XSHG  ...              411010                 证券Ⅲ
2  20220106  601878.XSHG  ...              411010                 证券Ⅲ
3  20220107  601878.XSHG  ...              411010                 证券Ⅲ
4  20220110  601878.XSHG  ...              411010                 证券Ⅲ

[5 rows x 13 columns]

get_stock_px_limit–获取股票涨跌停价

get_stock_px_limit(scr_num_list=None, strt_date=None, end_date=None, cols=None)

获取沪深股票涨跌停价。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
scr_num_list	str\|list	是		证券代码列表，如:[601878.XSHG]
strt_date	str	否	最早交易日	指定开始日期，例：20190401
end_date	str	否	当日	指定结束日期，例：20190401
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
scr_num	str	证券代码，如:601878.XSHG
trade_date	str	交易日期：如20190401
preclose_px	float	昨收价
limit_up	float	涨停价
limit_down	float	跌停价

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

get_stock_px_limit(scr_num_list='601878.XSHG', strt_date='20220101', end_date='20220202')

结果输出

 scr_num trade_date  preclose_px  limit_up  limit_down
0   601878.XSHG   20220104        13.18     14.50       11.86
1   601878.XSHG   20220105        13.11     14.42       11.80
2   601878.XSHG   20220106        13.01     14.31       11.71
3   601878.XSHG   20220107        12.76     14.04       11.48
4   601878.XSHG   20220110        12.72     13.99       11.45
5   601878.XSHG   20220111        12.81     14.09       11.53
6   601878.XSHG   20220112        13.02     14.32       11.72
7   601878.XSHG   20220113        12.98     14.28       11.68
8   601878.XSHG   20220114        12.85     14.14       11.57
9   601878.XSHG   20220117        12.45     13.70       11.21
10  601878.XSHG   20220118        12.54     13.79       11.29
11  601878.XSHG   20220119        12.65     13.92       11.39
12  601878.XSHG   20220120        12.81     14.09       11.53
13  601878.XSHG   20220121        13.16     14.48       11.84
14  601878.XSHG   20220124        13.00     14.30       11.70
15  601878.XSHG   20220125        12.99     14.29       11.69
16  601878.XSHG   20220126        12.58     13.84       11.32
17  601878.XSHG   20220127        13.13     14.44       11.82
18  601878.XSHG   20220128        13.01     14.31       11.71

get_symbol_change_info–获取合约的历史简称信息

get_symbol_change_info(symbols, cols=None, rslt_type=0)

按证券全代码查询合约历次简称变更记录；返回简称变更日期、信息发布日期及变更后的中文名称缩写；无日期区间入参，返回该标的全部历史简称变更行

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		证券全代码，支持单个字符串或列表，如 ['000001.XSHE'] 或 '601878.XSHG'
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表
rslt_type	int	否	0	0 返回 pandas.DataFrame，1 返回 numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	证券全代码（与入参 symbols 同形）
change_date	str	简称变更日期；格式 yyyyMMdd（日历日）
info_date	str	信息发布日期；格式 yyyyMMdd（日历日）
chi_name_abbr	str	变更后的证券简称（中文名称缩写）

get_symbol_change_info(symbols='000001.XSHE')

结果输出

symbol change_date info_date chi_name_abbr
0  000001.XSHE        None  19910403           深发展
1  000001.XSHE    20120727  20120120          平安银行
[2 rows x 4 columns]

get_tree_detail–获取股票订单簿细节信息

get_tree_detail(scr_num, strt_time, end_time, time_period, top_n=10)

获取指定日期下股票历史订单簿细节信息。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
scr_num	str	是		证券编码
strt_time	str	是		开始日期，格式'YYYYMMDDhhmmss'
end_time	str	是		结束日期，格式'YYYYMMDDhhmmss'
time_period	str	是	0.1	归集时间间隔，单位秒，支持小数
top_n	str	是	10	截取档位数量

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
entr_px	int	委托价格
entr_direction	str	买入或者卖出；B:买入，S:卖出
entr_orde_no	list	委托编号
date_time	list	委托时间
entr_volume	list	委托数量

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

get_tree_detail('113052.XSHG', strt_time = '20220420104500', end_time = '20220420153000', time_period=0.1, top_n=10)

结果输出

                          entr_px  ... entr_volume
2022-04-20 10:45:00.100  110.2500  ...        [39]
2022-04-20 10:45:00.600  110.2999  ...        [10]
2022-04-20 10:45:00.700  110.3799  ...         [1]
2022-04-20 10:45:00.700  110.2199  ...         [1]
2022-04-20 10:45:00.700  110.1400  ...         [0]
...                           ...  ...         ...
2022-04-20 14:59:59.000  110.0000  ...       [125]
2022-04-20 14:59:59.000  110.0000  ...         [0]
2022-04-20 14:59:59.700  110.0000  ...       [122]
2022-04-20 14:59:59.700  110.0000  ...         [3]
2022-04-20 14:59:59.900  110.0000  ...         [1]

[20095 rows x 5 columns]

get_tree_sum–获取股票订单簿汇总信息

get_tree_sum(scr_num, strt_time, end_time, time_period, top_n=10)

获取指定日期下股票历史订单簿汇总信息。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
scr_num	str	是		证券编码
strt_time	str	是		开始日期，格式'YYYYMMDDhhmmss'
end_time	str	是		结束日期，格式'YYYYMMDDhhmmss'
time_period	str	是	0.1	归集时间间隔，单位秒，支持小数
top_n	str	是	10	截取档位数量

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
entr_px	int	委托价格
entr_direction	str	买入或者卖出；B:买入，S:卖出
entr_volume	int	委托数量

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

get_tree_sum('113052.XSHG', strt_time = '20220420104500', end_time = '20220420153000', time_period=0.1, top_n=10)

结果输出

                           entr_px entr_direction  entr_volume
2022-04-20 10:45:00.100  110.2500              B           39
2022-04-20 10:45:00.600  110.2999              B           10
2022-04-20 10:45:00.700  110.3799              S            1
2022-04-20 10:45:00.700  110.2199              B            1
2022-04-20 10:45:00.700  110.1400              B           -1
...                           ...            ...          ...
2022-04-20 14:59:59.000  110.0000              S          125
2022-04-20 14:59:59.000  110.0000              B          -50
2022-04-20 14:59:59.700  110.0000              S           -3
2022-04-20 14:59:59.700  110.0000              B            3
2022-04-20 14:59:59.900  110.0000              S            1

[20095 rows x 3 columns]

get_turnover_rate–获取历史换手率

get_turnover_rate(symbols, start_date=None, end_date=None, cols=None, rslt_type=0)

获取历史换手率

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		证券全代码，支持单个字符串或列表，如 ['000001.XSHE'] 或 '601878.XSHG'
start_date	str	否	无	开始日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 end_date 时，返回该日及之后的记录；与 end_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
end_date	str	否	无	结束日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 start_date 时，返回该日及之前的记录；与 start_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表
rslt_type	int	否	0	0 返回 pandas.DataFrame，1 返回 numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	证券全代码（与入参 symbols 同形）
trade_date	str	交易日；格式 yyyyMMdd（日历日）
day	float	当日换手率
week	float	近一周日均换手率
month	float	近一月日均换手率
year	float	近十二个月日均换手率

get_turnover_rate(symbols='000001.XSHE', start_date='20160801', end_date='20160806')

结果输出

symbol trade_date     day    week   month    year
0  000001.XSHE   20160801  0.5190  0.4478  0.3213  0.5027
1  000001.XSHE   20160802  0.3070  0.4345  0.3206  0.5019
2  000001.XSHE   20160803  0.2902  0.3806  0.3193  0.4982
[5 rows x 6 columns]

is_st_stock–查询股票是否为 ST 股

is_st_stock(symbols, start_date=None, end_date=None, cols=None, rslt_type=0)

判断一只或多只股票在指定时间范围内（含起止日期）是否为 ST 股。ST 包括 S*ST（连续三年亏损、退市预警且尚未完成股改）、*ST（连续三年亏损、退市预警）、ST（连续二年亏损，特别处理）、SST（连续二年亏损、特别处理且尚未完成股改）等

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		证券全代码，支持单个字符串或列表，如 ['000001.XSHE'] 或 '601878.XSHG'
start_date	str	否	无	开始日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 end_date 时，返回该日及之后的记录；与 end_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
end_date	str	否	无	结束日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 start_date 时，返回该日及之前的记录；与 start_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表
rslt_type	int	否	0	0 返回 pandas.DataFrame，1 返回 numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	证券全代码（与入参 symbols 同形）
trade_date	str	交易日；格式 yyyyMMdd（日历日）
is_st	int	是否为 ST 股（整型，非布尔）：0 表示非 ST 股，1 表示 ST 股（含 ST、ST、SST、SST 等特别处理状态）

is_st_stock(symbols=['002336.XSHE', '000001.XSHE', '601878.XSHG'], start_date='20160411', end_date='20160510')

结果输出

symbol trade_date  is_st
0  000001.XSHE   20160411      0
1  000001.XSHE   20160412      0
2  000001.XSHE   20160413      0
[42 rows x 3 columns]

is_suspended–判断股票是否全天停牌

is_suspended(symbols, start_date=None, end_date=None, rslt_type=0)

按交易日长表返回各标的在查询区间内是否全天停牌

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		证券全代码，支持单个字符串或列表，如 ['000001.XSHE'] 或 '601878.XSHG'
start_date	str	否	无	开始日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 end_date 时，返回该日及之后的记录；与 end_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
end_date	str	否	无	结束日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 start_date 时，返回该日及之前的记录；与 start_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
rslt_type	int	否	0	0 返回 pandas.DataFrame，1 返回 numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	证券全代码（与入参 symbols 同形）
trade_date	str	交易日；格式 yyyyMMdd（日历日）
is_suspended	int	是否全天停牌：0 未停牌，1 停牌

is_suspended(symbols=['000001.XSHE'])

结果输出

symbol trade_date  is_suspended
0  000001.XSHE   19910403             0
1  000001.XSHE   19910404             0
2  000001.XSHE   19910405             0
[8764 rows x 3 columns]

performance_forecast–查询业绩预告数据

performance_forecast(symbols, info_date=None, end_date=None, cols=None, rslt_type=0)

查询A股业绩预告数据。证券代码为「代码.交易所后缀」形式（如 601878.XSHG、000001.XSHE）。cols 用于指定返回字段子集，缺省返回全部字段；未传 info_date 且未传 end_date 时，每标的返回最新一条预告。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		证券全代码，支持单个字符串或列表，如 ['000001.XSHE'] 或 '601878.XSHG'
info_date	str	否	无	公告日期上界（含），YYYY-MM-DD 或 YYYYMMDD；与 end_date 均为空时返回每标的最新一条预告；有值时从该日或之前最近披露起筛选。
end_date	str	否	无	预告对应财报期末日（报告期），YYYYMMDD，如 20150331。
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表。
rslt_type	int	否	0	数据返回结果类型，0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	证券全代码（与入参 symbols 同形）
info_date	str	公告日期，字符串 yyyyMMdd（日历日）
report_date	str	预告对应财报期末日（报告期），字符串 yyyyMMdd
forecast_type	str	业绩预告类型（如预增、预减等整体预期类别）
forecast_description	str	业绩预告文字说明
forecast_growth_rate_floor	float	最小预期增幅（比例或百分点）
forecast_growth_rate_ceiling	float	最大预期增幅（比例或百分点）
forecast_earning_floor	float	最小预期收入（元）
forecast_earning_ceiling	float	最大预期收入（元）
forecast_np_floor	float	最小预期净利润（元）
forecast_np_ceiling	float	最大预期净利润（元）
forecast_eps_floor	float	最小预期每股收益（元）
forecast_eps_ceiling	float	最大预期每股收益（元）
net_profit_yoy_const_forecast	float	一致预期净利润同比变动
forecast_ne_floor	float	最小预期归属母公司股东权益（元）
forecast_ne_ceiling	float	最大预期归属母公司股东权益（元）

from dataquant import performance_forecast
df = performance_forecast(symbols=['000001.XSHE'])

未指定 info_date、end_date：每标的仅返回最新一条业绩预告。

结果输出

        symbol  info_date  report_date forecast_type  ...  forecast_ne_ceiling
0  000001.XSHE   20250115     20241231            预增  ...                  NaN

[1 row x 16 columns]

可转债数据

convertible.all_instruments-获取全部可转债合约

convertible.all_instruments(date=None, cols=None, rslt_type=0)

返回可转债合约清单；不传 date 时为全量，传 date 时仅含该日处于可交易状态（上市日 ≤ date，且摘牌日为空或摘牌日 ≥ date）的合约。无按券筛选；单券请用 convertible.instruments。可通过 cols 指定返回列。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
date	str	否	无	自然日，YYYYMMDD。有值时筛选该日可交易合约：上市日 ≤ date，且摘牌日为空或摘牌日 ≥ date。不传时返回全部可转债合约
cols	str\|list	否	全部字段	返回列子集，字段名见下方输出参数表
rslt_type	int	否	0	0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	可转债证券全代码
full_name	str	债券全称
call_protection	int	强赎保护期（月计）
issue_price	float	发行价格
total_issue_size	float	发行总规模
listed_date	str	上市日，字符串 yyyyMMdd
de_listed_date	str	摘牌日，字符串 yyyyMMdd，可为空串
stop_trading_date	str	停止交易日，字符串 yyyyMMdd，可为空串
value_date	str	起息日，字符串 yyyyMMdd
maturity_date	str	公告到期日，字符串 yyyyMMdd
early_maturity_date	str	实际到期日，字符串 yyyyMMdd，可为空串
par_value	float	面值
coupon_rate	float	发行票面利率
coupon_frequency	float	付息频率
compensation_rate	float	到期补偿利率
conversion_start_date	str	转换期起始日，字符串 yyyyMMdd
conversion_end_date	str	转换期截止日，字符串 yyyyMMdd
redemption_price	float	到期赎回价格
stock_code	str	正股证券全代码
exchange	str	交易场所或市场
coupon_method	str	计息方式
trade_type	str	交易方式
bond_type	str	债券品种分类
list_announcement_date	str	上市公告书发布日，字符串 yyyyMMdd

convertible.all_instruments()
convertible.all_instruments(date='20240101')

未传 date 时返回全部可转债合约；传 date 时按上表入参说明筛选该日可交易合约。

结果输出

         symbol            full_name listed_date stock_code
0  100001.XSHG    南宁化工股份有限公司可转换公司债券    19980902     600301
1  100009.XSHG  上海国际机场股份有限公司可转换公司债券    20000316     600009

[2 rows x 24 columns]
…（其余列已省略，共 24 列）

convertible.get_accrued_interest_eod-获取可转债日终应计利息

convertible.get_accrued_interest_eod(symbols, start_date=None, end_date=None, cols=None, rslt_type=0)

查询计息日终的每百元应计利息、计息天数、当年度利率等；cols 可指定返回列。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		必填；可转债证券全代码，如 110059.XSHG，支持逗号分隔或列表
start_date	str\|int\|date	否	无	开始日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 end_date 时，返回该日及之后的记录；与 end_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
end_date	str\|int\|date	否	无	结束日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 start_date 时，返回该日及之前的记录；与 start_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
cols	str\|list	否	全部字段	返回列子集，字段名见下方输出参数表；默认全量；子集时固定并入 symbol、trade_date 及排序依赖列
rslt_type	int	否	0	0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	可转债证券全代码
trade_date	str	计息日
accrued_interest	float	每百元面额应计利息（元）
accrued_days	int	计息天数
coupon_rate	float	当年度适用利率（%）
update_time	str	数据更新时间

convertible.get_accrued_interest_eod(symbols=['110072.XSHG'], start_date='20200805', end_date='20201101')

未传 start_date、end_date 或两者均为空串时：end_date 为查询当日，start_date 为查询当日向前 3 个自然月的同日。仅传一端时：未传 start_date 为 19000101，未传 end_date 为查询当日。

结果输出

        symbol trade_date  accrued_interest  accrued_days  coupon_rate              update_time
0  110072.XSHG   20201101          0.041644            76          0.2  2020-10-29 01:26:55.000
1  110072.XSHG   20201031          0.041096            75          0.2  2020-10-29 01:26:55.000

[2 rows x 6 columns]

convertible.get_call_announcement-获取可转债赎回提示性公告

convertible.get_call_announcement(symbols, start_date=None, end_date=None, cols=None, rslt_type=0)

查询可转债赎回提示性公告（公告日、首次公告日、是否赎回、发行人/到期赎回区分、赎回价格含税与扣税、触发不行权区间起止日等）。结束日期未传或空串时，公告日 info_date 上界为查询当日自然日；起始日期未传或空串时不限制公告日下界。cols 可指定返回列。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		必填；可转债证券全代码，如 110059.XSHG，支持逗号分隔或列表
start_date	str\|int\|date	否	无	开始日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 end_date 时，返回该日及之后的记录；与 end_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
end_date	str\|int\|date	否	无	结束日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 start_date 时，返回该日及之前的记录；与 start_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
cols	str\|list	否	全部字段	返回列子集，字段名见下方输出参数表；默认全量；子集时固定并入 symbol、info_date 及排序依赖列
rslt_type	int	否	0	0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	可转债证券全代码
info_date	str	公告日
first_info_date	str	首次发布赎回公告日
if_call	bool	是否赎回
if_issuer_call	bool	是否发行人赎回（True 为发行人赎回，False 为到期赎回）
call_price	float	赎回价格（扣税，元/张）
call_price_before_tax	float	赎回价格（含税，元/张）
stop_exe_start_date	str	触发不行权区间起始日
stop_exe_end_date	str	触发不行权区间截止日
update_time	str	数据入库时间

convertible.get_call_announcement(symbols=['113541.XSHG'])

end_date 未传或空串时上界为查询当日；start_date 未传或空串时不限制公告日下界。

结果输出

        symbol info_date first_info_date  if_call  if_issuer_call  call_price  call_price_before_tax stop_exe_start_date stop_exe_end_date              update_time
0  113541.XSHG  20220614        20220614     True            True     100.746                100.932                None              None  2022-06-28 21:02:05.000
1  113541.XSHG  20211123            None    False            True         NaN                    NaN            20211123          20220522  2021-11-22 17:09:26.000

[2 rows x 10 columns]

convertible.get_call_info-获取可转债强赎信息

convertible.get_call_info(symbols, start_date=None, end_date=None, cols=None, rslt_type=0)

查询发行人赎回权下已进入行权提示与结果阶段的可转债强赎执行信息（行权价、行权日、赎回规模、应计利息是否含本计息期、登记日等）。end_date 未传或空串时上界为查询当日自然日；start_date 未传或空串时不限制信息发布日下界。cols 可指定返回列。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		必填；可转债证券全代码，如 110059.XSHG，支持逗号分隔或列表
start_date	str\|int\|date	否	无	开始日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 end_date 时，返回该日及之后的记录；与 end_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
end_date	str\|int\|date	否	无	结束日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 start_date 时，返回该日及之前的记录；与 start_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
cols	str\|list	否	全部字段	返回列子集，字段名见下方输出参数表；默认全量；子集时固定并入 symbol、info_date 及排序依赖列
rslt_type	int	否	0	0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	可转债证券全代码
info_date	str	信息发布日
exercise_price	float	行权价格
interest_included	int	应计利息是否含本计息期：0 否，1 是；空为未明确
interest_amount	float	应计利息
exercise_date	str	行权日
call_amount	int	赎回债券票面金额
record_date	str	理论登记日

convertible.get_call_info(symbols=['110020.XSHG'])

end_date 未传或空串时上界为查询当日；start_date 未传或空串时不限制信息发布日下界。

结果输出

        symbol info_date  exercise_price  interest_included  interest_amount exercise_date  call_amount record_date
0  110020.XSHG  20150122           104.0                  1              1.6      20150311      8111000    20150310

[1 row x 8 columns]

convertible.get_cash_flow-获取可转债现金流

convertible.get_cash_flow(symbols, start_date=None, end_date=None, cols=None, rslt_type=0)

查询可转债单次付息或兑付对应的现金流要素（理论兑付日、实际兑付日、债权登记日、按张计的税前与税后利息、按张计的本金、税前与税后本息现金流合计等）。日期筛选条件仅作用于理论兑付日 payment_date：结束日期未传或空串时，其上界为发起查询当日的自然日；起始日期未传或空串时不限制下界。cols 可指定返回列。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		必填；可转债证券全代码，如 110059.XSHG，支持逗号分隔或列表
start_date	str\|int\|date	否	无	开始日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 end_date 时，返回该日及之后的记录；与 end_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
end_date	str\|int\|date	否	无	结束日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 start_date 时，返回该日及之前的记录；与 start_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
cols	str\|list	否	全部字段	返回列子集，字段名见下方输出参数表；默认全量；子集时固定并入 symbol、payment_date 及排序依赖列
rslt_type	int	否	0	0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	可转债证券全代码
payment_date	str	理论兑付日
payment_date_act	str	实际兑付日
record_date	str	债权登记日
interest_payment_pretax	float	每张应付利息（税前）
interest_payment	float	每张应付利息（税后）
principal_payment	float	每张应付本金
cash_flow_pretax	float	每张现金流合计（税前），为本金与税前利息之和
cash_flow	float	每张现金流合计（税后），为本金与税后利息之和

convertible.get_cash_flow(symbols=['110032.XSHG'])
convertible.get_cash_flow(symbols=['110032.XSHG'], start_date='20170101', end_date='20191231')

结束日期未传或空串时上界为查询当日；起始日期未传或空串时不限制理论兑付日 payment_date 下界。

结果输出

        symbol payment_date payment_date_act record_date  interest_payment_pretax  interest_payment  principal_payment  cash_flow_pretax  cash_flow
0  110032.XSHG     20170104         20170110    20170103                      0.2              0.16                0.0               0.2       0.16
1  110032.XSHG     20180104         20180110    20180103                      0.5              0.40                0.0               0.5       0.40
2  110032.XSHG     20190104         20190110    20190103                      1.0              0.80                0.0               1.0       0.80

[3 rows x 9 columns]

convertible.get_close_price-获取可转债全价净价收盘

convertible.get_close_price(symbols, start_date=None, end_date=None, cols=None, rslt_type=0)

按交易日返回可转债收盘价净价与全价；日期条件作用于 trade_date。结束日期未传、空串或入参仍无法得到合法 yyyyMMdd 时，先按查询当日自然日参与上界规则，实际返回不会晚于各标的已有行情中的最近交易日。起始日期未传、空串或非法时，不按入参给定 trade_date 下界；与结束日期上述缺省组合时，自该最近交易日起向前连续三个自然月为窗口，返回窗口内已有交易日的行情。传入合法起始日、结束日时，二者与 trade_date 取闭区间交集。cols 可指定返回列。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		必填；可转债证券全代码，如 110059.XSHG，支持逗号分隔或列表
start_date	str\|int\|date	否	无	开始日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 end_date 时，返回该日及之后的记录；与 end_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
end_date	str\|int\|date	否	无	结束日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 start_date 时，返回该日及之前的记录；与 start_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
cols	str\|list	否	全部字段	返回列子集，字段名见下方输出参数表；默认全量；子集时固定并入 symbol、trade_date 及排序依赖列
rslt_type	int	否	0	0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	可转债证券全代码
trade_date	str	交易日
clean_price	float	收盘价净价
dirty_price	float	收盘价全价

convertible.get_close_price(symbols=['132020.XSHG', '132026.XSHG'], start_date='20240430', end_date='20240430')

两日期均未传或均为空串时，按简介中的默认约三个月窗口返回；仅传一端合法日期时，另一端适用上表缺省规则。

结果输出

        symbol trade_date  clean_price  dirty_price
0  132026.XSHG   20240430      125.525     125.6165
1  132020.XSHG   20240430      110.673     111.2072

[2 rows x 4 columns]

convertible.get_conversion_info-获取可转债转股规模变动

convertible.get_conversion_info(symbols, start_date=None, end_date=None, cols=None, rslt_type=0)

查询可转债因转股产生的规模变动披露记录（累计与本期转股金额及股数、剩余未转股金额、本次转股价、截止日期等）。日期筛选条件仅作用于信息发布日 info_date：结束日期未传或空串时，其上界为发起查询当日的自然日；起始日期未传或空串时不限制下界。cols 可指定返回列。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		必填；可转债证券全代码，如 110059.XSHG，支持逗号分隔或列表
start_date	str\|int\|date	否	无	开始日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 end_date 时，返回该日及之后的记录；与 end_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
end_date	str\|int\|date	否	无	结束日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 start_date 时，返回该日及之前的记录；与 start_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
cols	str\|list	否	全部字段	返回列子集，字段名见下方输出参数表；默认全量；子集时固定并入 symbol、info_date 及排序依赖列
rslt_type	int	否	0	0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	可转债证券全代码
info_date	str	交易所信息发布日期
total_amount_converted	int	累计已转股金额（元）
total_shares_converted	float	累计转股股数
remaining_amount	int	尚未转股的转债金额（元）
amount_converted	int	本期已转股金额（元）
shares_converted	int	本期转股股数
end_date	str	截止日期
conversion_price	float	本次转股价

convertible.get_conversion_info(symbols=['110044.XSHG'])

结束日期未传或空串时上界为查询当日；起始日期未传或空串时不限制信息发布日下界。

结果输出

        symbol info_date  total_amount_converted  total_shares_converted  remaining_amount  amount_converted  shares_converted  end_date  conversion_price
0  110044.XSHG  20240628            7.312700e+08             105979303.0       68713000.00         264331.01           59848.0  20240626              4.41
1  110044.XSHG  20240625            7.310057e+08             105919455.0       68977331.01         130977.00           29700.0  20240625              4.41

[2 rows x 9 columns]

convertible.get_conversion_price-获取可转债转股价信息

convertible.get_conversion_price(symbols, start_date=None, end_date=None, cols=None, rslt_type=0)

查询可转债历次转股价变动记录（交易所公告发布日、生效日与对应转股价）。日期筛选条件仅作用于信息发布日 info_date：结束日期未传或空串时，其上界为发起查询当日的自然日；起始日期未传或空串时不限制下界。effective_date 为转股价生效日期。cols 可指定返回列。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		必填；可转债证券全代码，如 110059.XSHG，支持逗号分隔或列表
start_date	str\|int\|date	否	无	开始日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 end_date 时，返回该日及之后的记录；与 end_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
end_date	str\|int\|date	否	无	结束日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 start_date 时，返回该日及之前的记录；与 start_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
cols	str\|list	否	全部字段	返回列子集，字段名见下方输出参数表；默认全量；子集时固定并入 symbol、info_date 及排序依赖列
rslt_type	int	否	0	0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	可转债证券全代码
info_date	str	交易所信息发布日期
conversion_price	float	本次转股价
effective_date	str	转股价生效日期

convertible.get_conversion_price(symbols=['110013.XSHG'], end_date='20110704')

结束日期未传或空串时上界为查询当日；起始日期未传或空串时不限制信息发布日下界。

结果输出

        symbol info_date  conversion_price effective_date
0  110013.XSHG  20110704              7.27       20110704
1  110013.XSHG  20110121              7.29       20110125

[2 rows x 4 columns]

convertible.get_credit_rating-获取可转债债项评级

convertible.get_credit_rating(symbols, start_date=None, end_date=None, cols=None, rslt_type=0)

返回可转债债项评级变动长表，一行对应一次评级披露。查询起始日、截止日与缺省规则共同约束返回行；二者均为合法 yyyyMMdd 时，仅保留债项评级日 credit_date 落在该闭区间内的记录（不按公告日 info_date 筛区间）。symbols 传入为空列表或空串时不发起请求。cols 可指定返回列；子集时仍固定并入 symbol，并保证排序依赖列 credit_date 一并返回。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		必填；可转债证券全代码，如 110059.XSHG，支持逗号分隔或列表
start_date	str	否	无	开始日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 end_date 时，返回该日及之后的记录；与 end_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
end_date	str	否	无	结束日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 start_date 时，返回该日及之前的记录；与 start_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
cols	str\|list	否	全部字段	返回列子集；默认全量；子集时固定并入 symbol、credit_date
rslt_type	int	否	0	0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	可转债证券全代码
credit_date	str	债项评级日期
info_date	str	公告或信息发布日
info_source	str	信息来源说明
institution	str	评级机构名称
credit	str	债项信用级别描述
update_time	str	数据更新时间

convertible.get_credit_rating(symbols=['110031.XSHG'])

结果输出

        symbol credit_date info_date                       info_source   institution credit              update_time
0  110031.XSHG    20210525  20220210  航天信息股份有限公司公开发行可转换公司债券2021年跟踪评级报告  联合资信评估股份有限公司    AAA  2023-08-19 11:01:41.000
1  110031.XSHG    20200605  20200610           航天信息：可转换公司债券2020年跟踪评级报告    联合信用评级有限公司    AAA  2024-06-20 23:01:48.000

[2 rows x 7 columns]

convertible.get_indicators-获取可转债衍生指标

convertible.get_indicators(symbols, start_date=None, end_date=None, cols=None, rslt_type=0)

按交易日返回可转债衍生指标（全价收盘、基础股票收盘、久期凸性、转股溢价与双低等）；日期条件作用于 trade_date。两日期均未传或均无法规范为合法 yyyyMMdd 时，为最近约三个自然月窗口（以各标的已有数据中的最近交易日为锚）。仅传一个合法日期时，自该日起向前或向后延伸三个自然月窗口。两日期均为合法 yyyyMMdd 时，与 trade_date 取闭区间。cols 可指定返回列；子集时仍保证 symbol、trade_date 参与返回与排序。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		必填；可转债证券全代码，如 110059.XSHG，支持逗号分隔或列表
start_date	str\|int\|date	否	无	开始日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 end_date 时，返回该日及之后的记录；与 end_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
end_date	str\|int\|date	否	无	结束日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 start_date 时，返回该日及之前的记录；与 start_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
cols	str\|list	否	全部字段	返回列子集；默认全量；子集时固定并入 symbol、trade_date
rslt_type	int	否	0	0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	可转债证券全代码
trade_date	str	交易日
close_dirty_price	float	全价收盘价（元）
stock_close_price	float	对应基础股票收盘价（元）
accrued_days	int	计息天数
accrued_interest	float	每百元应计利息（元）
years_to_maturity	float	待偿期（年）
yield_to_maturity_close	float	收盘价口径到期收益率（%）
current_yield	float	当期收益率（%）
macaulay_duration_close	float	收盘价口径麦氏久期（年）
modified_duration_close	float	收盘价口径修正久期
convexity_close	float	收盘价口径凸性
convert_price	float	转股价（元）
convert_ratio	float	转股比例
conversion_value	float	转股价值
conversion_premium	float	转股溢价
conversion_premium_rate	float	转股溢价率（%）
conversion_par_price	float	转换平价
pure_bond_value	float	纯债价值
pure_bond_premium	float	纯债溢价
pure_bond_premium_ratio	float	纯债溢价率（%）
flat_bottom_premium_rate	float	平底溢价率（%）
double_low	float	双低
update_time	str	更新时间
insert_time	str	发布时间

convertible.get_indicators(symbols=['110031.XSHG', '110033.XSHG'], start_date='20200803', end_date='20200803')

结果输出

        symbol trade_date  close_dirty_price  stock_close_price  accrued_days  accrued_interest  years_to_maturity  yield_to_maturity_close
0  110033.XSHG   20200803             113.60               7.08           211          0.982740             1.4235                -2.448245
1  110031.XSHG   20200803             112.77              18.37            53          0.232329             0.8575                -5.966653

[2 rows x 25 columns]
…（其余列已省略，共 25 列）

convertible.get_industry-获取指定行业分类下的转债列表

convertible.get_industry(industry, source=None, date=None, rslt_type=0)

按行业划分标准及行业代码或行业名称，反查归属该分类的可转债证券全代码。无 cols 入参，返回固定单列 symbol。industry 为整数类型时，依次在一级、二级、三级行业代码中自上而下逐级比对，最先命中的一级生效（仅比较该级代码）；为字符串类型时，依次在一级、二级、三级行业名称中比对（首尾空白忽略）。source 未传或空串时与 citics（中信 2010 划分）等价；亦可选用 citics_2019、gildata。查询日 date 未传、为空或非合法 yyyyMMdd 时，不按自然日做额外筛选；传入合法 yyyyMMdd 时，仅纳入截至该日行业条目仍处于有效期内且可转债在该日或此前已上市的标的。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
industry	str\|int	是		必填；行业名称（字符串）或行业代码（整数）；逐级匹配规则见上文简介
source	str	否	citics	行业划分标准，如 citics、citics_2019、gildata；未传或空串时与 citics 等价
date	str	否	无	查询日，yyyyMMdd；未传、空串或无法解析为合法日历时：不按日期筛选；合法传入时：按上文简介做有效期与上市日约束
rslt_type	int	否	0	0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	可转债证券全代码

convertible.get_industry(industry='电气设备', source='citics_2019', date='20200126')

industry、source、date 含义见本节简介及上表入参说明。

结果输出

        symbol
0  113505.XSHG
1  113546.XSHG
2  113549.XSHG
3  123014.XSHE
4  123030.XSHE
5  123034.XSHE
6  128018.XSHE
7  128042.XSHE

[8 rows x 1 columns]

convertible.get_instrument_industry-获取转债所属行业分类

convertible.get_instrument_industry(symbols, source=None, level=None, date=None, rslt_type=0)

按证券全代码查询可转债在指定行业划分下的所属行业。快照日 date 未传或空串时，按发起查询当日的自然日；每只标的仅保留截至该日（含当日）已披露的最新一条行业分类。不提供 cols 入参，返回列仅由 level 决定：level 为 0（缺省或非法回退为 0）时含 symbol 与一至三级行业代码、名称；为 1、2、3 时分别仅含对应层级的两列行业代码与名称及 symbol。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		必填；可转债证券全代码，支持逗号分隔或列表
source	str	否	citics	行业划分标准，如 citics、citics_2019、gildata；未传或空串时与 citics 等价
level	int	否	0	0 表示一至三级行业列与 symbol；1、2、3 分别仅返回一级、二级或三级行业两列及 symbol；缺省或非 0/1/2/3 时按 0
date	str	否	查询当日	快照日，建议 yyyyMMdd；未传或空串时按查询发起当日的自然日取整
rslt_type	int	否	0	0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	可转债证券全代码；level 取任意有效值时均返回
first_industry_code	int	一级行业代码；level 为 0 或 1 时返回
first_industry_name	str	一级行业名称；level 为 0 或 1 时返回
second_industry_code	int	二级行业代码；level 为 0 或 2 时返回
second_industry_name	str	二级行业名称；level 为 0 或 2 时返回
third_industry_code	int	三级行业代码；level 为 0 或 3 时返回
third_industry_name	str	三级行业名称；level 为 0 或 3 时返回

convertible.get_instrument_industry(symbols='113029.XSHG', source='citics', level=1)
convertible.get_instrument_industry(symbols=['125069.XSHE', '113029.XSHG'], source='citics', level=0)

level 为 0 且示例仅列出一行时，返回列为 symbol 与一至三级行业共 7 列；将 level 改为 1 时仅含 symbol 与一级行业代码、名称共 3 列。

结果输出

         symbol  first_industry_code first_industry_name
0  113029.XSHG                   27                电力设备

[1 row x 3 columns]

         symbol  first_industry_code first_industry_name  second_industry_code second_industry_name  third_industry_code third_industry_name
0  113029.XSHG                  27               电力设备                  2730             新能源设备               273010                  风电
1  125069.XSHE                  42                 房地产                  4210              房地产开发管理               421020                商业地产

[2 rows x 7 columns]

convertible.get_put_info-获取可转债回售信息

convertible.get_put_info(symbols, start_date=None, end_date=None, cols=None, rslt_type=0)

查询可转债回售执行信息（行权价、回售登记起止日、资金到账日、回售票面金额、回售代码、应计利息是否含本计息期等）。本条仅收录已进入行权结果披露且持有人已实际行权的情形。结束日期未传或空串时，用于筛选的信息发布日上界为查询当日自然日；起始日期未传或空串时不限制下界。cols 可指定返回列。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		必填；可转债证券全代码，如 110059.XSHG，支持逗号分隔或列表
start_date	str\|int\|date	否	无	开始日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 end_date 时，返回该日及之后的记录；与 end_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
end_date	str\|int\|date	否	无	结束日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 start_date 时，返回该日及之前的记录；与 start_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
cols	str\|list	否	全部字段	返回列子集，字段名见下方输出参数表；默认全量；子集时固定并入 symbol、info_date 及排序依赖列
rslt_type	int	否	0	0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	可转债证券全代码
info_date	str	信息发布日
exercise_price	float	行权价格
interest_included	int	应计利息是否含本计息期：0 否，1 是；空为未明确
interest_amount	float	应计利息
enrollment_start_date	str	回售登记开始日期
enrollment_end_date	str	回售登记结束日期
payment_date	str	资金到账日
put_amount	int	回售债券票面金额
put_code	str	回售代码

convertible.get_put_info(symbols=['132002.XSHG'])

结束日期未传或空串时上界为查询当日；起始日期未传或空串时不限制信息发布日下界。

结果输出

        symbol info_date  exercise_price  interest_included  interest_amount enrollment_start_date enrollment_end_date payment_date  put_amount put_code
0  132002.XSHG  20180918           107.0                  1             0.34              20180925            20181008     20181011    13018000   182185
1  132002.XSHG  20180904           107.0                  1             0.28              20180910            20180914     20180919     3778000   182183

[2 rows x 10 columns]

convertible.get_std_discount-获取可转债标准券折算率

convertible.get_std_discount(symbols, start_date=None, end_date=None, cols=None, rslt_type=0)

返回指定可转债在中证登标准券折算标准下的折算率（每百元面值折算系数）。仅当查询起始日不晚于该条标准的执行起始日、且查询截止日不早于执行截止日时，对应标准参与结果；返回行中的 trade_date 与查询窗口再取闭区间。若执行起止为同一自然日则输出一行该日；否则在起止闭区间内与上交所交易日重合的每个自然日各输出一行，折算率与标的相同。symbols 传入为空列表或空串时不发起请求。起止日期支持 yyyyMMdd 及上述入参形式；未传或空串时按接口缺省规则处理。cols 可指定返回列；子集时仍保证 symbol、trade_date 参与返回与排序。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		必填；可转债证券全代码，如 110059.XSHG，支持逗号分隔或列表
start_date	str	否	无	开始日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 end_date 时，返回该日及之后的记录；与 end_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
end_date	str	否	无	结束日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 start_date 时，返回该日及之前的记录；与 start_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
cols	str\|list	否	全部字段	返回列子集；默认全量；子集时固定并入 symbol、trade_date
rslt_type	int	否	0	0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	可转债证券全代码
trade_date	str	自然日；多日执行标准下为区间内上交所交易日
discount_factor	float	标准券折算率（每百元面值折算系数）

convertible.get_std_discount(symbols=['110059.XSHG'], start_date='20240615', end_date='20240621')

结果输出

        symbol trade_date  discount_factor
0  110059.XSHG   20240621             0.73
1  110059.XSHG   20240620             0.73
2  110059.XSHG   20240619             0.73

[3 rows x 3 columns]

convertible.instruments-获取可转债合约基础信息

convertible.instruments(symbols, date=None, cols=None, rslt_type=0)

按证券全代码查询可转债合约基础信息；列集在 all_instruments 主字段基础上可含条款等扩展列，cols 可筛选返回列。date 可选，有值时须满足 listed_date ≤ date。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		可转债证券全代码，支持逗号分隔或列表，如 113050.XSHG
date	str	否	无	自然日，YYYYMMDD；有值时与上市日等联合筛选，须满足 listed_date ≤ date
cols	str\|list	否	全部字段	返回列子集，字段名见下方输出参数表
rslt_type	int	否	0	0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	可转债证券全代码
full_name	str	债券全称
call_protection	int	强赎保护期（月计）
issue_price	float	发行价格
total_issue_size	float	发行总规模
listed_date	str	上市日，字符串 yyyyMMdd
de_listed_date	str	摘牌日，字符串 yyyyMMdd，可为空串
stop_trading_date	str	停止交易日，字符串 yyyyMMdd，可为空串
value_date	str	起息日，字符串 yyyyMMdd
maturity_date	str	公告到期日，字符串 yyyyMMdd
early_maturity_date	str	实际到期日，字符串 yyyyMMdd，可为空串
par_value	float	面值
coupon_rate	float	发行票面利率
coupon_frequency	float	付息频率
compensation_rate	float	到期补偿利率
conversion_start_date	str	转换期起始日，字符串 yyyyMMdd
conversion_end_date	str	转换期截止日，字符串 yyyyMMdd
redemption_price	float	到期赎回价格
stock_code	str	正股证券全代码
exchange	str	交易场所或市场
coupon_method	str	计息方式
trade_type	str	交易方式
bond_type	str	债券品种分类
list_announcement_date	str	上市公告书发布日，字符串 yyyyMMdd
option_type	int	权利类型，扩展列，可为空
start_date	int	条款等约定起始日，YYYYMMDD，扩展列，可为空
report_date	int	条款等对应报告日，YYYYMMDD，扩展列，可为空
level	float	触发比例等，扩展列，可为空
window_days	int	观察窗口等天数，扩展列，可为空
reach_days	int	已满足等天数，扩展列，可为空
frequency	int	计息/条款频率类编码，扩展列，可为空
payment_year	int	计息年度序号，扩展列，可为空
if_include_interest	bool	是否含息，扩展列，可为空
price	float	相关价格，扩展列，可为空
remark	str	备注，扩展列，可为空

convertible.instruments(symbols=['110074.XSHG'])

未传 date 时不按上市日等作日期过滤。

结果输出

        symbol                   full_name call_protection issue_price total_issue_size listed_date de_listed_date stop_trading_date
0  110074.XSHG  铜陵精达特种电磁线股份有限公司公开发行可转换公司债券            None      3.8000         787.0000    20200921           None              None

[1 row x 35 columns]
…（其余列已省略，共 35 列）

convertible.is_suspended-判断可转债停牌

convertible.is_suspended(symbols, start_date=None, end_date=None, cols=None, rslt_type=0)

按交易日返回可转债全天停牌标识；交易日历以上交所交易日为准。长表每行对应一只转债的一个交易日；is_suspended 取整型 0（未停牌）或 1（停牌）。起始日期未传、空串或入参仍无法得到合法 yyyyMMdd 时，下界与各转债上市日按规则取交；结束日期未传、空串或非法时，上界与各转债摘牌日（若已退市）及发起查询当日自然日按规则取交。起止日期均为合法 yyyyMMdd 时，与 trade_date 取闭区间交集。symbols 传入为空列表或空串时不发起请求，rslt_type 为 0 时返回空 DataFrame，为 1 时返回空 ndarray。cols 可指定返回列。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		必填；可转债证券全代码，如 110059.XSHG，支持逗号分隔或列表
start_date	str\|int\|date	否	无	开始日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 end_date 时，返回该日及之后的记录；与 end_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
end_date	str\|int\|date	否	无	结束日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 start_date 时，返回该日及之前的记录；与 start_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
cols	str\|list	否	全部字段	返回列子集，字段名见下方输出参数表；默认全量；子集时固定并入 symbol 及排序依赖列
rslt_type	int	否	0	0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	可转债证券全代码
trade_date	str	交易日
is_suspended	int	0 未停牌，1 全天停牌；列可为空值

convertible.is_suspended(symbols=['128086.XSHE'], start_date='20200501', end_date='20200530')

两日期均未传或均为空串时，按简介中的上市日、摘牌日与查询日规则确定有效区间。

结果输出

        symbol trade_date  is_suspended
0  128086.XSHE   20200529             0
1  128086.XSHE   20200528             1
2  128086.XSHE   20200527             1
3  128086.XSHE   20200526             1
4  128086.XSHE   20200525             1
5  128086.XSHE   20200522             1
6  128086.XSHE   20200521             1
7  128086.XSHE   20200520             1

[8 rows x 3 columns]

期货数据

get_dominant–获取期货主力合约信息

get_dominant(futr_var_code, strt_date=None, end_date=None, cont_rank=1, calc_mode=1, cols=None)

获取指定日期下可交易期货合约信息。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
futr_var_code	str	是		期货品种代码
strt_date	str	否	当前日期	开始日期，格式'YYYYMMDD'
end_date	str	否	当前日期	结束日期，格式'YYYYMMDD'
cont_rank	int	否	1	合约排名, 1-主力合约, 2-次主力合约
calc_mode	int	否	1	计算方式, 1-成交量, 2-持仓量
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
scr_code	str	交易代码，如'IF2209'
scr_num	str	证券编码，如'IF2209.CCFX'
busi_date	str	合约日期
fut_abbr	str	合约简称
mkt_code	str	交易市场代码，如CCFX、XSGE
mkt_abbr	str	市场简称
cont_type	str	期货类型： 1-商品期货 3-利率期货 4-股指期货
cont_mth	str	合约月份
dely_meth	str	期货交割方式
futr_var_code	str	期货品种代码
futr_var_abbr	str	期货品种名称
quot_unit	str	报价单位
tick_sz	str	最小变动价位
contr_mtp	str	合约乘数
min_mar	float	最低保证金比例
list_date	str	上市日期，格式'YYYYMMDD'
last_trd_date	str	最后交易日期，格式'YYYYMMDD'
deli_year	str	交割年
deli_mth	str	交割月
last_deli_date	str	最后交割日期，格式'YYYYMMDD'
tx_fee	str	交易手续费
deli_chag	str	交割手续费
lstg_basi_prc	float	挂牌基准价
limit_up_down_chg	str	最新涨停板幅度
cont_stat	str	合约状态： 1-上市 5-终止 9-其他

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

get_dominant('IF', '20210101')

结果输出

      scr_num scr_code  ... limit_up_down_chg cont_stat
0  IF2102.CCFX   IF2102  ...    上一个交易日结算价的±10%         5
1  IF2103.CCFX   IF2103  ...    上一个交易日结算价的±10%         5
2  IF2101.CCFX   IF2101  ...    上一个交易日结算价的±10%         5
3  IF2106.CCFX   IF2106  ...    上一个交易日结算价的±10%         5

[4 rows x 25 columns]

get_future_contract–获取期货合约信息

get_future_contract(futr_var_code=None, trad_date=None, cols=None)

获取指定日期下可交易期货合约信息。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
futr_var_code	str	否	全部品种代码	期货品种代码
trad_date	str	否	最近交日期	交易日期，格式'YYYYMMDD'
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
scr_code	str	交易代码，如'IF2209'
scr_num	str	证券编码，如'IF2209.CCFX'
fut_abbr	str	合约简称
mkt_code	str	交易市场代码
mkt_code	str	交易市场代码，如CCFX、XSGE
mkt_abbr	str	市场简称
cont_type	str	期货类型： 1-商品期货 3-利率期货 4-股指期货
cont_mth	str	合约月份
dely_meth	str	期货交割方式
futr_var_code	str	期货品种代码
futr_var_abbr	str	期货品种名称
quot_unit	str	报价单位
tick_sz	str	最小变动价位
contr_mtp	str	合约乘数
min_mar	float	最低保证金比例
list_date	str	上市日期，格式'YYYYMMDD'
last_trd_date	str	最后交易日期，格式'YYYYMMDD'
deli_year	str	交割年
deli_mth	str	交割月
last_deli_date	str	最后交割日期，格式'YYYYMMDD'
tx_fee	str	交易手续费
deli_chag	str	交割手续费
lstg_basi_prc	float	挂牌基准价
limit_up_down_chg	str	最新涨停板幅度
cont_stat	str	合约状态： 1-上市 5-终止 9-其他

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

get_future_contract('IF', '20210101')

结果输出

      scr_num scr_code  ... limit_up_down_chg cont_stat
0  IF2102.CCFX   IF2102  ...    上一个交易日结算价的±10%         5
1  IF2103.CCFX   IF2103  ...    上一个交易日结算价的±10%         5
2  IF2101.CCFX   IF2101  ...    上一个交易日结算价的±10%         5
3  IF2106.CCFX   IF2106  ...    上一个交易日结算价的±10%         5

[4 rows x 25 columns]

期权数据

get_opt_contr_by_date–获取当日可交易期权合约代码

get_opt_contr_by_date(underlying_code=None, mkt_code=None, trd_date=None, cols=None, maturity=None)

获取指定日期可交易期权合约的代码

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
underlying_code	str	是	全部代码	期权标的，例：510050 或M，CU等。
mkt_code	str	否	全部代码	交易市场代码，例：CCFX，XSHG
maturity	date	否	全部代码	到期年月，例：201904
trd_date	date	否	最近一天交易日	交易日期，例：20190401
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
opt_code	str	期权交易代码，例：IO2106-C-3600
opt_num	str	期权编码，例：IO2106-C-3600.CCFX
opt_contr_code	str	期权合约编码，由交易所分配，例：71000517

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

get_opt_contr_by_date(underlying_code='000300')

结果输出

          opt_code             opt_num  opt_contr_code
0    IO2509-C-3550  IO2509-C-3550.CCFX        71003936
1    IO2509-C-3700  IO2509-C-3700.CCFX        71003397
2    IO2509-C-4650  IO2509-C-4650.CCFX        71004047
3    IO2509-P-4250  IO2509-P-4250.CCFX        71003952
4    IO2512-P-3400  IO2512-P-3400.CCFX        71003686
..             ...                 ...             ...
235  IO2512-P-4700  IO2512-P-4700.CCFX        71004090
236  IO2603-C-3900  IO2603-C-3900.CCFX        71003807
237  IO2606-C-4300  IO2606-C-4300.CCFX        71003962
238  IO2510-P-3850  IO2510-P-3850.CCFX        71004015
239  IO2512-C-4400  IO2512-C-4400.CCFX        71003668

[240 rows x 3 columns]

get_opt_contr_info–获取期权合约信息

get_opt_contr_info(opt_num_list=None, underlying_code=None, mkt_code=None, call_put=None, cols=None)

获取期权合约的基本信息，覆盖各大交易所。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
opt_num_list	str	否	全部代码	期权代码列表，例：IO2106-C-3600.CCFX
underlying_code	str	否	全部代码	期权标的，例：510050 或M，CU等。
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
opt_code	str	期权交易代码，例：IO2106-C-3600
opt_num	str	期权编码，例：IO2106-C-3600.CCFX
opt_contr_code	int	期权合约编码，由交易所分配，例：71000517
contr_abbr	str	合约简称，例：沪深300购6月3600
mkt_code	str	交易市场代码，如CCFX、XSGE
underlying_code	str	合约标的，例：000300，CU
underlying_name	str	合约标的名称，例：沪深300指数
underlying_type	str	合约标的类型，例：股票期权,ETF期权，商品期货期权，股指期权。
call_put	str	期权类型：C-认购，P-认沽
contr_mtp	int	合约乘数，例：10000
contr_unit	str	合约单位量纲，例：桶，吨
strike_px	float	行权价格，例：2750.0
contr_stat	str	合约状态，例：交易，停牌，摘牌
maturity_year	str	到期年，例：2019
maturity_month	float	到期月，例04
maturity_date	date	到期日，例：20190401
last_trd_date	date	最后交易日期，格式'YYYYMMDD'
settl_date	date	交收日期，例：20190401
list_date	date	挂牌日期，格式如：20210101
list_px	float	挂牌参考价，例:2750.0
list_day_ceil	float	挂牌日涨停价
list_day_floor	float	挂牌日跌停价
list_reason	str	挂牌原因，例：价格波动，合约到期，合约调整，合约无持仓，合约终止上市，除权，除息，新增标的，合约新挂，除息结束。
deli_date	date	摘牌日期，格式如：20210101
deli_reason	str	摘牌原因，例：价格波动，合约到期，合约调整，合约无持仓，合约终止上市，除权，除息，新增标的，合约新挂，除息结束。
adj_stat	str	合约是否调整，1-是，2-否

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

get_opt_contr_info(opt_num_list='IO2106-C-3600.CCFX', cols=None)

结果输出

        opt_code             opt_num  opt_contr_code    contr_abbr mkt_code  \
0  IO2106-C-3600  IO2106-C-3600.CCFX        71000517  沪深300购6月3600     CCFX   

  underlying_code underlying_name underlying_type call_put  contr_mtp  \
0          000300         沪深300指数            股指期权        C        100   

  contr_unit  strike_px contr_stat maturity_year maturity_month maturity_date  \
0       None     3600.0         摘牌          2021             06      20210618   

  last_trd_date settl_date list_date  list_px  list_day_ceil  list_day_floor  \
0      20210618       None  20200622    465.2          875.0            55.4   

  list_reason deli_date deli_reason adj_stat  
0        合约新挂  20210621        合约到期      未调整

get_opt_greeks-获取期权风险指标

get_opt_greeks(symbols, start_date=None, end_date=None, frequency=None, cols=None)

获取期权风险指标（分钟线，日线）

输入参数

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是	无	期权代码：沪深8位代码带市场标识，例："10009217.XSHG"或["10009217.XSHG","10009218.XSHG"]；日线其他市场为带字母标识，例：IO2106-C-3600.CCFX,可从期权基本信息接口取到备注:计算方法implied_forward - 基于期权的风险平价关系（put-call parity），推算市场数据隐含的标的物远期利率，计算使用价格默认为close，
start_date	str	否	最近交易日	开始日期\|交易日期，例：20251215
end_date	str	否	开始日期到最近交易日	结束日期\|交易日期，例：20251215
frequency	str	否	1m	数据频率，支持分钟线和日线，例：1m（分钟线）、1d（日线）备注:分钟线只支持沪深交易所，日线暂不支持
cols	str	否	全部列	筛选字段，默认返回所有字段，多个字段用逗号分隔

输出参数

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	期权代码：沪深8位代码带市场标识（例：10009217.XSHG），日线其他市场为带字母标识（例：IO2106-C-3600.CCFX）
date_time	str	日期时间，格式“YYYY-MM-DD HH:MM:SS.fff”
iv	float	从场内期权价格反推对应的标的物收益波动率（基于BS模型计算）
delta	float	期权价格对于标的物价格变化的一阶敏感度（基于BS模型计算）
gamma	float	期权价格对于标的物价格变化的二阶敏感度（基于BS模型计算）
vega	float	期权价格对于标的物波动率变化的一阶敏感度（基于BS模型计算）
theta	float	期权价格对于合约待偿期变化的一阶敏感度，为每日历年的Theta（基于BS模型计算）
rho	float	期权价格对于无风险利率变化的一阶敏感度（基于BS模型计算）

greeks = dq.get_opt_greeks(symbols='10009217.XSHG', start_date='20251101', end_date='20251202', frequency='1m', cols=['delta', 'gamma'])

结果输出

scr_num                date_time     delta     gamma
0     10009217.XSHG  2025-11-03 09:30:00.000  0.973482  0.155881
1     10009217.XSHG  2025-11-03 09:31:00.000  1.000000  0.000000
2     10009217.XSHG  2025-11-03 09:32:00.000  1.000000  0.000000
3     10009217.XSHG  2025-11-03 09:33:00.000  0.997995  0.024269
4     10009217.XSHG  2025-11-03 09:34:00.000  0.997994  0.024275
            ...                      ...       ...       ...
5297  10009217.XSHG  2025-12-02 14:56:00.000  1.000000  0.000000
5298  10009217.XSHG  2025-12-02 14:57:00.000  0.993246  0.065998
5299  10009217.XSHG  2025-12-02 14:58:00.000  1.000000  0.000000
5300  10009217.XSHG  2025-12-02 14:59:00.000  1.000000  0.000000
5301  10009217.XSHG  2025-12-02 15:00:00.000  1.000000  0.000000

[5302 rows x 4 columns]

get_opt_underlying–获取期权品种信息

get_opt_underlying(underlying_code=None, mkt_code=None, cols=None)

获取期权品种的基本信息，覆盖各大交易所。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
underlying_code	str	是	全部代码	期权标的，例：510050 或M，CU等。
mkt_code	str	否	全部代码	交易市场代码，例：CCFX，XSHG
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
pub_date	date	信息发布日期，例：20190401
opt_name	str	期权名称，例：白糖期货合约
mkt_code	str	交易市场代码，例：CCFX，XSHG
underlying_type	str	期取品种的类型，例：股票期权,ETF期权，商品期货期权，股指期权
effect_date	date	期权生效日期，例:20190401
underlying_code	str	标的代码，例：000300，CU
call_put	str	期权类型：CP-认购、认沽，C-认购，P-认沽
exercise_style	str	期权执行方式，例：欧式，美式，百慕大式/td>
contr_mtp	str	合约乘数，例：10000
contr_unit	str	合约单位量纲，例：桶，吨
expire_month_desc	str	合约到期月描述，例：当月、下月及随后两个季月
trd_hour_desc	str	交易时间描述,例：每周一至周五上午9:00～11:30，下午13:30～15:
exercise_hour_desc	str	行权日行权时间描述，例：上午：9:15-9:25、9:30-11:30；下午：13:00-15:30
Last_trd_date_desc	str	最后交易日描述,例：标的期货合约交割月份前一个月的第5个交易日
Expire_date_desc	str	到期日描述,例：同最后交易日
exercise_date_desc	str	行权日描述,例：到期月份的第四个星期三（遇国家法定节假日顺延）
settl_style	str	交割方式,例：实物交割，现金结算，证券结算。
trd_commission	str	交易经手费描述，例：1元/张
change_pct_lim	str	每日涨跌幅度描述，例：与豆粕期货合约涨跌停板幅度相同
strike_px	str	行权价格描述，例：以白糖期货前一交易日结算价为基准
tick	str	最小报价变动，例：0.5元/吨
out_date	date	剔除日期，例:20190401
contr_state	str	合约状态，例：交易，停牌，摘牌

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

get_opt_underlying(underlying_code='000300')

结果输出

   pub_date opt_name mkt_code underlying_type effect_date underlying_code  \
0  20191214  沪深300指数     CCFX            股指期权    20191223          000300   

  call_put exercise_style  contr_mtp contr_unit expire_month_desc  \
0       CP             欧式        100       None    当月、下2个月及随后3个季月   

            trd_hour_desc exercise_hour_desc       last_trd_date_desc  \
0  9:30-11:30,13:00-15:00               None  合约到期月份的第三个星期五，遇国家法定假日顺延   

  expire_date_desc exercise_date_desc settl_style trd_commission  \
0           同最后交易日               同到期日        现金结算           None   

         change_pct_lim                                          strike_px  \
0  上一交易日沪深300指数收盘价的±10%  行权价格覆盖沪深300指数上一交易日收盘价上下浮动10%对应的价格范围。对当月与下2个月合约...   

   tick out_date contr_state  
0  0.2点     None          正常

银行间数据

ibank.get_broker_deal-获取经纪商行情逐笔成交

ibank.get_broker_deal(symbols, start_time=None, end_time=None, broker=None, settle_type=0, cols=None)

获取经纪商行情逐笔成交（按照symbol，date_time排序），统一单位（元，%）;

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		银行间债券代码，str（逗号分隔）或 list，支持三种入参格式*
start_time	str	否	最近交易日	开始日期\|交易日期，例：开始时间，格式'YYYYMMDDHHMMSS'或'YYYYMMDD' 备注:end_time也为空则返回最近交易日，单start_time则返回start_time开始至start_time当日结束
end_time	str	否	最近交易日	结束日期\|交易日期，例：格式'YYYYMMDDHHMMSS'或'YYYYMMDD' 备注:start_time也为空则返回最近交易日，单end_time则返回end_time当日开始至end_time
broker	str\|list	否	None	经纪商，CNEX-国际、PATR-平安、BGC-中诚、TP-国利、MQM-信唐、UEDA-上田，例：'CNEX'或 'CNEX,MQM'或 ['CNEX','MQM'] 备注:默认全返回
settle_type	int\|list	否	0	清算速度，0：T+0和T+1均有（默认），1：T+0，2：T+1
cols	str\|list	否	全部列	筛选字段，默认返回所有,例：["bid_size0", "bid_yield0"]或"bid_size0, bid_yield0" 备注:多个字段采用逗号分割

* symbols 参数说明：银行间债券代码，支持 str（逗号分隔）或 list；大小写不敏感。支持以下三种格式，可混用：
格式一（裸代码）：不含点号，如 '250220' 或 ['250215','250220']；使用 settle_type 参数定义的清算速度。
格式二（标准代码）：含 1 个点号，如 '250220.CFETS'；使用 settle_type 参数定义的清算速度。
格式三（带清算速度）：含 2 个点号，如 '250220.T1.CFETS'；第一段为裸债券代码，第二段为 T0 或 T1；直接指定对应的清算速度，无视 settle_type参数。
可一次请求组合不同清算速度的代码，如 ['250220.T0.CFETS','260205.T1.CFETS']。
**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	银行间债券统一代码，格式 {裸代码}.{T0\|T1}.CFETS。清算速度段由 settle_type 映射：1→T0，2→T1。例：settle_type=2 时 260205 → 260205.T1.CFETS
symbol_raw	str	债券裸代码（不含后缀），与入参格式一一致。例：260205
date_time	str	日期时间，格式'YYYY-MM-DD HH:MM:SS.fff'
category	int	固定值为3，表示逐笔成交行情缺省:1
book_type	int	订阅类型，1-报价行情需增解释
settle_type	int	清算速度，1：T+0，2：T+1
name	str	中文名称，22国开22
last_type	str	成交状态, F-正常,5-更新,4-撤销,k-NothingDone
id	str	交易id，可通过id对应相同的一笔交易，例：e1461776589971943428
broker	str	经纪商，CNEX-国际、PATR-平安、BGC-中诚、TP-国利、MQM-信唐、UEDA-上田
last_original	float	最新原始成交价 4位精度
last_original_type	int	最新原始成交价类型，6-利差，9-收益率，100-净价，103-全价，104-意向
last	float	最新成交净价 4位精度
last_dirty_price	float	最新成交全价 4位精度
last_yield	float	最新收益率（%） 4位精度
last_yield_exercise	float	行权收益率（%） 4位精度
std_last_qty	int	成交量（万元），comstar不传
last_qty	int	成交量（元），comstar不传
comment	str	成交备注
last_side	str	成交方向，TKN(taken买方主动按卖方报价（Offer）成交)，GVN(given卖方主动按买方报价（Bid）成交)，TRD(trade,买卖双方以中间价或协商价成交)
ytm	str	代偿期
rating	str	债券评级，AAA
deal_transfer_type	int	操作类型，目前仅国利和信唐会传，其他经纪商不传。0-新增 1-更新 2-删除

**返回数据类型**
返回数据为接口数据的字典形式，其中"data"项返回数据表，根据rslt_type传入的参数类型，返回不同格式的表： 0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray。
**函数调用样例**

broker_deal=dq.ibank.get_broker_deal(symbols='250220.CFETS', start_time='20260119', end_time='20260119')

ibank.get_broker_kline-获取银行间债券经纪商k线

ibank.get_broker_kline(symbols, start_date=None, end_date=None, candle_period='1d', settle_type=0, cols=None, rslt_type=0)

获取银行间债券经纪商K线（symbol 输出格式与 XBond K 线一致；代码入口为 dataquant.ibank.get_broker_kline）。

输入参数

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是	无	银行间债券代码，str（逗号分隔）或 list，支持三种入参格式*
start_date	str	否	最近交易日	开始日期\|交易日期，例：开始日期，格式“YYYYMMDD” 备注：end_date也为空则返回最近交易日，单start_date则返回start_date开始至start_date当日结束
end_date	str	否	最近交易日	结束日期\|交易日期，例：结束日期，格式“YYYYMMDD” 备注：start_date也为空则返回最近交易日，单end_date则返回end_date当日开始至end_date
candle_period	str\|int	否	1d	K线周期：1m-1分钟，5m-5分钟，15m-15分钟，30m-30分钟，1h-60分钟，1d-日K
settle_type	int	否	0	清算速度，1：T+0，2：T+1，0：T+0和T+1均有备注：默认T+0、T+1均返回
cols	str\|list	否	全部列	筛选字段，默认返回全部，例：["open","high"]或"last,low" 备注：多个字段以逗号分隔
rslt_type	int	否	0	返回结果类型，0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	银行间债券统一代码，格式 {裸代码}.{T0\|T1}.CFETS。清算速度段由 settle_type 映射：1→T0，2→T1。例：settle_type=2 时 260205 → 260205.T1.CFETS
symbol_raw	str	债券裸代码（不含后缀），与入参格式一一致。例：260205
date_time	str	日期时间，格式“YYYY-MM-DD HH:MM:SS.fff”
settle_type	int	清算速度，1：T+0，2：T+1
name	str	交易标的显示名称
preclose_clean_price	float	昨日收盘价净价（元）
pre_weighted_clean_price	float	昨日加权平均净价（元）
volume	int	成交量（K线区间内）
amount	float	成交额（K线区间内）
total_volume	int	总成交量
total_amount	float	总成交额
last	float	最新价（元）
open	float	开盘净价（元）
high	float	最高净价（元）
low	float	最低净价（元）
weighted_clean_price	float	加权平均净价（元）
data_date	str	数据日期，原log_date
insert_time	str	插入时间，毫秒，当前系统时间

broker_kline=dq.ibank.get_broker_kline(
    ["250220.CFETS", "260205.CFETS"],
    candle_period="5m",
    start_date="20260323",
    end_date="20260323",
    settle_type=2,
)

结果输出

           symbol      symbol_raw                date_time  settle_type    name  \
0      250220.T1.CFETS      250220  2026-03-23 07:00:00.000            2  25国开20   
1      250220.T1.CFETS      250220  2026-03-23 07:05:00.000            2  25国开20   
2      250220.T1.CFETS      250220  2026-03-23 07:10:00.000            2  25国开20   
3      250220.T1.CFETS      250220  2026-03-23 07:15:00.000            2  25国开20   
4      250220.T1.CFETS      250220  2026-03-23 07:20:00.000            2  25国开20   
..            ...                      ...          ...     ...   
273    260205.T1.CFETS      260205  2026-03-23 19:40:00.000            2  26国开05   
274    260205.T1.CFETS      260205  2026-03-23 19:45:00.000            2  26国开05   
275    260205.T1.CFETS      260205  2026-03-23 19:50:00.000            2  26国开05   
276    260205.T1.CFETS      260205  2026-03-23 19:55:00.000            2  26国开05   
277    260205.T1.CFETS      260205  2026-03-23 20:00:00.000            2  26国开05   

     preclose_clean_price  pre_weighted_clean_price  volume  amount  \
0                 99.0844                   99.0844       0     0.0   
1                 99.0844                   99.0844       0     0.0   
2                 99.0844                   99.0844       0     0.0   
3                 99.0844                   99.0844       0     0.0   
4                 99.0844                   99.0844       0     0.0   
..                    ...                       ...     ...     ...   
273               99.5600                   99.5600       0     0.0   
274               99.5600                   99.5600       0     0.0   
275               99.5600                   99.5600       0     0.0   
276               99.5600                   99.5600       0     0.0   
277               99.5600                   99.5600       0     0.0   

     total_volume  total_amount     last     open     high      low  \
0               0           0.0  99.0844  99.0844  99.0844  99.0844   
1               0           0.0  99.0844  99.0844  99.0844  99.0844   
2               0           0.0  99.0844  99.0844  99.0844  99.0844   
3               0           0.0  99.0844  99.0844  99.0844  99.0844   
4               0           0.0  99.0844  99.0844  99.0844  99.0844   
..            ...           ...      ...      ...      ...      ...   
273             0           0.0  99.5290  99.5290  99.5290  99.5290   
274             0           0.0  99.5290  99.5290  99.5290  99.5290   
275             0           0.0  99.5290  99.5290  99.5290  99.5290   
276             0           0.0  99.5290  99.5290  99.5290  99.5290   
277             0           0.0  99.5290  99.5290  99.5290  99.5290   

     weighted_clean_price   data_date          insert_time  
0                     0.0  2026-03-23  2026-04-16 15:01:12  
1                     0.0  2026-03-23  2026-04-16 15:01:12  
2                     0.0  2026-03-23  2026-04-16 15:01:12  
3                     0.0  2026-03-23  2026-04-16 15:01:12  
4                     0.0  2026-03-23  2026-04-16 15:01:12  
..                    ...         ...                  ...  
273                   0.0  2026-03-23  2026-04-16 15:01:13  
274                   0.0  2026-03-23  2026-04-16 15:01:13  
275                   0.0  2026-03-23  2026-04-16 15:01:13  
276                   0.0  2026-03-23  2026-04-16 15:01:13  
277                   0.0  2026-03-23  2026-04-16 15:01:13  

[278 rows x 18 columns]

ibank.get_broker_merge-获取经纪商融合行情

ibank.get_broker_merge(symbols, start_time=None, end_time=None, settle_type=0, cols=None)

获取经纪商融合行情（按照symbol，date_time排序），统一单位（元，%）；清洗逻辑：异常类型，1-价格倒挂（单经纪商bid>ask,bid_yield>ask_yield)，2-量价异常(量<0,价格<0; 有量无价；量价均空)，3-非整量（报价量不为1000w倍数），4-时间异常（出现号，月，日，星期，周）

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		银行间债券代码，str（逗号分隔）或 list，支持三种入参格式*
start_time	str	否	最近交易日	开始日期\|交易日期，例：开始时间，格式'YYYYMMDDHHMMSS'或'YYYYMMDD' 备注:end_time也为空则返回最近交易日，单start_time则返回start_time开始至start_time当日结束
end_time	str	否	最近交易日	结束日期\|交易日期，例：格式'YYYYMMDDHHMMSS'或'YYYYMMDD' 备注:start_time也为空则返回最近交易日，单end_time则返回end_time当日开始至end_time
settle_type	int\|list	否	0	清算速度，0：T+0和T+1均有（默认），1：T+0，2：T+1
cols	str\|list	否	全部列	筛选字段，默认返回所有,例：["bid_size0", "bid_yield0"]或"bid_size0, bid_yield0" 备注:多个字段采用逗号分割

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	银行间债券统一代码，格式 {裸代码}.{T0\|T1}.CFETS。清算速度段由 settle_type 映射：1→T0，2→T1。例：settle_type=2 时 260205 → 260205.T1.CFETS
symbol_raw	str	债券裸代码（不含后缀），与入参格式一一致。例：260205
date_time	str	日期时间，格式'YYYY-MM-DD HH:MM:SS.fff'
settle_type	int	清算速度，1：T+0，2：T+1
name	str	中文名称，22国开22
bid_broker1~5	str	买1~5档经纪商，CNEX-国际、PATR-平安、BGC-中诚、TP-国利、MQM-信唐、UEDA-上田
bid_clean_price1~5	float	买1~5档净价(元) 4位精度
bid_yield1~5	float	买1~5档收益率(%) 4位精度
bid_yield_exercise1~5	float	买1~5档行权收益率(%) 4位精度
bid_size1~5	int	买1~5档标准量(万元)
bid_size_mult1~5	str	买1~5档量多笔（万元），如2000+3000
bid_pricedesc1~5	str	买1~5档价格描述，如5000(*,oco,+0)
bid_uncty1~5	int	买1~5档报价类型，0-实盘报价 1-可议价报价，2-部分可议价
bid_size_firm1~5	int	买1~5档实盘报价量
offer_broker1~5	str	卖1~5档经纪商，CNEX-国际、PATR-平安、BGC-中诚、TP-国利、MQM-信唐、UEDA-上田
offer_clean_price1~5	float	卖1~5档净价(元) 4位精度
offer_yield1~5	float	卖1~5档收益率(%) 4位精度
offer_yield_exercise1~5	float	卖1~5档行权收益率(%) 4位精度
offer_size1~5	int	卖1~5档标准量(万元)
offer_size_mult1~5	str	卖1~5档量多笔（万元），如2000+3000
offer_pricedesc1~5	str	卖1~5档价格描述，如5000(*,oco,+0)
offer_uncty1~5	int	卖1~5档报价类型，0-实盘报价 1-可议价报价，2-部分可议价
offer_size_firm1~5	int	卖1~5档实盘报价量
price_inverted	int	0:价格未倒挂，1-价格倒挂

broker_merge=dq.ibank.get_broker_merge(symbols='250220.CFETS', start_time='20260119', end_time='20260119')

ibank.get_broker_tick-获取经纪商行情逐笔委托

ibank.get_broker_tick(symbols, start_time=None, end_time=None, broker=None, settle_type=0, cols=None)

获取经纪商行情快照（按照symbol，date_time排序）

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		银行间债券代码，str（逗号分隔）或 list，支持三种入参格式*
start_time	str	否	最近交易日	开始日期\|交易日期，例：开始时间，格式'YYYYMMDDHHMMSS'或'YYYYMMDD' 备注:end_time也为空则返回最近交易日，单start_time则返回start_time开始至start_time当日结束
end_time	str	否	最近交易日	结束日期\|交易日期，例：格式'YYYYMMDDHHMMSS'或'YYYYMMDD' 备注:start_time也为空则返回最近交易日，单end_time则返回end_time当日开始至end_time
broker	str\|list	否	None	经纪商，CNEX-国际、PATR-平安、BGC-中诚、TP-国利、MQM-信唐、UEDA-上田，例：'CNEX'或 'CNEX,MQM'或 ['CNEX','MQM'] 备注:默认全返回
settle_type	int\|list	否	0	清算速度，0：T+0和T+1均有（默认），1：T+0，2：T+1
cols	str\|list	否	全部列	筛选字段，默认返回所有,例：["bid_size0", "bid_yield0"]或"bid_size0, bid_yield0" 备注:多个字段采用逗号分割

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	银行间债券统一代码，格式 {裸代码}.{T0\|T1}.CFETS。清算速度段由 settle_type 映射：1→T0，2→T1。例：settle_type=2 时 260205 → 260205.T1.CFETS
symbol_raw	str	债券裸代码（不含后缀），与入参格式一一致。例：260205
date_time	str	日期时间，格式'YYYY-MM-DD HH:MM:SS.fff'
category	int	固定值为1，表示报价行情缺省:1
book_type	int	订阅类型，1-报价行情需增解释
settle_type	int	清算速度，1：T+0，2：T+1
name	str	中文名称，22国开22
ytm	str	代偿期，182D，4.82Y
rating	str	评级，AAA
broker	str	经纪商，CNEX-国际、PATR-平安、BGC-中诚、TP-国利、MQM-信唐、UEDA-上田
bid_level	int	买边档位，1
bid_clean_price	float	买边净价 4位精度
bid_dirty_price	float	买边全价 4位精度
bid_yield	float	收益率（%） 4位精度
bid_yield_exercise	float	行权收益率（%） 4位精度
std_bid_size	int	总量（万元） 4位精度
bid_size	int	总量（元）
bid_size_mult	str	量多笔（万元），2000+3000
min_bid_size	int	最小量（元）
bid_cls	str	买边清算速度，1-T+0，2-T+1，F-远期
bid_pricedesc	str	5000(*,oco,+0)
bid_uncty	int	0-实盘报价 1-可议价报价，2-部分可议价
bid_size_firm	int	实盘报价量
offer_level	int	卖边档位，1
offer_clean_price	float	卖边净价 4位精度
offer_dirty_price	float	卖边全价 4位精度
offer_yield	float	收益率（%） 4位精度
offer_yield_exercise	float	行权收益率（%） 4位精度
std_offer_size	int	总量（万元）
offer_size	int	总量（元）
offer_size_mult	str	量多笔（万元），2000+3000
min_offer_size	int	最小量（元）
offer_cls	str	卖边清算速度，1-T+0，2-T+1，F-远期
offer_pricedesc	str	5000(*,oco,+0)
offer_uncty	int	0-实盘报价 1-可议价报价，2-部分可议价
offer_size_firm	int	实盘报价量
data_date	str	数据日期，原log_date
arrive_time	str	到达时间，毫秒，原log_time字段
insert_time	str	插入时间，毫秒，当前系统时间缺省:tostr(now())

broker_tick=dq.ibank.get_broker_tick(symbols='250220.CFETS', start_time='20260119', end_time='20260119', broker='CNEX')

ibank.get_xbond_deal-获取银行间债券成交

ibank.get_xbond_deal(symbol, start_time=None, end_time=None, settle_type=0, cols=None)

获取银行间债券成交（按照symbol，date_time排序），统一单位（元，%）

输入参数

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是	无	银行间债券代码，str（逗号分隔）或 list，支持三种入参格式*
start_time	str	否	最近交易日	开始日期\|交易日期，例：开始时间，格式“YYYYMMDDHHMMSS”或“YYYYMMDD” 备注：end_time也为空则返回最近交易日，单start_time则返回start_time开始至start_time当日结束
end_time	str	否	最近交易日	结束日期\|交易日期，例：格式“YYYYMMDDHHMMSS”或“YYYYMMDD” 备注：start_time也为空则返回最近交易日，单end_time则返回end_time当日开始至end_time
settle_type	int	否	0	清算速度，1：T+0，2：T+1，0：T+0和T+1均有备注：默认T+0,T+1均返回
cols	str	否	全部列	筛选字段，默认返回所有，例：["open","high"]或"last,low"

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	银行间债券统一代码，格式 {裸代码}.{T0\|T1}.CFETS。清算速度段由 settle_type 映射：1→T0，2→T1。例：settle_type=2 时 260205 → 260205.T1.CFETS
symbol_raw	str	债券裸代码（不含后缀），与入参格式一一致。例：260205
date_time	str	日期时间，格式“YYYY-MM-DD HH:MM:SS.fff”
category	int	固定值为2，表示XBond成交行情
settle_type	int	清算速度，1：T+0，2：T+1
name	str	交易标的显示名称
pre_publish_bond	str	上市前债券，Y=YES，N=NO
last_side	int	最新成交方向，1-买入，2-卖出
last_method	int	最新成交交易方式，3-匿名点击
preclose_clean_price	float	昨日收盘价净价（元）
preclose_yield	float	昨日收盘价收益率（%）
pre_weighted_clean_price	float	昨日加权平均净价（元）
pre_weighted_yield	float	昨日加权平均收益率（%）
total_volume	int	总成交量（元）
std_total_volume	int	标准总成交量（元）
last	float	最新价（元）
open	float	开盘净价（元）
high	float	最高净价（元）
low	float	最低净价（元）
weighted_clean_price	float	加权平均净价（元）
last_yield	float	最新收益率（%）
open_yield	float	开盘收益率（%）
high_yield	float	最高收益率（%）
low_yield	float	最低收益率（%）
weighted_yield	float	加权平均收益率（%）
change_yield	float	收益率涨跌（BP，base point单位）
price_limit	float	净价涨跌幅（%）
is_stale	int	是否延迟，0正常(false)，1异常(true)
data_date	str	数据日期，原log_date
arrive_time	str	到达时间，毫秒，原log_time字段
insert_time	str	插入时间，毫秒，当前系统时间

xbond_deal=dq.ibank.get_xbond_deal(symbols='250220.CFETS', start_time='20260119', end_time='20260119', settle_type=2)

结果输出

symbol      symbol_raw                date_time  category  settle_type    name  \
0      250220.T1.CFETS      250220  2026-01-19 09:15:05.513         2            2  25国开20   
1      250220.T1.CFETS      250220  2026-01-19 09:17:12.754         2            2  25国开20   
2      250220.T1.CFETS      250220  2026-01-19 09:20:27.625         2            2  25国开20   
3      250220.T1.CFETS      250220  2026-01-19 09:29:56.445         2            2  25国开20   
4      250220.T1.CFETS      250220  2026-01-19 09:31:03.675         2            2  25国开20   
..            ...                      ...       ...          ...     ...   
122    250220.T1.CFETS      250220  2026-01-19 16:05:21.068         2            2  25国开20   
123    250220.T1.CFETS      250220  2026-01-19 16:22:16.899         2            2  25国开20   
124    250220.T1.CFETS      250220  2026-01-19 16:30:13.655         2            2  25国开20   
125    250220.T1.CFETS      250220  2026-01-19 16:39:58.431         2            2  25国开20   
126    250220.T1.CFETS      250220  2026-01-19 16:39:58.431         2            2  25国开20   

    pre_publish_bond  last_side  last_method  preclose_clean_price  \
0                  N          2            3               98.7726   
1                  N          2            3               98.7726   
2                  N          2            3               98.7726   
3                  N          2            3               98.7726   
4                  N          2            3               98.7726   
..               ...        ...          ...                   ...   
122                N          1            3               98.7726   
123                N          2            3               98.7726   
124                N          1            3               98.7726   
125                N          1            3               98.7726   
126                N          1            3               98.7726   

     preclose_yield  pre_weighted_clean_price  pre_weighted_yield  \
0             2.011                   98.7236              2.0167   
1             2.011                   98.7236              2.0167   
2             2.011                   98.7236              2.0167   
3             2.011                   98.7236              2.0167   
4             2.011                   98.7236              2.0167   
..              ...                       ...                 ...   
122           2.011                   98.7236              2.0167   
123           2.011                   98.7236              2.0167   
124           2.011                   98.7236              2.0167   
125           2.011                   98.7236              2.0167   
126           2.011                   98.7236              2.0167   

     total_volume  std_total_volume     last     open     high      low  \
0        20000000          20000000  98.8031  98.8031  98.8031  98.8031   
1        70000000          70000000  98.8031  98.8031  98.8031  98.8031   
2       120000000         120000000  98.7901  98.8031  98.8031  98.7901   
3       140000000         140000000  98.7988  98.8031  98.8031  98.7901   
4       170000000         170000000  98.7988  98.8031  98.8031  98.7901   
..            ...               ...      ...      ...      ...      ...   
122    3980000000        3980000000  98.7385  98.8031  98.8031  98.7256   
123    4010000000        4010000000  98.7342  98.8031  98.8031  98.7256   
124    4020000000        4020000000  98.7385  98.8031  98.8031  98.7256   
125    4030000000        4030000000  98.7385  98.8031  98.8031  98.7256   
126    4030000000        4030000000  98.7385  98.8031  98.8031  98.7256   

     weighted_clean_price  last_yield  open_yield  high_yield  low_yield  \
0                 98.8031      2.0075      2.0075      2.0075     2.0075   
1                 98.8031      2.0075      2.0075      2.0075     2.0075   
2                 98.7977      2.0090      2.0075      2.0090     2.0075   
3                 98.7978      2.0080      2.0075      2.0090     2.0075   
4                 98.7980      2.0080      2.0075      2.0090     2.0075   
..                    ...         ...         ...         ...        ...   
122               98.7493      2.0150      2.0075      2.0165     2.0075   
123               98.7492      2.0155      2.0075      2.0165     2.0075   
124               98.7492      2.0150      2.0075      2.0165     2.0075   
125               98.7491      2.0150      2.0075      2.0165     2.0075   
126               98.7491      2.0150      2.0075      2.0165     2.0075   

     weighted_yield  change_yield  price_limit  is_stale   data_date  \
0            2.0075         -0.35       0.0309         0  2026-01-19   
1            2.0075         -0.35       0.0309         0  2026-01-19   
2            2.0081         -0.20       0.0177         0  2026-01-19   
3            2.0081         -0.30       0.0265         0  2026-01-19   
4            2.0081         -0.30       0.0265         0  2026-01-19   
..              ...           ...          ...       ...         ...   
122          2.0137          0.40      -0.0345         0  2026-01-19   
123          2.0138          0.45      -0.0389         0  2026-01-19   
124          2.0138          0.40      -0.0345         0  2026-01-19   
125          2.0138          0.40      -0.0345         0  2026-01-19   
126          2.0138          0.40      -0.0345         1  2026-01-19   

                 arrive_time          insert_time  
0    2026-01-19 09:15:05.529  2026-01-23 17:40:26  
1    2026-01-19 09:17:12.775  2026-01-23 17:40:26  
2    2026-01-19 09:20:27.642  2026-01-23 17:40:26  
3    2026-01-19 09:29:56.464  2026-01-23 17:40:26  
4    2026-01-19 09:31:03.772  2026-01-23 17:40:26  
..                       ...                  ...  
122  2026-01-19 16:05:21.082  2026-01-23 17:40:26  
123  2026-01-19 16:22:16.913  2026-01-23 17:40:26  
124  2026-01-19 16:30:13.690  2026-01-23 17:40:26  
125  2026-01-19 16:39:58.448  2026-01-23 17:40:26  
126  2026-01-19 20:00:07.784  2026-01-23 17:40:26  

[127 rows x 31 columns]

ibank.get_xbond_kline-获取银行间债券k线

ibank.get_xbond_kline(symbols, start_date=None, end_date=None, candle_period='1d', settle_type=0, cols=None, rslt_type=0)

获取银行间债券K线（按 symbol、date_time 与周期聚合；代码入口为 dataquant.ibank.get_xbond_kline）。

输入参数

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是	无	银行间债券代码，str（逗号分隔）或 list，支持三种入参格式*
start_date	str	否	最近交易日	开始日期\|交易日期，例：开始日期，格式“YYYYMMDD” 备注：end_date也为空则返回最近交易日，单start_date则返回start_date开始至start_date当日结束
end_date	str	否	最近交易日	结束日期\|交易日期，例：结束日期，格式“YYYYMMDD” 备注：start_date也为空则返回最近交易日，单end_date则返回end_date当日开始至end_date
candle_period	str\|int	否	1d	K线周期：1m-1分钟，5m-5分钟，15m-15分钟，30m-30分钟，1h-60分钟，1d-日K
settle_type	int	否	0	清算速度，1：T+0，2：T+1，0：T+0和T+1均有备注：默认T+0、T+1均返回
cols	str\|list	否	全部列	筛选字段，默认返回全部，例：["open","high"]或"last,low" 备注：多个字段以逗号分隔
rslt_type	int	否	0	返回结果类型，0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	银行间债券统一代码，格式 {裸代码}.{T0\|T1}.CFETS。清算速度段由 settle_type 映射：1→T0，2→T1。例：settle_type=2 时 260205 → 260205.T1.CFETS
symbol_raw	str	债券裸代码（不含后缀），与入参格式一一致。例：260205
date_time	str	日期时间，格式“YYYY-MM-DD HH:MM:SS.fff”
settle_type	int	清算速度，1：T+0，2：T+1
name	str	交易标的显示名称
preclose_clean_price	float	昨日收盘价净价（元）
pre_weighted_clean_price	float	昨日加权平均净价（元）
volume	int	成交量（K线区间内）
amount	float	成交额（K线区间内）
total_volume	int	总成交量
total_amount	float	总成交额
last	float	最新价（元）
open	float	开盘净价（元）
high	float	最高净价（元）
low	float	最低净价（元）
weighted_clean_price	float	加权平均净价（元）
data_date	str	数据日期，原log_date
insert_time	str	插入时间，毫秒，当前系统时间

xbond_kline=dq.ibank.get_xbond_kline(
    ["250220.CFETS", "260205.CFETS"],
    candle_period="5m",
    start_date="20260323",
    end_date="20260323",
    settle_type=2,
)

结果输出

           symbol      symbol_raw                date_time  settle_type    name  \
0      250220.T1.CFETS      250220  2026-03-23 09:00:00.000            2  25国开20   
1      250220.T1.CFETS      250220  2026-03-23 09:05:00.000            2  25国开20   
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..            ...                      ...          ...     ...   
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..                    ...                       ...        ...           ...   
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..            ...           ...      ...      ...      ...      ...   
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227    2440000000  2.428222e+11  99.5468  99.5468  99.5468  99.5468   
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229    2490000000  2.477998e+11  99.5513  99.5513  99.5513  99.5513   

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..                    ...         ...                  ...  
225             99.542400  2026-03-23  2026-04-16 14:59:02  
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227             99.546800  2026-03-23  2026-04-16 14:59:02  
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229             99.551300  2026-03-23  2026-04-16 14:59:02  

[230 rows x 18 columns]

ibank.get_xbond_tick-获取银行间债券逐笔委托

ibank.get_xbond_tick(symbol, start_time=None, end_time=None, settle_type=0, cols=None, symbols)

获取银行间债券快照（按照symbol，date_time排序）

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		银行间债券代码，str（逗号分隔）或 list，支持三种入参格式*
start_time	str	否	最近交易日	开始日期\|交易日期，例：开始时间，格式'YYYYMMDDHHMMSS'或'YYYYMMDD' 备注:end_time也为空则返回最近交易日，单start_time则返回start_time开始至start_time当日结束
end_time	str	否	最近交易日	结束日期\|交易日期，例：格式'YYYYMMDDHHMMSS'或'YYYYMMDD' 备注:start_time也为空则返回最近交易日，单end_time则返回end_time当日开始至end_time
settle_type	int	否	0	清算速度，1：T+0, 2：T+1 , 0: T+0和T+1均有备注:默认T+0,T+1均返回
cols	str\|list	否	全部列	筛选字段，默认返回所有,例：["bid_size0", "bid_yield0"]或"bid_size0, bid_yield0"

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	银行间债券统一代码，格式 {裸代码}.{T0\|T1}.CFETS。清算速度段由 settle_type 映射：1→T0，2→T1。例：settle_type=2 时 260205 → 260205.T1.CFETS
symbol_raw	str	债券裸代码（不含后缀），与入参格式一一致。例：260205
date_time	str	日期时间，格式"YYYY-MM-DD HH:MM:SS.fff"
category	int	固定值为1，表示XBond报价行情
book_type	int	订阅类型，2-市场深度行情
settle_type	int	清算速度，1：T+0，2：T+1
bid_size0~5	int	买0~5档量(元)
std_bid_size0~5	int	买0~5档标准量(元)
bid_clean_price0~5	float	买0~5档净价(元)
bid_yield0~5	float	买0~5档收益率(%)
bid_unmatch_qty0~5	int	买0~5档未匹配量(元)
offer_size0~5	int	卖0~5档量(元)
std_offer_size0~5	int	卖0~5档标准量(元)
offer_clean_price0~5	float	卖0~5档净价(元)
offer_yield0~5	float	卖0~5档收益率(%)
offer_unmatch_qty0~5	int	卖0~5档未匹配量(元)
is_sanity	int	是否错序，0正常(false)，1异常(true)
sanity_type	str	错序类型，具体异常
is_stale	int	是否延迟，0正常(false)，1异常(true)
is_spike	int	是否跳价，0正常(false)，1异常(true)
data_date	str	数据日期，原log_date
arrive_time	str	到达时间，毫秒
insert_time	str	插入时间，毫秒，当前系统时间

xbond_tick=dq.ibank.get_xbond_tick(symbols='250220.CFETS', start_time='20260119', end_time='20260119', settle_type=2)

结果输出

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           ...                      ...       ...        ...          ...   
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        ...            ...               ...         ...   
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9240   50000000       50000000           98.7213      2.0170   
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               ...        ...            ...               ...   
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         ...               ...        ...            ...   
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9239             98.8031        2.0075                   0     30000000   
9240             98.8160        2.0060                   0     30000000   
9241             98.8160        2.0060                   0     30000000   
9242             98.8160        2.0060                   0     30000000   
9243             98.8160        2.0060                   0     30000000   

      std_offer_size5  offer_clean_price5  offer_yield5  offer_unmatch_qty5  \
0                   0                 NaN           NaN                   0   
1                   0                 NaN           NaN                   0   
2                   0                 NaN           NaN                   0   
3            10000000             98.8332        2.0040                   0   
4            10000000             98.8375        2.0035                   0   
              ...                 ...           ...                 ...   
9239         30000000             98.8160        2.0060                   0   
9240         30000000             98.8246        2.0050                   0   
9241         30000000             98.8246        2.0050                   0   
9242         30000000             98.8246        2.0050                   0   
9243         30000000             98.8246        2.0050                   0   

      is_sanity sanity_type  is_stale  is_spike   data_date  \
0             0                     0         0  2026-01-19   
1             0                     0         0  2026-01-19   
2             0                     0         0  2026-01-19   
3             0                     0         0  2026-01-19   
4             0                     0         0  2026-01-19   
        ...         ...       ...       ...         ...   
9239          0                     1         0  2026-01-19   
9240          0                     0         1  2026-01-19   
9241          0                     1         0  2026-01-19   
9242          0                     0         1  2026-01-19   
9243          0                     1         0  2026-01-19   

                  arrive_time          insert_time  
0     2026-01-19 09:00:15.818  2026-01-23 17:40:26  
1     2026-01-19 09:00:16.830  2026-01-23 17:40:26  
2     2026-01-19 09:00:17.832  2026-01-23 17:40:26  
3     2026-01-19 09:00:18.840  2026-01-23 17:40:26  
4     2026-01-19 09:00:19.828  2026-01-23 17:40:26  
                      ...                  ...  
9239  2026-01-19 18:14:19.176  2026-01-23 17:40:27  
9240  2026-01-19 18:18:28.598  2026-01-23 17:40:27  
9241  2026-01-19 18:54:11.003  2026-01-23 17:40:27  
9242  2026-01-19 19:03:22.092  2026-01-23 17:40:27  
9243  2026-01-19 19:45:18.731  2026-01-23 17:40:27  

[9244 rows x 73 columns]

银行间行情实时推送

from dataquant.rtclient import RTClient()

通过 SSE（Server-Sent Events）订阅银行间实时行情。客户端封装为 dataquant.rtclient.RTClient；一个进程内使用一个 RTClient 实例，可多次调用 ibank_subscribe 订阅不同类型。
注：当前仅在有限环境中提供实时推送功能，如有需要请与相关人员沟通

**初始化**

from dataquant.utils import init
init(rturl='http://host:port/')  # 实时行情服务地址

from dataquant.rtclient import RTClient
client = RTClient()

订阅类型

type 参数	SSE 路径	说明
xbond_tick	GET /ibank/xbond_tick	XBond 逐笔委托（深度行情）
xbond_deal	GET /ibank/xbond_deal	XBond 成交
broker_tick	GET /ibank/broker_tick	经纪商逐笔委托；可选 brokers 过滤
broker_deal	GET /ibank/broker_deal	经纪商成交
broker_merge	GET /ibank/broker_merge	经纪商融合行情；可选 brokers 过滤
xbond_kline	GET /ibank/xbond_kline	XBond K 线；需 candle_period
broker_kline	GET /ibank/broker_kline	经纪商 K 线；需 candle_period

**ibank_subscribe 输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	list	否	[]	银行间债券代码（list，三种入参格式*）；空列表表示全量订阅
type	str	是		订阅类型，见上表。如 xbond_tick、xbond_deal、broker_tick、broker_deal、broker_merge、xbond_kline、broker_kline
settle_type	int	否	2	清算速度，0：T+0和T+1均有，1：T+0，2：T+1。与历史 API ibank.get_* 的 settle_type 语义一致
handler	callable	否	print	收到推送时的回调函数，签名为 handler(data: dict)
params	dict	否	None	额外查询参数，合并进订阅 URL。K 线传 {"candle_period": "1m"}；broker_tick / broker_merge 可传 {"brokers": "CNEX,MQM"}（大小写不敏感）。settle_type、symbols 仍以本方法参数为准
reconnect_interval	int	否	5	断线重连间隔（秒）
max_reconnect_attempts	int	否	10	最大重连次数

方法	说明
ibank_unsubscribe(id=None)	取消订阅。传入 id 取消指定订阅；不传则取消全部
start(blocking=False)	启动接收。blocking=False 时立即返回，后台接收；blocking=True 时阻塞直至 stop()
stop(graceful=True)	停止全部订阅连接
status(scope='global')	查询运行状态。scope 可选 'global' 或 'subscriptions'

**推送消息结构** handler 收到的 data 为 dict，各字段名及返回值均英文小写，常见类型：

行情数据：含 type、data 等字段。data.fields 为标量字段（含 symbol、symbol_raw、settle_type 等）；data.groups 为分组数据（如 bid_book、ofr_book），各订阅类型返回数据的字段名均与历史数据字段名一致，但存储结构有差异。
心跳：type 为 heartbeat，可忽略
订阅确认：含 subscriptionId 字段，可忽略

**推送数据示例** **xbond_tick**


{
  "is_spike": 0,
  "is_sanity": 0,
  "is_stale": 0,
  "category": 1,
  "comstarcode": "2500005-cfxo",
  "data": {
    "fields": {
      "date": "20260327",
      "symbol": "2500005.t1.cfets",
      "symbol_raw": "2500005",
      "time": "10:29:37.732",
      "date_time": "20260715-18:03:47.001",
      "book_type": "109",
      "settle_type": "2"
    },
    "groups": {
      "ofr_book": [
        {
          "price": 90.4981,
          "size": 20000000.0,
          "fields": {
            "offer_size": "20000000",
            "offer_clean_price": "90.4981",
            "level": "1",
            "std_offer_size": "20000000",
            "offer_yield": "2.3505"
          },
          "groups": {}
        },
        {
          "price": 90.4981,
          "size": 20000000.0,
          "fields": {
            "offer_size": "20000000",
            "offer_clean_price": "90.4981",
            "level": "2",
            "std_offer_size": "20000000",
            "offer_yield": "2.3505"
          },
          "groups": {}
        },
        {
          "price": 90.508,
          "size": 50000000.0,
          "fields": {
            "offer_size": "50000000",
            "offer_clean_price": "90.5080",
            "level": "3",
            "std_offer_size": "50000000",
            "offer_yield": "2.3500"
          },
          "groups": {}
        }
      ],
      "bid_book": [
        {
          "price": 90.3593,
          "size": 50000000.0,
          "fields": {
            "std_bid_size": "50000000",
            "level": "1",
            "bid_size": "50000000",
            "bid_clean_price": "90.3593",
            "bid_yield": "2.3575"
          },
          "groups": {}
        },
        {
          "price": 90.3593,
          "size": 50000000.0,
          "fields": {
            "std_bid_size": "50000000",
            "level": "2",
            "bid_size": "50000000",
            "bid_clean_price": "90.3593",
            "bid_yield": "2.3575"
          },
          "groups": {}
        },
        {
          "price": 90.3098,
          "size": 50000000.0,
          "fields": {
            "std_bid_size": "50000000",
            "level": "3",
            "bid_size": "50000000",
            "bid_clean_price": "90.3098",
            "bid_yield": "2.3600"
          },
          "groups": {}
        },
        {
          "price": 90.2109,
          "size": 20000000.0,
          "fields": {
            "std_bid_size": "20000000",
            "level": "4",
            "bid_size": "20000000",
            "bid_clean_price": "90.2109",
            "bid_yield": "2.3650"
          },
          "groups": {}
        }
      ]
    }
  },
  "msgid": 64750157093,
  "msgsource": "infi",
  "msgtype": "c-xbond",
  "securitykey": "2500005_2",
  "sendtime": 1784109827001
}

xbond_deal


{
  "is_stale": 0,
  "arrivetime": 0,
  "category": 2,
  "comstarcode": "260401.cfxo",
  "data": {
    "fields": {
      "last": "100.0183",
      "high": "100.0184",
      "src": "cmdm",
      "pre_publish_bond": "n",
      "preclose_clean_price": "100.0173",
      "last_method": "3",
      "weighted_clean_price": "100.0182",
      "low_yield": "1.4725",
      "name": "26农发01",
      "high_yield": "1.4740",
      "mr_transacttime": "20260325-09:37:39.087",
      "last_yield": "1.4726",
      "weighted_yield": "1.4728",
      "total_volume": "4040000000",
      "type": "bond",
      "pre_weighted_yield": "1.4698",
      "preclose_yield": "1.4740",
      "change_yield": "-0.14",
      "price_limit": "0.0010",
      "date_time": "20260715-18:03:47.009",
      "time": "09:37:39.087",
      "open": "100.0172",
      "settle_type": "2",
      "open_yield": "1.4740",
      "date": "20260325",
      "pre_weighted_clean_price": "100.0207",
      "symbol": "260401.t1.cfets",
      "symbol_raw": "260401",
      "low": "100.0172",
      "std_total_volume": "4040000000",
      "last_side": "1"
    },
    "groups": {}
  },
  "msgid": 64607100313,
  "msgsource": "mcmds",
  "msgtype": "mcm-xbond-mkt",
  "securitykey": "260401",
  "sendtime": 1784109827009
}

broker_tick


{
  "arrivetime": 0,
  "category": 1,
  "comstarcode": "102000371_patr.brk",
  "data": {
    "fields": {
      "broker": "patr",
      "bond_category": "中期票据",
      "time": "10:40:10.540",
      "date_time": "20260715-18:03:47.120",
      "settle_type": "2",
      "date": "20260123",
      "ytm": "52d",
      "name": "20佳源创盛mtn003",
      "symbol": "102000371.t1.cfets",
      "symbol_raw": "102000371",
      "cfets_valuation_yield": null,
      "book_type": "1",
      "type": "bond",
      "broker_id": 64609461730,
      "rating": null
    },
    "groups": {
      "ofr_book": [
        {
          "fields": {
            "offer_uncty": "1",
            "offer_size": "0",
            "offer_pricedesc": "--(*)",
            "offer_cls": "2",
            "min_offer_size": "0",
            "offer_size_mult": "0",
            "level": "1",
            "std_offer_size": "0",
            "offer_size_firm": "2000"
          },
          "groups": {}
        }
      ],
      "bid_book": []
    }
  },
  "msgid": 62035168970,
  "msgsource": "money-broker",
  "msgtype": "mb_patr_bond_quote",
  "securitykey": "102000371",
  "sendtime": 1784109827120
}

broker_deal


{
  "arrivetime": 0,
  "category": 3,
  "comstarcode": "250022_cnex.brk",
  "data": {
    "fields": {
      "broker": "cnex",
      "last_original": "1.811",
      "time": "10:31:06.354",
      "date_time": "20260715-18:03:47.470",
      "level": 1,
      "settle_type": "2",
      "date": "20260330",
      "last_method": null,
      "name": "25附息国债22",
      "symbol": "250022.t1.cfets",
      "symbol_raw": "250022",
      "cfets_valuation_yield": "1.7850",
      "lastdate": "20260330",
      "lasttime": "10:31:06",
      "rating": null,
      "last": 99.7266,
      "exec_type": "f",
      "last_type": "f",
      "id": "7010152122",
      "book_type": "101",
      "last_yield": "1.811",
      "last_side": "gvn",
      "type": "bond",
      "broker_id": 64607419639,
      "deal_transfer_type": null,
      "ytm": null,
      "last_qty": null,
      "last_dirty_price": null,
      "comment": null,
      "last_original_type": "9",
      "std_last_qty": null,
      "last_yield_exercise": null
    },
    "groups": {}
  },
  "msgid": 62031107131,
  "msgsource": "money-broker-deal",
  "msgtype": "mb_cnex_bond_deal",
  "securitykey": "250022",
  "sendtime": 1784109827470
}

broker_merge


{
  "data": {
    "fields": {
      "symbol": "102000371.t1.cfets",
      "symbol_raw": "102000371",
      "date_time": "20260715-18:03:47.120",
      "settle_type": "2",
      "name": "20佳源创盛mtn003",
      "price_inverted": 0
    },
    "groups": {
      "ofr_book": [],
      "bid_book": []
    }
  },
  "msgid": 1784109801743,
  "msgsource": "merge",
  "msgtype": "broker_merge",
  "securitykey": null,
  "sendtime": 0
}

xbond_kline_1m


{
  "period": "1m",
  "dateTime": "2026-07-15 18:03:00",
  "klines": [
    {
      "period": "1m",
      "symbol": "240403.T0.CFETS",
      "symbolRaw": "240403",
      "dateTime": "2026-07-15 18:03:00",
      "settleType": "1",
      "name": "24农发03",
      "precloseCleanPrice": "100.5891",
      "preWeightedCleanPrice": "100.5891",
      "volume": "0",
      "amount": "0",
      "totalVolume": "4190000000",
      "totalAmount": "421642214000.00",
      "last": "100.6306",
      "open": "100.6306",
      "high": "100.6306",
      "low": "100.6306",
      "weightedCleanPrice": "100.6306",
      "dataDate": "2026-07-15",
      "insertTime": "2026-07-15 18:04:07"
    }
  ]
}

broker_kline_1m


{
  "period": "1m",
  "dateTime": "2026-07-15 18:03:00",
  "klines": [
    {
      "period": "1m",
      "symbol": "212480021.T1.CFETS",
      "symbolRaw": "212480021",
      "dateTime": "2026-07-15 18:03:00",
      "settleType": "2",
      "name": "24浙商银行债01",
      "precloseCleanPrice": "100.5226",
      "preWeightedCleanPrice": null,
      "volume": "0",
      "amount": "0",
      "totalVolume": null,
      "totalAmount": null,
      "last": "100.6048",
      "open": "100.6048",
      "high": "100.6048",
      "low": "100.6048",
      "weightedCleanPrice": null,
      "dataDate": "2026-07-15",
      "insertTime": "2026-07-15 18:04:02"
    }
  ]
}

**完整调用样例** 含非阻塞、阻塞、策略样例，需配置正确的 rturl:

# -*- coding: utf-8 -*-
"""RTClient 使用示例"""

import time
from queue import Queue
from threading import Thread, Event, Lock
from dataquant.utils import init
init(rturl='http://127.0.0.1:8081/')

from dataquant.rtclient import RTClient

SUB_TYPES_BASE = ("xbond_tick", "xbond_deal", "broker_tick", "broker_deal", "broker_merge")
KLINE_TYPES = ("xbond_kline", "broker_kline")
KLINE_PERIOD = "1m"


def demo_ordinary():
    """普通调用：全类型订阅；非 K 线 5 秒后取消，K 线保持 1 分钟。"""
    print("=" * 50)
    print("普通调用案例（全类型订阅）")
    print("=" * 50)

    client = RTClient()
    status_stop = Event()
    sub_ids = {}

    def make_handler(label):
        def on_data(data):
            print(f"[{label}] recv:", data)
        return on_data

    for t in SUB_TYPES_BASE:
        sub_id = client.ibank_subscribe(symbols=[], type=t, settle_type=2, handler=make_handler(t))
        sub_ids[t] = sub_id

    for kl in KLINE_TYPES:
        label = f"{kl}_{KLINE_PERIOD}"
        sub_id = client.ibank_subscribe(
            symbols=[], type=kl, settle_type=2, handler=make_handler(label),
            params={"candle_period": KLINE_PERIOD},
        )
        sub_ids[label] = sub_id

    client.start(blocking=False)

    def status_worker():
        while not status_stop.is_set():
            print(client.status(scope='global'))
            if status_stop.wait(2):
                break

    Thread(target=status_worker, daemon=True).start()
    time.sleep(5)
    for t in SUB_TYPES_BASE:
        client.ibank_unsubscribe(id=sub_ids[t])
    time.sleep(55)
    for kl in KLINE_TYPES:
        client.ibank_unsubscribe(id=sub_ids[f"{kl}_{KLINE_PERIOD}"])
    status_stop.set()
    client.stop(graceful=True)


def demo_blocking():
    """阻塞调用：start(blocking=True) 期间可新线程新增订阅。"""
    client = RTClient()
    recv_count = {'sub1': 0, 'sub2': 0}
    status_stop = Event()

    def handler_sub1(data):
        recv_count['sub1'] += 1
        print("[sub1] recv:", data)

    sub_id1 = client.ibank_subscribe(
        symbols=['250215', '250220'], type='xbond_tick', settle_type=2, handler=handler_sub1,
    )

    def stopper_and_late_subscribe():
        time.sleep(3)
        def handler_sub2(data):
            recv_count['sub2'] += 1
            print("[sub2] recv:", data)
        client.ibank_subscribe(symbols=['250215'], type='xbond_tick', settle_type=2, handler=handler_sub2)
        time.sleep(7)
        status_stop.set()
        client.stop(graceful=True)

    Thread(target=stopper_and_late_subscribe, daemon=True).start()
    client.start(blocking=True)
    print("sub1:", recv_count['sub1'], "sub2:", recv_count['sub2'])


def demo_strategy():
    """策略案例：跨 T+0 / T+1 价差信号。"""
    client = RTClient()
    stop_event = Event()
    lock = Lock()
    event_q = Queue()
    latest = {}
    TYPE = 'xbond_tick'

    def _parse_xbond_tick(raw):
        inner = raw.get('data') or {}
        fields = inner.get('fields', {})
        groups = inner.get('groups', {})
        symbol = fields.get('symbol')
        st = fields.get('settle_type')
        if symbol is None or st is None:
            return None
        bid_book = groups.get('bid_book') or []
        bid_yield = None
        if bid_book:
            by_str = bid_book[0].get('fields', {}).get('bid_yield')
            if by_str is not None:
                bid_yield = float(by_str)
        return {'type': TYPE, 'settle_type': int(st), 'symbol': symbol, 'bid_yield': bid_yield}

    def ibank_handler(data):
        if data.get('type') == 'heartbeat' or 'subscriptionId' in data:
            return
        parsed = _parse_xbond_tick(data)
        if parsed is None or parsed.get('bid_yield') is None:
            return
        k = (parsed['type'], parsed['settle_type'], parsed['symbol'])
        with lock:
            latest[k] = parsed
        event_q.put(k)

    def strategy_worker():
        while not stop_event.is_set():
            try:
                k = event_q.get(timeout=1.0)
            except Exception:
                continue
            typ, settle_type, symbol = k
            with lock:
                t0 = latest.get((TYPE, 1, symbol))
                t1 = latest.get((TYPE, 2, symbol))
            if t0 and t1 and t0.get('bid_yield') and t1.get('bid_yield'):
                spread = t0['bid_yield'] - t1['bid_yield']
                if abs(spread) > 0.0001:
                    print(f"[SIGNAL] {symbol} T0-T1 spread={spread:.4f}")

    client.ibank_subscribe(symbols=['250220'], type='xbond_tick', settle_type=1, handler=ibank_handler)
    client.ibank_subscribe(symbols=['250220'], type='xbond_tick', settle_type=2, handler=ibank_handler)
    Thread(target=strategy_worker, daemon=True).start()
    client.start(blocking=False)
    time.sleep(10)
    stop_event.set()
    client.stop(graceful=True)


if __name__ == '__main__':
    demo_ordinary()
    demo_blocking()
    demo_strategy()

港股数据（已停止更新）

（数据已停止更新，即将废弃，不建议使用。）

hk.get_broker_queue–查询港股经纪商队列

hk.get_broker_queue(scr_num_list, strt_time, end_time, cols=None, rslt_type=0)

获取港股经纪商队列，品种包含H股，衍生权证，股本权证，牛熊证，港股，合订证券，红筹股，优先股，信托基金，ETF 基金，杠杆及反向产品，债务证券，普通预托证券。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
scr_num_list	str	是		证券代码列表:XHKG-香港联合交易所有限公司
strt_time	str	是		开始时间，格式'YYYYMMDDHHMMSS'
end_time	str	是		结束时间，格式'YYYYMMDDHHMMSS'
cols	str	否	全部字段	筛选字段
rslt_type	int	否	0	数据返回结果类型，0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
scr_num	str	证券代码
date_time	DateTime	日期时间，格式'YYYY-MM-DD HH:MM:SS.fff'
side	Int	订单类型
count	int	队列个数
flag	str	队列中存在更多代理人标志
item40	str	经纪商队列席位号
type40	str	经纪商队列类型标识

hk.get_broker_queue(scr_num_list='00101.XHKG', strt_time='20240201', end_time='20240301')

结果输出

           scr_num  ...                                             type40
0       00101.XHKG  ...  B|S|S|S|S|S|S|S|S|S|S|S|S|S|S|S|S|S|S|S|S|S|S|...
1       00101.XHKG  ...                                                   
2       00101.XHKG  ...  B|B|B|S|S|S|S|S|S|S|S|S|S|S|S|S|S|S|S|S|S|S|S|...
3       00101.XHKG  ...                                                  B
4       00101.XHKG  ...                                                B|B
           ...  ...                                                ...
227377  00101.XHKG  ...  B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|...
227378  00101.XHKG  ...  B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|...
227379  00101.XHKG  ...  B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|...
227380  00101.XHKG  ...  B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|S|S|S|B|B|S|S|S|B|...
227381  00101.XHKG  ...  B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|B|S|B|B|B|B|B|B|B|B|...

[227382 rows x 7 columns]

hk.get_deal–查询港股逐笔成交

hk.get_deal(scr_num_list, strt_time, end_time, cols=None, rslt_type=0)

获取港股逐笔成交数据，品种包含H股，衍生权证，股本权证，牛熊证，港股，合订证券，红筹股，优先股，信托基金，ETF 基金，杠杆及反向产品，债务证券，普通预托证券。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
scr_num_list	str	是		证券代码列表:XHKG-香港联合交易所有限公司
strt_time	str	是		开始时间，格式'YYYYMMDDHHMMSS'
end_time	str	是		结束时间，格式'YYYYMMDDHHMMSS'
cols	str	否	全部字段	筛选字段
rslt_type	int	否	0	数据返回结果类型，0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
scr_num	str	证券代码
date_time	DateTime	成交时间，格式'YYYY-MM-DD HH:MM:SS.fff'
t_id	Int	序号
trd_px	float	成交价格
trd_vol	Int	成交数量
trd_typ	str	成交类型
cancel_flag	str	取消标识
arrive_time	DateTime	数据到达时间

hk.get_deal(scr_num_list='00101.XHKG', strt_time='20240201', end_time='20240301')

结果输出

          scr_num                date_time  ...  cancel_flag              arrive_time
0      00101.XHKG  2024-02-01 09:05:00.169  ...            N  2024-02-01 09:05:00.196
1      00101.XHKG  2024-02-01 09:05:00.170  ...            N  2024-02-01 09:05:00.196
2      00101.XHKG  2024-02-01 09:20:32.273  ...            N  2024-02-01 09:20:32.411
3      00101.XHKG  2024-02-01 09:30:00.082  ...            N  2024-02-01 09:30:00.391
4      00101.XHKG  2024-02-01 09:30:00.085  ...            N  2024-02-01 09:30:00.391
          ...                      ...  ...          ...                      ...
35775  00101.XHKG  2024-03-01 15:59:51.164  ...            N  2024-03-01 15:59:51.185
35776  00101.XHKG  2024-03-01 15:59:52.810  ...            N  2024-03-01 15:59:52.835
35777  00101.XHKG  2024-03-01 15:59:54.734  ...            N  2024-03-01 15:59:54.755
35778  00101.XHKG  2024-03-01 15:59:58.252  ...            N  2024-03-01 15:59:58.276
35779  00101.XHKG  2024-03-01 16:08:17.002  ...            N  2024-03-01 16:08:17.129

[35780 rows x 8 columns]

hk.get_index_tick–查询港股指数快照

hk.get_index_tick(scr_num_list, strt_time, end_time, cols=None, rslt_type=0)

获取港股指数快照数据，只包含指数信息。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
scr_num_list	str	是		证券代码列表:XHKG-香港联合交易所有限公司
strt_time	str	是		开始时间，格式'YYYYMMDDHHMMSS'
end_time	str	是		结束时间，格式'YYYYMMDDHHMMSS'
cols	str	否	全部字段	筛选字段
rslt_type	int	否	0	数据返回结果类型，0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
scr_num	str	证券代码
date_time	DateTime	日期时间，格式'YYYY-MM-DD HH:MM:SS.fff'
index_source	str	指数源
currency_code	str	货币代码
index_stat	str	指数状态
open_px	float	开盘价
high_px	float	最高价
low_px	float	最低价
close_px	float	收盘价
preclose_px	float	昨收价
last_px	float	最新价
trd_amt	float	成交额
trd_vol	int	成交量
netchg_prevday	float	昨收价与最新价的净值
netchg_prevday_pct	float	昨收价与最新价的净值百分比
eas_value	float	预计平均结算值
exception	str	异常

hk.get_index_tick(scr_num_list='000001.XHKG', strt_time='20240201', end_time='20240301')

结果输出

            scr_num                date_time  ... eas_value exception
0       000001.XHKG  2024-02-01 09:00:02.000  ...       0.0          
1       000001.XHKG  2024-02-01 09:00:07.000  ...       0.0          
2       000001.XHKG  2024-02-01 09:00:07.000  ...       0.0          
3       000001.XHKG  2024-02-01 09:00:12.000  ...       0.0          
4       000001.XHKG  2024-02-01 09:00:17.000  ...       0.0          
            ...                      ...  ...       ...       ...
136298  000001.XHKG  2024-03-01 16:10:47.000  ...       0.0          
136299  000001.XHKG  2024-03-01 16:10:47.000  ...       0.0          
136300  000001.XHKG  2024-03-01 16:10:52.000  ...       0.0          
136301  000001.XHKG  2024-03-01 16:10:52.000  ...       0.0          
136302  000001.XHKG  2024-03-01 16:10:57.000  ...       0.0          

[136303 rows x 17 columns]

高频代码	转换代码	中文名
000001.HK	000001	上证指数
000009.HK	000009	上证 380
000010.HK	000010	上证 180
0000100.HK	HSI	恒生指数
0000101.HK	HZ5101	恒生金融
0000102.HK	HZ5102	恒生公用事业
0000103.HK	HZ5103	恒生地产
0000104.HK	HZ5104	恒生工商业
000015.HK	000015	红利指数
000016.HK	000016	上证 50
000021.HK	000021	180 治理
000043.HK	000043	超大盘
000044.HK	000044	上证中盘
000065.HK	000065	上证龙头
000066.HK	000066	上证商品
0001400.HK	HZ5014	恒生国企指数
0001500.HK	HZ5015	恒生中资指数
000942.HK	000942	内地消费
0105000.HK	VHSI	恒指波幅指数
0200700.HK	HZ5305	恒生内地银行
0200800.HK	HZ5306	恒生内地地产
0201000.HK	HZ5308	恒生内地石油
0205000.HK	HZ2050	恒指 ESG 指数
0205100.HK	HZ2051	恒生国指 ESG 指数
0208300.HK	HZ2083	恒生科技指数
1006800.HK	HZ1680	恒指总股息累计
1006801.HK	HZ1681	恒生金融总股息
1006802.HK	HZ1682	公用事业总股息
1006803.HK	HZ1683	恒生地产总股息
1006804.HK	HZ1684	恒生工商业总股息
1007200.HK	HZ1720	恒生中企总股息
2006800.HK	HZ2680	恒指净股息累计
2006801.HK	HZ2681	恒生金融净股息
2006802.HK	HZ2682	公用事业净股息
2006803.HK	HZ2683	恒生地产净股息
2006804.HK	HZ2684	恒生工商业净股息
2007200.HK	HZ2720	恒生中企净股息
990001.HK	990001	中华半导体芯片
CES100.HK	CES100	中华 100
CES120.HK	CES120	中华 120
CES280.HK	CES280	中华 280
CES300.HK	CES300	中华 300
CESA80.HK	CESA80	中华 A80
CESG10.HK	CESG10	中华博彩指数
CESHKB.HK	CESHKB	中华香港生物科技
CESHKM.HK	CESHKM	中华香港内地指数
CESP50.HK	CESP50	中华港股通优选 50
CSI300.HK	CSI300	沪深 300
H11100.HK	H11100	香港 100
H11110.HK	H11110	香港 F50
H11120.HK	H11120	香港中盘精选
H11123.HK	H11123	香港内地
H11140.HK	H11140	香港红利
H11143.HK	H11143	HKT 内地地产
H11144.HK	H11144	HKT 内地消费
H11152.HK	H11152	内地民营
H11153.HK	H11153	内地国有
SPHKG.HK	GEM	标普香港创业板
SPHKL.HK	HKL	恒生综合大型股

hk.get_kline–查询港股K线

hk.get_kline(scr_num_list, candle_peirod='1d', candle_mode=None, strt_date=None, end_date=None, cols=None, rslt_type=0)

获取港股K线信息。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
scr_num_list	str	是		证券代码列表，如[00001.XHKG]
candle_period	str	否	1d	K线周期，详细信息： 1m-1分钟K线 5m-5分钟K线 10m-10分钟K线 15m-15分钟K线 30m-30分钟K线 1h-60分钟线 1d-日k线
candle_mode	str	否	None	K线模式，仅限股票: None-原始K线， pre-前复权K线， post-后复权K线
strt_date	str	否	最近交易日	开始日期，格式'YYYYMMDD'
end_date	str	否	最近交易日	结束日期，格式'YYYYMMDD'
cols	str	否	全部字段	筛选字段
rslt_type	int	否	0	数据返回结果类型，0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
scr_num	str	证券编码，如00001.XHKG
date_time	str	交易日期，格式'YYYYMMDD'
min_time	str	交易时间，格式HHMM(仅支持1-60分钟线)
open_px	float	开盘价
high_px	float	最高价
low_px	float	最低价
close_px	float	收盘价
trd_vol	int	成交量
trd_amt	float	成交额
match_items	int	成交笔数
interest	float	持仓量（期货），iopv（基金），利息（债券）。
preclose_px	float	昨收价

d = dq.hk.get_kline(scr_num_list=['00001.XHKG'], candle_period='1m', candle_mode='post', strt_date='20231201', end_date='20231201')

结果输出

        scr_num  date_time  min_time  ...  match_items  interest  preclose_px
0    00001.XHKG   20231201       930  ...            0       0.0          0.0
1    00001.XHKG   20231201       931  ...            0       0.0          0.0
2    00001.XHKG   20231201       932  ...            0       0.0          0.0
3    00001.XHKG   20231201       933  ...            0       0.0          0.0
4    00001.XHKG   20231201       934  ...            0       0.0          0.0
..          ...        ...       ...  ...          ...       ...          ...
326  00001.XHKG   20231201      1556  ...            0       0.0          0.0
327  00001.XHKG   20231201      1557  ...            0       0.0          0.0
328  00001.XHKG   20231201      1558  ...            0       0.0          0.0
329  00001.XHKG   20231201      1559  ...            0       0.0          0.0
330  00001.XHKG   20231201      1600  ...            0       0.0          0.0

[331 rows x 12 columns]

hk.get_oddlot_order–查询港股碎股

hk.get_oddlot_order(scr_num_list, strt_time, end_time, cols=None, rslt_type=0)

获取港股碎股历史数据，品种包含H股，衍生权证，股本权证，牛熊证，港股，合订证券，红筹股，优先股，信托基金，ETF 基金，杠杆及反向产品，债务证券，普通预托证券。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
scr_num_list	str	是		证券代码列表:XHKG-香港联合交易所有限公司
strt_time	str	是		开始时间，格式'YYYYMMDDHHMMSS'
end_time	str	是		结束时间，格式'YYYYMMDDHHMMSS'
cols	str	否	全部字段	筛选字段
rslt_type	int	否	0	数据返回结果类型，0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
scr_num	str	证券代码
date_time	DateTime	日期时间，格式'YYYY-MM-DD HH:MM:SS.fff'
order_id	Int	订单唯一ID
trd_px	float	成交价格
trd_vol	int	成交数量
broker_id	int	标识Broker的唯一ID
side	str	订单类型
op_flat	str	数据到达时间

hk.get_oddlot_order(scr_num_list='00101.XHKG', strt_time='20240201', end_time='20240301')

结果输出

      scr_num                date_time    order_id  ...  broker_id  side  op_flat
0  00101.XHKG  2024-02-06 09:35:27.196   185239810  ...       5999     1       33
1  00101.XHKG  2024-02-06 09:40:08.560   185239810  ...       5999     1       34
2  00101.XHKG  2024-02-06 09:40:43.534   338103042  ...       5999     1       33
3  00101.XHKG  2024-02-06 09:40:43.898   338103042  ...       5999     1       34
4  00101.XHKG  2024-02-22 14:00:02.360  1793004545  ...       8307     0       33
5  00101.XHKG  2024-02-22 14:01:47.456  1793004545  ...       8307     0       34
6  00101.XHKG  2024-02-22 14:02:01.757  1807674369  ...       8304     0       33
7  00101.XHKG  2024-02-23 09:30:23.835    26493443  ...       2457     0       33
8  00101.XHKG  2024-02-23 09:53:56.484    26493443  ...       2457     0       34
9  00101.XHKG  2024-02-27 15:10:56.632  2299394306  ...       8301     0       33

[10 rows x 8 columns]

hk.get_security_info–查询港股证券基本信息

hk.get_security_info(scr_num_list=None, scr_type_list=None, cols=None)

获取港股证券基本信息，品种范围参考输出字段的scr_type:证券分类。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
scr_num_list	str	是		证券代码列表:XHKG-香港联合交易所有限公司
scr_type_list	str	是		筛选证券产品品种
cols	str	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
scr_code	str	证券代码
scr_num	str	证券编码，如'00001.XHKG'
scr_abbr	str	证券简称
scr_name	str	证券名称
mkt_code	str	交易市场代码, 72:XHKG
list_stat	str	上市状态：1-上市，5-终止，9-其他。
list_date	str	上市日期，格式'YYYYMMDD'
delt_date	str	退市日期，格式'YYYYMMDD'
scr_type	str	证券分类：3-H股，4-大盘，10-其他，20-衍生权证，21-股本权证，25-牛熊证，51-港股，52-合订证券，53-红筹股，55-优先股，60-基金，61-信托基金，62-ETF基金，63-参与证书，64-杠杆及反向产品，65-债务证券，68-界内证，69-美国证券(交易试验计划)，71-普通预托证券，72-优先预托证券，78-临时证券(Temporary)，81-SPAC股份，82-SPAC权证
scr_boar_type_code	str	上市板块：1-主板，4-其他，6-创业板
ofer_crrc_code	str	交易货币：1000-美元，1100-港元，1160-日本元，1320-新加坡元，1420-人民币元，3000-欧元，3030-英镑，5010-加拿大元，6010-澳大利亚元。
trd_unit	str	交易单位(股/手)
isin_num	str	ISIN代码

hk.get_security_info(scr_num_list='00101.XHKG', cols=None)

结果输出

  scr_code     scr_num scr_abbr  ... ofer_crrc_code   trd_unit    isin_num
0    00101  00101.XHKG     恒隆地产  ...            HKD  1000.0000  HK01010005

[1 rows x 13 columns]

hk.get_stk_rstr_fctr–查询港股股票复权因子信息

hk.get_stk_rstr_fctr(scr_num_list=None, strt_date=None, end_date=None, cols=None)

获取港股复权因子信息，品种包含H股，港股，红筹股，优先股。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
scr_num_list	str	是		证券代码列表:XHKG-香港联合交易所有限公司
strt_date	str	是		除权除息日的起始日期，格式'YYYYMMDD'
end_date	str	是		除权除息日的结束日期，格式'YYYYMMDD'
cols	str	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
scr_num	str	证券代码，如00001.XHKG
scr_code	str	交易代码，如00001
dr_day	str	除权除息日，格式'YYYYMMDD'
accu_rstr_cnst	float	精确复权常数
accu_rstr_fctr	float	精确复权因子
aggr_accu_rstr_cnst	float	累积精确复权常数
aggr_accu_rstr_fctr	float	累计精确复权因子
aggr_rati_rstr_fctr	float	累计比例复权因子
info_mine	str	信息地雷
exd_if_susp	str	除权日是否停牌:1-是，2-否。
next_resup_date	str	下一个复牌日期

hk.get_stk_rstr_fctr(scr_num_list='00036.XHKG', strt_date='20120201', end_date='20130301', cols=None)

结果输出

      scr_num scr_code  ... exd_if_susp  next_resup_date
0  00036.XHKG    00036  ...           2             None

[1 rows x 10 columns]

hk.get_tick–查询港股快照

hk.get_tick(scr_num_list, strt_time, end_time, cols=None, rslt_type=0)

获取港股快照数据，品种包含H股，衍生权证，股本权证，牛熊证，港股，合订证券，红筹股，优先股，信托基金，ETF 基金，杠杆及反向产品，债务证券，普通预托证券。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
scr_num_list	str	是		证券代码列表:XHKG-香港联合交易所有限公司
strt_time	str	是		开始时间，格式'YYYYMMDDHHMMSS'
end_time	str	是		结束时间，格式'YYYYMMDDHHMMSS'
cols	str	否	全部字段	筛选字段
rslt_type	int	否	0	数据返回结果类型，0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
scr_num	str	证券代码
date_time	Datetime	日期时间，格式'YYYY-MM-DD HH:MM:SS.fff'
trd_stat	str	证券交易状态
open_px	float	开盘价
high_px	float	最高价
low_px	float	最低价
last_px	float	最新价
nominal_px	float	按盘价最新价
close_px	float	收盘价
preclose_px	float	昨收价
lower_px	float	允许最低价
upper_px	float	允许最高价
refer_px	int	参考价
totl_trd_vol	Int	成交总量
totl_trd_amt	float	成交总金额
shortsell_vol	Int	卖空总量
shortsell_amt	float	涨卖空总额
ie_px	float	参考平衡价
ie_vol	int	参考平衡成交量
noliquidity_providers	int	流通量提供者数量，类似做市商数量
lpb_no	int	流通量提供商席位号
order_imbal_dir	float	收市竞价方向
order_imbal_quantity	str	收市竞价买卖差值
yield	float	产量
bid_price1~bid_price10	int	申买1-10价
offer_price1~offer_price10	int	申卖1-10价
bid_size1~bid_size10	int	申买1-10量
offer_size1~offer_size10	int	申卖1-10量
bid_order1~bid_order10	int	申买1-10委托量
offer_order1~offer_order10	int	申卖1-10委托量

hk.get_tick(scr_num_list='00101.XHKG', strt_time='20240201', end_time='20240301')

结果输出

          scr_num                date_time  ... offer_order9  offer_order10
0      00101.XHKG  2024-02-01 09:00:00.248  ...            0              0
1      00101.XHKG  2024-02-01 09:00:00.772  ...            0              0
2      00101.XHKG  2024-02-01 09:00:01.861  ...            0              0
3      00101.XHKG  2024-02-01 09:00:02.048  ...            0              0
4      00101.XHKG  2024-02-01 09:00:02.121  ...            0              0
          ...                      ...  ...          ...            ...
32052  00101.XHKG  2024-03-01 16:08:06.068  ...            0              0
32053  00101.XHKG  2024-03-01 16:08:09.209  ...            0              0
32054  00101.XHKG  2024-03-01 16:08:17.129  ...            0              0
32055  00101.XHKG  2024-03-01 16:08:19.028  ...            0              0
32056  00101.XHKG  2024-03-01 16:08:20.155  ...            0              0

[32057 rows x 84 columns]

港股数据（新）

hknew.get_security_info–查询港股证券基本信息

hknew.get_security_info(symbols=None, security_type=None, cols=None)

获取港股证券基本信息，品种范围参考输出字段的security_type:证券分类。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str	否	None	证券代码，港股全代码如 00700.XHKG，单个 str 或 list；也允许逗号分隔
security_type	str	否	None	证券分类筛选，单值或 list；不传则不筛选。可选：3-H股，4-大盘，10-其他，20-衍生权证，21-股本权证，25-牛熊证，51-港股，52-合订证券，53-红筹股，55-优先股，60-基金，61-信托基金，62-ETF基金，63-参与证书，64-杠杆及反向产品，65-债务证券，68-界内证，69-美国证券(交易试验计划)，71-普通预托证券，72-优先预托证券，78-临时证券(Temporary)，81-SPAC股份，82-SPAC权证
cols	str	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	证券全代码，如 '00700.XHKG'
secu_code	str	本地代码，无点号，如 00700
security_abbr	str	证券简称
security_name	str	证券名称
market	str	交易市场，对外固定为 XHKG
list_status	str	上市状态：1-上市，5-终止，9-其他。
listed_date	str	上市日期，格式'YYYYMMDD'
de_listed_date	str	退市日期，格式'YYYYMMDD'
security_type	str	证券分类：3-H股，4-大盘，10-其他，20-衍生权证，21-股本权证，25-牛熊证，51-港股，52-合订证券，53-红筹股，55-优先股，60-基金，61-信托基金，62-ETF基金，63-参与证书，64-杠杆及反向产品，65-债务证券，68-界内证，69-美国证券(交易试验计划)，71-普通预托证券，72-优先预托证券，78-临时证券(Temporary)，81-SPAC股份，82-SPAC权证
board_type	str	上市板块：1-主板，4-其他，6-创业板
currency	str	交易货币：1000-美元，1100-港元，1160-日本元，1320-新加坡元，1420-人民币元，3000-欧元，3030-英镑，5010-加拿大元，6010-澳大利亚元。
trade_unit	str	交易单位(股/手)
isin	str	ISIN代码

hknew.get_security_info(symbols=['00700.XHKG', '09988.XHKG'], cols=None)

结果输出

        symbol secu_code security_abbr  ... currency   trade_unit        isin
0  00700.XHKG     00700          腾讯控股  ...      HKD     100.0000   KYG8757216
1  09988.XHKG     09988        阿里巴巴-W  ...      HKD     100.0000   KYG0171911

[2 rows x 13 columns]

hknew.get_tick–查询港股快照

hknew.get_tick(symbols, start_time, end_time, cols=None, rslt_type=0)

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str	是		证券代码，港股全代码如 00700.XHKG，单个 str 或 list；也允许逗号分隔
start_time	str	是		开始时间，格式'YYYYMMDDHHMMSS' 或 'YYYYMMDD'
end_time	str	是		结束时间，格式'YYYYMMDDHHMMSS' 或 'YYYYMMDD'
cols	str	否	全部字段	筛选字段
rslt_type	int	否	0	数据返回结果类型，0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	证券代码
date_time	str	日期时间，格式'YYYY-MM-DD HH:MM:SS.fff'
trade_status	str	证券交易状态
open_price	float	开盘价
high_price	float	最高价
low_price	float	最低价
last_price	float	最新价
nominal_price	float	按盘价
close_price	float	收盘价
pre_close_price	float	昨收价
total_volume	int	成交总量
total_turnover	float	成交总金额
bid_price1~bid_price10	float	申买1-10价
offer_price1~offer_price10	float	申卖1-10价
bid_size1~bid_size10	int	申买1-10量
offer_size1~offer_size10	int	申卖1-10量
bid_order1~bid_order10	int	申买1-10委托量
offer_order1~offer_order10	int	申卖1-10委托量
message_seq	int	消息序号

hknew.get_tick(symbols=['00700.XHKG', '09988.XHKG'], start_time='20260811093000', end_time='20260811094000')

结果输出

          symbol                date_time  ... offer_order10  message_seq
0      00700.XHKG  2026-08-11 09:30:00.005  ...            10     1
1      00700.XHKG  2026-08-11 09:30:00.005  ...            10     2
2      00700.XHKG  2026-08-11 09:30:00.005  ...            10     3
          ...                      ...  ...           ...   ...

[18091 rows x 73 columns]

hknew.get_deal–查询港股逐笔成交

hknew.get_deal(symbols, start_time, end_time, cols=None, rslt_type=0)

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str	是		证券代码，港股全代码如 00700.XHKG，单个 str 或 list；也允许逗号分隔
start_time	str	是		开始时间，格式'YYYYMMDDHHMMSS' 或 'YYYYMMDD'
end_time	str	是		结束时间，格式'YYYYMMDDHHMMSS' 或 'YYYYMMDD'
cols	str	否	全部字段	筛选字段
rslt_type	int	否	0	数据返回结果类型，0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	证券代码
date_time	str	成交时间，格式'YYYY-MM-DD HH:MM:SS.fff'
trade_id	int	序号
trade_price	float	成交价格
volume	int	成交数量
trade_type	str	成交类型
cancel_flag	str	取消标识
arrive_time	str	数据到达时间

hknew.get_deal(symbols=['00700.XHKG', '09988.XHKG'], start_time='20260811093000', end_time='20260811094000')

结果输出

          symbol                date_time  ...  cancel_flag              arrive_time
0      00700.XHKG  2026-08-11 09:30:00.002  ...            N  2026-08-11 17:41:00.260
1      00700.XHKG  2026-08-11 09:30:00.002  ...            N  2026-08-11 17:41:00.260
2      00700.XHKG  2026-08-11 09:30:00.002  ...            N  2026-08-11 17:41:00.260
          ...                      ...  ...          ...                      ...

[18091 rows x 8 columns]

hknew.get_oddlot_order–查询港股碎股

hknew.get_oddlot_order(symbols, start_time, end_time, cols=None, rslt_type=0)

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str	是		证券代码，港股全代码如 00700.XHKG，单个 str 或 list；也允许逗号分隔
start_time	str	是		开始时间，格式'YYYYMMDDHHMMSS' 或 'YYYYMMDD'
end_time	str	是		结束时间，格式'YYYYMMDDHHMMSS' 或 'YYYYMMDD'
cols	str	否	全部字段	筛选字段
rslt_type	int	否	0	数据返回结果类型，0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	证券代码
date_time	str	日期时间，格式'YYYY-MM-DD HH:MM:SS.fff'
order_id	int	订单唯一ID
trade_price	float	成交价格
volume	int	成交数量
side	str	订单类型
op_flat	str	碎股档位标识（保持列名；样例值如 33，不是到达时间）

hknew.get_oddlot_order(symbols=['00700.XHKG', '09988.XHKG'], start_time='20260811093000', end_time='20260811120000')

结果输出

      symbol                date_time  order_id  ...  side  op_flat
0  00700.XHKG  2026-08-11 09:30:00.090       482  ...     0      33
1  00700.XHKG  2026-08-11 09:30:00.109       484  ...     1      33
2  00700.XHKG  2026-08-11 09:30:00.120       485  ...     1      33
          ...                      ...       ...  ...   ...     ...

[268 rows x 7 columns]

hknew.get_broker_queue–查询港股经纪商队列

hknew.get_broker_queue(symbols, start_time, end_time, cols=None, rslt_type=0)

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str	是		证券代码，港股全代码如 00700.XHKG，单个 str 或 list；也允许逗号分隔
start_time	str	是		开始时间，格式'YYYYMMDDHHMMSS' 或 'YYYYMMDD'
end_time	str	是		结束时间，格式'YYYYMMDDHHMMSS' 或 'YYYYMMDD'
cols	str	否	全部字段	筛选字段
rslt_type	int	否	0	数据返回结果类型，0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	证券代码
date_time	str	日期时间，格式'YYYY-MM-DD HH:MM:SS.fff'
side	int	订单类型
count	int	队列个数
flag	str	队列中存在更多代理人标志
item40	str	经纪商队列席位号
type40	str	经纪商队列类型标识

hknew.get_broker_queue(symbols='00700.XHKG', start_time='20260811093000', end_time='20260811094000')

结果输出

           symbol                date_time  side  count flag                                             item40                                             type40
0       00700.XHKG  2026-08-11 09:30:00.053     2     40    Y  5443|4444|8446|4449|4417|8442|3530|8565|1|8503|...  B|B|B|B|B|B|B|B|S|B|B|B|B|B|B|B|S|S|S|B|B|B|B|...
1       00700.XHKG  2026-08-11 09:30:00.053     1     40    Y  2456|1799|8533|1|5998|6996|8533|2|6825|6997|8533|...  B|B|B|S|B|B|B|S|B|B|B|S|B|B|B|B|S|B|B|B|B|B|B|...
2       00700.XHKG  2026-08-11 09:30:00.311     2     40    Y  8565|8445|8565|8444|8564|1|8513|3532|8442|8445|8446|...  B|B|B|B|B|S|B|B|B|B|B|B|B|B|S|B|B|B|B|B|B|B|B|...
           ...                      ...   ...    ...  ...                                                ...                                                ...

[3918 rows x 7 columns]

hknew.get_exright_factor–查询港股股票复权因子信息

hknew.get_exright_factor(symbols, start_date=None, end_date=None, cols=None)

获取港股复权因子信息，品种包含H股，港股，红筹股，优先股。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str	是		证券代码，港股全代码如 00700.XHKG，单个 str 或 list；也允许逗号分隔
start_date	str	否	None	除权除息日的起始日期，格式'YYYYMMDD'
end_date	str	否	None	除权除息日的结束日期，格式'YYYYMMDD'
cols	str	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	证券全代码，如 00700.XHKG
secu_code	str	本地代码，无点号，如 00700
ex_dividend_date	str	除权除息日，格式'YYYYMMDD'
accurate_adjust_constant	float	精确复权常数
accurate_adjust_factor	float	精确复权因子
accum_accurate_adjust_constant	float	累积精确复权常数
accum_accurate_adjust_factor	float	累计精确复权因子
accum_ratio_adjust_factor	float	累计比例复权因子
info_mine	str	信息地雷
is_ex_dividend_suspended	str	除权日是否停牌:1-是，2-否。
next_resume_date	str	下一个复牌日期

**返回数据类型**

返回数据根据rslt\_type传入的参数类型，返回不同格式的表： 0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray，参数错误或处理异常时返回为None。

函数调用样例

hknew.get_exright_factor(symbols=['00700.XHKG', '09988.XHKG'], start_date='20200101', end_date='20260811', cols=None)

结果输出

      symbol secu_code  ... is_ex_dividend_suspended  next_resume_date
0  00700.XHKG    00700  ...           2             None
1  00700.XHKG    00700  ...           2             None
2  00700.XHKG    00700  ...           2             None
          ...      ...  ...         ...              ...

[13 rows x 11 columns]

hknew.get_index_tick–查询港股指数快照

hknew.get_index_tick(symbols, start_time, end_time, cols=None, rslt_type=0)

获取港股指数快照数据，只包含指数信息。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str	是		证券代码，港股全代码如 00700.XHKG，单个 str 或 list；也允许逗号分隔
start_time	str	是		开始时间，格式'YYYYMMDDHHMMSS' 或 'YYYYMMDD'
end_time	str	是		结束时间，格式'YYYYMMDDHHMMSS' 或 'YYYYMMDD'
cols	str	否	全部字段	筛选字段
rslt_type	int	否	0	数据返回结果类型，0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	证券代码
date_time	str	日期时间，格式'YYYY-MM-DD HH:MM:SS.fff'
index_source	str	指数源
currency	str	货币代码
index_status	str	指数状态
open_price	float	开盘价
high_price	float	最高价
low_price	float	最低价
close_price	float	收盘价
pre_close_price	float	昨收价
last_price	float	最新价
total_turnover	float	成交额
volume	int	成交量
net_change	float	昨收价与最新价的净值
net_change_pct	float	昨收价与最新价的净值百分比
eas_value	float	预计平均结算值
message_seq	int	消息序号

**返回数据类型**

返回数据根据rslt\_type传入的参数类型，返回不同格式的表： 0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray，参数错误或处理异常时返回为None。

函数调用样例

hknew.get_index_tick(symbols=['0000100.XHKG', '0216200.XHKG'], start_time='20260811093000', end_time='20260811094000')

结果输出

             symbol                date_time  ... eas_value  message_seq
0       0000100.XHKG  2026-08-11 09:30:02.000  ...       0.0     1
1       0000100.XHKG  2026-08-11 09:30:02.000  ...       0.0     2
2       0000100.XHKG  2026-08-11 09:30:02.000  ...       0.0     3
             ...                      ...  ...       ...   ...

[1244 rows x 17 columns]

高频代码	转换代码	中文名
000001.XHKG	000001	上证指数
000009.XHKG	000009	上证 380
000010.XHKG	000010	上证 180
0000100.XHKG	HSI	恒生指数
0000101.XHKG	HZ5101	恒生金融
0000102.XHKG	HZ5102	恒生公用事业
0000103.XHKG	HZ5103	恒生地产
0000104.XHKG	HZ5104	恒生工商业
000015.XHKG	000015	红利指数
000016.XHKG	000016	上证 50
000021.XHKG	000021	180 治理
000043.XHKG	000043	超大盘
000044.XHKG	000044	上证中盘
000065.XHKG	000065	上证龙头
000066.XHKG	000066	上证商品
0001400.XHKG	HZ5014	恒生国企指数
0001500.XHKG	HZ5015	恒生中资指数
000942.XHKG	000942	内地消费
0105000.XHKG	VHSI	恒指波幅指数
0200700.XHKG	HZ5305	恒生内地银行
0200800.XHKG	HZ5306	恒生内地地产
0201000.XHKG	HZ5308	恒生内地石油
0205000.XHKG	HZ2050	恒指 ESG 指数
0205100.XHKG	HZ2051	恒生国指 ESG 指数
0208300.XHKG	HZ2083	恒生科技指数
1006800.XHKG	HZ1680	恒指总股息累计
1006801.XHKG	HZ1681	恒生金融总股息
1006802.XHKG	HZ1682	公用事业总股息
1006803.XHKG	HZ1683	恒生地产总股息
1006804.XHKG	HZ1684	恒生工商业总股息
1007200.XHKG	HZ1720	恒生中企总股息
2006800.XHKG	HZ2680	恒指净股息累计
2006801.XHKG	HZ2681	恒生金融净股息
2006802.XHKG	HZ2682	公用事业净股息
2006803.XHKG	HZ2683	恒生地产净股息
2006804.XHKG	HZ2684	恒生工商业净股息
2007200.XHKG	HZ2720	恒生中企净股息
990001.XHKG	990001	中华半导体芯片
CES100.XHKG	CES100	中华 100
CES120.XHKG	CES120	中华 120
CES280.XHKG	CES280	中华 280
CES300.XHKG	CES300	中华 300
CESA80.XHKG	CESA80	中华 A80
CESG10.XHKG	CESG10	中华博彩指数
CESHKB.XHKG	CESHKB	中华香港生物科技
CESHKM.XHKG	CESHKM	中华香港内地指数
CESP50.XHKG	CESP50	中华港股通优选 50
CSI300.XHKG	CSI300	沪深 300
H11100.XHKG	H11100	香港 100
H11110.XHKG	H11110	香港 F50
H11120.XHKG	H11120	香港中盘精选
H11123.XHKG	H11123	香港内地
H11140.XHKG	H11140	香港红利
H11143.XHKG	H11143	HKT 内地地产
H11144.XHKG	H11144	HKT 内地消费
H11152.XHKG	H11152	内地民营
H11153.XHKG	H11153	内地国有
SPHKG.XHKG	GEM	标普香港创业板
SPHKL.XHKG	HKL	恒生综合大型股

hknew.get_kline–查询港股K线

hknew.get_kline(symbols, candle_period='1d', candle_mode=None, start_date=None, end_date=None, cols=None, rslt_type=0)

获取港股K线信息。当前不支持周线（1w）、月线（1M）、年线（1y）。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str	是		证券代码，港股全代码如 ['00700.XHKG']
candle_period	str	否	1d	K线周期，详细信息： 1m-1分钟K线 5m-5分钟K线 10m-10分钟K线 15m-15分钟K线 30m-30分钟K线 1h-60分钟线 1d-日k线当前不支持：1w-周K线、1M-月K线、1y-年K线
candle_mode	str	否	None	K线模式，仅限股票: None-原始K线， pre-前复权K线， post-后复权K线
start_date	str	否	最近交易日	开始日期，格式'YYYYMMDD'
end_date	str	否	最近交易日	结束日期，格式'YYYYMMDD'
cols	str	否	全部字段	筛选字段
rslt_type	int	否	0	数据返回结果类型，0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	证券全代码，如 00700.XHKG
trade_date	str	交易日，格式'yyyyMMdd'
minute_time	str	分钟时刻，格式 HHMM 四位（如 0930），仅分钟线有
open_price	float	开盘价
high_price	float	最高价
low_price	float	最低价
close_price	float	收盘价
volume	int	成交量
total_turnover	float	成交额
num_trades	int	成交笔数
pre_close_price	float	昨收价

**返回数据类型**

返回数据根据rslt\_type传入的参数类型，返回不同格式的表： 0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray，参数错误或处理异常时返回为None。

函数调用样例

d = dq.hknew.get_kline(symbols=['00700.XHKG'], candle_period='1m', candle_mode=None, start_date='20260811', end_date='20260811')

结果输出

        symbol  trade_date minute_time  ...  num_trades  pre_close_price
0    00700.XHKG   20260811     0920  ...            0          0.0
1    00700.XHKG   20260811     0930  ...            0          0.0
2    00700.XHKG   20260811     0931  ...            0          0.0
..          ...        ...      ...  ...          ...          ...

[335 rows x 11 columns]

公募基金数据

基金代码尾缀说明：沪深场内为 .XSHG、.XSHE，场外为 .OF。本大节 fund.* 的 symbols 可带尾缀或仅传本地代码。基金代码易与股票代码冲突，使用通用行情等接口查询时须带正确尾缀。

fund.all_instruments–获取所有公募基金信息

fund.all_instruments(date=None, operation_type=None, fund_nature=None, investment_type=None, fund_type=None, cols=None)

按查询日列出当时可交易的全部公募基金清单及基础属性

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
date	str	否	无	查询日 yyyyMMdd；缺省最近交易日。须已上市（listed_date 非空且 listed_date≤date）；de_listed_date 非空且 date≥de_listed_date 时剔除
operation_type	str\|list	否	无	基金运作方式筛选。可选：contract_closed（契约型封闭式）、etf（ETF）、etf_related（ETF联接基金）、innovative_closed（创新型封闭式）、lof（LOF）、open（开放式）、open_fixed（开放式(带固定封闭期)）
fund_nature	str\|list	否	无	基金性质筛选。可选：fund（常规基金）、mrf（互认基金）、qdii（QDII基金）
investment_type	str\|list	否	无	是否指数型筛选。可选：enhanced_index（优化指数型）、index（指数型）、non_index（非指数型）
fund_type	str\|list	否	无	基金类别筛选。可选：bond（债券型）、currency（货币型）、fof（FOF）、guaranteed（保本型）、mix（混合型）、other（其他型）、qdii（QDII）、reits（REITs）、short_bond（短期理财型）、stock（股票型）
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表

基金分类筛选说明（适用于 operation_type、fund_nature、investment_type、fund_type）
不传、空字符串或缺省时不筛选该维度；支持单个英文字符串、逗号分隔或列表，大小写不敏感；同一入参多个取值为并集（OR），不同入参之间为交集（AND）；某入参有传值但英文码全部无效时返回空 DataFrame。invest_style 仅出参，不可筛选。

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	基金全代码；沪深场内尾缀为 .XSHG、.XSHE，场外统一使用 .OF
security_abbr	str	证券简称
amc	str	基金公司
fund_manager	str	基金经理
establishment_date	str	基金成立日期
listed_date	str	发基金上市日
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
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
de_listed_date	str	基金退市日
stop_date	str	基金终止日
exchange	str	交易所，'XSHE' - 深交所, 'XSHG' - 上交所
benchmark	str	业绩比较基准
latest_size	float	最新基金规模（单位：元；，EndDate 最新）
operation_type	str	基金运作方式，如 ETF、LOF、开放式
fund_nature	str	基金性质，如常规基金、QDII基金
investment_type	str	是否指数型：指数型、优化指数型、非指数型
fund_type	str	基金类别，如股票型、混合型
invest_style	str	基金投资风格

**返回数据类型**
返回 pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

from dataquant import fund
fund.all_instruments(date='20200101', operation_type='etf')

结果输出

symbol security_abbr         amc fund_manager establishment_date listed_da...                                    benchmark   latest_size operation_type fund_nature invest...
0  000001.OF       华夏成长混合A  华夏基金管理有限公司     刘睿聪 郑晓辉            20011218    20011218               0          None           None      None                                          本基金暂不设业绩比较基准  2.644300e+09            ...
1  000003.OF      中海可转债债券A  中海基金管理有限公司         梅寓寒            20130320    20130320               0          None           None      None           中信标普可转债指数收益率×70%＋中证综合债券指数收益率×20%＋上证红利指数×10%  5.096120e+07            ...
2  000004.OF      中海可转债债券C  中海基金管理有限公司         梅寓寒            20130320    20130320               0          None           None      None           中信标普可转债指数收益率×70%＋中证综合债券指数收益率×20%＋上证红利指数×10%  6.900322e+07            ...
[32885 rows x 18 columns]

fund.get_asset_allocation–获取基金资产配置

fund.get_asset_allocation(symbols, date=None, cols=None)

按基金代码查询大类资产配置（股票/债券/现金/其他占净资产比例，以及净资产与总资产）；指定查询日时按报告期回溯最近一期，不指定则返回全部报告期。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		基金代码，支持带市场后缀或仅本地代码，如 '000001.OF' 或 ['000001']
date	str	否	无	查询日期 yyyyMMdd；传入则按报告期回溯取该日及之前最近一期；不传则返回全部报告期
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	基金全代码；沪深场内尾缀为 .XSHG、.XSHE，场外统一使用 .OF
report_date	str	报告期（yyyyMMdd）
info_date	str	公告发布日（yyyyMMdd）
stock	float	股票占净资产比例
bond	float	债券占净资产比例（质押式回购融资杠杆下可能超过 100%）
cash	float	现金占净资产比例
other	float	其他资产占净资产比例
net_asset	float	基金净资产（单位：元）
total_asset	float	基金总资产（单位：元）

**返回数据类型**
返回 pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

from dataquant import fund
fund.get_asset_allocation(symbols=['000058.OF'], date=20201231)

结果输出

      symbol report_date info_date     stock    bond      cash     other     net_asset  total_asset
0  000058.OF    20201231  20210122  0.311344  0.6614  0.013306  0.015539  6.928471e+08  693971161.4
[1 rows x 9 columns]

fund.get_benchmark–获取基金基准

fund.get_benchmark(symbols, cols=None)

按基金代码查询业绩比较基准构成：各基准指数（或利率品种）的全代码、中文名称、权重，以及该组基准的起止日。无日期入参，返回全部历史区间（含已结束的基准构成）。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		基金代码，支持带市场后缀或仅本地代码，如 '000001.OF' 或 ['000001']
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表；指定列时会一并返回 symbol、start_date、index_code

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	基金全代码；沪深场内尾缀为 .XSHG、.XSHE，场外统一使用 .OF
start_date	str	该组基准起始日（yyyyMMdd）
end_date	str	该组基准截止日（yyyyMMdd）；空表示该组基准仍有效
index_code	str	基准指数全代码；指数域尾缀如 .XSHG、.XSHE、.INDX
index_name	str	基准指数中文名称
index_weight	float	该指数在业绩比较基准中的权重

**返回数据类型**
返回 pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

from dataquant import fund
fund.get_benchmark(symbols=['000001.OF'])

结果输出

      symbol start_date end_date     index_code   index_name  index_weight
0  000001.OF   20260727     None  CBA00203.INDX  中债-综合指数(全价)           0.3
1  000001.OF   20260727     None    H30355.INDX    中证800成长指数           0.7
[2 rows x 6 columns]

fund.get_bond_structure–获取基金债券组合结构

fund.get_bond_structure(symbols, date=None, cols=None)

按基金代码查询持仓中各债券种类的组合结构（占净值比例、占债券组合市值比例及持仓市值）；指定查询日时按报告期回溯最近一期（该期全部券种行），不指定则返回全部报告期。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		基金代码，支持带市场后缀或仅本地代码，如 '000001.OF' 或 ['000001']
date	str	否	无	查询日期 yyyyMMdd；传入则按报告期回溯取该日及之前最近一期（该期全部券种行）；不传则返回全部报告期
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表；指定列时会一并返回 symbol、report_date

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	基金全代码；沪深场内尾缀为 .XSHG、.XSHE，场外统一使用 .OF
report_date	str	报告期（yyyyMMdd）
bond_type	str	债券种类英文枚举；取值含 government（国债）、corporate（企业债）、central_bank_bill（央行票据）、financial（金融债券）、policy_financial（政策性金融债券）、corporate_financing（企业融资债券）、convertible（可转换债券）、company_bond（公司债）、medium_notes（中期票据）、interbank_cd（同业存单）、asset_backed（资产支持证券）、short_term_bond（短期融资债券）、refinancing（转融通证券）、other_bond（其他债券）
weight_nv	float	占基金净值比例（小数，未放大为百分数）
weight_bond_mv	float	占债券组合市值比例（小数，未放大为百分数）
market_value	float	持仓市值（单位：元）

**返回数据类型**
返回 pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

from dataquant import fund
fund.get_bond_structure(symbols=['000014.OF','000005.OF'], date=20200630)

结果输出

      symbol report_date         bond_type  weight_nv  weight_bond_mv  market_value
0  000005.OF    20200630       convertible     0.0347        0.026921    1970729.00
1  000005.OF    20200630         corporate     0.3668        0.284768   20846100.00
2  000005.OF    20200630         financial     0.2370        0.183999   13469400.00
3  000005.OF    20200630      medium_notes     0.6495        0.504312   36917600.00
4  000005.OF    20200630  policy_financial     0.1663        0.129116    9451800.00
5  000014.OF    20200630       convertible     0.7407        0.662522   76559552.12
6  000014.OF    20200630         corporate     0.2350        0.210221   24292667.20
7  000014.OF    20200630        government     0.1423        0.127257   14705500.00
[8 rows x 6 columns]

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

fund.get_credit_quality(symbols, date=None, cols=None)

按基金代码查询债券持仓的投资信用评级信息（信用等级、评级类别及持仓市值）；指定查询日时按持仓披露日期回溯最近一期（该期全部评级行），不指定则返回全部披露日期。数据同时以主代码与全部份额代码（A/C 类等）提供，使用份额代码查询与使用主代码查询返回相同数据。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		基金代码，支持带市场后缀或仅本地代码，如 '000032.OF' 或 ['000032']
date	str	否	无	查询日期 yyyyMMdd；传入则按持仓披露日期回溯取该日及之前最近一期（该期全部评级行）；不传则返回全部披露日期
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表；指定列时会一并返回 symbol、report_date

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	基金全代码；沪深场内尾缀为 .XSHG、.XSHE，场外统一使用 .OF
report_date	str	持仓披露日期（yyyyMMdd）
credit_rating	str	债券信用等级
bond_sector_rating_type	str	债券持仓评级类别；取值含债券长期信用评级、债券短期信用评级、资产支持证券短期信用评级、同业存单短期信用评级、资产支持证券长期信用评级、同业存单长期信用评级
market_value	float	持仓市值（单位：元）

**返回数据类型**
返回 pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

from dataquant import fund
fund.get_credit_quality(symbols=['000032.OF','000033.OF'], date=20191231)

结果输出

      symbol report_date credit_rating bond_sector_rating_type  market_value
0  000032.OF    20191231           A-1                债券短期信用评级  8.182628e+07
1  000032.OF    20191231           未评级                债券短期信用评级  3.466683e+08
2  000032.OF    20191231           AAA                债券长期信用评级  4.052186e+09
3  000032.OF    20191231         AAA以下                债券长期信用评级  1.284435e+09
4  000032.OF    20191231           AAA            资产支持证券长期信用评级  2.036309e+07
5  000033.OF    20191231           A-1                债券短期信用评级  8.182628e+07
6  000033.OF    20191231           未评级                债券短期信用评级  3.466683e+08
7  000033.OF    20191231           AAA                债券长期信用评级  4.052186e+09
8  000033.OF    20191231         AAA以下                债券长期信用评级  1.284435e+09
9  000033.OF    20191231           AAA            资产支持证券长期信用评级  2.036309e+07

fund.get_daily_units–获取基金日度份额数据

fund.get_daily_units(symbols, start_date=None, end_date=None, cols=None)

获取基金日度份额数据（期末总份额、流通份额与基金规模）

适用范围：仅支持交易所上市基金（ETF、LOF 等）。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		基金代码，支持带市场后缀或仅本地代码，如 '000001.OF' 或 ['000001']
start_date	str	否	无	开始日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 end_date 时，返回该日及之后的记录；与 end_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
end_date	str	否	无	结束日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 start_date 时，返回该日及之前的记录；与 start_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	基金全代码；沪深场内尾缀为 .XSHG、.XSHE，场外统一使用 .OF
trade_date	str	份额截止日期（yyyyMMdd）
units	float	期末总份额（单位：份）
float_units	str	流通份额（单位：份）
size	str	基金规模（单位：元；同日单位净值 × 期末总份额）

**返回数据类型**
返回 pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

from dataquant import fund
fund.get_daily_units(symbols=['159621.XSHE'], start_date=20221101, end_date=20221130)

结果输出

symbol trade_date        units  float_units          size
0  159621.XSHE   20221101  197434717.0  197434717.0  1.794879e+08
1  159621.XSHE   20221102  194434717.0  194434717.0  1.787049e+08
2  159621.XSHE   20221103  194434717.0  194434717.0  1.773050e+08
[22 rows x 5 columns]

fund.get_dividend–获取基金分红信息

fund.get_dividend(symbols, cols=None)

按基金代码查询历次现金分红：除权除息日、权益登记日、每份税前分红、分红发放日。无日期入参，返回该券全部分红记录。分红按份额代码各自成行，使用不同份额代码查询返回各自记录。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		基金代码，支持带市场后缀或仅本地代码，如 '050116.OF' 或 ['050116']
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表；指定列时会一并返回 symbol、ex_dividend_date

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	基金全代码；沪深场内尾缀为 .XSHG、.XSHE，场外统一使用 .OF
ex_dividend_date	str	除权除息日（yyyyMMdd）
book_closure_date	str	权益登记日（yyyyMMdd）
dividend_before_tax	float	每份税前分红
payable_date	str	分红发放日（yyyyMMdd）

**返回数据类型**
返回 pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

from dataquant import fund
fund.get_dividend(symbols=['050116.OF'])

结果输出

      symbol ex_dividend_date book_closure_date  dividend_before_tax payable_date
0  050116.OF         20120117          20120117                0.002     20120119
1  050116.OF         20130116          20130116                0.013     20130118
2  050116.OF         20150114          20150114                0.028     20150116
[6 rows x 5 columns]

fund.get_etf_by_index–获取追踪指定指数的 ETF 列表

fund.get_etf_by_index(symbols, date=None, cols=None)

按被追踪指数全代码查询当前（或指定日）追踪该指数的 ETF 基金列表，并返回年化跟踪误差用于质量比较

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		被追踪指数代码，支持带市场后缀或仅本地代码，如 '000300.XSHG' 或 ['000300']
date	str	否	无	查询日 yyyyMMdd；缺省当天。返回该日仍在跟踪期内的 ETF（跟踪已开始且尚未结束）
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	被追踪指数全代码
etf_code	str	ETF 全代码；沪深场内尾缀为 .XSHG、.XSHE
etf_name	str	ETF 简称
tracking_error	float	年化跟踪误差（%）
start_date	str	跟踪关系起始日 yyyyMMdd（ExecuteDate）
end_date	str	跟踪关系终止日 yyyyMMdd（CancelDate；空表示仍在跟踪）

**返回数据类型**
返回 pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

from dataquant import fund
fund.get_etf_by_index(symbols=['000300.XSHG'], date=20240102)

结果输出

symbol     etf_code    etf_name  tracking_error start_date end_date
0  000300.XSHG  159673.XSHE  鹏华沪深300ETF        0.534118   20230414     None
1  000300.XSHG  159919.XSHE  嘉实沪深300ETF        0.345946   20120405     None
2  000300.XSHG  159925.XSHE  南方沪深300ETF        0.575526   20130218     None
[22 rows x 6 columns]

fund.get_etf_cash_components–获取 ETF 现金差额数据

fund.get_etf_cash_components(symbols, start_date=None, end_date=None, cols=None)

按 ETF 代码与日期区间查询每日申购赎回清单中的现金差额、预估现金、最小申赎单位净值及现金替代上限。起止日期皆空则返回该券全历史。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		ETF 代码，支持带市场后缀或仅本地代码，如 '510050.XSHG' 或 ['510050']
start_date	str	否	无	开始日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 end_date 时，返回该日及之后的记录；与 end_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
end_date	str	否	无	结束日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 start_date 时，返回该日及之前的记录；与 start_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表；指定列时会一并返回 symbol、trade_date

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	ETF 全代码；沪深场内尾缀为 .XSHG、.XSHE
trade_date	str	预估日期（yyyyMMdd），申赎清单适用日
pre_date	str	上一交易日（yyyyMMdd）
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（比例）
unit_subscribe_redeem	float	最小申赎单位（份）

**返回数据类型**
返回 pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

from dataquant import fund
fund.get_etf_cash_components(symbols=['510050.XSHG'], start_date='20191201', end_date='20191205')

结果输出

        symbol trade_date  pre_date  cash_component  nav_per_basket  est_cash_component  max_cash_ratio  unit_subscribe_redeem
0  510050.XSHG   20191202  20191129        55959.24      2646969.24            31237.24             0.5               900000.0
1  510050.XSHG   20191203  20191202        31488.64      2608899.64            35832.64             0.5               900000.0
2  510050.XSHG   20191204  20191203        34927.55      2617784.55            33264.55             0.5               900000.0
[4 rows x 8 columns]

fund.get_etf_components–获取 ETF 每日申购赎回清单数据

fund.get_etf_components(symbols, date=None, cols=None)

按 ETF 代码与查询日获取该日申购赎回清单成份：成份证券、股票数量及现金替代规则。查询日须为交易日；不传则取最近交易日。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		ETF 代码，支持带市场后缀或仅本地代码，如 '510050.XSHG' 或 ['510050']
date	str	否	最近交易日	查询日 yyyyMMdd，须为交易日；不传则取最近交易日
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表；指定列时会一并返回 symbol、trade_date、stock_symbol

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	ETF 全代码；沪深场内尾缀为 .XSHG、.XSHE
trade_date	str	清单适用日（yyyyMMdd）
stock_symbol	str	成份证券代码；能识别市场时带尾缀，否则为本地代码
stock_amount	float	股票数量（股）
cash_substitute	str	现金替代规则，如允许、必须、禁止、退补
cash_substitute_proportion	float	现金替代比例（小数，非百分数）
fixed_cash_substitute	float	固定现金金额；上交所为固定替代金额，深交所用申购替代金额填充
redeem_cash_substitute	float	赎回替代金额（元）

**返回数据类型**
返回 pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

from dataquant import fund
fund.get_etf_components(symbols=['510050.XSHG'], date='20240102')

结果输出

        symbol trade_date stock_symbol  stock_amount cash_substitute cash_substitute_proportion  fixed_cash_substitute redeem_cash_substitute
0  510050.XSHG   20240102  600028.XSHG        6300.0              允许                       None                    NaN                   None
1  510050.XSHG   20240102  600030.XSHG        3200.0              允许                       None                    NaN                   None
2  510050.XSHG   20240102  600031.XSHG        2000.0              允许                       None                    NaN                   None
[50 rows x 8 columns]

fund.get_nav–获取基金净值信息

fund.get_nav(symbols, start_date=None, end_date=None, cols=None)

按基金代码与日期区间查询单位净值、累计净值、复权净值及货币基金收益等序列

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		基金代码，支持带市场后缀或仅本地代码，如 '000001.OF' 或 ['000001']
start_date	str	否	无	净值截止日开始日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 end_date 时，返回该日及之后的记录；与 end_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
end_date	str	否	无	净值截止日结束日期 yyyyMMdd（含）。只传本参数、不传 start_date 时，返回该日及之前的记录；与 start_date 同时传入则为闭区间（含两端）；起止都不传则不按日期过滤（返回全部日期）
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	基金全代码；沪深场内尾缀为 .XSHG、.XSHE，场外统一使用 .OF
end_date	str	净值截止日期（yyyyMMdd）
info_date	str	信息发布日期（yyyyMMdd）
info_source	str	信息来源
nv	float	净资产值
unit_net_value	float	单位净值
acc_net_value	float	累计单位净值
adjusted_net_value	float	复权单位净值
daily_profit	float	每万份基金单位当日收益（元）
weekly_yield	float	最近 7 日折算年收益率
involved_days	int	涉及天数
change_rate	float	单位基金净值日增长率
nv_weekly_growth_rate	float	单位基金净值周增长率
discount_ratio	float	基金升贴水率
update_date	str	数据更新日期（yyyyMMdd）

**返回数据类型**
返回 pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

from dataquant import fund
fund.get_nav(symbols=['000003.OF', '519505.OF'], start_date=20200910, end_date=20200917)

结果输出

symbol end_date  info_date  unit_net_value  acc_net_value  adjusted_net_value  change_rate  daily_profit  weekly_yield
0  000003.OF   20200910   20200910           0.912          1.122            1.072268    -0.009772           NaN           NaN
1  000003.OF   20200911   20200911           0.915          1.125            1.075795     0.003289           NaN           NaN
2  000003.OF   20200914   20200914           0.915          1.125            1.075795     0.000000           NaN           NaN
[13 rows x 15 columns]

fund.get_units_change–获取基金份额变动信息

fund.get_units_change(symbols, date=None, cols=None)

获取基金份额季度报告期变动（申购/赎回/期末份额、流通份额与净资产等）

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		基金代码，支持带市场后缀或仅本地代码，如 '000001.OF' 或 ['000001']
date	str	否	无	查询日期 yyyyMMdd；传入则回溯取该日及之前最近一期报告期数据；不传则返回全部报告期
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	基金全代码；沪深场内尾缀为 .XSHG、.XSHE，场外统一使用 .OF
trade_date	str	报告期截止日期（yyyyMMdd）
subscribe_units	float	期间申购（单位：份）
redeem_units	float	期间赎回（单位：份）
info_date	str	公告日期（yyyyMMdd）
units	float	期末总份额（单位：份）
float_units	str	流通份额（单位：份；兼容 ETF，季度空值由日度补齐）
net_asset	float	期末总净资产值（单位：元；取）

**返回数据类型**
返回 pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

from dataquant import fund
fund.get_units_change(symbols=['001554.OF'], date=20180630)

结果输出

symbol trade_date  subscribe_units  redeem_units info_date        units float_units     net_asset
0  001554.OF   20180630       4840103.56   16326724.31  20180719  23949336.29        None  1.347629e+07
[1 rows x 8 columns]

fund.instruments–获取基金基础信息

fund.instruments(symbols, cols=None)

按基金代码查询单只或多只公募基金的基础属性（成立日、类型、管理人、基准等）

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
symbols	str\|list	是		基金代码，支持带市场后缀或仅本地代码，如 '000001.OF' 或 ['000001']
cols	str\|list	否	全部字段	筛选返回列，字段名见下方输出参数表

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
symbol	str	基金全代码；沪深场内尾缀为 .XSHG、.XSHE，场外统一使用 .OF
security_abbr	str	证券简称
transition_time	int	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
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；，EndDate 最新）
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
operation_type	str	基金运作方式，如 ETF、LOF、开放式
fund_nature	str	基金性质，如常规基金、QDII基金
investment_type	str	是否指数型：指数型、优化指数型、非指数型
fund_type	str	基金类别，如股票型、混合型
invest_style	str	基金投资风格
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

**返回数据类型**
返回 pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

from dataquant import fund
fund.instruments(symbols=['000001.OF'])

结果输出

symbol       security_abbr  transition_time      issuer fund_manager establishement_date liste...                                    benchmark   latest_size abbrev_symbol                                               ...
0  000001.OF          华夏成长证券投资基金                0  华夏基金管理有限公司     刘睿聪 郑晓辉             20011218    20011218      None           None                                 本基金暂不设业绩比较基准  2.644300e+09       华夏成长混合A             ...
1  000003.OF  中海可转换债券债券型证券投资基金A类                0  中海基金管理有限公司         梅寓寒             20130320    20130320      None           None  中信标普可转债指数收益率×70%＋中证综合债券指数收益率×20%＋上证红利指数×10%  5.096120e+07      中海可转债债券A      本基金以可转换...
2  000004.OF  中海可转换债券债券型证券投资基金C类                0  中海基金管理有限公司         梅寓寒             20130320    20130320      None           None  中信标普可转债指数收益率×70%＋中证综合债券指数收益率×20%＋上证红利指数×10%  6.900322e+07      中海可转债债券C      本基金以可转换...
[5 rows x 30 columns]

私募基金（已停止更新）

（数据已停止更新，即将废弃，不建议使用。）

pof.get_adjusted_risk_index–获取调整后风险指标

pof.get_adjusted_risk_index(fund_code_list, strt_mth='190001', end_mth=None, cols=None)

指定基金获取风险指标。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
fund_code_list	str\|list	是		基金ID
strt_mth	str	否	190001	开始月份，对应cal_mth，格式'YYYYMM'
end_mth	str	否	当前日期	结束月份，对应cal_mth，格式'YYYYMM'
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
fund_code	str	基金id
cal_mth	str	截至日期
shap_1m	float	最近一个月的夏普比率
shap_3m	float	最近三个月的夏普比率
shap_6m	float	最近半年的夏普比率
shap_1y	float	最近一年的夏普比率
shap_2y	float	最近两年的夏普比率
shap_3y	float	最近三年的夏普比率
shap_4y	float	最近四年的夏普比率
shap_5y	float	最近五年的夏普比率
shap_10y	float	最近十年的夏普比率
shap_incep	float	成立以来的夏普比率
shap_ytd	float	今年以来夏普比率
sotn_1m	float	最近一月的索提诺比率
sotn_3m	float	最近三月的索提诺比率
sotn_6m	float	最近半年的索提诺比率
sotn_1y	float	最近一年的索提诺比率
sotn_2y	float	最近两年的索提诺比率
sotn_3y	float	最近三年的索提诺比率
sotn_4y	float	最近四年的索提诺比率
sotn_5y	float	最近五年的索提诺比率
sotn_10y	float	最近十年的索提诺比率
sotn_incep	float	成立以来的索提诺比率
sotn_ytd	float	今年以来的索提诺比率
sotn_MAR_1y	float	最近一年的索提诺比率(MAR)
sotn_MAR_2y	float	最近两年的索提诺比率(MAR)
sotn_MAR_3y	float	最近三年的索提诺比率(MAR)
sotn_MAR_4y	float	最近四年的索提诺比率(MAR)
sotn_MAR_5y	float	最近五年的索提诺比率(MAR)
sotn_MAR_10y	float	最近十年的索提诺比率(MAR)
sotn_MAR_incep	float	成立以来的索提诺比率(MAR)
sotn_MAR_ytd	float	今年以来索提诺比率
tryn_1m	float	最近一月的特雷诺比率
tryn_3m	float	最近三月的特雷诺比率
tryn_6m	float	最近半年的特雷诺比率
tryn_1y	float	最近一年的特雷诺比率
tryn_2y	float	最近两年的特雷诺比率
tryn_3y	float	最近三年的特雷诺比率
tryn_4y	float	最近四年的特雷诺比率
tryn_5y	float	最近五年的特雷诺比率
tryn_10y	float	最近十年的特雷诺比率
tryn_incep	float	成立以来的特雷诺比率
tryn_ytd	float	今年以来特雷诺比率
jesn_6m	float	最近半年的詹森指数
jesn_1y	float	最近一年的詹森指数
jesn_2y	float	最近两年的詹森指数
jesn_3y	float	最近三年的詹森指数
jesn_4y	float	最近四年的詹森指数
jesn_5y	float	最近五年的詹森指数
jesn_10y	float	最近十年的詹森指数
jesn_incep	float	成立以来的詹森指数
jesn_ytd	float	今年以来詹森指数
calm_1y	float	最近一年的卡玛比率
calm_2y	float	最近两年的卡玛比率
calm_3y	float	最近三年的卡玛比率
calm_4y	float	最近四年的卡玛比率
calm_5y	float	最近五年的卡玛比率
calm_10y	float	最近十年的卡玛比率
calm_incep	float	成立以来的卡玛比率
calm_ytd	float	今年以来卡玛比率
omega_1y	float	最近一年的欧米茄比率
omega_2y	float	最近两年的欧米茄比率
omega_3y	float	最近三年的欧米茄比率
omega_4y	float	最近四年的欧米茄比率
omega_5y	float	最近五年的欧米茄比率
omega_10y	float	最近十年的欧米茄比率
omega_incep	float	成立以来的欧米茄比率
omega_ytd	float	今年以来的欧米茄比率
kappa_1y	float	最近一年的卡帕比率
kappa_2y	float	最近两年的卡帕比率
kappa_3y	float	最近三年的卡帕比率
kappa_4y	float	最近四年的卡帕比率
kappa_5y	float	最近五年的卡帕比率
kappa_10y	float	最近十年的卡帕比率
kappa_incep	float	成立以来的卡帕比率
kappa_ytd	float	今年以来卡帕比率

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

pof.get_adjusted_risk_index(fund_code_list='HF0000000E', strt_mth='202206', end_mth='202208')

结果输出

    fund_code cal_mth  shap_1m  ...  kappa_10y  kappa_incep  kappa_ytd
0  HF0000000E  202206      NaN  ...        1.0     0.466537        0.0
1  HF0000000E  202207      NaN  ...        1.0     0.444399       -1.0
2  HF0000000E  202208      NaN  ...        1.0     0.350209       -1.0

[3 rows x 76 columns]

pof.get_all_companies–获取所有基金公司信息

pof.get_all_companies(city, reg_stat=2, corp_ast_scal=None, corp_type=None, cols=None)

获取所有公司基本信息（含管理公司、销售机构）。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
city	str	是		注册或者办公所在城市名称，对应出参中的city或reg_city字段
reg_stat	int	否	2-备案存续	备案状态： 0-未备案， 1-备案注销， 2-备案存续
corp_ast_scal	int\|int list	否	None	公司资产规模，默认不做筛选： 1-0~5亿 2-5~10亿 3-10~20亿 4-20~50亿 5-50~100亿 6-100亿以上
corp_type	int\|int list	否	None	公司投资类型，默认不做筛选： 1-私募证券投资 2-公募基金公司 3-银行 4-证券公司 5-信托公司 6-审计机构 7-法律顾问 8-投资顾问 9-行政管理人 10-上市公司 11-期货公司 12-基金公司子公司 13-工作室 14-私募股权投资 15-证券公司子公司 16-期货公司子公司 17-私募创业投资 18-私募其他投资 19-保险公司 20-保险公司子公司 21-私募资产配置类管理人 22-证券公司私募基金子公司 23-独立第三方销售机构 24-支付结算机构 25-独立服务机构 26-地方自律组织 -1-其他
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
corp_id	str	公司ID
corp_cn_fn	str	公司中文全称
corp_cn_abbr	str	公司中文简称
corp_type	int	公司投资类型： 1-私募证券投资 2-公募基金公司 3-银行 4-证券公司 5-信托公司 6-审计机构 7-法律顾问 8-投资顾问 9-行政管理人 10-上市公司 11-期货公司 12-基金公司子公司 13-工作室 14-私募股权投资 15-证券公司子公司 16-期货公司子公司 17-私募创业投资 18-私募其他投资 19-保险公司 20-保险公司子公司 21-私募资产配置类管理人 22-证券公司私募基金子公司 23-独立第三方销售机构 24-支付结算机构 25-独立服务机构 26-地方自律组织 -1-其他
setp_date	str	公司成立日期, 格式'YYYYMMDD'
unif_soci_cred_code	str	统一社会信用代码
city	str	城市
prov	str	省
cntr	str	国家
reg_city	str	注册城市
reg_prov	str	注册省
reg_cntr	str	注册国家
reg_stat	int	备案状态：0-未备案，1-备案注销，2-备案存续
reg_date	str	备案日期
mem_type	int	会员类型：1-普通会员，2-联席会员，3-观察会员，4-特别会员，-1-不详
ins_clas_code	int	企业性质： 1-中外合作企业 2-中外合资企业 3-内资企业 4-境外机构 5-外商独资企业 6-政府机构公司性质: 100-内资企业 110-国有企业 120-集体企业 130-股份合作企业 140-联营企业 141-国有联营企业 142-集体联营企业 143-国有与集体联营企业 149-其他联营企业 150-有限责任公司 151-国有独资有限责任公司 159-其他有限责任公司 160-股份有限公司 170-私营企业 171-私营独资企业 172-私营合伙企业 173-私营有限责任公司 174-私营股份有限公司 190-其他内资企业 200-港澳台商投资企业 210-港澳台合资经营企业 220-港澳台合作经营企业 230-港澳台商独资经营企业 240-港澳台商投资股份有限公司 300-外商投资企业 310-中外合资经营企业 320-中外合作经营企业 330-外商独资企业 340-外商投资股份有限公司 400-个体经营 410-个体户 420-个人合伙 900-其他性质 901-国有绝对控股 902-国有相对控股 903-集体绝对控股 904-集体相对控股 909-其他(按控股分) 910-私营企业及其他企业 921-国有及国有控股企业 925-股份制企业 927-外商和港澳台投资企业 999-所有类型
corp_ast_scal	int	公司资产规模：1- 0-5亿，2- 5-10亿，3- 10-20亿，4- 20-50亿，5- 50-100亿，6 -100亿以上

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

pof.get_all_companies(city='上海', reg_stat=2, corp_ast_scal=2, corp_type=1)

结果输出

    corp_id         corp_cn_fn  ... ins_clas_code  corp_ast_scal
0     10464   赢康私募基金管理(上海)有限公司  ...             3              2
1      1053       上海嵩宁投资管理有限公司  ...             3              2
2      1078       上海珺容投资管理有限公司  ...             3              2
3      1096       平安资产管理有限责任公司  ...             3              2
4     11032       上海垒土资产管理有限公司  ...             3              2
..      ...                ...  ...           ...            ...
173    9533       上海深梧资产管理有限公司  ...             3              2
174    9681       上海金辇投资管理有限公司  ...             3              2
175    9701     上海阳川徐业投资管理有限公司  ...             3              2
176     971     上海民享股权投资管理有限公司  ...             3              2
177    9919  新余市查理投资管理中心(有限合伙)  ...             3              2

[178 rows x 17 columns]

pof.get_all_funds–获取所有私募基金基本信息

pof.get_all_funds(qury_date, fund_stat=2, cols=None)

获取所有私募产品的基本信息。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
qury_date	str	是		查询日期，该日期大于基金募集开始时间，小于基金的清算日期，格式'YYYYMMDD'
fund_stat	int	否	2-运行中	基金运行状态： 1-募集中 2-运行中 4-提前清算 5-到期清算 6-发行失败 7-更换管理人 8-延期清算 -1-其他
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
fund_code	str	基金内部编码
fund_cn_abbr	str	基金中文简称
fund_cn_fn	str	基金中文全称
fund_type	int	基金类型： 1-顾问管理， 2-受托管理， 3-自我管理
setp_date	str	成立日期，格式'YYYYMMDD'
kord_date	str	备案日期，格式'YYYYMMDD'
kord_num	str	备案编码
corp_id	str	基金公司ID
corp_cn_fn	str	公司中文全称
corp_cn_abbr	str	公司中文简称
perf_strt_date	str	开始运作日期
clr_date	str	清算日期
fund_stat	int	基金运行状态： 1-募集中 2-开放运行 3-封闭运行 4-提前清算 5-到期清算 6-发行失败 7-更换管理人 8-延期清算 -1-其他
fund_mngr	str	基金经理
firs_stra	int	排排网一级策略： 1001-股票策略 1002-债券策略 1003-期货及衍生品策略 1004-多资产策略 1005-组合基金 -1-其他
secd_stra	int	排排网二级策略： 100101-主观多头 100102-量化多头 100103-股票多空 100104-股票市场中性 100201-纯债策略 100202-债券增强 100203-债券复合策略 100204-转债交易策略 100301-主观CTA 100302-量化CTA 100303-期权策略 100304-其他衍生品策略 100401-宏观策略 100402-套利策略 100403-复合策略 100501-FOF 100502-MOM -1-其他
thir_stra	int	排排网三级策略： 10010101-主观选股 10010102-定增打新 10010201-沪深300指增 10010202-中证500指增 10010203-中证1000指增 10010204-其他指增 10010205-量化选股 10030101-主观趋势 10030102-主观套利 10030103-主观多策略 10030201-量化趋势 10030202-量化套利 10030203-量化多策略 -1-其他
lock_pd	int	锁定期
clos_pd	int	封闭期
open_pd	str	开放日
pri_basi_id	str	跟踪指数代码
perf_basi	str	业绩基准指数及其说明
durt	int	产品存续期
ivsm_scop	str	基金投资范围
fund_stra_desc	str	投资策略
cstdins_id	str	托管机构ID
brok_id	str	证券经纪人ID
brok_futr_id	str	期货经纪人ID

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

pof.get_all_funds(qury_date=20211212, fund_stat=2)

结果输出

         fund_code    fund_cn_abbr  ...  pri_basi_id                   perf_basi
0       HF00000008      深国投-塔晶老虎1期  ...  000300.XSHG                        None
1       HF0000000A        京福2号证券投资  ...  000300.XSHG                        None
2       HF0000000C   外贸-瀚信双赢1期证券投资  ...  000300.XSHG                        None
3       HF0000000E          银河福星1号  ...  000300.XSHG  本集合计划的业绩比较基准=1年期定期存款利率+4%。
4       HF0000000G      深国投-明达证券投资  ...  000300.XSHG                        None
           ...             ...  ...          ...                         ...
176596  HF0000A5S3  丰衍财富与日聚金五期C类份额  ...  000300.XSHG                        None
176597  HF0000A5ZS      华美宏观配置A类份额  ...  000300.XSHG                        None
176598  HF0000A5ZT  丰衍财富与日聚金五期A类份额  ...  000300.XSHG                        None
176599  HF0000A64S    金湖无量私享五号B类份额  ...  000852.XSHG                        None
176600  HF0000A64X      万联证券万年红天添利  ...   H11001.OTC                        None

[176601 rows x 10 columns]

pof.get_all_personnel–获取所有人员信息

pof.get_all_personnel(edu=5, occu_bkgd=13, is_qlfy=1, cols=None)

获取指定范围的人员信息。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
edu	int	否	5-硕士	最高学历： 1-小学 2-中学 3-大专 4-本科 5-硕士 6-博士 7-博士后 -1-其他
occu_bkgd	int	否	13-私募	职业背景： 1-券商 2-公募 3-其他金融机构 4-媒体 5-海外 6-民间 7-期货 8-实业 9-学者 10-银行 11-信托 12-保险 13-私募 -1-其他
is_qlfy	int	否	1-是	是否有从业资格：1-是，2-否，-1-不详
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
prsn_id	str	人员ID
prsn_name	str	姓名
occu_bkgd	int	职业背景： 1-券商 2-公募 3-其他金融机构 4-媒体 5-海外 6-民间 7-期货 8-实业 9-学者 10-银行 11-信托 12-保险 13-私募 -1-其他
occu_strt_year	str	从业开始年份
occu_year	int	从业年限：<量纲：年>，-1-从业年限不详
sex	int	性别：1-男，2-女，-1-不详
edu	int	最高学历： 1-小学 2-中学 3-大专 4-本科 5-硕士 6-博士 7-博士后 -1-其他
intr	str	人物简介
qlfy_mode	int	资格获取方式：1-考试，2-资格认定，-1-不详
is_qlfy	int	是否有从业资格：1-是，2-否，-1-不详
prze_name	str	荣誉名称

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

pof.get_all_personnel(edu=5, occu_bkgd=13, is_qlfy=1)

结果输出

         prsn_id  ...                                          prze_name
0     PL00000006  ...                                               None
1     PL0000000S  ...  第六届中国私募金牛奖三年期股票策略金牛私募投资经理,第八届中国私募金牛奖五年期股票策略金牛私...
2     PL0000000U  ...  任职期间马可波罗至真中国基金被亚洲投资者杂志（Asia Investor）连续评为2007年...
3     PL0000000Z  ...  中国证券私募金樟奖2016年最佳私募基金经理, 2018年度常青树私募基金经理,2018年度...
4     PL0000002P  ...                                               None
         ...  ...                                                ...
1133  PL00003PJQ  ...                                               None
1134  PL00003Q7C  ...                                               None
1135  PL00003QLA  ...                                               None
1136  PL00003RLH  ...                                               None
1137  PL00003RNF  ...                                               None

[1138 rows x 11 columns]

pof.get_allocation_jc–获取基金巨潮风格

pof.get_allocation_jc(fund_code, strt_date='19000101', end_date=None, cols=None)

获取基金巨潮风格的暴露估计和收益贡献。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
fund_code	str	是		基金内部编码，"HF0000000A"
strt_date	str	否	19000101	交易日查询开始日期，格式'YYYYMMDD'
end_date	str	否	当前日期	交易日查询结束日期，格式'YYYYMMDD'
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
fund_code	str	基金内部编码
nv_pbsh_date	str	净值公布日期，格式'YYYYMMDD'
data_type	int	数据类型，1-多头，2-多空
alpha	float	超额收益
makt_grow_agil	float	大盘成长灵敏度值
makt_grow_ctb	float	大盘成长贡献度值
makt_val_agil	float	大盘价值灵敏度值
makt_val_ctb	float	大盘价值贡献度值
midg_grow_agil	float	中盘成长灵敏度值
midg_grow_ctb	float	中盘成长贡献度值
midg_val_agil	float	中盘价值灵敏度值
midg_val_ctb	float	中盘价值贡献度值
smalp_grow_agil	float	小盘成长灵敏度值
smalp_grow_ctb	float	小盘成长贡献度值
smalp_val_agil	float	小盘价值灵敏度值
smalp_val_ctb	float	小盘价值贡献度值
crrc_perf_beta	float	货币市场业绩归因Beta值
crrc_perf_ctb	float	货币市场业绩归因贡献度
max_ctb	int	贡献度最大的 1-大盘成长 2-大盘价值 3-小盘成长 4-小盘价值 5-中盘成长 6-中盘价值
rsdu	float	残差
fitgdn	float	拟合优度

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

pof.get_allocation_jc(fund_code='HF0000000A', strt_date='20210203', end_date='20221212')

结果输出

      fund_code nv_pbsh_date  data_type  ...  max_ctb      rsdu    fitgdn
0    HF0000000A     20210205          1  ...        5 -0.034418  0.719912
1    HF0000000A     20210205          2  ...        5  0.004904  0.826567
2    HF0000000A     20210210          1  ...        5  0.021676  0.730391
3    HF0000000A     20210210          2  ...        5  0.021371  0.824881
4    HF0000000A     20210219          1  ...        6 -0.001335  0.736680
..          ...          ...        ...  ...      ...       ...       ...
197  HF0000000A     20221130          2  ...        5 -0.012856  0.732478
198  HF0000000A     20221202          1  ...        5  0.012414  0.696822
199  HF0000000A     20221202          2  ...        5  0.011698  0.739896
200  HF0000000A     20221209          1  ...        5 -0.011856  0.693565
201  HF0000000A     20221209          2  ...        5 -0.007521  0.745002

[202 rows x 21 columns]

pof.get_assets_allocation–获取基金大类资产配置

pof.get_assets_allocation(fund_code, strt_date='19000101', end_date=None, cols=None)

获取基金大类资产配置的暴露估计和收益贡献。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
fund_code	str	是		基金内部编码，"HF0000000A"
strt_date	str	否	19000101	交易日查询开始日期，格式'YYYYMMDD'
end_date	str	否	当前日期	交易日查询结束日期，格式'YYYYMMDD'
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
fund_code	str	基金内部编码
nv_pbsh_date	str	净值公布日期，格式'YYYYMMDD'
data_type	int	数据类型，1-多头，2-多空
alpha	float	超额收益
csi300_agil	float	沪深300敏感度值
csi300_ctb	float	沪深300贡献度值
cnbd_agil	float	中债敏感度值
cnbd_ctb	float	中债贡献度值
megr_futr_agil	float	商品期货敏感度值
megr_futr_ctb	float	商品期货贡献度值
cash_agil	float	现金敏感度
cash_ctb	float	现金贡献度
crrc_perf_beta	float	货币市场业绩归因Beta值
crrc_perf_ctb	float	货币市场业绩归因贡献度
max_ctb	int	"贡献度最大的: 1-沪深300, 2-中债总财富（总值）指数, 3-商品期货指数"
rsdu	float	残差
fitgdn	float	拟合优度

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

pof.get_assets_allocation(fund_code='HF0000000A', strt_date='20210203', end_date='20221212')

结果输出

      fund_code nv_pbsh_date  data_type  ...  max_ctb      rsdu    fitgdn
0    HF0000000A     20210205          1  ...        1 -0.063798  0.591439
1    HF0000000A     20210205          2  ...        1 -0.073907  0.658051
2    HF0000000A     20210210          1  ...        1  0.016308  0.623506
3    HF0000000A     20210210          2  ...        1 -0.004570  0.690920
4    HF0000000A     20210219          1  ...        1  0.050902  0.558424
..          ...          ...        ...  ...      ...       ...       ...
195  HF0000000A     20221130          2  ...        4 -0.026835  0.453269
196  HF0000000A     20221202          1  ...        1  0.011116  0.480830
197  HF0000000A     20221202          2  ...        1  0.011418  0.480337
198  HF0000000A     20221209          1  ...        1 -0.031907  0.433039
199  HF0000000A     20221209          2  ...        1 -0.032152  0.432994

[200 rows x 17 columns]

pof.get_assets_position–获取基金资产持仓

pof.get_assets_position(fund_code_list, strt_date='19000101', end_date=None, cols=None)

指定基金获取资产持仓。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
fund_code_list	str\|list	是		基金ID
strt_date	str	否	19000101	开始时间，对应 portfolio_date，格式'YYYYMMDD'
end_date	str	否	当前日期	结束时间，对应 portfolio_date，格式'YYYYMMDD'
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
fund_code	str	基金id
position_date	str	基金仓位统计日期
sec_type	int	证券类型： 1-股票 2-基金 3-债券 4-权证 5-货币资金 -1-其他(券商资管产品特有
position	float	基金仓位比例，<量纲：%>

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

pof.get_assets_position(fund_code_list='HF0000000E', strt_date='20190614', end_date ='20220816')

结果输出

     fund_code stat_date  scr_type  scr_mkt_val   hldp
0   HF0000000E  20190630        -1    45.351647  10.84
1   HF0000000E  20190630         1   277.263160  66.29
2   HF0000000E  20190630         2    47.636400  11.39
3   HF0000000E  20190630         3     0.000000   0.00
4   HF0000000E  20190630         4     0.000000   0.00
..         ...       ...       ...          ...    ...
61  HF0000000E  20211231         1   271.467800  38.56
62  HF0000000E  20211231         2   100.117513  14.22
63  HF0000000E  20211231         3   228.190370  32.42
64  HF0000000E  20211231         4     0.000000   0.00
65  HF0000000E  20211231         5    17.390926   2.47

[66 rows x 5 columns]

pof.get_benchmark_fund_map–获取基金与基准映射关系

pof.get_benchmark_fund_map(fund_code_list=None, pri_basi_id_list=None, cols=None)

指定基金获取基准，或者指定基准获取对应基金。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
fund_code_list	str\|list	否		基金ID，入参二选一，优先使用该字段
pri_basi_id_list	str\|list	否		指数ID，入参二选一
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
fund_code	str	基金ID
fund_cn_fn	str	基金中文全称
fund_cn_abbr	str	基金中文简称
pri_basi_id	str	指数ID
perf_basi	str	业绩基准指数及其说明

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

pof.get_benchmark_fund_map(fund_code_list='HF0000000A')

结果输出

    fund_code fund_cn_abbr        fund_cn_fn  pri_basi_id perf_basi
0  HF0000000A     京福2号证券投资  京福2号证券投资集合资金信托计划  000300.XSHG      None

[1 rows x 5 columns]

pof.get_bond_attribution–获取基金债券因子暴露

pof.get_bond_attribution(fund_code, strt_date='19000101', end_date=None, cols=None)

获取债券的因子暴露和收益贡献。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
fund_code	str	是		基金内部编码，"HF0000000A"
strt_date	str	否	19000101	交易日查询开始日期，格式'YYYYMMDD'
end_date	str	否	当前日期	交易日查询结束日期，格式'YYYYMMDD'
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
fund_code	str	基金内部编码
nv_pbsh_date	str	净值公布日期，格式'YYYYMMDD'
alpha	float	超额收益业绩归因贡献度
durt_mag_perf_beta	float	久期管理业绩归因Beta值
maty_stru_perf_beta	float	期限结构配置业绩归因Beta值
max_maty_perf_beta	float	凸度高阶期限结构配置业绩归因Beta值
cbnd_perf_beta	float	企业债信用利差业绩归因Beta值
max_payf_cbnd_perf_beta	float	高收益企业债信用利差业绩归因Beta值
cvtb_perf_beta	float	可转债权益业绩归因Beta值
durt_mag_perf_ctb	float	久期管理业绩归因贡献度
maty_stru_perf_ctb	float	期限结构配置业绩归因贡献度
max_maty_perf_ctb	float	凸度高阶期限结构配置业绩归因贡献度
cbnd_perf_ctb	float	企业债信用利差业绩归因贡献度
max_payf_cbnd_perf_ctb	float	高收益企业债信用利差业绩归因贡献度
cvtb_perf_ctb	float	可转债权益业绩归因贡献度
crrc_perf_beta	float	货币市场业绩归因Beta值
crrc_perf_ctb	float	货币市场业绩归因贡献度
rsdu	float	残差
fitgdn	float	拟合优度

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

pof.get_bond_attribution(fund_code='HF0000006Y', strt_date='20100203', end_date='20221212')

结果输出

     fund_code nv_pbsh_date     alpha  ...  crrc_perf_ctb      rsdu    fitgdn
0   HF0000006Y     20140130  0.001201  ...      -0.000075  0.000498  0.420021
1   HF0000006Y     20140207  0.000834  ...       0.000392  0.001251  0.323404
2   HF0000006Y     20140214  0.000955  ...       0.000210 -0.000280  0.318806
3   HF0000006Y     20140221  0.000917  ...       0.000094  0.000618  0.322713
4   HF0000006Y     20140228  0.001105  ...      -0.000062  0.001171  0.195286
5   HF0000006Y     20140307  0.000964  ...       0.000073 -0.000080  0.204412
6   HF0000006Y     20140314  0.000376  ...       0.000470  0.000174  0.362277
7   HF0000006Y     20140321  0.000627  ...       0.000381  0.000096  0.190019
8   HF0000006Y     20140328  0.000979  ...       0.000060  0.000089  0.140484
9   HF0000006Y     20140404  0.000979  ...       0.000062  0.000024  0.138729
10  HF0000006Y     20140411  0.001007  ...       0.000047  0.000125  0.113657
11  HF0000006Y     20140418  0.001054  ...       0.000034  0.000104  0.105046
12  HF0000006Y     20140425  0.001064  ...       0.000019  0.000058  0.115268
13  HF0000006Y     20140430  0.000887  ...       0.000120 -0.000160  0.200296
14  HF0000006Y     20140509  0.000889  ...       0.000215 -0.000024  0.207467
15  HF0000006Y     20140516  0.000952  ...       0.000127  0.000103  0.233319
16  HF0000006Y     20140523  0.000902  ...       0.000158  0.000054  0.271924
17  HF0000006Y     20140530  0.000900  ...       0.000154  0.000010  0.285433
18  HF0000006Y     20140606  0.000870  ...       0.000170 -0.000079  0.282133
19  HF0000006Y     20140613  0.000815  ...       0.000235  0.000055  0.359509
20  HF0000006Y     20140620  0.000693  ...       0.000418 -0.000007  0.685477
21  HF0000006Y     20140627  0.000697  ...       0.000454  0.000051  0.684082
22  HF0000006Y     20140704  0.000653  ...       0.000539  0.000039  0.703534
23  HF0000006Y     20140711  0.000647  ...       0.000448 -0.000041  0.696168
24  HF0000006Y     20140718  0.000718  ...       0.000377  0.000125  0.577947
25  HF0000006Y     20140725  0.000900  ...       0.000226 -0.000005  0.543860
26  HF0000006Y     20140801  0.000803  ...       0.000313  0.000011  0.590938
27  HF0000006Y     20140808  0.000752  ...       0.000331  0.000067  0.453862
28  HF0000006Y     20140815  0.000805  ...       0.000298 -0.000077  0.518070
29  HF0000006Y     20140822  0.000761  ...       0.000346  0.000039  0.515697

[30 rows x 19 columns]

pof.get_capture_return–获取基金上行|下行捕获率

pof.get_capture_return(fund_code_list, strt_mth='190001', end_mth=None, cols=None)

指定基金获取捕获率。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
fund_code_list	str\|list	是		基金ID
strt_mth	str	否	"190001"	开始时间，对应nv_pbsh_date，格式'YYYYMM'
end_mth	str	否	当前日期	结束时间，对应nv_pbsh_date，格式'YYYYMM'
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
fund_code	str	基金id
cal_mth	str	截至日期
upcaptr_ror_1y	float	最近一年的上行捕获收益率
upcaptr_ror_2y	float	最近两年的上行捕获收益率
upcaptr_ror_3y	float	最近三年的上行捕获收益率
upcaptr_ror_4y	float	最近四年的上行捕获收益率
upcaptr_ror_5y	float	最近五年的上行捕获收益率
upcaptr_ror_10y	float	最近十年的上行捕获收益率
upcaptr_ror_incep	float	成立以来的上行捕获收益率
upcaptr_ror_ytd	float	今年以来的上行捕获收益率
downcaptr_ror_1y	float	最近一年的下行捕获收益率
downcaptr_ror_2y	float	最近两年的下行捕获收益率
downcaptr_ror_3y	float	最近三年的下行捕获收益率
downcaptr_ror_4y	float	最近四年的下行捕获收益率
downcaptr_ror_5y	float	最近五年的下行捕获收益率
downcaptr_ror_10y	float	最近十年的下行捕获收益率
downcaptr_ror_incep	float	成立以来的下行捕获收益率
downcaptr_ror_ytd	float	今年以来的下行捕获收益率
upcaptr_1y	float	最近一年的上行捕获率
upcaptr_2y	float	最近两年的上行捕获率
upcaptr_3y	float	最近三年的上行捕获率
upcaptr_4y	float	最近四年的上行捕获率
upcaptr_5y	float	最近五年的上行捕获率
upcaptr_10y	float	最近十年的上行捕获率
upcaptr_incep	float	成立以来的上行捕获率
upcaptr_ytd	float	今年以来的上行捕获率
downcaptr_1y	float	最近一年的下行捕获率
downcaptr_2y	float	最近两年的下行捕获率
downcaptr_3y	float	最近三年的下行捕获率
downcaptr_4y	float	最近四年的下行捕获率
downcaptr_5y	float	最近五年的下行捕获率
downcaptr_10y	float	最近十年的下行捕获率
downcaptr_incep	float	成立以来的下行捕获率
downcaptr_ytd	float	今年以来的下行捕获率

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

pof.get_capture_return(fund_code_list='HF0000A48C', strt_mth='202006', end_mth='202208')

结果输出

    fund_code cal_mth  ...  downcaptr_incep  downcaptr_ytd
0  HF0000A48C  202111  ...              NaN            NaN
1  HF0000A48C  202112  ...              NaN            NaN
2  HF0000A48C  202201  ...         0.735807            NaN
3  HF0000A48C  202202  ...         0.735807            NaN
4  HF0000A48C  202203  ...         0.664519            NaN
5  HF0000A48C  202204  ...         0.732994            NaN
6  HF0000A48C  202205  ...         0.732994            1.0
7  HF0000A48C  202206  ...         0.732994            1.0
8  HF0000A48C  202207  ...         0.732994            1.0
9  HF0000A48C  202208  ...         0.715513            1.0

[10 rows x 34 columns]

pof.get_company_fund_map–获取基金与基金公司映射关系

pof.get_company_fund_map(fund_code_list=None, corp_id=None, cols=None)

指定公司获取基金列表，或者指定基金获取所属公司。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
fund_code_list	str\|list	否		基金ID，入参二选一，优先使用该字段
corp_id	str\|list	否		基金公司ID，入参二选一
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
fund_code	str	基金ID
fund_cn_fn	str	基金中文全称
fund_cn_abbr	str	基金中文简称
corp_id	str	基金管理公司ID
setp_date	str	成立日期

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

pof.get_company_fund_map(corp_id_list='1096')

结果输出

     fund_code           fund_cn_abbr  ... corp_id setp_date
0   HF00005M62       平安资管多资产配置(如意21号)  ...    1096  20151022
1   HF00005M63      平安资管偏股灵活配置(如意28号)  ...    1096  20160218
2   HF00005NMI    平安资管医疗主题股票精选(如意10号)  ...    1096  20140506
3   HF00005M06        平安资管量化对冲(如意16号)  ...    1096  20150910
4   HF00005M5Y        平安资管恒生指数(如意25号)  ...    1096  20160219
5   HF00005LXZ         平安资管债券增强(如意1号)  ...    1096  20130808
6   HF00005M5X     平安资管偏债多策略增强(如意20号)  ...    1096  20190313
7   HF00005M65       平安资管流动性管理(如意19号)  ...    1096  20160310
8   HF00005M5T     平安资管偏债多策略2号(如意33号)  ...    1096  20160310
9   HF00005LY7        平安资管货币市场类(创赢1号)  ...    1096  20140618
10  HF00005M5Z     平安资管多策略指数增强(如意32号)  ...    1096  20160914
11  HF00005M07      平安资管新动力FOF(如意11号)  ...    1096  20180907
12  HF000050YC              平安资产鑫福30号  ...    1096  20180823
13  HF00005M5W         平安资管纯债策略(如意3号)  ...    1096  20180309
14  HF00005M05  平安资管基础设施主题股票精选(如意15号)  ...    1096  20150506
15  HF00005M60        平安资管量化成长(如意36号)  ...    1096  20170309
16  HF00005M66       平安资管货币市场类(如意37号)  ...    1096  20170727
17  HF00005M5U   平安资管可投资级信用债指数(如意29号)  ...    1096  20160407
18  HF00005LYS      平安资管量化优选股票(如意12号)  ...    1096  20150210
19  HF00001J3F               平安资产鑫享3号  ...    1096  20150212
20  HF00004VEO               平安资管铂睿1号  ...    1096  20180716
21  HF00005M64     平安资管主动管理MOM(如意30号)  ...    1096  20160408
22  HF00005M5V        平安资管纯债增强(如意26号)  ...    1096  20170106
23  HF00005LXX          平安资管偏股型(如意2号)  ...    1096  20130718
24  HF00005M61  平安资管消费升级主题股票精选(如意35号)  ...    1096  20180621
25  HF00005LY3      平安资管基金精选FOF(如意9号)  ...    1096  20140319

[26 rows x 5 columns]

pof.get_company_honor–获取公司荣誉信息

pof.get_company_honor(corp_id_list, cols=None)

获取指定公司荣誉信息。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
corp_id_list	str\|list	否		公司ID，默认不做筛选
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
corp_id	str	公司ID
corp_name	str	公司中文全称
earn_year	str	获奖年份
prze_name	str	奖项
prze_sitm	str	子奖项
org_name	str	颁发机构

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

pof.get_company_honor(corp_id_list='1096')

结果输出

  corp_id    corp_cn_fn earn_year     prze_name       prze_sitm org_name
0    1096  平安资产管理有限责任公司      2020  第二届中国保险资管英华奖  2019年度最佳保险资管公司    中国基金报
1    1096  平安资产管理有限责任公司      2016           金蝉奖          资产管理公司     华夏时报

[3 rows x 6 columns]

pof.get_company_info–获取基金公司信息

pof.get_company_info(corp_id_list=None, corp_cn_abbr_list=None, corp_cn_fn_list=None, cols=None)

获取指定公司基本信息（含管理公司、销售机构）。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
corp_id_list	str\|list	否		公司ID，入参三选一
corp_cn_abbr_list	str\|list	否		公司中文简称，入参三选一
corp_cn_fn_list	str\|list	否		公司中文全称，入参三选一
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
corp_id	str	公司ID
corp_cn_fn	str	公司中文全称
corp_cn_abbr	str	公司中文简称
corp_type	int	公司投资类型： 1-私募证券投资 2-公募基金公司 3-银行 4-证券公司 5-信托公司 6-审计机构 7-法律顾问 8-投资顾问 9-行政管理人 10-上市公司 11-期货公司 12-基金公司子公司 13-工作室 14-私募股权投资 15-证券公司子公司 16-期货公司子公司 17-私募创业投资 18-私募其他投资 19-保险公司 20-保险公司子公司 21-私募资产配置类管理人 22-证券公司私募基金子公司 23-独立第三方销售机构 24-支付结算机构 25-独立服务机构 26-地方自律组织 -1-其他
setp_date	str	公司成立日期
unif_soci_cred_code	str	统一社会信用代码
city	str	城市
prov	str	省
cntr	str	国家
reg_city	str	注册城市
reg_prov	str	注册省
reg_cntr	str	注册国家
reg_stat	int	备案状态：0-未备案，1-备案注销，2-备案存续
reg_date	str	备案日期
mem_type	int	会员类型：1-普通会员，2-联席会员，3-观察会员，4-特别会员，-1-不详
ins_clas_code	int	企业性质： 1-中外合作企业 2-中外合资企业 3-内资企业 4-境外机构 5-外商独资企业 6-政府机构公司性质: 100-内资企业 110-国有企业 120-集体企业 130-股份合作企业 140-联营企业 141-国有联营企业 142-集体联营企业 143-国有与集体联营企业 149-其他联营企业 150-有限责任公司 151-国有独资有限责任公司 159-其他有限责任公司 160-股份有限公司 170-私营企业 171-私营独资企业 172-私营合伙企业 173-私营有限责任公司 174-私营股份有限公司 190-其他内资企业 200-港澳台商投资企业 210-港澳台合资经营企业 220-港澳台合作经营企业 230-港澳台商独资经营企业 240-港澳台商投资股份有限公司 300-外商投资企业 310-中外合资经营企业 320-中外合作经营企业 330-外商独资企业 340-外商投资股份有限公司 400-个体经营 410-个体户 420-个人合伙 900-其他性质 901-国有绝对控股 902-国有相对控股 903-集体绝对控股 904-集体相对控股 909-其他(按控股分) 910-私营企业及其他企业 921-国有及国有控股企业 925-股份制企业 927-外商和港澳台投资企业 999-所有类型
corp_ast_scal	int	公司资产规模： 1-0~5亿 2-5~10亿 3-10~20亿 4-20~50亿 5-50~100亿 6-100亿以上

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

pof.get_company_info(corp_cn_fn_list='平安资产管理有限责任公司')

结果输出

  corp_id    corp_cn_fn corp_cn_abbr  ...  mem_type ins_clas_code corp_ast_scal
0    1096  平安资产管理有限责任公司         平安资产  ...         3             3             2

[1 rows x 17 columns]

pof.get_company_shareholder–获取公司股权架构信息

pof.get_company_shareholder(corp_id_list, is_last=1, cols=None)

获取指定公司股权架构信息。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
corp_id_list	str\|list	是		公司ID
is_last	int	否	1-有效	是否最新收录：1-有效，0-无效
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
corp_id	str	公司ID
shah_id	str	股东ID
shah_name	str	股东名称
hold_rati	float	持股比例(%)
sscr_amt	float	认缴额(万元)
sscr_date	str	认缴日期, 格式'YYYYMMDD'
paid_amt	float	实缴额(万元)
paid_date	str	实缴日期, 格式'YYYYMMDD'
crrc	int	货币单位：1-人民币，2-港币，3-美元，-1-其他
shah_type	int	股东类型：1-自然人，2-法人，3-外国(地区)企业，4-其他
inpt_date	str	收录日期, 格式'YYYYMMDD'
data_src	int	数据来源：1-监管登记，2-公司公告
is_last	int	是否最新收录：1-有效，0-无效

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

pof.get_company_shareholder(corp_id_list='1096', is_last=1)

结果输出

  corp_id     shah_id         shah_name  ...  inpt_date  data_src is_last
0    1096  CO00000WIO    中国平安人寿保险股份有限公司  ...   20230214         2       1
1    1096  CO00000WNC  中国平安保险（集团）股份有限公司  ...   20230214         2       1
2    1096  CO00001BL0    中国平安财产保险股份有限公司  ...   20230214         2       1

[3 rows x 13 columns]

pof.get_dividends–获取分红

pof.get_dividends(fund_code_list, cols=None)

指定指数代码获取历史分红信息。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
fund_code_list	str\|list	是		基金ID
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
fund_code	str	指数内部编码
divd_date	str	分配日期
divd_type	int	基金分配类型： 1-分红 2-拆分 3-业绩报酬 4-注资 5-撤资 -1-其他
divd_rati	float	分红/拆分比例
src_type	int	数据来源：1-公告 2-计算

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

pof.get_dividends(fund_code_list='HF0000000E')

结果输出

    fund_code divd_date  divd_type  divd_rati  src_type
0  HF0000000E  20150911          1       0.20         2
1  HF0000000E  20161123          1       0.20         2
2  HF0000000E  20170918          1       0.10         2
3  HF0000000E  20180925          1       0.02         2
4  HF0000000E  20201221          1       0.08         2
5  HF0000000E  20211217          1       0.10         1

[6 rows x 5 columns]

pof.get_fund_attributes–获取基金属性

pof.get_fund_attributes(fund_code_list, cols=None)

获取多只产品的基金属性。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
fund_code_list	str\|list	是		基金内部编码，"HF0000000A"
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
fund_code	str	基金内部编码
is_mstfd	int	是否为master feeder fund：0-否, 1-是
is_umbrl	int	是否为伞形产品：0-否, 1-是
tot_flag	int	是否信托中类型TOT(一对一）：0-否, 1-是
is_shr	int	是否份额基金：0-否, 1-是
fee_clas_a	int	是否为A份额：0-否, 1-是
fee_clas_oth	int	是否为其他份额：0-否, 1-是

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

pof.get_fund_attributes(fund_code_list='HF0000000A')

结果输出

    fund_code  is_mstfd  is_umbrl  tot_flag  is_shr  fee_clas_a  fee_clas_oth
0  HF0000000A         0         0         0       0           0             0

[1 rows x 7 columns]

pof.get_fund_fee–获取基金费率

pof.get_fund_fee(fund_code_list, cols=None)

获取多只产品的基金费率。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
fund_code_list	str\|list	是		基金内部编码，"HF0000000A"
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
fund_code	str	基金内部编码
min_scrp_shr	float	最低认购额：<单位：万>
appd_scrp_shr	float	最低追加额：<单位：万>
max_scrp_fee	float	最高认购费：<单位：%>，-1 表示未设置
scrp_fee_expl	str	认(申)购费说明
max_redp_fee	float	最高赎回费：<单位：%>，-1 表示未设置
redp_fee_expl	str	赎回费说明
expl_ahed_app_time	str	赎回提前申请时间：<单位：月>
aep_accr_pd	str	管理费计提周期：<单位：月>
purs_fee	float	申购费率：<单位：%>，-1 表示未设置
purs_fee_expl	str	申购费率说明
ivsm_advr_fee	float	投资顾问费：<单位：%>，-1 表示未设置
mngr_aep	float	管理人管理费：<单位：%>，-1 表示未设置
cstd_fee	float	托管费：<单位：%>，-1 表示未设置
perf_remu	float	业绩报酬：<单位：%>，-1 表示未设置
perf_remu_expl	str	业绩报酬说明
accr_mode	str	计提方式：1-高水位 2-高水位+赎回时补充 3-单客户高水位
accr_freq	str	计提频率：1-月 2-季 3-半年 4-年 0-不固定
accr_day_type	str	计提日类型：1-开放日 2-赎回日 3-分红日 4-清算日 5-固定时点
warl	float	警戒线：<单位：%>，-1 表示未设置
stopl	float	止损线：<单位：%>，-1 表示未设置
stopl_expl	str	止损线说明
oper_serv_fee	float	运营服务费：<单位：%>

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

pof.get_fund_fee(fund_code_list='HF0000000A')

结果输出

    fund_code  min_scrp_shr  appd_scrp_shr  ...  stopl stopl_expl  oper_serv_fee
0  HF0000000A         100.0           10.0  ...   -1.0       None            0.0

[1 rows x 23 columns]

pof.get_fund_honor–获取基金荣誉信息

pof.get_fund_honor(fund_code_list, cols=None)

获取指定基金荣誉信息。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
fund_code_list	str\|list	是		基金ID
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
fund_code	str	基金ID
fund_name	str	基金中文全称
earn_year	str	获奖年份
prze_name	str	奖项
prze_sitm	str	子奖项
org_name	str	颁发机构

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

pof.get_fund_honor(fund_code_list='HF00000C75')

结果输出

     fund_code fund_name  ...                prze_sitm    org_name
0   HF00000C75  元葵产业对冲基金  ...       年度最受欢迎管理期货策略私募基金产品        东方财富
1   HF00000C75  元葵产业对冲基金  ...              年度三年期期货对冲策略       中国基金报
2   HF00000C75  元葵产业对冲基金  ...                  最佳管理期货奖  亿信伟业联合招商证券
3   HF00000C75  元葵产业对冲基金  ...            最佳私募产品奖（复合策略）        智道金服
4   HF00000C75  元葵产业对冲基金  ...    年度受欢迎理财产品（对冲基金-期货管理组）        朝阳永续
5   HF00000C75  元葵产业对冲基金  ...        年度受欢迎对冲类理财产品-宏观策略        朝阳永续
6   HF00000C75  元葵产业对冲基金  ...           年度受欢迎理财产品对冲策略类        朝阳永续
7   HF00000C75  元葵产业对冲基金  ...     年度受欢迎理财产品（三年期）-对冲策略类        朝阳永续
8   HF00000C75  元葵产业对冲基金  ...  年度最受欢迎对冲类理财产品（一年期）宏观策略组        朝阳永续
9   HF00000C75  元葵产业对冲基金  ...            年度主观期货策略收益排行榜        格上财富
10  HF00000C75  元葵产业对冲基金  ...             年度管理期货策略榜单提名        格上财富
11  HF00000C75  元葵产业对冲基金  ...           年度最佳管理期货策略私募基金        格上财富
12  HF00000C75  元葵产业对冲基金  ...          绝对回报私募基金产品（三年期）  证券时报联合长江证券
13  HF00000C75  元葵产业对冲基金  ...          绝对回报私募基金产品（三年期）  证券时报联合长江证券

[14 rows x 6 columns]

pof.get_fund_info–获取私募基金基本信息

pof.get_fund_info(fund_code_list=None, fund_cn_abbr_list=None, fund_cn_fn_list=None, cols=None, kord_num_list=None)

获取多只私募产品的基本信息。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
fund_code_list	str\|list	否		基金内部编码，["HF0000000A"]，入参三选一
fund_cn_abbr_list	str\|list	否		基金中文简称，入参三选一
fund_cn_fn_list	str\|list	否		基金中文全称，入参三选一
kord_num_list	str\|list	否		备案码查询
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
fund_code	str	基金内部编码
fund_cn_abbr	str	基金中文简称
fund_cn_fn	str	基金中文全称
fund_type	int	基金类型： 1-顾问管理 2-受托管理 3-自我管理
setp_date	str	成立日期，格式'YYYYMMDD'
kord_date	str	备案日期，格式'YYYYMMDD'
kord_num	str	备案编码
corp_id	str	基金公司ID
corp_cn_fn	str	公司中文全称
corp_cn_abbr	str	公司中文简称
perf_strt_date	str	开始运作日期
clr_date	str	清算日期
fund_stat	int	基金运行状态： 1-募集中 2-开放运行 3-封闭运行 4-提前清算 5-到期清算 6-发行失败 7-更换管理人 8-延期清算 -1-其他
fund_mngr	str	基金经理
firs_stra	int	排排网一级策略： 1001-股票策略 1002-债券策略 1003-期货及衍生品策略 1004-多资产策略 1005-组合基金 -1-其他
secd_stra	int	排排网二级策略： 100101-主观多头 100102-量化多头 100103-股票多空 100104-股票市场中性 100201-纯债策略 100202-债券增强 100203-债券复合策略 100204-转债交易策略 100301-主观CTA 100302-量化CTA 100303-期权策略 100304-其他衍生品策略 100401-宏观策略 100402-套利策略 100403-复合策略 100501-FOF 100502-MOM -1-其他
thir_stra	int	排排网三级策略： 10010101-主观选股 10010102-定增打新 10010201-沪深300指增 10010202-中证500指增 10010203-中证1000指增 10010204-其他指增 10010205-量化选股 10030101-主观趋势 10030102-主观套利 10030103-主观多策略 10030201-量化趋势 10030202-量化套利 10030203-量化多策略 -1-其他
lock_pd	int	锁定期
clos_pd	int	封闭期
open_pd	str	开放日
pri_basi_id	str	跟踪指数代码
perf_basi	str	业绩基准指数及其说明
durt	int	产品存续期
ivsm_scop	str	基金投资范围
fund_stra_desc	str	投资策略
cstdins_id	str	托管机构ID
brok_id	str	证券经纪人ID
brok_futr_id	str	期货经纪人ID

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

pof.get_fund_info(fund_code_list='HF0000000E')

结果输出

    fund_code fund_cn_abbr      fund_cn_fn  ...  cstdins_id brok_id brok_futr_id
0  HF0000000E       银河福星1号  银河福星1号集合资产管理计划  ...         356     485         None

[1 rows x 25 columns]

pof.get_fund_portfolio–获取基金重仓股统计

pof.get_fund_portfolio(fund_code_list, strt_date='19000101', end_date=None, cols=None)

指定基金获取重仓股。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
fund_code_list	str\|list	是		基金ID
strt_date	str	否	19000101	开始时间，对应 portfolio_date，格式'YYYYMMDD'
end_date	str	否	当前日期	结束时间，对应 portfolio_date，格式'YYYYMMDD'
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
fund_code	str	基金id
stat_date	str	统计日期
sec_num	str	证券代码
sec_type	int	证券类型：1-股票，2-基金，3-债券
sec_mkt_val	float	单只证券市值
nv_rati	float	占净值比例
hldp	float	持仓量
hldp_rati	float	占流通比例

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

pof.get_fund_portfolio(fund_code_list='HF000080R2', strt_date='20190614', end_date ='20221215')

结果输出

     fund_code stat_date       scr_num  ...    nv_rati       hldp  hldp_rati
0   HF000080R2  20220930   167144.XSHG  ...   7.144663  20.000000        NaN
1   HF000080R2  20220930   196907.XSHG  ...  10.939048  30.000000        NaN
2   HF000080R2  20220930  042280010.IB  ...   7.145141  20.000000        NaN
3   HF000080R2  20220930   136553.XSHG  ...   7.129220  20.000000        NaN
4   HF000080R2  20220930  012280711.IB  ...  10.733533  30.000000        NaN
5   HF000080R2  20220930   155773.XSHG  ...  10.860058  30.000000        NaN
6   HF000080R2  20220930     006927.OF  ...   0.000000   0.000096        NaN
7   HF000080R2  20220930  042280329.IB  ...   7.033596  20.000000        NaN
8   HF000080R2  20220930   197118.XSHG  ...   6.994228  20.000000        NaN
9   HF000080R2  20220930   166426.XSHG  ...  10.856285  30.000000        NaN
10  HF000080R2  20220930   178172.XSHG  ...  14.551775  40.000000        NaN

[11 rows x 8 columns]

pof.get_fund_rank–获取私募基金收益排名

pof.get_fund_rank(fund_code_list, strt_mth='190001', end_mth=None, cols=None)

指定基金获取排名指标。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
fund_code_list	str\|list	是		基金ID
strt_mth	str	否	190001	开始月份，对应cal_mth，格式'YYYYMM'
end_mth	str	否	当前日期	结束月份，对应cal_mth，格式'YYYYMM'
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
fund_code	str	基金id
clas_id	int	排名分类
cal_mth	str	截至日期
abs_ror_1m	int	最近一个月收益率的绝对排名
relt_ror_1m	int	最近一个月收益率的相对排名(%)
abs_ror_3m	int	最近三个月收益率的绝对排名
relt_ror_3m	int	最近三个月收益率的相对排名(%)
abs_ror_6m	int	最近六个月收益率的绝对排名
relt_ror_6m	int	最近六个月收益率的相对排名(%)
abs_ror_1y	int	最近一年收益率的绝对排名
relt_ror_1y	int	最近一年收益率的相对排名(%)
abs_ror_2y	int	最近两年收益率的绝对排名
relt_ror_2y	int	最近两年收益率的相对排名(%)
abs_ror_3y	int	最近三年收益率的绝对排名
relt_ror_3y	int	最近三年收益率的相对排名(%)
abs_ror_4y	int	最近四年收益率的绝对排名
relt_ror_4y	int	最近四年收益率的相对排名(%)
abs_ror_5y	int	最近五年收益率的绝对排名
relt_ror_5y	int	最近五年收益率的相对排名(%)
abs_ror_ytd	int	今年以来收益率的绝对排名
relt_ror_ytd	int	今年以来收益率的相对排名(%)
abs_ror_incep	int	成立以来收益率的绝对排名
relt_ror_incep	int	成立以来收益率的相对排名(%)
abs_maxdrad_1y	int	最近一年最大回撤的绝对排名
relt_maxdrad_1y	int	最近一年最大回撤的相对排名
abs_maxdrad_2y	int	最近两年最大回撤的绝对排名
relt_maxdrad_2y	int	最近两年最大回撤的相对排名
abs_maxdrad_3y	int	最近三年最大回撤的绝对排名
relt_maxdrad_3y	int	最近三年最大回撤的相对排名
abs_maxdrad_4y	int	最近四年最大回撤的绝对排名
relt_maxdrad_4y	int	最近四年最大回撤的相对排名
abs_maxdrad_5y	int	最近五年最大回撤的绝对排名
relt_maxdrad_5y	int	最近五年最大回撤的相对排名
abs_adjror_1y	int	最近一年索提诺比率(MAR)的绝对排名
relt_adjror_1y	int	最近一年索提诺比率(MAR)的相对排名
abs_adjror_2y	int	最近两年索提诺比率(MAR)的绝对排名
relt_adjror_2y	int	最近两年索提诺比率(MAR)的相对排名
abs_adjror_3y	int	最近三年索提诺比率(MAR)的绝对排名
relt_adjror_3y	int	最近三年索提诺比率(MAR)的相对排名
abs_adjror_4y	int	最近四年索提诺比率(MAR)的绝对排名
relt_adjror_4y	int	最近四年索提诺比率(MAR)的相对排名
abs_adjror_5y	int	最近五年索提诺比率(MAR)的绝对排名
relt_adjror_5y	int	最近五年索提诺比率(MAR)的相对排名
abs_upcaptr_1y	int	最近一年上行捕获率的绝对排名
relt_upcaptr_1y	int	最近一年上行捕获率的相对排名
abs_upcaptr_2y	int	最近两年上行捕获率的绝对排名
relt_upcaptr_2y	int	最近两年上行捕获率的相对排名
abs_upcaptr_3y	int	最近三年上行捕获率的绝对排名
relt_upcaptr_3y	int	最近三年上行捕获率的相对排名
abs_upcaptr_4y	int	最近四年上行捕获率的绝对排名
relt_upcaptr_4y	int	最近四年上行捕获率的相对排名
abs_upcaptr_5y	int	最近五年上行捕获率的绝对排名
relt_upcaptr_5y	int	最近五年上行捕获率的相对排名
abs_downcaptr_1y	int	最近一年下行捕获率的绝对排名
relt_downcaptr_1y	int	最近一年下行捕获率的相对排名
abs_downcaptr_2y	int	最近两年下行捕获率的绝对排名
relt_downcaptr_2y	int	最近两年下行捕获率的相对排名
abs_downcaptr_3y	int	最近三年下行捕获率的绝对排名
relt_downcaptr_3y	int	最近三年下行捕获率的相对排名
abs_downcaptr_4y	int	最近四年下行捕获率的绝对排名
relt_downcaptr_4y	int	最近四年下行捕获率的相对排名
abs_downcaptr_5y	int	最近五年下行捕获率的绝对排名
relt_downcaptr_5y	int	最近五年下行捕获率的相对排名
abs_shap_1y	int	最近一年夏普比率绝对排名
relt_shap_1y	int	最近一年夏普比率相对排名
abs_shap_2y	int	最近两年夏普比率绝对排名
relt_shap_2y	int	最近两年夏普比率相对排名
abs_shap_3y	int	最近三年夏普比率绝对排名
relt_shap_3y	int	最近三年夏普比率相对排名
abs_shap_5y	int	最近五年夏普比率绝对排名
relt_shap_5y	int	最近五年夏普比率相对排名
abs_stddev_1y	int	最近一年波动率绝对排名
relt_stddev_1y	int	最近一年波动率相对排名
abs_stddev_2y	int	最近两年波动率绝对排名
relt_stddev_2y	int	最近两年波动率相对排名
abs_stddev_3y	int	最近三年波动率绝对排名
relt_stddev_3y	int	最近三年波动率相对排名
abs_stddev_5y	int	最近五年波动率绝对排名
relt_stddev_5y	int	最近五年波动率相对排名

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

pof.get_fund_rank(fund_code_list='HF0000000A', strt_mth='202206', end_mth='202208')

结果输出

    fund_code  clas_id cal_mth  ...  relt_stddev_3y  abs_stddev_5y  relt_stddev_5y
0  HF0000000A        2  202206  ...            None           None            None
1  HF0000000A        2  202207  ...            None           None            None
2  HF0000000A        2  202208  ...            None           None            None

[3 rows x 79 columns]

pof.get_futures_assets_allocation–获取基金管理期货因子暴露

pof.get_futures_assets_allocation(fund_code, strt_date='19000101', end_date=None, cols=None)

获取管理期货的因子暴露和收益贡献。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
fund_code	str	是		基金内部编码，"HF0000000A"
strt_date	str	否	19000101	交易日查询开始日期，格式'YYYYMMDD'
end_date	str	否	当前日期	交易日查询结束日期，格式'YYYYMMDD'
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
fund_code	str	基金内部编码
nv_pbsh_date	str	净值公布日期，格式'YYYYMMDD'
data_type	int	数据类型，1-多头，2-多空
alpha	float	超额收益
csi300_agil	float	沪深300敏感度值
csi300_ctb	float	沪深300贡献度值
agri_pd_agil	float	农产品敏感度值
agri_pd_ctb	float	农产品贡献度值
idst_futr_indx_agil	float	工业品期货指数敏感度值
idst_futr_indx_ctb	float	工业品期货指数贡献度值
crrc_perf_beta	float	货币市场业绩归因Beta值
crrc_perf_ctb	float	货币市场业绩归因贡献度
max_ctb	int	贡献度最大的 1-沪深300 2-农产品期货指数 3-工业品期货指数
rsdu	float	残差
fitgdn	float	拟合优度

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

pof.get_futures_assets_allocation(fund_code='HF00000008', strt_date='20160203', end_date='20221212')

结果输出

      fund_code nv_pbsh_date  data_type  ...  max_ctb  rsdu  fitgdn
0    HF00000008     20160310          1  ...        0   0.0     0.0
1    HF00000008     20160310          2  ...        0   0.0     0.0
2    HF00000008     20160408          1  ...        0   0.0     0.0
3    HF00000008     20160408          2  ...        0   0.0     0.0
4    HF00000008     20160510          1  ...        0   0.0     0.0
..          ...          ...        ...  ...      ...   ...     ...
203  HF00000008     20210108          2  ...        0   0.0     0.0
204  HF00000008     20210210          1  ...        0   0.0     0.0
205  HF00000008     20210210          2  ...        0   0.0     0.0
206  HF00000008     20210310          1  ...        0   0.0     0.0
207  HF00000008     20210310          2  ...        0   0.0     0.0

[208 rows x 15 columns]

pof.get_index_confidence–获取对冲基金经理信心指数

pof.get_index_confidence(strt_mth, end_mth, cols=None)

指定时间范围返回相应的指数数据。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
strt_mth	str	是		开始月份，格式'YYYYMM'
end_mth	str	是		结束月份，格式'YYYYMM'
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
indx_id	str	指数内部编码
indx_code	str	指数代码
indx_date	str	指数日期
indx_val	int	信心指数值
mkt_expe_indx	int	A股市场趋势预期信心指标值
pos_plan_indx	int	仓位增减持投资计划指标值
me_extrm_optimstc	int	市场趋势预期信心极度乐观人数百分比例
me_optimstc	int	市场趋势预期信乐观人数百分比例
me_nturl	int	市场趋势预期信心中性人数百分比例
me_psmstc	int	市场趋势预期信心悲观人数百分比例
me_extrm_psmstc	int	市场趋势预期信心极度悲观人数百分比例
pp_extrm_grow	int	计划大幅增仓人数百分比例
pp_grow	int	计划增仓人数百分比例
pp_unchg	int	计划仓位不变人数百分比例
pp_redc	int	计划减仓人数百分比例
pp_extrm_redc	int	计划大幅减仓人数百分比例

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

pof.get_index_confidence(strt_mth='202006', end_mth='202208')

结果输出

       indx_id indx_code indx_date  ...  pp_unchg  pp_redc  pp_extrm_redc
0   IN0000000L    RZFMCI  20210701  ...        76       11              0
1   IN0000000L    RZFMCI  20220801  ...        70       11              0
2   IN0000000L    RZFMCI  20220701  ...        45        0              0
3   IN0000000L    RZFMCI  20220601  ...        54        3              0
4   IN0000000L    RZFMCI  20220505  ...        54        3              0
5   IN0000000L    RZFMCI  20220401  ...        63        4              0
6   IN0000000L    RZFMCI  20220301  ...        79        3              0
7   IN0000000L    RZFMCI  20220207  ...        80        3              0
8   IN0000000L    RZFMCI  20220104  ...        78        2              0
9   IN0000000L    RZFMCI  20211201  ...        77        3              0
10  IN0000000L    RZFMCI  20211101  ...        72        6              0
11  IN0000000L    RZFMCI  20211009  ...        75        4              0
12  IN0000000L    RZFMCI  20210901  ...        75        5              0
13  IN0000000L    RZFMCI  20210802  ...        73        3              0
14  IN0000000L    RZFMCI  20200601  ...        72        4              0
15  IN0000000L    RZFMCI  20210601  ...        73        7              0
16  IN0000000L    RZFMCI  20210506  ...        73        4              0
17  IN0000000L    RZFMCI  20210401  ...        72        5              0
18  IN0000000L    RZFMCI  20210301  ...        69        8              0
19  IN0000000L    RZFMCI  20210201  ...        67        9              0
20  IN0000000L    RZFMCI  20210104  ...        74        5              0
21  IN0000000L    RZFMCI  20201201  ...        75        6              0
22  IN0000000L    RZFMCI  20201102  ...        73        4              0
23  IN0000000L    RZFMCI  20201009  ...        72        5              0
24  IN0000000L    RZFMCI  20200901  ...        81        4              1
25  IN0000000L    RZFMCI  20200803  ...        81        3              0
26  IN0000000L    RZFMCI  20200701  ...        74        8              0

[27 rows x 16 columns]

pof.get_index_info–获取指数基本信息

pof.get_index_info(indx_id_list=None, indx_code_list=None, cols=None)

指定指数代码或者指数名称，返回指数信息。

**输入参数** 默认值

参数名称	参数类型	是否必填	参数说明
indx_id_list	str\|list	否		指数ID，入参二选一，优先使用该字段
indx_code_list	str\|list	否		指数编码，例如沪深300为000300.XSHG，入参二选一
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
indx_id	str	指数内部编码
indx_type	int	指数类型： 1-对冲基金指数 2-信心指数 3-公募基金指数 4-沪深港股票指数 5-全球股票指数 6-金汇期指 7-无风险利率 -1-其他
indx_code	str	指数编码
indx_name	str	指数中文全称
indx_cn_abbr	str	指数中文简称
indx_area_flag	int	指数所属地区：1-中国，2-全球，-1-不详
ind_prov_id	str	指数提供机构ID
publ_freq	int	指数发布周期： 1-日度 2-周 3-月度 4-季度 5-半年度 6-年度 -1-不详
publ_date	str	指数基期：指数开始日期
init_val	float	指数基点
cal_crrc	int	计算指数所使用的货币：1-人民币，2-港币，3-美元，-1-不详
cal_mode	str	编制指数所使用的计算方法
wght_mode	str	计算成份基金权重的方法
scre_mode	str	成份基金筛选方法
ctrt_freq	int	指数重构周期： 1-周 2-月度 3-季度 4-半年度 5-年度 -1-其他
adj_freq	int	指数调整周期： 1-周 2-月度 3-季度 4-半年度 5-年度 -1-其他

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

pof.get_index_info(indx_id_list=None, indx_code_list='000300.XSHG')

结果输出

      indx_id  indx_type    indx_code  ... scre_mode ctrt_freq  adj_freq
0  IN00000008          4  000300.XSHG  ...      None        -1        -1

[1 rows x 16 columns]

指数编码	指数名称	指数编码	指数名称	指数编码	指数名称
IN0000000K	排排网·对冲	IN000002D4	排排网·期货及衍生品策略指数	IN000002DL	排排网·复合策略指数
IN0000000L	排排网·A股信心指数	IN000002D5	排排网·多资产策略指数	IN000002DM	排排网·FOF策略指数
IN00000018	排排网·综合指数	IN000002D6	排排网·组合基金策略指数	IN000002DN	排排网·MOM策略指数
IN00000019	排排网·分类指数	IN000002D7	排排网·主观多头策略指数	IN000002DQ	排排网·主观选股策略指数
IN0000001B	排排网·权益综合指数	IN000002D8	排排网·量化多头策略指数	IN000002DR	排排网·定增打新策略指数
IN0000001K	排排网·A股信心指数	IN000002D9	排排网·股票多空策略指数	IN000002DS	排排网·沪深300指增策略指数
IN0000001N	排排网·综合指数	IN000002DA	排排网·股票市场中性策略指数	IN000002DT	排排网·中证500指增策略指数
IN000000OZ	排排网·股票私募仓位指数	IN000002DB	排排网·纯债策略指数	IN000002DU	排排网·中证1000指增策略指数
IN000002C7	排排网·股票型公募指数	IN000002DC	排排网·债券增强策略指数	IN000002DV	排排网·其他指增策略指数
IN000002C8	排排网·混合型公募指数	IN000002DD	排排网·债券复合策略指数	IN000002DW	排排网·量化选股策略指数
IN000002C9	排排网·债券型公募指数	IN000002DE	排排网·转债交易策略指数	IN000002DX	排排网·主观趋势策略指数
IN000002CA	排排网·货币型公募指数	IN000002DF	排排网·主观CTA策略指数	IN000002DY	排排网·主观套利策略指数
IN000002CB	排排网·商品型公募指数	IN000002DG	排排网·量化CTA策略指数	IN000002DZ	排排网·主观多策略策略指数
IN000002CC	排排网·市场中性型公募指数	IN000002DH	排排网·期权策略指数	IN000002E0	排排网·量化趋势策略指数
IN000002CD	排排网·FOF型公募指数	IN000002DJ	排排网·宏观策略指数	IN000002E1	排排网·量化套利策略指数
IN000002D2	排排网·股票策略指数	IN000002DK	排排网·套利策略指数	IN000002E2	排排网·量化多策略策略指数
IN000002D3	排排网·债券策略指数

输出参数

参数名称	参数类型	参数说明
indx_id	str	指数ID
indx_code	str	指数代码
end_date	str	指数截止月份
weeks	int	一年中的第N周
year	int	本周属于的年份
indx_val	float	本期指数
incl_cal_fund_vol	int	纳入指数计算基金数量

返回数据类型
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。

函数调用样例

pof.get_index_value(indx_id_list='IN000002CA', strt_date='20190614', end_date =None)

结果输出

        indx_id  indx_code  end_date  weeks  year   indx_val  incl_cal_fund_vol
0    IN000002CA  RZMMI_PUL  20190614     24  2019  1560.1897                673
1    IN000002CA  RZMMI_PUL  20190617     25  2019  1560.4973                673
2    IN000002CA  RZMMI_PUL  20190618     25  2019  1560.6072                673
3    IN000002CA  RZMMI_PUL  20190619     25  2019  1560.7170                673
4    IN000002CA  RZMMI_PUL  20190620     25  2019  1560.8278                673
..          ...        ...       ...    ...   ...        ...                ...
899  IN000002CA  RZMMI_PUL  20230301      9  2023  1680.0601                785
900  IN000002CA  RZMMI_PUL  20230302      9  2023  1680.1459                789
901  IN000002CA  RZMMI_PUL  20230303      9  2023  1680.2339                789
902  IN000002CA  RZMMI_PUL  20230306     10  2023  1680.4954                789
903  IN000002CA  RZMMI_PUL  20230307     10  2023  1680.5818                787

[904 rows x 7 columns]

pof.get_industry_sw–获取基金申万行业配置

pof.get_industry_sw(fund_code, strt_date='19000101', end_date=None, cols=None)

获取基金申万行业配置的暴露估计和收益贡献。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
fund_code	str	是		基金内部编码，"HF0000000A"
strt_date	str	否	19000101	交易日查询开始日期，格式'YYYYMMDD'
end_date	str	否	当前日期	交易日查询结束日期，格式'YYYYMMDD'
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
fund_code	str	基金内部编码
nv_pbsh_date	str	净值公布日期，格式'YYYYMMDD'
data_type	int	数据类型，1-多头，2-多空
alpha	float	超额收益
sw_110_agil	float	申万农林牧渔敏度值
sw_110_ctb	float	申万农林牧渔贡献度值
sw_210_agil	float	申万采掘灵敏度值
sw_210_ctb	float	申万采掘贡献度值
sw_220_ctb	float	申万化工灵敏度值
sw_220_agil	float	申万化工贡献度值
sw_230_ctb	float	申万钢铁灵敏度值
sw_230_agil	float	申万钢铁贡献度值
sw_240_ctb	float	申万有色金属灵敏度值
sw_240_agil	float	申万有色金属贡献度值
sw_270_beta	float	申万电子Beta值
sw_270_ctb	float	申万电子贡献度
sw_330_beta	float	申万家用电器Beta值
sw_330_ctb	float	申万家用电器贡献度
sw_340_beta	float	申万食品饮料Beta值
sw_340_ctb	float	申万食品饮料贡献度
sw_350_beta	float	申万纺织服装Beta值
sw_350_ctb	float	申万纺织服装贡献度
sw_360_beta	float	申万轻工制造Beta值
sw_360_ctb	float	申万轻工制造贡献度
sw_370_beta	float	申万医药生物Beta值
sw_370_ctb	float	申万医药生物贡献度
sw_410_beta	float	申万公用事业Beta值
sw_410_ctb	float	申万公用事业贡献度
sw_420_beta	float	申万交通运输Beta值
sw_420_ctb	float	申万交通运输贡献度
sw_430_beta	float	申万房地产Beta值
sw_430_ctb	float	申万房地产贡献度
sw_450_beta	float	申万商业贸易Beta值
sw_450_ctb	float	申万商业贸易贡献度
sw_460_beta	float	申万休闲服务Beta值
sw_460_ctb	float	申万休闲服务贡献度
sw_510_beta	float	申万综合Beta值
sw_510_ctb	float	申万综合贡献度
sw_610_beta	float	申万建筑材料Beta值
sw_610_ctb	float	申万建筑材料贡献度
sw_620_beta	float	申万建筑装饰Beta值
sw_620_ctb	float	申万建筑装饰贡献度
sw_630_beta	float	申万电气设备Beta值
sw_630_ctb	float	申万电气设备贡献度
sw_650_beta	float	申万国防军工Beta值
sw_650_ctb	float	申万国防军工贡献度
sw_710_beta	float	申万计算机Beta值
sw_710_ctb	float	申万计算机贡献度
sw_720_beta	float	申万传媒Beta值
sw_720_ctb	float	申万传媒贡献度
sw_730_beta	float	申万通信Beta值
sw_730_ctb	float	申万通信贡献度
sw_480_beta	float	申万银行Beta值
sw_480_ctb	float	申万银行贡献度
sw_490_beta	float	申万非银金融Beta值
sw_490_ctb	float	申万非银金融贡献度
sw_280_beta	float	申万汽车Beta值
sw_280_ctb	float	申万汽车贡献度
sw_640_beta	float	申万机械设备Beta值
sw_640_ctb	float	申万机械设备贡献度
max_ctb	int	贡献度最大的: 1-金融, 2-周期, 3-消费, 4-成长, 5-稳定
rsdu	float	残差
fitgdn	float	拟合优度

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

pof.get_industry_sw(fund_code='HF0000000A',strt_date='20210203', end_date='20221212')

结果输出

     fund_code nv_pbsh_date  data_type  ...  max_ctb      rsdu    fitgdn
0   HF0000000A     20210312          1  ...        7 -0.019240  0.860645
1   HF0000000A     20210312          2  ...       23 -0.002924  0.984624
2   HF0000000A     20221104          1  ...       15  0.005589  0.838460
3   HF0000000A     20221104          2  ...        2 -0.000262  0.997224
4   HF0000000A     20221111          1  ...       15 -0.005236  0.865714
5   HF0000000A     20221111          2  ...       18 -0.001661  0.999411
6   HF0000000A     20221118          1  ...       11  0.002104  0.905829
7   HF0000000A     20221118          2  ...       17 -0.000955  0.998517
8   HF0000000A     20221125          1  ...       11 -0.020851  0.886350
9   HF0000000A     20221125          2  ...       30 -0.001535  0.998690
10  HF0000000A     20221130          1  ...       11 -0.014270  0.876098
11  HF0000000A     20221130          2  ...        2 -0.000042  0.998111
12  HF0000000A     20221202          1  ...       11  0.002771  0.883096
13  HF0000000A     20221202          2  ...        2 -0.001453  0.998320
14  HF0000000A     20221209          1  ...       11 -0.011282  0.875636
15  HF0000000A     20221209          2  ...        2 -0.001283  0.997131

[16 rows x 63 columns]

pof.get_industry_zx–获取基金中信行业配置

pof.get_industry_zx(fund_code, strt_date='19000101', end_date=None, cols=None)

获取基金中信行业配置的暴露估计和收益贡献。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
fund_code	str	是		基金内部编码，"HF0000000A"
strt_date	str	否	19000101	交易日查询开始日期，格式'YYYYMMDD'
end_date	str	否	当前日期	交易日查询结束日期，格式'YYYYMMDD'
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
fund_code	str	基金内部编码
nv_pbsh_date	str	净值公布日期，格式'YYYYMMDD'
data_type	int	数据类型，1-多头，2-多空
alpha	float	超额收益
citc_finl_agil	float	中信金融灵敏度值
citc_finl_ctb	float	中信金融贡献度值
citc_pd_agil	float	中信周期灵敏度值
citc_pd_ctb	float	中信周期贡献度值
citc_cons_agil	float	中信消费灵敏度值
citc_cons_ctb	float	中信消费贡献度值
citc_grow_agil	float	中信成长灵敏度值
citc_grow_ctb	float	中信成长贡献度值
citc_stb_agil	float	中信稳定灵敏度值
citc_stb_ctb	float	中信稳定贡献度值
crrc_perf_beta	float	货币市场业绩归因Beta值
crrc_perf_ctb	float	货币市场业绩归因贡献度
max_ctb	int	贡献度最大的: 1-金融, 2-周期, 3-消费, 4-成长, 5-稳定
rsdu	float	残差
fitgdn	float	拟合优度

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

pof.get_industry_zx(fund_code='HF0000000A',strt_date='20210203', end_date='20221212')

结果输出

      fund_code nv_pbsh_date  data_type  ...  max_ctb      rsdu    fitgdn
0    HF0000000A     20210205          1  ...        4 -0.040593  0.728192
1    HF0000000A     20210205          2  ...        4 -0.023365  0.831545
2    HF0000000A     20210210          1  ...        2  0.023660  0.741297
3    HF0000000A     20210210          2  ...        4  0.025063  0.835749
4    HF0000000A     20210219          1  ...        2  0.016467  0.731172
..          ...          ...        ...  ...      ...       ...       ...
197  HF0000000A     20221130          2  ...        4 -0.021319  0.813970
198  HF0000000A     20221202          1  ...        4  0.002859  0.780281
199  HF0000000A     20221202          2  ...        4  0.002045  0.820390
200  HF0000000A     20221209          1  ...        4 -0.011720  0.783636
201  HF0000000A     20221209          2  ...        4 -0.017846  0.807400

[202 rows x 19 columns]

pof.get_industry_zz–获取基金中证行业配置

pof.get_industry_zz(fund_code, strt_date='19000101', end_date=None, cols=None)

获取基金中证行业配置的暴露估计和收益贡献。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
fund_code	str	是		基金内部编码，"HF0000000A"
strt_date	str	否	19000101	交易日查询开始日期，格式'YYYYMMDD'
end_date	str	否	当前日期	交易日查询结束日期，格式'YYYYMMDD'
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
fund_code	str	基金内部编码
nv_pbsh_date	str	净值公布日期，格式'YYYYMMDD'
data_type	int	数据类型，1-多头，2-多空
alpha	float	超额收益
zz_01_beta	float	中证材料Beta值
zz_01_ctb	float	中证材料贡献度
zz_08_beta	float	中证电信Beta值
zz_08_ctb	float	中证电信贡献度
zz_02_beta	float	中证工业Beta值
zz_02_ctb	float	中证工业贡献度
zz_09_beta	float	中证公用Beta值
zz_09_ctb	float	中证公用贡献度
zz_06_beta	float	中证金融Beta值
zz_06_ctb	float	中证金融贡献度
zz_03_beta	float	中证可选Beta值
zz_03_ctb	float	中证可选贡献度
zz_00_beta	float	中证能源Beta值
zz_00_ctb	float	中证能源贡献度
zz_04_beta	float	中证消费Beta值
zz_04_ctb	float	中证消费贡献度
zz_07_beta	float	中证信息Beta值
zz_07_ctb	float	中证信息贡献度
zz_05_beta	float	中证医药Beta值
zz_05_ctb	float	中证医药贡献度
crrc_perf_beta	float	货币市场业绩归因Beta值
crrc_perf_ctb	float	货币市场业绩归因贡献度
max_ctb	int	贡献度最大的 1:中证材料 2:中证电信 3:中证工业 4:中证公用 5:中证金融 6:中证可选 7:中证能源 8:中证消费 9:中证信息 10:中证医药
rsdu	float	残差
fitgdn	float	拟合优度

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

pof.get_industry_zz(fund_code='HF0000000A',strt_date='20210203', end_date='20221212')

结果输出

      fund_code nv_pbsh_date  data_type  ...  max_ctb      rsdu    fitgdn
0    HF0000000A     20210205          1  ...        5 -0.034680  0.760118
1    HF0000000A     20210205          2  ...        5 -0.016191  0.825715
2    HF0000000A     20210210          1  ...        2  0.010542  0.780716
3    HF0000000A     20210210          2  ...        5  0.012051  0.834698
4    HF0000000A     20210219          1  ...        2  0.010565  0.770080
..          ...          ...        ...  ...      ...       ...       ...
197  HF0000000A     20221130          2  ...        6 -0.021528  0.821541
198  HF0000000A     20221202          1  ...        9  0.012629  0.782678
199  HF0000000A     20221202          2  ...        6  0.007637  0.838819
200  HF0000000A     20221209          1  ...        9 -0.014051  0.779035
201  HF0000000A     20221209          2  ...        4 -0.009644  0.870504

[202 rows x 29 columns]

pof.get_manager_fund_map–获取基金与基金经理映射关系

pof.get_manager_fund_map(fund_code_list=None, fund_mngr_id_list=None, cols=None)

指定经理获得基金，或者指定基金获得经理。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
fund_code_list	str\|list	否		基金ID，入参二选一，优先使用该字段
fund_mngr_id_list	str\|list	否		基金经理ID，入参二选一
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
fund_code	str	基金ID
fund_mngr_id	str	基金经理ID
mngr_strt_date	str	基金管理开始时间
mngr_end_date	str	基金管理结束时间

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

pof.get_manager_fund_map(fund_code_list='HF0000000A')

结果输出

    fund_code fund_mngr_id mngr_strt_date mngr_end_date
0  HF0000000A   PL000000G5       20090601          None
[1 rows x 4 columns]

pof.get_nav–获取基金净值

pof.get_nav(fund_code=None, strt_date='19900101', end_date=None, cols=None)

获取单只产品在某一时间段内的历史单位净值、累计单位净值、复权单位净值。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
fund_code	str	是		基金内部编码，"HF0000000A"
strt_date	str	否	19000101	交易日查询开始日期，格式'YYYYMMDD'
end_date	str	否	当前日期	交易日查询结束日期，格式'YYYYMMDD'
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
fund_code	str	基金内部编码
nv_date	str	净值日期，格式'YYYYMMDD'
unit_nv	float	单位净值
bons_reiv_unit_nv	float	考虑分红再投资的单位累计净值
bons_no_reiv_unit_nv	float	分红不投资的单位累计净值
ishigh_or_low	int	净值创新高或新低标志
tohigh_nav_ratio	float	距离历史新高的距离
nav_src	int	净值来源： 1-托管 2-私募报送

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**结果输出**

      fund_code   nv_date  unit_nv  ...  ishigh_or_low  tohigh_nav_ratio  nav_src
0    HF0000000A  20210205   1.5777  ...              3          0.171959        1
1    HF0000000A  20210210   1.6806  ...              3          0.100202        1
2    HF0000000A  20210219   1.7461  ...              3          0.058931        1
3    HF0000000A  20210226   1.6911  ...              3          0.093371        1
4    HF0000000A  20210305   1.6441  ...              3          0.124627        1
..          ...       ...      ...  ...            ...               ...      ...
100  HF0000000A  20221118   2.1519  ...              3          0.192899        1
101  HF0000000A  20221125   2.0473  ...              3          0.253847        1
102  HF0000000A  20221130   2.0447  ...              3          0.255441        1
103  HF0000000A  20221202   2.0929  ...              3          0.226528        1
104  HF0000000A  20221209   2.0910  ...              3          0.227642        1

[105 rows x 8 columns]

pof.get_performance–获取基金历史统计收益

pof.get_performance(fund_code=None, strt_date='19000101', end_date=None, cols=None)

指定基金代码和时间范围，返回区间统计收益情况。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
fund_code	str	是		基金内部编码，"HF0000000A"
strt_date	str	否	19000101	交易日查询开始日期，格式'YYYYMMDD'
end_date	str	否	当前日期	交易日查询结束日期，格式'YYYYMMDD'
cols	list	否

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
fund_code	str	基金内部编码
aggr_nav_date	str	最近累计净值日期
end_date	str	截至日期
aggr_nav	float	最近累计净值
ror_1m	float	最近一个月收益率
ror_1m_basi	float	最近一个月基准指数收益率
ror_3m	float	最近三个月收益率
ror_3m_basi	float	最近三个月基准指数收益率
ror_6m	float	最近半年收益率
ror_6m_basi	float	最近半年基准指数收益率
ror_1y	float	最近一年收益率
ror_1y_basi	float	最近一年基准指数收益率
ror_2y	float	最近两年收益率
ror_2y_basi	float	最近两年基准指数收益率
aror_2y	float	最近两年收益率（年化）
aror_2y_basi	float	最近两年基准指数收益率（年化）
ror_3y	float	最近三年收益率
ror_3y_basi	float	最近三年基准指数收益率
ror_3y_a	float	最近三年收益率（年化）
aror_3y_basi	float	最近三年基准指数收益率（年化）
ror_ytd	float	今年以来收益率
ror_ytd_basi	float	今年以来基准指数收益率
ror_incep	float	成立以来收益率
ror_incep_basi	float	成立以来基准指数收益率
aror_incep	float	成立以来收益率（年化）
aror_incep_basi	float	成立以来基准指数收益率（年化）

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

pof.get_performance(fund_code='HF0000000A', strt_date='20210203', end_date='20221212')

结果输出

     fund_code aggr_nav_date  ... aror_incep  aror_incep_basi
0   HF0000000A      20210226  ...   0.045746         0.054598
1   HF0000000A      20210331  ...   0.039778         0.049257
2   HF0000000A      20210430  ...   0.042796         0.050210
3   HF0000000A      20210531  ...   0.056890         0.053336
4   HF0000000A      20210630  ...   0.052830         0.051189
5   HF0000000A      20210730  ...   0.041954         0.043735
6   HF0000000A      20210831  ...   0.052873         0.043327
7   HF0000000A      20210930  ...   0.052385         0.044096
8   HF0000000A      20211029  ...   0.066056         0.044517
9   HF0000000A      20211130  ...   0.075764         0.042903
10  HF0000000A      20211231  ...   0.077571         0.044446
11  HF0000000A      20220128  ...   0.063655         0.037627
12  HF0000000A      20220228  ...   0.069685         0.037714
13  HF0000000A      20220331  ...   0.055039         0.030882
14  HF0000000A      20220429  ...   0.044999         0.026691
15  HF0000000A      20220531  ...   0.052191         0.027982
16  HF0000000A      20220630  ...   0.055748         0.035045
17  HF0000000A      20220729  ...   0.053481         0.029108
18  HF0000000A      20220831  ...   0.050997         0.027202
19  HF0000000A      20220930  ...   0.045843         0.021690
20  HF0000000A      20221031  ...   0.050330         0.015399
21  HF0000000A      20221130  ...   0.054420         0.022371

[22 rows x 26 columns]

pof.get_performance_topn–获取私募基金收益排行榜

pof.get_performance_topn(firs_stra=1, yld_type=1, topN=10)

获取私募基金收益排行榜。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
firs_stra	int	否	1-全部策略	排排网一级策略： 1-全部策略 1001-股票策略 1002-债券策略 1003-期货及衍生品策略 1004-多资产策略 1005-组合基金 -1-其他
yld_type	int	否	1-今年以来	参与排名的收益率： 1-今年以来 2-最近一个月 3-最近3个月 4-最近半年 5-最近1年 6-最近2年 7-最近3年
topN	int	否	10	排名数量，最大为200

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
fund_code	str	基金内部编码
end_date	str	收益率日期，格式'YYYYMMDD'
fund_cn_abbr	str	基金中文简称
fund_mngr	str	基金经理
firs_stra	int	排排网一级策略： 1001-股票策略 1002-债券策略 1003-期货及衍生品策略 1004-多资产策略 1005-组合基金 -1-其他
secd_stra	int	排排网二级策略： 100101-主观多头 100102-量化多头 100103-股票多空 100104-股票市场中性 100201-纯债策略 100202-债券增强 100203-债券复合策略 100204-转债交易策略 100301-主观CTA 100302-量化CTA 100303-期权策略 100304-其他衍生品策略 100401-宏观策略 100402-套利策略 100403-复合策略 100501-FOF 100502-MOM -1-其他
thir_stra	int	排排网三级策略： 10010101-主观选股 10010102-定增打新 10010201-沪深300指增 10010202-中证500指增 10010203-中证1000指增 10010204-其他指增 10010205-量化选股 10030101-主观趋势 10030102-主观套利 10030103-主观多策略 10030201-量化趋势 10030202-量化套利 10030203-量化多策略 -1-其他
ror_1m	float	最近一个月收益率
ror_3m	float	最近三个月收益率
ror_6m	float	最近半年收益率
ror_1y	float	最近一年收益率
ror_2y	float	最近两年收益率
ror_3y	float	最近三年收益率
ror_ytd	float	今年以来收益率

**函数调用样例**

pof.get_performance_topn(firs_stra=1005, yld_type=6)

结果输出

    fund_code end_date   fund_cn_abbr  ...    ror_2y    ror_3y   ror_ytd
0  HF000046IL  2023-02  华鑫信托-慧智投资104号  ...  5.952148  2.268595 -0.172979
1  HF00005A3K  2017-07    云南信托-汇通278号  ...  3.887317       NaN       NaN
2  HF000040UX  2021-12           凌海琪风  ...  2.902478  3.413730  1.372965
3  HF00002AHA  2023-01        九峰FOF3号  ...  2.564666  2.459981  0.008676
4  HF00000DKG  2017-09     海通海富15号风险级  ...  2.532225  3.374337  1.004751
5  HF000046ID  2023-02  华鑫信托-慧智投资103号  ...  2.091797  0.454295 -0.336407
6  HF000061WG  2023-02           聚亿8号  ...  1.720934       NaN  0.137465
7  HF00000F5V  2020-12        融智FOF6期  ...  1.510903  0.903889  0.736721
8  HF000001AB  2015-06     陕国投-弘酬优选5期  ...  1.485041  1.680433  0.900700
9  HF00004GG4  2021-06    圆球财富增值计划FOF  ...  1.254883  1.283877  0.105843

[10 rows x 14 columns]

pof.get_personnel_company_map–获取人员公司任职映射关系

pof.get_personnel_company_map(corp_id_list=None, prsn_id_list=None, cols=None)

指定公司获取人员列表，或者指定人员获取所属公司。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
corp_id_list	str\|list	否		任职公司ID，入参二选一，优先使用该字段
prsn_id_list	str\|list	否		人物ID，入参二选一
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
prsn_id	str	人物ID
corp_id	str	任职公司ID
corp_onum	int	公司次序
prsn_onum	int	人物次序
is_core	int	是否为核心人物标志：1-是, 0-否, -1-其他
is_incl	int	是否纳入团队信息：0-不纳入, 1-纳入
is_leav	int	人物是否离职：0-否, 1-是
is_exec	int	是否高管：0-否, 1-是
is_legp	int	是否法人：0-否, 1-是
strt_date	int	任职开始日期
end_date	int	任职结束日期

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

pof.get_personnel_company_map(corp_id_list='1096')

结果输出

        prsn_id corp_id  corp_onum  ...  is_legp  strt_date  end_date
0    PL000000EL    1096          1  ...        0       None      None
1    PL000000IZ    1096          1  ...        0       None      None
2    PL00000138    1096          1  ...        0   20120401  20170401
3    PL00000140    1096          1  ...        0       None      None
4    PL000001EE    1096          1  ...        0       None      None
..          ...     ...        ...  ...      ...        ...       ...
97   PL00003LCN    1096          1  ...        0   20070101  20090501
98   PL00003LQM    1096          1  ...        0       None      None
99   PL00003Q9V    1096          1  ...        0   20061101  20080201
100  PL00003R2U    1096          1  ...        0       None      None
101  PL00003RAO    1096          1  ...        0   20091201  20151101

[102 rows x 11 columns]

pof.get_personnel_honor–获取人物荣誉信息

pof.get_personnel_honor(prsn_id_list, cols=None)

获取指定人物荣誉信息。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
prsn_id_list	str\|list	否		人员ID
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
prsn_id	str	人员ID
prsn_name	str	姓名
earn_date	str	获奖日期
prze_name	str	奖项
prze_sitm	str	子奖项
org_name	str	颁发机构

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

pof.get_personnel_honor(prsn_id_list='PL0000000Z')

结果输出

      prsn_id prsn_name earn_date               prze_name   prze_sitm org_name
0  PL0000000Z       蒋锦志  20170310  中国证券私募金樟奖2016年最佳私募基金经理        None     格上理财
1  PL0000000Z       蒋锦志  20200328                  第四届金樟奖  最佳股票私募基金经理     格上财富
2  PL0000000Z       蒋锦志  20181207         2018年度常青树私募基金经理        None    私募排排网
3  PL0000000Z       蒋锦志  20191213         2019年度常青树私募基金经理        None    私募排排网
4  PL0000000Z       蒋锦志  20200101           2020年度常青树基金经理        None    私募排排网
5  PL0000000Z       蒋锦志  20200109           2019年证券之星资本力量      杰出基金经理     证券之星

[3 rows x 6 columns]

pof.get_personnel_info–获取人员信息（含基金经理）

pof.get_personnel_info(personnel_id_list=None, personnel_name_list=None, cols=None)

获取人员信息（含基金经理）。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
personnel_id_list	str\|list	否		人员ID，入参二选一
personnel_name_list	str\|list	否		人员姓名，入参二选一
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
prsn_id	str	人员ID
prsn_name	str	姓名
occu_bkgd	int	职业背景： 1-券商 2-公募 3-其他金融机构 4-媒体 5-海外 6-民间 7-期货 8-实业 9-学者 10-银行 11-信托 12-保险 13-私募 -1-其他
occu_strt_year	str	从业开始年份
occu_year	int	从业年限：<量纲：年>，-1-从业年限不详
sex	int	性别：1-男，2-女，-1-不详
edu	int	最高学历： 1-小学 2-中学 3-大专 4-本科 5-硕士 6-博士 7-博士后 -1-其他
intr	str	人物简介
qlfy_mode	int	资格获取方式：1-考试，2-资格认定，-1-不详
is_qlfy	int	是否有从业资格：1-是，2-否，-1-不详
prze_name	str	荣誉名称

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

pof.get_personnel_info(prsn_id_list='PL0000000Z')

结果输出

      prsn_id  ...                                          prze_name
0  PL0000000Z  ...  中国证券私募金樟奖2016年最佳私募基金经理, 2018年度常青树私募基金经理,2018年度...

[1 rows x 11 columns]

pof.get_personnel_position–获取人员职务信息

pof.get_personnel_position(prsn_id_list=None, cols=None)

指定任务获得历任职务信息。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
prsn_id_list	str\|list	否		人物ID
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
prsn_id	str	人物ID
corp_id	str	公司id
pos_type	int	职位类型： 1-基金经理 2-行政高管（包含法人） 3-研究 4-信息技术 5-风控合规 6-交易 7-市场销售 8-产品设计 9-人力行政 10-其它 -1-不详
pos	str	当前职位,-1-其他
dept	str	任职部门
strt_date	str	任职开始日期
end_date	str	任职结束日期
pos_orde	int	职位次序

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

pof.get_personnel_position(prsn_id_list='PL000000EL' )

结果输出

      prsn_id corp_id  pos_type        pos   dept strt_date  end_date  pos_orde
0  PL000000EL    1096        10         其他   None      None      None         1
1  PL000000EL     192         3       投资经理  投资策划部  19970701  20060801         1
2  PL000000EL     222         3  投资助理,基金经理   投资部门  20090301  20110801         1
3  PL000000EL    2782         2        董事长     管理  20150901  20170601         1
4  PL000000EL   28330        10         其他   None      None      None         1

[5 rows x 8 columns]

pof.get_relative_value_allocation–获取基金相对价值配置

pof.get_relative_value_allocation(fund_code_list, strt_date='19000101', end_date=None, cols=None)

获取基金相对价值配置。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
fund_code_list	str\|list	是		基金ID
strt_date	str	否	19000101	开始时间，对应nv_pbsh_date，格式'YYYYMMDD'
end_date	str	否	当前日期	结束时间，对应nv_pbsh_date，格式'YYYYMMDD'
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
fund_code	str	基金id
end_date	str	截至日期
mkt_beta	float	市场因子Beta值
big_smal_beta	float	大小盘因子Beta值
grow_beta	float	成长价值因子Beta值
hedg_beta	float	升贴水因子Beta值
crrc_beta	float	货币因子Beta值
relt_beta	float	相对价值策略因子Beta值
mkt_contrb	float	市场因子贡献度
big_smal_contrb	float	大小盘因子贡献度
grow_contrb	float	成长价值因子贡献度
hedg_contrb	float	升贴水因子贡献度
crrc_contrb	float	货币因子贡献度
relt_contrv	float	相对价值策略因子贡献度
alpha	float	超额收益业绩归因贡献度
rsdu	float	残差
eval_rati	float	绩效评估比率
fitgdn	float	拟合优度
samp_num	int	每次时间序列回归所使用的样本点个数

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

pof.get_relative_value_allocation(fund_code_list='HF00006BED', strt_date='20190614', end_date ='20230203')

结果输出

      fund_code  end_date  mkt_beta  ...  eval_rati    fitgdn  samp_num
0    HF00006BED  20200831  0.001604  ... -17.213502  0.416366        24
1    HF00006BED  20200901  0.001827  ...  -4.642114  0.383932        24
2    HF00006BED  20200902  0.002072  ...  -1.851560  0.333526        24
3    HF00006BED  20200903  0.002857  ... -15.571906  0.343771        24
4    HF00006BED  20200904  0.002742  ...  -7.787966  0.353274        24
..          ...       ...       ...  ...        ...       ...       ...
388  HF00006BED  20221202  0.928344  ...  -0.288993  0.897443        24
389  HF00006BED  20221209  0.885267  ...  -0.076254  0.872814        24
390  HF00006BED  20221216  0.896836  ...  -0.046030  0.893764        24
391  HF00006BED  20221223  0.853488  ...  -0.218494  0.900535        24
392  HF00006BED  20221230  0.869760  ...   0.073258  0.895239        24

[393 rows x 19 columns]

pof.get_strategy_fund_map–获取基金与策略映射关系

pof.get_strategy_fund_map(fund_code_list=None, stra_code=None, level, cols=None)

指定基金获取对应策略，或者指定策略获取对应基金。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
fund_code_list	str\|list	否		基金列表，与策略ID二选一，优先使用该字段
stra_code	int	否		策略ID，与基金列表二选一
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
fund_code	str	基金内部编码
firs_stra	int	排排网一级策略： 1001-股票策略 1002-债券策略 1003-期货及衍生品策略 1004-多资产策略 1005-组合基金 -1-其他
secd_stra	int	排排网二级策略： 100101-主观多头 100102-量化多头 100103-股票多空 100104-股票市场中性 100201-纯债策略 100202-债券增强 100203-债券复合策略 100204-转债交易策略 100301-主观CTA 100302-量化CTA 100303-期权策略 100304-其他衍生品策略 100401-宏观策略 100402-套利策略 100403-复合策略 100501-FOF 100502-MOM -1-其他
thir_stra	int	排排网三级策略： 10010101-主观选股 10010102-定增打新 10010201-沪深300指增 10010202-中证500指增 10010203-中证1000指增 10010204-其他指增 10010205-量化选股 10030101-主观趋势 10030102-主观套利 10030103-主观多策略 10030201-量化趋势 10030202-量化套利 10030203-量化多策略 -1-其他
src_type	int	策略来源： 1-管理人（投顾）确认：管理人（投顾）确认或自行填报的产品策略； 2-自动分类：内置程序根据产品名称关键字、同系列产品策略自动识别匹配对应的产品策略； 3-尽调分类：尽调团队结合尽调结果、投资策略及尽调中基金经理提供的相关信息，判断产品策略并与管理人确认最终策略； 4-中基协分类：针对部分资管产品，产品策略归类参考中基协公示结果； 5-人工初次识别：对接人员根据基金合同、公告等官方材料判断，对比产品净值走势与同策略产品业绩走势，初步识别产品对应策略。

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

pof.get_strategy_fund_map(fund_code_list='HF0000000A')

结果输出

    fund_code  firs_stra  secd_stra  thir_stra  src_type
0  HF0000000A       1001     100101   10010101         1

[1 rows x 5 columns]

pof.get_strategy_tree–获取策略树状结构

pof.get_strategy_tree(stra_code=1, cols=None)

获取策略树状结构，指定父级策略，返回下级策略列表。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
stra_code	int	否	1-全部策略	策略ID
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
prn_stra	int	父策略编码
firs_stra	int	排排网一级策略： 1001-股票策略 1002-债券策略 1003-期货及衍生品策略 1004-多资产策略 1005-组合基金 -1-其他
firs_stra_name	str	排排网一级策略名称，与一级策略对应
secd_stra	int	排排网二级策略： 100101-主观多头 100102-量化多头 100103-股票多空 100104-股票市场中性 100201-纯债策略 100202-债券增强 100203-债券复合策略 100204-转债交易策略 100301-主观CTA 100302-量化CTA 100303-期权策略 100304-其他衍生品策略 100401-宏观策略 100402-套利策略 100403-复合策略 100501-FOF 100502-MOM -1-其他
secd_stra_name	str	排排网二级策略名称，与二级策略对应
thir_stra	int	排排网三级策略： 10010101-主观选股 10010102-定增打新 10010201-沪深300指增 10010202-中证500指增 10010203-中证1000指增 10010204-其他指增 10010205-量化选股 10030101-主观趋势 10030102-主观套利 10030103-主观多策略 10030201-量化趋势 10030202-量化套利 10030203-量化多策略 -1-其他
thir_stra_name	str	排排网三级策略名称，与三级策略对应

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

pof.get_strategy_tree(stra_code=1)

结果输出

    firs_stra firs_stra_name  ...  thir_stra thir_stra_name
0          -1             其他  ...         -1             其他
1        1001           股票策略  ...   10010101           主观选股
2        1001           股票策略  ...   10010102           定增打新
3        1001           股票策略  ...         -1             其他
4        1001           股票策略  ...   10010201        沪深300指增
5        1001           股票策略  ...   10010202        中证500指增
6        1001           股票策略  ...   10010203       中证1000指增
7        1001           股票策略  ...   10010204           其他指增
8        1001           股票策略  ...   10010205           量化选股
9        1001           股票策略  ...         -1             其他
10       1001           股票策略  ...         -1             其他
11       1002           债券策略  ...         -1             其他
12       1002           债券策略  ...         -1             其他
13       1002           债券策略  ...         -1             其他
14       1002           债券策略  ...         -1             其他
15       1002           债券策略  ...         -1             其他
16       1003       期货及衍生品策略  ...         -1             其他
17       1003       期货及衍生品策略  ...   10030101           主观趋势
18       1003       期货及衍生品策略  ...   10030102           主观套利
19       1003       期货及衍生品策略  ...   10030103          主观多策略
20       1003       期货及衍生品策略  ...   10030201           量化趋势
21       1003       期货及衍生品策略  ...   10030202           量化套利
22       1003       期货及衍生品策略  ...   10030203          量化多策略
23       1003       期货及衍生品策略  ...         -1             其他
24       1003       期货及衍生品策略  ...         -1             其他
25       1004          多资产策略  ...         -1             其他
26       1004          多资产策略  ...         -1             其他
27       1004          多资产策略  ...         -1             其他
28       1005           组合基金  ...         -1             其他
29       1005           组合基金  ...         -1             其他

[30 rows x 6 columns]

产业链数据

ic.get_index_data–获取指标数据

ic.get_index_data(indx_code_list, strt_date, end_date=None, data_type, fill_mode=3, is_delt=0, cols=None, date_type=1)

查询指标数据。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
indx_code_list	str\|list	是		指标编码列表
strt_date	str	是		开始时间，格式'YYYYMMDD'
end_date	str	否		结束时间，默认值为当天，日期格式'YYYYMMDD'
date_type	int	否	1-数据日期	日期类型：1-数据日期, 2-发布日期
fill_mode	int		3-不做处理	由于查询的指标列表中更新频率不同频，需要按照数据日期将不同频率的数据进行合并；由于每个指标实际落库时间不一致，建议在量化场景下建议每次查询一个指标。数据填充方式： 1-向后填充 2-向前填充 3-不做处理
is_delt	int		1-返回未删除数据	有效性筛选，1-返回最新数据（剔除失效数据），2-返回全部数据（含失效数据）
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
indx_code	str	指标编码
data_date	str	数据日期
data_val	float	数据值
pbsh_date	str	发布时间
is_delt	int	是否筛选，1-有效数据，2-失效数据

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

ic.get_index_data(indx_code_list='ID01315631', strt_date='20190614', end_date ='20230306',date_type=1, is_delt=1)

结果输出

      indx_code data_date            pbsh_time  data_val  is_delt
0    ID01315631  20220421  2022-04-21 09:40:14    4280.0        0
1    ID01315631  20220422  2022-04-22 10:24:34    4280.0        0
2    ID01315631  20220424  2022-04-24 09:54:47    4280.0        0
3    ID01315631  20220425  2022-04-25 09:05:20    4280.0        0
4    ID01315631  20220426  2022-04-26 09:58:50    4280.0        0
..          ...       ...                  ...       ...      ...
213  ID01315631  20230228  2023-02-28 09:58:28    2950.0        0
214  ID01315631  20230301  2023-03-01 09:36:51    2950.0        0
215  ID01315631  20230302  2023-03-02 10:23:07    2950.0        0
216  ID01315631  20230303  2023-03-03 09:52:56    2950.0        0
217  ID01315631  20230306  2023-03-06 08:55:24    2950.0        0

[218 rows x 5 columns]

ic.get_index_info–获取指标信息

ic.get_index_info(indx_code_list=None, indx_abbr_list=None, lvl_code=None, freq, src_name=None, cols=None, publ_freq=None)

查询指标信息。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
indx_code_list	str\|list	否		指标编码列表
indx_abbr_list	str\|list	否		指标名称列表
lvl_code	str	否		层级编码，用于快速查询一类指标，通过接口ic.get_level_info查询；本接口支持一到四级层级查询
publ_freq	int	否		频率 1-日度 2-周度 3-旬度 4-月度 5-季度 6-半年度 7-年度
src_name	str			数据来源名称
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
indx_code	str	指标编码
indx_name	str	指标名称
indx_abbr	str	指标简称
unit_name	str	单位名称
data_val	float	最新数据
publ_freq	int	频率 1-日度 2-周度 3-旬度 4-月度 5-季度 6-半年度 7-年度
src_name	str	数据来源名称
meas_name	str	度量名称
calb_name	str	口径名称
strt_date	str	指标开始时间，格式'YYYYMMDD'
end_date	str	指标结束时间，格式'YYYYMMDD'
indx_stat	str	指标状态 (1:正常维护 3:停止维护)
firs_lvl_code	str	一级品种编码
firs_lvl_name	str	一级品种名称
secd_lvl_code	str	二级品种编码
secd_lvl_name	str	二级品种名称
thir_lvl_code	str	三级分类编码
thir_lvl_name	str	三级分类名称
four_lvl_code	str	四级分类编码
four_lvl_name	str	四级分类名称

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

ic.get_index_info(lvl_code='01')

结果输出

        indx_code  ... four_lvl_name
0    CM0000017774  ...            需求
1    CM0000017861  ...            需求
2    CM0000056514  ...            出口
3    CM0000136670  ...            进口
4    CM0000136672  ...            出口
..            ...  ...           ...
448    ID01306846  ...           消费量
449    ID01306847  ...           消费量
450    ID01315630  ...          出厂价格
451    ID01315631  ...          出厂价格
452    ID01315647  ...          出厂价格

[453 rows x 21 columns]

ic.get_level_info–获取层级信息

ic.get_level_info(lvl_code=None, lvl_orde=None, lvl_name=None, cols=None)

每个产业链指标都归属于一个第四层级编码，因此本接口提供的层级信息可用于快速筛选一类指标。例如，如果要查找粗钢的产量指标，可以先调用该接口ic.get\_level\_info(lvl\_code=’01’)，获取对应编号为”01010101”，然后调用ic.get\_index\_info(lvl\_code= ”01010101”) ，即可查询到3个相关指标。
层级编码按照一定的规则编制，其中一级和二级层级为品种层级，三级和四级层级为分类层级，每增加一个层级，编码长度增加2。以”01010101”为例，该编码长度为8，意味着是第四层级；其中，第一个01表示黑色金属，第二个01表示粗钢，第三个01表供给，第四个01表示产量。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
lvl_code	str	否		层级编码，详细请见上方层级编码，与（lvl_orde, lvl_name）二选一，举例：”01”-黑色金属，”0101”-黑色金属粗钢
lvl_orde	str	否		层级序号，用于指定层级，与lvl_name联合使用，与lvl_code二选一
lvl_name	str	否		品种名称，用于指定中文名，与lvl_name联合使用，与lvl_code二选一
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
firs_lvl_code	str	一级品种编码
firs_lvl_name	str	一级品种名称
secd_lvl_code	str	二级品种编码
secd_lvl_name	str	二级品种名称
thir_lvl_code	str	三级分类编码
thir_lvl_name	str	三级分类名称
four_lvl_code	str	四级分类编码
four_lvl_name	str	四级分类名称

**返回数据类型**
返回数据根据pandas.DataFrame，参数错误或处理异常时返回为None。
**函数调用样例**

ic.get_level_info(lvl_code='01')

结果输出

    firs_lvl_code firs_lvl_name  ... four_lvl_code four_lvl_name
0              01          黑色金属  ...      01010101            产量
1              01          黑色金属  ...      01010201          表观消费
2              01          黑色金属  ...      01010202        人均表观消费
3              01          黑色金属  ...      01010102          修正产量
4              01          黑色金属  ...      01020101            需求
..            ...           ...  ...           ...           ...
125            01          黑色金属  ...      01130101            进口
126            01          黑色金属  ...      01130102            出口
127            01          黑色金属  ...      01130201            产量
128            01          黑色金属  ...      01130301          价格指数
129            01          黑色金属  ...      01130301            价格

[130 rows x 8 columns]

特殊数据

cd.get_ic_index_data–获取产业链线下数据

cd.get_ic_index_data(indx_code, strt_date=19900101, end_date=None, regi_name=None, cols=None)

获取产业链线下数据。

**输入和输出参数（指标输入和输出参数不相同，详情参照各个数据表）**

指标名称	index_code
建筑钢材日出库量	IDST0003
焦化产能调研数据	IDZN0140
煤焦产能企业统计	IDZN0141
铁矿石高炉开工率（按区域）	IDZN0142
铁矿石高炉开工率（按规模）	IDZN0143
铁矿石港口库存（粗粉）	IDZN0144
铁矿石港口库存（块矿）	IDZN0145
铁矿石港口库存（主流品种）	IDZN0146
铁矿石港口库存（货主性质）	IDZN0147
铁矿石港口库存（球团）	IDZN0148
铁矿石港口库存（精粉）	IDZN0149
铁矿石港口库存（品位）	IDZN0150
铁矿石港口库存（总览）	IDZN0151

IDST0003-建筑钢材日出库量

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
strt_date	str	否	19000101	查询开始日期，格式'YYYYMMDD'
end_date	str	否	当前日期	查询结束日期，格式'YYYYMMDD'
regi_name	str	否	全部区域分类	区域名称，包含：南方大区，北方大区，华东大区，全国
cols	str\|list	否		筛选字段，默认返回所有

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
indx_code	str	指标代码
data_date	str	数据日期，格式'YYYYMMDD'
regi_name	str	区域名称，包含：南方大区，北方大区，华东大区，合计，全国
dirt_out	int	直供量
drum_out	int	线盘出库量
scrw_out	int	螺纹出库量

cd.get_ic_index_data(indx_code='IDST0003', strt_date='20230101', end_date='20230202')

结果输出

  indx_code data_date regi_name  dirt_out  drum_out  scrw_out  is_delt
0   IDST0003  20230202      南方大区         2         4        10        0
1   IDST0003  20230202        全国         5        15        35        0
2   IDST0003  20230202      北方大区         1         5         9        0
3   IDST0003  20230202      华东大区         2         6        15        0
4   IDST0003  20230201      南方大区         2         4        11        0
..       ...       ...       ...       ...       ...       ...      ...
91  IDST0003  20230103        全国         8        18        44        0
92  IDST0003  20230102      北方大区         2         6         9        0
93  IDST0003  20230102      华东大区         1         7        18        0
94  IDST0003  20230102        全国         6        18        43        0
95  IDST0003  20230102      南方大区         3         6        16        0

[96 rows x 7 columns]

IDZN0140-焦化产能调研数据

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
strt_date	str	否	19000101	查询开始日期，格式'YYYYMMDD'
end_date	str	否	当前日期	查询结束日期，格式'YYYYMMDD'
cols	str\|list	否		筛选字段，默认返回所有

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
indx_code	str	指标代码
data_date	str	数据日期，格式'YYYYMMDD'
samp_name	str	样本
add_cap	int	新增产能（万吨）
del_cap	int	淘汰产能（万吨）
net_add_cap	int	净新增产能（万吨）

cd.get_ic_index_data(indx_code='IDZN0140', strt_date='20230101', end_date='20230202')

结果输出

   indx_code data_date  samp_name  add_cap  del_cap  net_add_cap  is_delt
0   IDZN0140  20230130    2023年1月      485      220          265        0
1   IDZN0140  20230130   2023年12月      500     1204         -704        0
2   IDZN0140  20230130   2023年11月      300      814         -514        0
3   IDZN0140  20230130    2023年9月      363       90          273        0
4   IDZN0140  20230130    2023年2月      519      260          259        0
..       ...       ...        ...      ...      ...          ...      ...
65  IDZN0140  20230102  2022年已发生值     4280     1731         2549        0
66  IDZN0140  20230102    2022年3月      467      140          327        0
67  IDZN0140  20230102   2022年预测值     4280     1731         2549        0
68  IDZN0140  20230102   2022年11月      625      520          105        0
69  IDZN0140  20230102   2022年10月      279      100          179        0

[70 rows x 7 columns]

IDZN0141-煤焦产能企业统计

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
strt_date	str	否	19000101	查询开始日期，格式'YYYYMMDD'
end_date	str	否	当前日期	查询结束日期，格式'YYYYMMDD'
area_name	str	否	全部区域	区域，包含：西北，华东，华北，华中，西南，华南，东北
prov_name	str	否	全部省份	省份，包含：云南，内蒙古，吉林，四川，宁夏，安徽，山东，山西，广东，广西，新疆，江苏，江西，河北，河南，湖北，湖南，甘肃，福建，贵州，辽宁，陕西，黑龙江
city_name	str	否	全部地级市	地级市
cnty_name	str	否	全部县	县
corp_type	str	否	全部焦化厂类型	焦化厂类型，包含：钢厂焦化，独立焦化
jl_craft	str	否	全部工艺	焦炉工艺，包含：捣固，顶装，热回收，顶装捣固两用
cap_chg	str	否	全部产能变动	产能变动，包含：新增，淘汰
prd_stat	str	否	全部生产情况	生产情况，包含：在产，停产，已出焦，烘炉，未投产，无
buld_stat	str	否	全部建设情况	建设情况，包含：已投产，已淘汰，已建成，预淘汰，在建中，未动工
cols	str\|list	否		筛选字段，默认返回所有

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
indx_code	str	指标代码
data_date	str	数据日期，格式'YYYYMMDD'
corp_code	str	企业ID
area_name	str	区域，包含：西北，华东，华北，华中，西南，华南，东北
prov_name	str	省份，包含：云南，内蒙古，吉林，四川，宁夏，安徽，山东，山西，广东，广西，新疆，江苏，江西，河北，河南，湖北，湖南，甘肃，福建，贵州，辽宁，陕西，黑龙江
city_name	str	地级市
cnty_name	str	县
corp_type	str	焦化厂类型，包含：钢厂焦化，独立焦化
jl_craft	str	焦炉工艺，包含：捣固，顶装，热回收，顶装捣固两用
desn_cap	int	设计产能（万吨）
chmb_high	int	炭化室高度（米）
jl_num	int	焦炉（座）
cap_chg	str	产能变动，包含：新增，淘汰
prd_stat	str	生产情况，包含：在产，停产，已出焦，烘炉，未投产，无
buld_stat	str	建设情况，包含：已投产，已淘汰，已建成，预淘汰，在建中，未动工
exec_year	str	执行年份
exec_mth	str	执行月份

cd.get_ic_index_data(indx_code='IDZN0141', strt_date='20230501', end_date='20230531')

结果输出

    indx_code data_date corp_code  ... exec_year exec_mth is_delt
0    IDZN0141  20230529     JL305  ...     2021年      12月       0
1    IDZN0141  20230529     JL300  ...     2023年      02月       0
2    IDZN0141  20230529     JL400  ...     2023年      06月       0
3    IDZN0141  20230529     JL267  ...     2021年      01月       0
4    IDZN0141  20230529     JL447  ...     2023年      08月       0
..        ...       ...       ...  ...       ...      ...     ...
758  IDZN0141  20230508     JL444  ...     2023年      06月       0
759  IDZN0141  20230508     JL434  ...     2023年      03月       0
760  IDZN0141  20230508     JL408  ...     2022年      11月       0
761  IDZN0141  20230508     JL443  ...     2022年      12月       0
762  IDZN0141  20230508     JL440  ...     2022年      12月       0

[763 rows x 18 columns]

IDZN0142-铁矿石高炉开工率（按区域）

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
strt_date	str	否	19000101	查询开始日期，格式'YYYYMMDD'
end_date	str	否	当前日期	查询结束日期，格式'YYYYMMDD'
area_name	str	否	全部区域	区域，包含：西北，华南，华东，华中，华北，东北，西南，全国
cols	str\|list	否		筛选字段，默认返回所有

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
indx_code	str	指标代码
data_date	str	数据日期，格式'YYYYMMDD'
area_name	str	区域
bf_oper_rati	int	高炉开工率（%）
cap_util_rati	int	产能利用率（%）
act_prd_out_ad	int	日均铁水产量（万吨）
oh_prd_out_ad	int	停产影响铁水产量（万吨）
lmt_prd_out_ad	int	限产影响铁水产量（万吨）
prof_rati	int	盈利率（%）

cd.get_ic_index_data(indx_code='IDZN0142', strt_date='20230501', end_date='20230531')

结果输出

   indx_code data_date area_name  ...  lmt_prd_out_ad  prof_rati  is_delt
0   IDZN0142  20230525        华中  ...               1         40        0
1   IDZN0142  20230525        东北  ...               1         12        0
2   IDZN0142  20230525        西北  ...               1          8        0
3   IDZN0142  20230525        西南  ...               0         25        0
4   IDZN0142  20230525        华北  ...               1         41        0
5   IDZN0142  20230525        华东  ...               3         34        0
6   IDZN0142  20230525        华南  ...               1         33        0
7   IDZN0142  20230525        全国  ...               8         34        0
8   IDZN0142  20230518        华中  ...               1         35        0
9   IDZN0142  20230518        华北  ...               2         39        0
10  IDZN0142  20230518        华东  ...               4         40        0
11  IDZN0142  20230518        西北  ...               1          0        0
12  IDZN0142  20230518        东北  ...               1          6        0
13  IDZN0142  20230518        华南  ...               1         33        0
14  IDZN0142  20230518        全国  ...               9         33        0
15  IDZN0142  20230518        西南  ...               1         17        0
16  IDZN0142  20230511        东北  ...               1          0        0
17  IDZN0142  20230511        西南  ...               1         25        0
18  IDZN0142  20230511        西北  ...               1          0        0
19  IDZN0142  20230511        华北  ...               1         23        0
20  IDZN0142  20230511        华中  ...               1         25        0
21  IDZN0142  20230511        华南  ...               1         33        0
22  IDZN0142  20230511        全国  ...               9         24        0
23  IDZN0142  20230511        华东  ...               3         33        0
24  IDZN0142  20230504        西南  ...               1         17        0
25  IDZN0142  20230504        华北  ...               1         21        0
26  IDZN0142  20230504        全国  ...               8         22        0
27  IDZN0142  20230504        华南  ...               1         33        0
28  IDZN0142  20230504        西北  ...               1          0        0
29  IDZN0142  20230504        东北  ...               0          0        0
30  IDZN0142  20230504        华东  ...               3         31        0
31  IDZN0142  20230504        华中  ...               1         25        0

[32 rows x 10 columns]

IDZN0143-铁矿石高炉开工率（按规模）

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
strt_date	str	否	19000101	查询开始日期，格式'YYYYMMDD'
end_date	str	否	当前日期	查询结束日期，格式'YYYYMMDD'
prov_name	str	否	全部省份	省份，包含：云南，内蒙古，吉林，四川，宁夏，安徽，山东，山西，广东，广西，新疆，江苏，江西，河北，河南，湖北，湖南，甘肃，福建，贵州，辽宁，陕西，黑龙江
prd_scal	str	否	全部产能	生产规模，包括：总计，产能≤200，产能≥600， 200<产能<600
cols	str\|list	否		筛选字段，默认返回所有

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
indx_code	str	指标代码
data_date	str	数据日期，格式'YYYYMMDD'
prov_name	str	省份
prd_scal	str	生产规模
bf_oper_rati	int	高炉开工率（%）
cap_util_rati	int	产能利用率（%）
act_prd_out_ad	int	日均铁水产量（万吨）
oh_prd_out_ad	int	停产影响铁水产量（万吨）
lmt_prd_out_ad	int	限产影响铁水产量（万吨）
prof_rati	int	盈利率（%）

cd.get_ic_index_data(indx_code='IDZN0143', strt_date='20230501', end_date='20230531')

结果输出

    indx_code data_date prov_name  ... lmt_prd_out_ad  prof_rati  is_delt
0    IDZN0143  20230525        贵州  ...              0        0.0        0
1    IDZN0143  20230525        广西  ...              1        0.0        0
2    IDZN0143  20230525       内蒙古  ...              0        0.0        0
3    IDZN0143  20230525        广西  ...              0        0.0        0
4    IDZN0143  20230525        吉林  ...              0       33.0        0
..        ...       ...       ...  ...            ...        ...      ...
443  IDZN0143  20230504        贵州  ...              0        0.0        0
444  IDZN0143  20230504        上海  ...              0      100.0        0
445  IDZN0143  20230504        湖南  ...              0      100.0        0
446  IDZN0143  20230504        广西  ...              0        0.0        0
447  IDZN0143  20230504        云南  ...              0      100.0        0

[448 rows x 11 columns]

IDZN0144-铁矿石港口库存（粗粉）

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
strt_date	str	否	19000101	查询开始日期，格式'YYYYMMDD'
end_date	str	否	当前日期	查询结束日期，格式'YYYYMMDD'
area_name	str	否	全部区域	区域，包含：华东，华北，华南，沿江，全国
calb_type	str	否	全部口径	统计口径，其他粉矿： CSN巴粗，毛里塔尼亚，南非，马来西亚，卡粉，秘鲁，智利，墨西哥，高硅巴粗，伊朗，西班牙，其他巴粗，印尼，巴混，托克粉，印度，新西兰，麦克粉，罗伊山粉，国王粉，其他澳粉， Atlas粉，杨迪粉，澳粉总计，罗布河粉，巴粉总计， PB粉，一钢粉，西皮尔巴拉粉，纽曼粉，哈扬粉，超特粉，金布巴粉，粉矿总计，混合粉， RTX粉（SP10粉）
cols	str\|list	否		筛选字段，默认返回所有

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
indx_code	str	指标代码
data_date	str	数据日期，格式'YYYYMMDD'
prd_type	str	货种
samp_name	str	样本名称
area_name	str	区域
calb_type	str	统计口径
inv_num	int	库存

cd.get_ic_index_data(indx_code='IDZN0144', strt_date='20230501', end_date='20230631')

结果输出

     indx_code data_date prd_type  ... calb_type inv_num is_delt
0     IDZN0144  20230628       粗粉  ...        印度       5       0
1     IDZN0144  20230628       粗粉  ...      巴粉总计       7       0
2     IDZN0144  20230628       粗粉  ...      罗伊山粉       1       0
3     IDZN0144  20230628       粗粉  ...      金布巴粉      50       0
4     IDZN0144  20230628       粗粉  ...    西皮尔巴拉粉       0       0
...        ...       ...      ...  ...       ...     ...     ...
4731  IDZN0144  20230510       粗粉  ...       新西兰      21       0
4732  IDZN0144  20230510       粗粉  ...       西班牙       0       0
4733  IDZN0144  20230510       粗粉  ...     CSN巴粗      12       0
4734  IDZN0144  20230510       粗粉  ...      粉矿总计     826       0
4735  IDZN0144  20230510       粗粉  ...       超特粉      20       0

[4736 rows x 8 columns]

IDZN0145-铁矿石港口库存（块矿）

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
strt_date	str	否	19000101	查询开始日期，格式'YYYYMMDD'
end_date	str	否	当前日期	查询结束日期，格式'YYYYMMDD'
area_name	str	否	全部区域	区域，包含：华东，华北，华南，沿江，全国
calb_type	str	否	全部口径	统计口径，包含：一钢块，库兰块，秘鲁，马来西亚，块矿总计，南非， Atlas块，澳块总计， PB块，吉布森块， SP10块，巴块，伊朗，墨西哥，智利， FMG块，库宾块，纽曼块，罗伊山块，印度，罗布河块， PMI块，澳块，其他
cols	str\|list	否		筛选字段，默认返回所有

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
indx_code	str	指标代码
data_date	str	数据日期，格式'YYYYMMDD'
prd_type	str	货种
samp_name	str	样本名称
area_name	str	区域
calb_type	str	统计口径
inv_num	int	库存

cd.get_ic_index_data(indx_code='IDZN0145', strt_date='20230501', end_date='20230631')

结果输出

     indx_code data_date prd_type  ... calb_type inv_num is_delt
0     IDZN0145  20230628       块矿  ...      马来西亚       0       0
1     IDZN0145  20230628       块矿  ...       一钢块       7       0
2     IDZN0145  20230628       块矿  ...        其他       0       0
3     IDZN0145  20230628       块矿  ...      澳块总计      71       0
4     IDZN0145  20230628       块矿  ...        印度       8       0
...        ...       ...      ...  ...       ...     ...     ...
3067  IDZN0145  20230510       块矿  ...      PMI块      13       0
3068  IDZN0145  20230510       块矿  ...       一钢块       0       0
3069  IDZN0145  20230510       块矿  ...        智利       0       0
3070  IDZN0145  20230510       块矿  ...        伊朗       0       0
3071  IDZN0145  20230510       块矿  ...       一钢块       6       0

[3072 rows x 8 columns]

IDZN0146-铁矿石港口库存（主流品种）

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
strt_date	str	否	19000101	查询开始日期，格式'YYYYMMDD'
end_date	str	否	当前日期	查询结束日期，格式'YYYYMMDD'
area_name	str	否	全部区域	区域，包含：华东，华北，华南，沿江，全国
var_type	str	否	全部品种类型	品种类型，包含：主流高品澳粉，主流高品巴西粉，主流中低品澳粉，主流澳块，主力球团
var_own	str	否	全部货主性质	品种/货主性质，包含：纽曼粉：贸易商，金布巴粉：贸易商，纽曼粉：未知，麦克粉：未知，金布巴粉：未知， PB粉：未知，金布巴粉：钢厂， PB粉：贸易商，麦克粉：钢厂，麦克粉：贸易商，纽曼粉：钢厂， PB粉：钢厂，金布巴粉：汇总， PB粉：汇总，纽曼粉：汇总，麦克粉：汇总，卡粉：钢厂，巴混：未知，巴混：贸易商，卡粉：未知，卡粉：贸易商，巴混：钢厂，巴混：汇总，卡粉：汇总，超特粉：贸易商，混合粉：钢厂，混合粉：未知，超特粉：未知，超特粉：钢厂，混合粉：贸易商，混合粉：汇总，超特粉：汇总，纽曼块：未知， PB块：未知，纽曼块：贸易商， PB块：钢厂， PB块：贸易商，纽曼块：钢厂， PB块：汇总，纽曼块：汇总，乌球：未知，印球：未知，印球：贸易商，印球：钢厂，印球：汇总，乌克兰球：汇总，乌球：贸易商，乌球：钢厂，乌球：汇总
cols	str\|list	否		筛选字段，默认返回所有

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
indx_code	str	指标代码
data_date	str	数据日期，格式'YYYYMMDD'
samp_name	str	样本名称
area_name	str	区域
var_type	str	品种类型
var_own	str	品种/货主性质
inv_num	int	库存

cd.get_ic_index_data(indx_code='IDZN0146', strt_date='20230501', end_date='20230631')

结果输出

     indx_code data_date samp_name  ...  var_own inv_num is_delt
0     IDZN0146  20230628       样本5  ...  纽曼粉:贸易商       0       0
1     IDZN0146  20230628       样本7  ...  纽曼粉:贸易商       0       0
2     IDZN0146  20230628       样本1  ...   超特粉:汇总      14       0
3     IDZN0146  20230628        总计  ...   超特粉:汇总     272       0
4     IDZN0146  20230628       样本7  ...   PB块:钢厂       7       0
...        ...       ...       ...  ...      ...     ...     ...
6139  IDZN0146  20230510       样本6  ...   纽曼粉:未知      23       0
6140  IDZN0146  20230510       样本1  ...  超特粉:贸易商       0       0
6141  IDZN0146  20230510       样本5  ...    乌球:钢厂       0       0
6142  IDZN0146  20230510      样本13  ...  乌克兰球:汇总       0       0
6143  IDZN0146  20230510      样本15  ...  混合粉:贸易商       0       0

[6144 rows x 8 columns]

IDZN0147-铁矿石港口库存（货主性质）

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
strt_date	str	否	19000101	查询开始日期，格式'YYYYMMDD'
end_date	str	否	当前日期	查询结束日期，格式'YYYYMMDD'
area_name	str	否	全部区域	区域，包含：华东，华北，华南，沿江，全国
calb_type	str	否	全部统计口径	统计口径，包含：钢厂，贸易商，矿山，未知
cols	str\|list	否		筛选字段，默认返回所有

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
indx_code	str	指标代码
data_date	str	数据日期，格式'YYYYMMDD'
samp_name	str	样本名称
area_name	str	区域
calb_type	str	统计口径
inv_num	int	库存

cd.get_ic_index_data(indx_code='IDZN0147', strt_date='20230501', end_date='20230631')
print(a)

结果输出

    indx_code data_date samp_name area_name calb_type  inv_num  is_delt
0    IDZN0147  20230628      样本15        华北        未知      775        0
1    IDZN0147  20230628       样本1        沿江        未知      534        0
2    IDZN0147  20230628       样本2        沿江        钢厂        0        0
3    IDZN0147  20230628       样本2        沿江        矿山        0        0
4    IDZN0147  20230628       样本9        华东        未知        0        0
..        ...       ...       ...       ...       ...      ...      ...
507  IDZN0147  20230510       样本2        沿江        未知        0        0
508  IDZN0147  20230510       样本8        华东       贸易商      295        0
509  IDZN0147  20230510       样本6        华南        矿山        0        0
510  IDZN0147  20230510       样本7        华东        钢厂       79        0
511  IDZN0147  20230510       样本8        华东        矿山       66        0

[512 rows x 7 columns]

IDZN0148-铁矿石港口库存（球团）

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
strt_date	str	否	19000101	查询开始日期，格式'YYYYMMDD'
end_date	str	否	当前日期	查询结束日期，格式'YYYYMMDD'
area_name	str	否	全部区域	区域，包含：华东，华北，华南，沿江，全国
calb_type	str	否	全部统计口径	统计口径，包含：球团总计，澳大利亚，伊朗，巴西，智利，瑞典，加拿大，印度，俄罗斯，南非，乌克兰，其他
cols	str\|list	否		筛选字段，默认返回所有

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
indx_code	str	指标代码
data_date	str	数据日期，格式'YYYYMMDD'
samp_name	str	样本名称
area_name	str	区域
calb_type	str	统计口径
inv_num	int	库存

cd.get_ic_index_data(indx_code='IDZN0148', strt_date='20230501', end_date='20230631')

结果输出

     indx_code data_date samp_name area_name calb_type  inv_num  is_delt
0     IDZN0148  20230628      样本11        华东        南非       15        0
1     IDZN0148  20230628       样本6        华南      澳大利亚        0        0
2     IDZN0148  20230628       样本3        沿江       加拿大        0        0
3     IDZN0148  20230628      样本15        华北        南非        7        0
4     IDZN0148  20230628      样本13        华北       乌克兰        0        0
...        ...       ...       ...       ...       ...      ...      ...
1531  IDZN0148  20230510        总计        全国      澳大利亚       66        0
1532  IDZN0148  20230510       样本6        华南        南非        0        0
1533  IDZN0148  20230510       样本7        华东      澳大利亚        0        0
1534  IDZN0148  20230510      样本11        华东       俄罗斯        3        0
1535  IDZN0148  20230510       样本7        华东        巴西        0        0

[1536 rows x 7 columns]

IDZN0149-铁矿石港口库存（精粉）

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
strt_date	str	否	19000101	查询开始日期，格式'YYYYMMDD'
end_date	str	否	当前日期	查询结束日期，格式'YYYYMMDD'
area_name	str	否	全部区域	区域，包含：华东，华北，华南，沿江，全国
calb_type	str	否	全部统计口径	统计口径，包含：俄罗斯, 卡拉拉精粉, 乌克兰, 南非, 智利, 澳大利亚其他精粉, 马来西亚, 其他, 巴西, 新西兰, 秘鲁, 加拿大, 精粉总计
cols	str\|list	否		筛选字段，默认返回所有

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
indx_code	str	指标代码
data_date	str	数据日期，格式'YYYYMMDD'
samp_name	str	样本名称
area_name	str	区域
calb_type	str	统计口径
inv_num	int	库存

cd.get_ic_index_data(indx_code='IDZN0149', strt_date='20230501', end_date='20230631')

结果输出

     indx_code data_date samp_name area_name calb_type  inv_num  is_delt
0     IDZN0149  20230628      样本15        华北      马来西亚        0        0
1     IDZN0149  20230628       样本6        华南        秘鲁        0        0
2     IDZN0149  20230628       样本1        沿江       乌克兰        0        0
3     IDZN0149  20230628       样本2        沿江     卡拉拉精粉        0        0
4     IDZN0149  20230628       样本6        华南       乌克兰        0        0
...        ...       ...       ...       ...       ...      ...      ...
1659  IDZN0149  20230510        总计        全国       加拿大      118        0
1660  IDZN0149  20230510      样本12        华北        秘鲁        7        0
1661  IDZN0149  20230510      样本15        华北       加拿大        6        0
1662  IDZN0149  20230510      样本13        华北       俄罗斯        0        0
1663  IDZN0149  20230510       样本4        沿江      精粉总计       38        0

[1664 rows x 7 columns]

IDZN0150-铁矿石港口库存（品位）

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
strt_date	str	否	19000101	查询开始日期，格式'YYYYMMDD'
end_date	str	否	当前日期	查询结束日期，格式'YYYYMMDD'
area_name	str	否	全部区域	区域，包含：华东，华北，华南，沿江，全国
prd_clas	str	否	全部品位	品位，包含： Fe 60%以上， Fe 55%-60%， Fe 55%以下
var_name	str	否	全部品种	品种，包含：高品球团, 高品粉矿, 高品精粉, 中品粉矿, 高品块矿, 中品块矿, 中品精粉, 低品粉矿, 中品球团, 低品块矿, 中品总计, 高品总计, 低品总计
cols	str\|list	否		筛选字段，默认返回所有

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
indx_code	str	指标代码
data_date	str	数据日期，格式'YYYYMMDD'
samp_name	str	样本名称
area_name	str	区域
prd_clas	str	品位
var_name	str	品种
inv_num	int	库存

cd.get_ic_index_data(indx_code='IDZN0150', strt_date='20230501', end_date='20230631')

结果输出

     indx_code data_date samp_name  ... var_name inv_num is_delt
0     IDZN0150  20230628        总计  ...     高品块矿     959       0
1     IDZN0150  20230628       样本5  ...     高品块矿      10       0
2     IDZN0150  20230628       样本7  ...     中品精粉       5       0
3     IDZN0150  20230628      样本13  ...     高品总计     143       0
4     IDZN0150  20230628       样本5  ...     高品球团       0       0
...        ...       ...       ...  ...      ...     ...     ...
1659  IDZN0150  20230510       样本8  ...     高品总计     267       0
1660  IDZN0150  20230510       样本4  ...     中品块矿       0       0
1661  IDZN0150  20230510      样本12  ...     低品总计       0       0
1662  IDZN0150  20230510      样本10  ...     高品球团     100       0
1663  IDZN0150  20230510      样本14  ...     中品块矿      23       0

[1664 rows x 8 columns]

IDZN0151-铁矿石港口库存（总览）

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
strt_date	str	否	19000101	查询开始日期，格式'YYYYMMDD'
end_date	str	否	当前日期	查询结束日期，格式'YYYYMMDD'
area_name	str	否	全部区域	区域，包含：华东, 华北, 华南, 沿江, 全国
cols	str\|list	否		筛选字段，默认返回所有

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
indx_code	str	指标代码
data_date	str	数据日期，格式'YYYYMMDD'
samp_name	str	样本名称
area_name	str	区域
inv_tot	int	库存总量（万吨）
inv_fo	int	粉矿库存（万吨）
inv_lo	int	块矿库存（万吨）
inv_pllt	int	球团库存（万吨）
inv_pp	int	精粉库存（万吨）
inv_mgaf	int	主流高品澳粉库存（万吨）
inv_mgbf	int	主流高品巴西粉库存（万吨）
inv_mzaf	int	主流中品澳粉库存（万吨）
inv_mqk	int	主流澳块库存（万吨）
inv_mqt	int	主流球团库存（万吨）
mgaf_rati	int	主流高品澳粉比例（%）
mgbf_rati	int	主流高品巴西粉比例（%）
mzaf_rati	int	主流中品澳粉比例（%）
mqt_rati	int	主流澳块比例（%）

cd.get_ic_index_data(indx_code='IDZN0151', strt_date='20230501', end_date='20230631')

结果输出

    indx_code data_date samp_name  ... mzaf_rati  mqt_rati  is_delt
0    IDZN0151  20230628        总计  ...         7         5        0
1    IDZN0151  20230628       样本4  ...         0         3        0
2    IDZN0151  20230628      样本15  ...        12         4        0
3    IDZN0151  20230628       样本6  ...         7        12        0
4    IDZN0151  20230628       样本9  ...         9         4        0
..        ...       ...       ...  ...       ...       ...      ...
123  IDZN0151  20230510       样本6  ...         9        12        0
124  IDZN0151  20230510      样本10  ...         6         5        0
125  IDZN0151  20230510      样本13  ...         9        12        0
126  IDZN0151  20230510       样本1  ...         8         8        0
127  IDZN0151  20230510       样本9  ...         7         5        0

[128 rows x 19 columns]

cd.get_ic_index_info-获取产业链线下数据

cd.get_ic_index_info(indx_code_list=None, indx_abbr_list=None, lvl_code=None, cols=None)

铁矿石15港口库存数据

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	参数说明
indx_code_list	str\|list	否	指标编码列表
indx_abbr_list	str\|list	否	指标名称列表
lvl_code	str	否	层级编码
cols	str\|list	否	筛选字段，默认返回所有

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
indx_code	str	指标编码
indx_name	str	指标名称
indx_abbr	str	指标简称
publ_freq	str	频率
firs_lvl_code	str	一级品种编码
firs_lvl_name	str	一级品种名称
secd_lvl_code	str	二级品种编码
secd_lvl_name	str	二级品种名称
thir_lvl_code	str	三级分类编码
thir_lvl_name	str	三级分类名称
four_lvl_code	str	四级分类编码
four_lvl_name	str	四级分类名称

cd.get_ic_index_info(indx_code_list='IDST0003')

结果输出

 indx_code indx_name indx_abbr  ...  six_lvl_name  sevn_lvl_code sevn_lvl_name
0  IDST0003  建筑钢材日出库量  建筑钢材日出库量  ...                                           

[1 rows x 25 columns]

SQL查询数据库

sql.get_sql_data-SQL查询数据库

sql.get_sql_data(qry_db, qry_sql)

SQL查询数据库.

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
qry_db	str	是		数据库名称，范围: 聚源:gildata;聚源数据字典钢联:mysteel 私募排排:prrank;私募排排数据字典朝阳永续:zyyx;朝阳永续数据字典
qry_sql	str	是		sql语句

**输出参数**

参数名称	参数说明
返回数据	根据输入的sql返回相应的数据

sql.get_sql_data(qry_db='prrank',qry_sql='select post_code from pvn_company_info where domicile_id = 1;')

结果输出

      post_code
0        000000
1        010010
2        014030
3        014030
4        030000
        ...
48518       nan
48519       nan
48520       nan
48521       nan
48522       nan

[48523 rows x 1 columns]

历史接口

说明：不推荐。

get_index_altt_components –获取指数备选成分股

get_index_altt_components(scr_num_list trad_date, cols=None, rslt_type=0, scr_num_list, trad_date=None)

获取指数的备选成分构成情况，包括指数成分股名称、成分股代码、入选日期、剔除日期等。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
scr_num_list	str\|list	是		指数编码列表，如['000001.XSHE']，该字段为必填项
trad_date	str	否	最近交易日	交易日期，格式'YYYYMMDD'
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段
rslt_type	int	否	0	数据返回结果类型，0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
scr_code	str	交易代码，如'000001'
scr_num	str	指数编码，如'000001.XSHE'
scr_abbr	str	指数简称
mkt_code	str	指数交易市场代码：XSHG,XSHE
indx_type_code	str	指数类型代码，取值字典项： 647008001 贵金属指数 647008010 农副产品指数 647008009 软商品指数 647008008 油脂油料指数 647008007 谷物指数 647008006 化工指数 647008005 能源指数 647008004 非金属建材指数 647008003 煤焦钢矿指数 647008002 有色指数 647020000 其他指数 647010000 外汇指数 647009000 综合指数 647006000 基金指数 647008000 商品指数 647007000 债券指数 647002000 行业指数 647002001 一级行业指数 647002002 二级行业指数 647002003 三级行业指数 647002004 四级行业指数 647003000 策略指数 647004000 风格指数 647004001 成长指数 647004002 价值指数 647005000 主题指数 647001000 规模指数
elem_scr_code	str	成分交易代码，如'600570'
elem_scr_num	str	成分交易代码，如'600570.XSHG'
elem_scr_abbr	str	成分证券简称
elem_mkt_code	str	成分交易市场代码：XSHG,XSHE
strt_date	str	成分入选开始日期，格式'YYYYMMDD'
end_date	str	成分入选结束日期，格式'YYYYMMDD'
affi_date	str	公告日期，格式'YYYYMMDD'

get_index_altt_components(scr_num_list='000300.XSHG',trad_date='20210528')

结果输出

    scr_code      scr_num scr_abbr  ... elem_scr_abbr elem_mkt_code affi_date
0     000300  000300.XSHG    沪深300  ...          泛海控股          XSHE  20191202
1     000300  000300.XSHG    沪深300  ...          深天马Ａ          XSHE  20150601
2     000300  000300.XSHG    沪深300  ...          深天马Ａ          XSHE  20171127
3     000300  000300.XSHG    沪深300  ...          深天马Ａ          XSHE  20180528
4     000300  000300.XSHG    沪深300  ...          深天马Ａ          XSHE  20181203
..       ...          ...      ...  ...           ...           ...       ...
430   000300  000300.XSHG    沪深300  ...          安图生物          XSHG  20191202
431   000300  000300.XSHG    沪深300  ...         璞 泰 来          XSHG  20201127
432   000300  000300.XSHG    沪深300  ...          健友股份          XSHG  20201127
433   000300  000300.XSHG    沪深300  ...          晨光股份          XSHG  20190603
434   000300  000300.XSHG    沪深300  ...          益丰药房          XSHG  20201127

[435 rows x 10 columns]

get_index_components–获取指数成分构成

get_index_components(scr_num_list=None, trad_date=None, cols=None, rslt_type=0)

获取指数的成分构成情况，包括指数成分股名称、成分股代码、入选日期、剔除日期等。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
scr_num_list	str\|list	是		指数编码列表，如['000001.XSHG']，指数编码信息可通过get_indx_basc_info获得
trad_date	str	否	最近交易日	交易日期，格式'YYYYMMDD'
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段
rslt_type	int	否	0	数据返回结果类型，0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
trad_date	str	交易日期, 格式'YYYYMMDD'
scr_code	str	交易代码，如'000001'
scr_num	str	指数编码，如'000001.XSHG'
scr_abbr	str	指数简称
mkt_code	str	指数交易市场代码，如XSHG、XSHE
elem_scr_code	str	成分交易代码，如'601878'
elem_scr_num	str	成分交易代码，如'601878.XSHG'
elem_scr_abbr	str	成分证券简称
elem_mkt_code	str	成分交易市场代码，如XSHG、XSHE

get_index_components(scr_num_list='000001.XSHG', trad_date='20220104')

结果输出

    mkt_code end_date strt_date  ... elem_scr_abbr elem_mkt_code trad_date
0        XSHG     None  20000728  ...          凌云Ｂ股          XSHG  20220104
1        XSHG     None  19980624  ...         凯 马 Ｂ          XSHG  20220104
2        XSHG     None  19980519  ...          锦港Ｂ股          XSHG  20220104
3        XSHG     None  19970808  ...          伊泰Ｂ股          XSHG  20220104
4        XSHG     None  19970805  ...          振华Ｂ股          XSHG  20220104
...       ...      ...       ...  ...           ...           ...       ...
8750     XSHG     None  20000427  ...          首创环保          XSHG  20220110
8751     XSHG     None  19990312  ...          中国国贸          XSHG  20220110
8752     XSHG     None  19990727  ...          东风汽车          XSHG  20220110
8753     XSHG     None  20030428  ...          白云机场          XSHG  20220110
8754     XSHG     None  19991110  ...          浦发银行          XSHG  20220110

[8755 rows x 12 columns]

get_index_info–获取指数基本信息

get_index_info(scr_num_list=None, indx_elem_type_code=None, indx_rels_ins_name=None, indx_wght_type_code=None, cols=None, rslt_type=0)

获取国内外指数的基本要素信息，包括指数名称、交易代码、发布机构、发布日期、基日、基点、指数系列、样本证券类型、样本交易市场、加权方式、指数类型等。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
scr_num_list	str\|list	否	全部指数编码	指数编码列表，如['000001.XSHE']
indx_elem_type_code	str	否	全部指数成份类型	指数成份类型代码 1301-股票 1302-基金 1303-债券 1304-港股 1305-期货
indx_rels_ins_name	str	否		指数发布机构编码
indx_wght_type_code	str	否	全部指数加权类型	指数加权类型 1-持仓市值加权 2-产量加权 3-自由流通市值加权 4-无限售流通股本加权 5-调整无限售流通股本加权 10-流通股加权 11-派许加权 12-预期股息率加权 13-流通股比例分级靠档加权 30-总股本加权 33-债券发行量加权 34-债券流通托管量加权 40-调整流通股本加权 41-调整流通市值加权 42-流通市值加权 43-总市值加权 44-风格评分加权法 45-基本面加权 46-等权 47-股息加权 48-市盈率加权 49-流动性加权 50-持仓量加权 51-消费量加权 52-波动率倒数加权 53-固定权重 54-波幅加权 55-贝塔系数加权 56-收益率加权 57-调整总市值加权 60-等风险加权
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段
rslt_type	int	否	0	数据返回结果类型，0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
scr_code	str	交易代码，如'000001'
scr_num	str	指数编码，如'000001.XSHG'
scr_abbr	str	指数简称
mkt_code	str	交易市场代码，如XSHG、XSHE
indx_rels_ins_name	str	指数发布机构名称
indx_basd	str	指数基日，格式'YYYYMMDD'
indx_basd_pont	float	指数基日点数
puse_date	str	停用日期，格式'YYYYMMDD'
indx_elem_type_code	str	指数成分类型代码
indx_wght_type_code	str	指数加权类型
indx_cal_type_code	str	指数计算类型代码 1-净收益指数 2-全价指数 3-收益率指数 4-全收益指数 5-利息及再投资指数 6-价格指数 7-净价指数 8-税后指数

get_index_info(scr_num_list='000001.XSHG')

结果输出

  scr_code      scr_num  ... indx_wght_type_code indx_cal_type_code
0   000001  000001.XSHG  ...                  30                  1

[1 rows x 12 columns]

get_index_weights –获取指数成分股权重

get_index_weights(scr_num_list, trad_date=None, cols=None, rslt_type=0)

获取指数成分股权重，包括成分股名称、成分股代码、权重生效日、成分股权重等。其中，中债指数按日更新，上证、中证、深证、国证等股票指数按月更新。

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
scr_num_list	str\|list	是		指数编码列表，如['000001.XSHE']，该字段为必填项
trad_date	str	否	最近交易日	交易日期，格式'YYYYMMDD'
cols	str\|list	否	全部字段	筛选字段
rslt_type	int	否	0	数据返回结果类型，0-pandas.DataFrame，1-numpy.ndarray

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
scr_code	str	交易代码，如'000001'
scr_num	str	指数编码，如'000001.XSHE'
scr_abbr	str	指数简称
mkt_code	str	指数交易市场代码：XSHG,XSHE
indx_type_code	str	指数类型代码，取值字典项： 647008001 贵金属指数 647008010 农副产品指数 647008009 软商品指数 647008008 油脂油料指数 647008007 谷物指数 647008006 化工指数 647008005 能源指数 647008004 非金属建材指数 647008003 煤焦钢矿指数 647008002 有色指数 647020000 其他指数 647010000 外汇指数 647009000 综合指数 647006000 基金指数 647008000 商品指数 647007000 债券指数 647002000 行业指数 647002001 一级行业指数 647002002 二级行业指数 647002003 三级行业指数 647002004 四级行业指数 647003000 策略指数 647004000 风格指数 647004001 成长指数 647004002 价值指数 647005000 主题指数 647001000 规模指数
elem_scr_code	str	成分交易代码，如'600570'
elem_scr_num	str	成分交易代码，如'600570.XSHG'
elem_scr_abbr	str	成分证券简称
elem_mkt_code	str	成分交易市场代码：XSHG,XSHE
trad_date	str	交易日期，格式'YYYYMMDD'
elem_wght	float	成份权重，%

get_index_weights(scr_num_list=['000300.XSHG', '399001.XSHE'], trad_date='20210104')

结果输出

     scr_code      scr_num scr_abbr  ... strt_date  end_date elem_wght
0      399001  399001.XSHE     深证成指  ...  20150520      None    0.0400
1      399001  399001.XSHE     深证成指  ...  20170703      None    0.0343
2      399001  399001.XSHE     深证成指  ...  20190102      None    0.0471
3      399001  399001.XSHE     深证成指  ...  20150520      None    0.0885
4      399001  399001.XSHE     深证成指  ...  20160104      None    0.2865
...       ...          ...      ...  ...       ...       ...       ...
1032   000300  000300.XSHG    沪深300  ...  20161212      None    0.0590
1033   000300  000300.XSHG    沪深300  ...  20190617      None    0.0880
1034   000300  000300.XSHG    沪深300  ...  20190617      None    0.0640
1035   000300  000300.XSHG    沪深300  ...  20170612  20210615    0.0730
1036   000300  000300.XSHG    沪深300  ...  20100701  20141215    0.0730

[1037 rows x 13 columns]

get_security_index_quote-获取证券指数行情信息

get_security_index_quote(scr_num_list, strt_date=None, end_date=None, cols=None)

获取证券指数行情信息

**输入参数**

参数名称	参数类型	是否必填	默认值	参数说明
scr_num_list	str	是		证券代码列表
strt_date	str	否	当前日期	查询开始日期，格式'YYYYMMDD'
end_date	str	否	当前日期	查询结束日期，格式'YYYYMMDD'
cols	str\|list	否		筛选字段，默认返回所有

**输出参数**

参数名称	参数类型	参数说明
scr_num	str	证券代码
mkt_code	str	交易市场代码: 商品指数行情数据: XDCE, XZCE, SL 中信指数行情数据: WI 中证指数行情数据: CSI 申万指数行情数据: SI 恒生指数行情数据: HK
trade_date	str	交易日期，格式'YYYYMMDD'
preclose_px	float	昨收盘价
open_px	float	开盘价
high_px	float	最高价
low_px	float	最低价
close_px	float	收盘价
trd_vol	float	成交量
trd_amt	float	成交金额
chg_pct	float	涨跌幅

get_security_index_quote(scr_num_list='000009.CSI', strt_date='20230210', end_date='20230709')

结果输出

       scr_num scr_code trade_date  ...       trd_vol       trd_amt  chg_pct
0   000009.CSI   000009   20230210  ...  4.704908e+09  6.882623e+10  -0.1995
1   000009.CSI   000009   20230213  ...  5.166077e+09  7.936859e+10   0.6258
2   000009.CSI   000009   20230214  ...  5.140865e+09  7.604470e+10   0.3554
3   000009.CSI   000009   20230215  ...  4.944032e+09  7.581841e+10  -0.3542
4   000009.CSI   000009   20230216  ...  6.556088e+09  1.001218e+11  -1.3966
..         ...      ...        ...  ...           ...           ...      ...
95  000009.CSI   000009   20230703  ...  5.453312e+09  8.075432e+10   0.7300
96  000009.CSI   000009   20230704  ...  4.555599e+09  7.113343e+10   0.0312
97  000009.CSI   000009   20230705  ...  4.109063e+09  6.589265e+10  -0.3848
98  000009.CSI   000009   20230706  ...  3.959232e+09  5.913059e+10  -0.7431
99  000009.CSI   000009   20230707  ...  3.722061e+09  5.290755e+10  -0.3288

[100 rows x 12 columns]

版本变更说明

版本1.2.6

版本1.2.6	变更说明
新增内容	股票数据 API 新增 1 个接口，分类如下：【定期财报 · 1个】get_pit_financials（查询定期财报信息）公募基金数据 API 新增 7 个接口，分类如下：【公募基金 · 7个】fund.get_asset_allocation（获取基金资产配置）、fund.get_benchmark（获取基金基准）、fund.get_bond_structure（获取基金债券组合结构）、fund.get_credit_quality（获取基金债券持仓投资信用评级信息）、fund.get_dividend（获取基金分红信息）、fund.get_etf_cash_components（获取 ETF 现金差额数据）、fund.get_etf_components（获取 ETF 每日申购赎回清单数据）港股数据 API 新增 8 个接口（新版 hknew 命名空间），分类如下：【港股 · 8个】hknew.get_security_info（查询港股证券基本信息）、hknew.get_tick（查询港股快照）、hknew.get_deal（查询港股逐笔成交）、hknew.get_oddlot_order（查询港股碎股）、hknew.get_broker_queue（查询港股经纪商队列）、hknew.get_exright_factor（查询港股股票复权因子信息）、hknew.get_index_tick（查询港股指数快照）、hknew.get_kline（查询港股K线）
修复内容	【融资融券 · 1个】get_securities_margin symbols 入参补充市场代码（XSHG，XSHE），支持查询全市场【指数 · 2个】index.get_weights、index.get_components：补全申万系列指数的成分股权重与成分股构成【公募基金 · 5个】fund.instruments、fund.get_nav、fund.get_daily_units、fund.get_units_change、fund.get_etf_by_index：symbols 支持仅本地代码（无需市场后缀）查询【手册签名】各接口标题下函数签名为非必填入参补全 Python 缺省值（如 cols=None、date=None），必填参数仍须传入方可执行【日期区间】start_date / end_date 补全只传一端时的筛选说明（只传开始日则该日及之后，只传结束日则该日及之前；与各接口缺省规则一致）【逐笔成交 · 1个】get_deal 出参 trd_index 说明更正为仅限深圳证券交易所；上交所成交序号为 biz_index 【手册目录】各大类标题去掉「API」；旧港股数据、私募基金标注已停止更新
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后续规划

版本1.2.5

版本1.2.5	变更说明
新增内容	新增 15 个专节（指数 / 公募基金 / 股票研报与资金流 / 银行间实时推送），分类如下：【指数 · 5个】index.all_instruments、index.instruments、index.get_components、index.get_weights、index.get_quote 【公募基金 · 6个】fund.all_instruments、fund.instruments、fund.get_nav、fund.get_daily_units、fund.get_units_change、fund.get_etf_by_index 【研报盈利预测 · 1个】get_profit_forecast 【分析师评级 · 1个】get_analyst_rating 【资金流向 · 1个】get_capital_flow_index 【银行间实时行情 · 1个】银行间行情实时推送
修复内容	【银行间 · 7个】ibank.get_xbond_tick、ibank.get_xbond_deal、ibank.get_xbond_kline、ibank.get_broker_tick、ibank.get_broker_deal、ibank.get_broker_merge、ibank.get_broker_kline — symbols 三种入参格式、symbol_raw 出参与清算速度说明【业绩表现 · 1个】current_performance interval（如 3q、5y）自锚点按有数据报告期凑满 n 条，中间缺期继续往前取，不再按固定日历窗截断【股东户数 · 1个】get_holder_number 按 symbol+info_date+end_date 去重、补全 LC_SHNumber/LC_STIBSHNumber 出参、去掉 rslt_type、行序 symbol/end_date/info_date 【历史接口 · 1个】新增「历史接口」大节（位于 SQL 查询数据库 API 之后），迁入 get_security_index_quote、get_index_info、get_index_components、get_index_weights、get_index_altt_components 共 5 个旧版指数专节并标注不推荐【SDK 依赖 · 1个】install_requires 移除 pyarrow；使用 Arrow 格式行情接口时需自行 pip install pyarrow 【指数 · 2个】index.all_instruments：主系列须属公开系列码表，非公开主系列（如国际合作等）任意入参均查不到；index.get_weights：补充权重为当日盘后统计、出参 date 为当日权重截止日期说明
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后续规划

版本1.2.4

版本1.2.4	变更说明
新增内容	股票数据 API 新增 28 个接口，分类如下：【龙虎榜 · 2个】get_abnormal_info、get_abnormal_detail 【分红与拆分 · 4个】get_dividend、get_dividend_amount、get_dividend_info、get_split 【融资融券 · 3个】get_eligible_securities_margin、get_margin_stocks、get_securities_margin 【配股 · 1个】get_allotment 【增发 · 1个】get_placement 【大宗交易 · 1个】get_block_trade 【回购 · 1个】get_buy_back 【公司公告 · 1个】get_announcement 【股东与户数 · 2个】get_main_shareholder、get_holder_number 【高管持股变动 · 1个】get_leader_shares_change 【限售解禁 · 1个】get_restricted_shares 【股权激励 · 1个】get_incentive_plan 【投资者关系 · 1个】get_investor_ra 【股本 · 1个】get_shares 【员工人数 · 1个】get_staff_count 【沪深港通成分 · 1个】get_stock_connect_component 【ST与停复牌 · 3个】is_st_stock、is_suspended、get_st_info 【历史简称 · 1个】get_symbol_change_info 【换手率 · 1个】get_turnover_rate
修复内容
优化内容
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后续规划

版本1.2.3

版本1.2.3	变更说明
新增内容	可转债模块新增api： dataquant.convertible.api：all_instruments、instruments、get_accrued_interest_eod、get_call_info、get_conversion_price、get_conversion_info、get_cash_flow、get_industry、get_instrument_industry、get_close_price、get_indicators、get_std_discount、is_suspended、get_credit_rating 银行间数据 API：get_xbond_kline
修复内容	- 修正 HTML 版中业务专节 h3 顺序：将错误插在「股票数据 API」中段的「可转债数据 API」整段移回至股票专节与期货专节之间，与 Markdown 及目录树一致，避免将行业分类、涨跌停等股票接口误归入转债类。 - SDK 连接层在请求未携带整型或浮点型列类型提示参数时，对返回数据表做类型规整会误对空引用做遍历导致异常；已改为缺省视为空列表处理，网关正常返回时可稳定转换为 pandas.DataFrame。
优化内容
下一版本规划
后续规划

版本1.2.2

版本1.2.2	变更说明
新增内容	新增银行间债券经纪商报价行情数据。
修复内容
优化内容
下一版本规划
后续规划

版本1.2.1

版本1.2.1	变更说明
新增内容	新增期权风险指标分钟线，银行间债券快照与成交行情接口。
修复内容
优化内容	优化通用k线查询接口；查询重试机制
下一版本规划
后续规划

版本1.1.10

版本1.1.10	变更说明
新增内容	新增沪深期权分钟线和快照数据查询；新增各大交易所期权日k数据查询，使用通用k线接口与快照接口（期权数据暂不支持复权模式，分钟线包含1，3，5，10，15，30，60的k线）
修复内容
优化内容
下一版本规划
后续规划

版本1.1.9

版本1.1.9	变更说明
新增内容	新增期权品种，当日可交易期权合约代码，股票涨跌停价接口
修复内容
优化内容
下一版本规划
后续规划

版本1.1.8

版本1.1.8	变更说明
新增内容	新增期权日k数据查询，通过get_kline接口；新增期权合约基本信息接口
修复内容
优化内容
下一版本规划
后续规划

版本1.1.6

版本1.1.6	变更说明
新增内容
修复内容	- get_sql_data接口修复select as特定情况报错；查询结果中的空值自动根据类型从空string转换成NaN或者pd.NaT。 - get_kline接口修复前后复权模式下数据问题，现在均采用实时计算模式。
优化内容
下一版本规划
后续规划

版本1.1.4

版本1.1.4	变更说明
新增内容	- 新增sql语句访问聚源，钢联，私募排排数据库。 - 新增历史订单簿数据查询接口:get_tree_sum/get_tree detail。 - 数据视窗新增面板数据转换成时序数据功能。
修复内容	- get_kline期货日期返回与入参不一致，已修复。 - get_kline期货日期排序错误，已修复。
优化内容	- 期货主力合约新增合约日期字段(busi_date)。
下一版本规划	- 增加DataQuant对VNPY的支持。 - 增加多源数据对比的财务数据接口。 - 增加投研数据接口。 - 扩充数据视窗数据品种支持范围。
后续规划	- 增加分钟级别行情因子。 - 扩充沪深场内LEVEL2数据历史时间范围。 - 扩充数据视窗数据品种支持范围。 - 增加投研数据接口。 - 增加数据加工平台。

版本1.1.3

版本1.1.3	变更说明
新增内容	- 增加钢联线下数据、证券行情数据接口，新增接口15个。 - 新增场内债券，基金行情数据。 - 数据视窗上线钢联线下数据。
修复内容	- 修复了科创板代码和沪市股票数据缺失。
优化内容	- 无。
下一版本规划	- 增加DataQuant对VNPY的支持。 - 增加多源数据对比的财务数据接口。 - 补充股票日频数据。 - SQL获取聚源数据。
后续规划	- 增加分钟级别行情因子。 - 扩充沪深场内LEVEL2数据历史时间范围。 - 扩充数据视窗数据品种支持范围。 - 增加投研数据接口。 - 增加数据加工平台。

版本1.1.2

版本1.1.2	变更说明
新增内容	- 增加私募指数行情接口-pof.get_index_value。 - 支持查询K线和L2行情数据，增加场内债券、基金高频数据（L2行情逐步导入中，K线数据等待导入中）。 - 增加数据可视化工具‘数据视窗’，支持查询产业链数据，访问地址https://fintech.stocke.com.cn/main/productcenter/list.shtml?id=11（仅内网与VPN网络中访问）。
修复内容	- 修复了私募和产业链数据接口一些问题，包含用户反馈和自测发现。
优化内容	- 优化了接口文档中的参数说明。
后续规划	- 增加财务接口和宏观数据。 - 增加对VNPY的支持。 - 增加API的ip、机器码访问限制。 - 增加数据视窗的数据查询范围（宏观）。

版本1.1.1

版本1.1.1	变更说明
新增内容	- 增加期货主力、次主力查询接口，且支持成交量和持仓量两种方式计算的主力合约。 - 增加私募数据，新增接口38个。 - 增加钢联指标数据，新增接口3个。 - 增加指数成分股数据，新增接口2个。
修复内容	- 修复了kline函数查询合约数量超过10个代码出现报错问题。 - 修复了kline函数查询浮点型数据异常大的问题。 - 修复了期货行情数据返回上一个交易日数据的问题。
优化内容	- 补充完善数据字典中高频行情数据的字段说明。
下一版本规划	- 增加场内债券、基金高频数据。 - 增加森浦数据历史与实时接口。 - 增加DataQuant对VNPY的支持。 - 增加多源数据对比的财务数据接口。 - 增加数据可视化工具-数据视窗。 - 补充股票日频数据。 - 增加采集机器码功能。
后续规划	- 增加分钟级别行情因子。 - 扩充沪深场内LEVEL2数据历史时间范围。 - 扩充数据视窗数据品种支持范围。 - 增加投研数据接口。 - 增加数据加工平台。

版本1.1.0

版本1.1.0	变更说明
新增内容	- DataQuant SDK将压缩二进制格式用于数据传输，高频数据查询性能提升约10倍。 - 获取证券基本信息(get_security_info)接口，增加支持期货合约基本信息输出。 - 增加获取期货可交易合约(get_future_contract)接口。 - 增加期货2010年至现今期货高频与K线数据范围。
调整内容	- 为维持高速下载时的内网稳定，本版本增加多进程/多线程下高频数据查询的等待机制。
修复内容	- 修复了SDK可能取到重复行情数据的问题。 - 修复了SDK多进程调用重复读写配置文件导致系统报错的问题。 - 修复了大商所交易日规则与其他交易所不同的问题。 - 修复了get_tick在指定查询字段时，返回数据格式为object的问题。
下一版本规划	- 优化客户端并发的等待机制。 - 增加期货主力、次主力合于查询接口。 - 增加私募接口。 - 增加场内债券、基金高频数据。 - 梳理内部运维、监控机制，提高数据质量稳定性。
后续规划	- 增加森浦数据历史与实时接口。 - 增加钢联数据接口，覆盖线上以及线下指标。 - 增加DataQuant对VNPY的支持。 - 增加多源数据对比的财务数据接口。 - 增加沪深场内LEVEL2数据历史时间范围。

版本1.0.2

版本1.0.2	变更说明
新增内容	- 新增获取股票复权因子(get_exright_factor)接口。 - 支持VPN网络访问查询快照(get_tick)接口以获取股票Level1快照数据。(注：因内部技术原因暂不支持获取1~5档的申买/卖价格和数量字段信息) - 增加期货2010年至现今期货高频与K线数据范围。
调整内容	- 获取K线数据(get_kline)接口candle_mode参数默认值调整为None(不复权)。 - 增加查询快照(get_tick)、获取逐笔委托数据(get_order)、获取逐笔委托数据(get_deal)接口分页跨度。(注：因分页跨度调整为后台行为，采用原DataQuant SDKV1.0.1版本请求数据效率可能会降低，建议进行升级)
修复内容	- 修复查询快照(get_tick)、获取逐笔委托数据(get_order)、获取逐笔委托数据(get_deal)多日查询场景下开始日期或结束日期为假日时触发后端多日数据请求限制。
下一版本规划	- 优化DataQuant SDK高频数据交互效率。 - 从1.1.0版本后，DataQuant SDK将采用新协议提高交互性能，届时1.1.0版本以下SDK将无法与后端交互。