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
pyarrow>=6.0.1
gevent>=21.0.0
retry>=0.9.2

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。

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API

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

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_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_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_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，期货，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
candle_period str|int 否 1d K线周期
1m-1分钟K线
5m-5分钟K线
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
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,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）

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_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_tick–查询快照

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

获取快照数据，支持业务品种A股股票，期货，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
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，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 str 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 str 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 str 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 str 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 str 申买1-5价
offer_price1~offer_price5 str 申卖1-5
bid_size1~bid_size5 str 申买1-5量
offer_size1~offer_size5 str 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'

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_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]

get_order–查询逐笔委托

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

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'
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

- 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

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_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_deal–查询逐笔成交

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

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'
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

- 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，仅限上海证券交易所
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_security_index_quote-获取证券指数行情信息

get_security_index_quote(scr_num_list, strt_date=当前日期, end_date=当前日期, 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

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_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]

指数数据API

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

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_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_components–获取指数成分构成

get_index_components(scr_num_list, 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

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_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_weights –获取指数成分股权重

get_index_weights(scr_num_list=None, trad_date=None, cols=None, rslt_type=None )

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，%

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_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_index_altt_components –获取指数备选成分股

get_index_altt_components(scr_num_list trad_date=None, cols=None, rslt_type=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'

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_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]

股票数据API

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

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_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_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

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_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

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_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_exright_factor–获取股票复权因子

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

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_tree_sum–获取股票订单簿汇总信息

get_tree_sum(scr_num, qury_time)

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
qury_time str 是 查询日期，格式'YYYYMMDDhhmmss'

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('300665.XSHE', '20230726133148')

结果输出 

     entr_px entr_direction  entr_volume
0       0.00              S            0
1       8.32              S            0
2       8.56              S            0
3       8.58              S            0
4       8.60              S            0
..       ...            ...          ...
206     9.09              B            0
207     9.10              B            0
208     9.14              B            0
209    10.21              B            0
210    10.50              B            0

[211 rows x 3 columns]

get_tree_detail–获取股票订单簿细节信息

get_tree_detail(scr_num, qury_time)

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
qury_time str 是 查询日期，格式'YYYYMMDDhhmmss'

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('300665.XSHE', '20230726133148')

结果输出 

     entr_px entr_direction  \
0       0.00              B   
1       7.00              B   
2       7.21              B   
3       8.01              B   
4       8.08              B   
..       ...            ...   
206    10.46              S   
207    10.47              S   
208    10.48              S   
209    10.49              S   
210    10.50              S   

                                          entr_orde_no  \
0        [1165224,10614884,11235327,15857380,20479885]   
1                                             [229279]   
2                                              [98138]   
3                                             [246003]   
4                                             [255574]   
..                                                 ...   
206                                          [4370702]   
207                                 [5516070,16880481]   
208  [16475879,6382848,11219817,918205,226519,24746...   
209  [10415585,10810239,11602118,251542,2445549,205...   
210  [17456418,15242219,11169034,288787,15518526,71...   

                                             date_time  \
0    [['2023-07-26 09:30:23.230'],['2023-07-26 10:0...   
1    [['2023-07-26 09:15:05.330','2023-07-26 09:15:...   
2                        [['2023-07-26 09:15:00.790']]   
3    [['2023-07-26 09:15:15.640','2023-07-26 13:00:...   
4                        [['2023-07-26 09:16:01.110']]   
..                                                 ...   
206                      [['2023-07-26 09:38:21.070']]   
207  [['2023-07-26 09:41:37.520'],['2023-07-26 10:5...   
208  [['2023-07-26 10:54:22.460'],['2023-07-26 09:4...   
209  [['2023-07-26 10:03:19.840'],['2023-07-26 10:0...   
210  [['2023-07-26 11:04:58.370'],['2023-07-26 10:4...   

                                           entr_volume  
0                                [[0],[0],[0],[0],[0]]  
1                                            [[100,0]]  
2                                              [[400]]  
3                                           [[1600,0]]  
4                                              [[100]]  
..                                                 ...  
206                                            [[400]]  
207                                     [[200],[9800]]  
208  [[1000],[300],[3700,0],[2000],[7000],[12100,0]...  
209  [[2200],[2000],[5000],[1300],[1120],[2500],[15...  
210  [[1000],[24000],[2000],[300],[4400],[5000],[70...  

[211 rows x 5 columns]

期货数据API

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]

get_dominant–获取期货主力合约信息

get_dominant(futr_var_code, strt_date=None, end_date, 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]

港股数据API

hk.get_security_info–查询港股证券基本信息

hk.get_security_info(scr_num_list, scr_type_list, 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

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 

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_tick–查询港股快照

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

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

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 

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]

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=None)

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

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 

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_oddlot_order–查询港股碎股

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

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

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 

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_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=None)

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

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 

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_stk_rstr_fctr–查询港股股票复权因子信息

hk.get_stk_rstr_fctr(scr_num_list, strt_date, end_date, 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

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 

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_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=None)

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

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 

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

私募基金API

pof.get_nav–获取基金净值

pof.get_nav(fund_code=None, strt_date=None, 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_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)

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_all_funds–获取所有私募基金基本信息

pof.get_all_funds(qury_date, fund_stat=None, 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_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_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_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_all_companies–获取所有基金公司信息

pof.get_all_companies(city, reg_stat=None, 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_company_shareholder–获取公司股权架构信息

pof.get_company_shareholder(corp_id_list, is_last=None, 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_company_honor–获取公司荣誉信息

pof.get_company_honor(corp_id_list=None, 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_personnel_honor–获取人物荣誉信息

pof.get_personnel_honor(prsn_id_list=None, 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_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_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_all_personnel–获取所有人员信息

pof.get_all_personnel(edu=None, occu_bkgd=None, is_qlfy=None, 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_assets_allocation–获取基金大类资产配置

pof.get_assets_allocation(fund_code, strt_date=None, 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_industry_sw–获取基金申万行业配置

pof.get_industry_sw(fund_code, strt_date=None, 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_zz–获取基金中证行业配置

pof.get_industry_zz(fund_code, strt_date=None, 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_industry_zx–获取基金中信行业配置

pof.get_industry_zx(fund_code, strt_date=None, 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_allocation_jc–获取基金巨潮风格

pof.get_allocation_jc(fund_code, strt_date=None, 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_bond_attribution–获取基金债券因子暴露

pof.get_bond_attribution(fund_code=None, strt_date=None, 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_futures_assets_allocation–获取基金管理期货因子暴露

pof.get_futures_assets_allocation(fund_code, strt_date=None, 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_performance–获取基金历史统计收益

pof.get_performance(fund_code=None, strt_date=None, 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, yld_type=None, topN=None)

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_strategy_tree–获取策略树状结构

pof.get_strategy_tree(stra_code=None, 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]

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_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_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_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_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=None, 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_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_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_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_rank–获取私募基金收益排名

pof.get_fund_rank(fund_code_list, strt_mth=None, 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_adjusted_risk_index–获取调整后风险指标

pof.get_adjusted_risk_index(fund_code_list, strt_mth=None, 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_capture_return–获取基金上行|下行捕获率

pof.get_capture_return(fund_code_list, strt_mth=None, 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_fund_portfolio–获取基金重仓股统计

pof.get_fund_portfolio(fund_code_list, strt_date=None, 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_assets_position–获取基金资产持仓

pof.get_assets_position(fund_code_list, strt_date=None, 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_relative_value_allocation–获取基金相对价值配置

pof.get_relative_value_allocation(fund_code_list, strt_date=None, 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]

产业链数据API

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]

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=None, src_name=None, cols=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_index_data–获取指标数据

ic.get_index_data(indx_code_list=None, strt_date=None, end_date, data_type=None, fill_mode=None, is_delt=None, cols=None)

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]

特殊数据API

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 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
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

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 

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]

cd.get_ic_index_data–获取产业链线下数据

cd.get_ic_index_data(indx_code=None, **kwargs)

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

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 

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）

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 

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

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 

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（%）

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 

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（%）

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 

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

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 

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

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 

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

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 

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

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 

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

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 

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

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 

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

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 

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（%）

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 

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]

SQL查询数据库API

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,
钢联:mysteel,
私募排排:prrank
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

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 

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]

版本变更说明

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 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 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 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 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 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。