# 西蒙斯量化交易数据库 **Repository Path**: li-xingguo11111/xms_quants_data_client ## Basic Information - **Project Name**: 西蒙斯量化交易数据库 - **Description**: 西蒙斯量化交易数据库,提供量化交易数据 - **Primary Language**: Unknown - **License**: Not specified - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 6 - **Forks**: 9 - **Created**: 2025-07-11 - **Last Updated**: 2025-09-12 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # 西蒙斯金融量化交易数据库 #### 介绍 西蒙斯量化交易数据库介绍 数据库概述 专业量化金融数据库。利用多线程，高并发算法开发，快速响应数据,该数据库为量化交易研究人员和机构投资者提供全面、高质量的市场数据。 核心特点 多资产类别覆盖，股票、期货、期权、外汇、加密货币等全市场数据，涵盖全球主要交易所的金融产品 高频数据优势 提供tick级、分钟级高频交易数据，因子数据库。预计算数百种量化因子(价值、动量、波动率等)，因子覆盖不同时间维度和计算方法 技术优势 数据清洗：专业团队进行数据验证和异常值处理 API接口：支持Python、R、MATLAB等多种语言接入 适用场景 量化策略研发 风险管理建模 算法交易优化 学术研究支持 #### 软件架构 软件架构说明 #### 安装教程 ### **一框架使用教程** 1. 当作第三方库使用就可以 xtquant库的安装 ``` py -m pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple xtquant ``` pip 安装代码，安装服务器http://124.220.32.224:8888/ 安装教程，安键盘的win+r，输入cmd，输入下面的pip安装代码就可以 ``` py -m pip install http://124.220.32.224:8888/xms_quants_data_client-0.1-py3-none-any.whl ``` 低版本的安装代码 ``` pip install http://124.220.32.224:8888/xms_quants_data_client-0.1-py3-none-any.whl ``` 更新版本的代码 ``` py -m pip install --upgrade http://124.220.32.224:8888/xms_quants_data_client-0.1-py3-none-any.whl ``` 老版本python更新代码 ``` pip install --upgrade http://124.220.32.224:8888/xms_quants_data_client-0.1-py3-none-any.whl ``` 更新到最新版本，先卸载了安装的版本在调用安装pip就可以 卸载安装库代码 ``` py -m pip uninstall xms_quants_data_client ``` 安装库代码 ``` py -m pip install http://124.220.32.224:8888/xms_quants_data_client-0.1-py3-none-any.whl ``` 安装到大qmt的代码，D:\国金证券QMT交易端\bin.x64\Lib\site-packages，这个路径改成自己的qmt安装路径就可以 ``` py -m pip install --target="D:\国金证券QMT交易端\bin.x64\Lib\site-packages" http://124.220.32.224:8888/xms_quants_data_client-0.1-py3-none-any.whl ``` 老版本的python安装到大qmt代码 ``` pip install --target="D:\国金证券QMT交易端\bin.x64\Lib\site-packages" http://124.220.32.224:8888/xms_quants_data_client-0.1-py3-none-any.whl ``` #### 使用说明 ### 标题1导入数据库的类 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.get_user_info() print(df) ``` 输入服务器地址http://124.220.32.224'，端口8080，授权码可以找作者要，test ### 2查询用户信息 代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.get_user_info() print(df) ``` 输出 ``` [{'用户名称': 'test', '用户密码': 'test', '授权码': 'test', '到期时间': '2028-04-01', '授权码状态': '正常'}] ``` ### 3查询授权码是不是可以使用 代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.check_password_is_av_user() print(df) ``` 输出 ``` {'授权码': 'test', '授权码状态': True, '到期时间': '2028-04-01', '到期天数': 995, '备注': '授权码正常'} ``` ### 4获取高频tick数据 底层api接口例子 http://124.220.32.224:8080/get_full_tick?password=test&stcok=513100.SH 代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.get_full_tick(stock='513100.SH') print(df) ``` 输入参数 stock——————————————股票，比如513100.SH 输出 ``` {'513100.SH': {'time': 1752130803000, 'timetag': '20250710 15:00:03', 'lastPrice': 1.639, 'open': 1.637, 'high': 1.64, 'low': 1.636, 'lastClose': 1.63, 'amount': 554832600, 'volume': 3386540, 'pvolume': 338654000, 'stockStatus': 5, 'openInt': 15, 'settlementPrice': 0, 'lastSettlementPrice': 1.63, 'askPrice': [1.639, 1.64, 1.641, 1.642, 1.643], 'bidPrice': [1.638, 1.637, 1.636, 1.635, 1.634], 'askVol': [128619, 118957, 114263, 18768, 10659], 'bidVol': [16673, 92167, 41159, 38361, 10363]}} ``` 参数说明 ``` 获取tick数据 'time' #时间戳 'lastPrice' #最新价 'open' #开盘价 'high' #最高价 'low' #最低价 'lastClose' #前收盘价 'amount' #成交总额 'volume' #成交总量 'pvolume' #原始成交总量 'stockStatus' #证券状态 'openInt' #持仓量 'lastSettlementPrice' #前结算 'askPrice' #委卖价 'bidPrice' #委买价 'askVol' #委卖量 'bidVol' #委买量 'transactionNum' #成交笔数 ``` ### 5同时获取多个标的tick数据 参数 code_list---股票代码 代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.get_full_all_tick(code_list=['513100.SH','600031.SH']) print(df) ``` 输出 ``` PS C:\Users\lxg123456\Desktop\西蒙斯量化交易数据库> & C:/Users/lxg123456/AppData/Local/Programs/Python/Python39/python.exe c:/Users/lxg123456/Desktop/西蒙斯量化交易数据库/例子.py {'513100.SH': {'time': 1752203792000, 'timetag': '20250711 11:16:32', 'lastPrice': 1.633, 'open': 1.634, 'high': 1.636, 'low': 1.633, 'lastClose': 1.639, 'amount': 282715400, 'volume': 1730211, 'pvolume': 173021100, 'stockStatus': 3, 'openInt': 13, 'settlementPrice': 0, 'lastSettlementPrice': 1.639, 'askPrice': [1.634, 1.635, 1.636, 1.637, 1.638], 'bidPrice': [1.633, 1.632, 1.631, 1.63, 1.629], 'askVol': [19833, 128710, 105188, 47225, 29915], 'bidVol': [208109, 101909, 56188, 68951, 32613]}, '600031.SH': {'time': 1752203792000, 'timetag': '20250711 11:16:32', 'lastPrice': 18.92, 'open': 18.99, 'high': 19.1, 'low': 18.87, 'lastClose': 18.92, 'amount': 392982300, 'volume': 207349, 'pvolume': 20734917, 'stockStatus': 3, 'openInt': 13, 'settlementPrice': 0, 'lastSettlementPrice': 18.92, 'askPrice': [18.93, 18.94, 18.95, 18.96, 18.97], 'bidPrice': [18.92, 18.91, 18.9, 18.89, 18.88], 'askVol': [176, 222, 750, 325, 463], 'bidVol': [399, 295, 295, 163, 561]}} PS C:\Users\lxg123456\Desktop\西蒙斯量化交易数据库> ``` ### 6获取问财数据 参数 qury ---获取的问题 代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.get_wencai_data(query='今日涨停') df=client.data_to_pandas(data=df) print(df) ``` 输出 ``` 股票代码 股票简称 最新价 最新涨跌幅 ... 几天几板[20250711] 涨停类型[20250711] market_code code 0 605366.SH 宏柏新材 7.72 9.971509972 ... 2天2板 放量涨停 17 605366 1 836807.BJ 奔朗新材 18.92 29.945054945 ... 首板涨停 放量涨停 151 836807 2 002898.SZ *ST赛隆 13.47 4.988308652 ... 4天3板 缩量涨停 33 002898 3 600826.SH 兰生股份 8.99 10.036719706 ... 首板涨停 放量涨停 17 600826 4 605259.SH 绿田机械 21.87 10.010060362 ... 首板涨停 放量涨停 17 605259 5 000965.SZ 天保基建 4.59 10.071942446 ... 首板涨停 T字涨停||放量涨停 33 000965 6 600173.SH 卧龙新能 6.86 9.935897436 ... 首板涨停 放量涨停 17 600173 7 600962.SH 国投中鲁 21.64 10.015251652 ... 5天5板 放量涨停 17 600962 8 605389.SH 长龄液压 42.03 9.997382884 ... 首板涨停 一字涨停||缩量涨停 17 605389 9 600604.SH 市北高新 5.68 10.07751938 ... 首板涨停 一字涨停||缩量涨停 17 600604 10 002961.SZ 瑞达期货 23.89 9.990791897 ... 首板涨停 放量涨停 33 002961 11 600165.SH ST宁科 4.6 5.02283105 ... 首板涨停 放量涨停 22 600165 12 600606.SH 绿地控股 2.08 10.052910053 ... 2天2板 一字涨停||缩量涨停 17 600606 13 600513.SH 联环药业 14.98 9.985315712 ... 5天4板 放量涨停 17 600513 14 600777.SH *ST新潮 3.91 5.107526882 ... 4天4板 一字涨停||缩量涨停 22 600777 15 002401.SZ 中远海科 17.88 10.030769231 ... 首板涨停 放量涨停 33 002401 16 600010.SH 包钢股份 2.09 10 ... 首板涨停 放量涨停 17 600010 17 002645.SZ 华宏科技 10.45 10 ... 首板涨停 放量涨停 33 002645 18 600462.SH 退市九有 0.19 11.764705882 ... 首板涨停 一字涨停||放量涨停 21 600462 19 300066.SZ 三川智慧 5.5 20.087336245 ... 首板涨停 放量涨停 33 300066 20 603856.SH 东宏股份 14.12 9.968847352 ... 2天2板 放量涨停 17 603856 21 603093.SH 南华期货 27.79 10.015835313 ... 3天3板 放量涨停 17 603093 22 688229.SH 博睿数据 60.2 19.992027108 ... 首板涨停 放量涨停 17 688229 23 601696.SH 中银证券 13.04 10.042194093 ... 2天2板 放量涨停 17 601696 24 605399.SH 晨光新材 15.24 10.036101083 ... 2天2板 一字涨停||缩量涨停 17 605399 25 603325.SH 博隆技术 98.88 10.001112471 ... 首板涨停 放量涨停 17 603325 26 601908.SH 京运通 4.22 9.895833333 ... 2天2板 一字涨停||缩量涨停 17 601908 27 300631.SZ 久吾高科 28.96 20.016576875 ... 首板涨停 放量涨停 33 300631 28 603778.SH 国晟科技 4.99 9.911894273 ... 3天3板 放量涨停 17 603778 29 601375.SH 中原证券 4.65 9.929078014 ... 首板涨停 放量涨停 17 601375 30 002295.SZ 精艺股份 11.39 10.048309179 ... 8天5板 放量涨停 33 002295 31 688585.SH 上纬新材 13.45 19.982158787 ... 3天3板 一字涨停||缩量涨停 17 688585 32 000691.SZ *ST亚太 5.09 4.948453608 ... 5天3板 放量涨停 33 000691 33 300551.SZ 古鳌科技 12.22 20.039292731 ... 首板涨停 放量涨停 33 300551 34 603176.SH 汇通集团 5.59 10.039370079 ... 首板涨停 放量涨停 17 603176 35 600864.SH 哈投股份 6.82 10 ... 首板涨停 放量涨停 17 600864 36 600111.SH 北方稀土 29.71 9.996297668 ... 2天2板 放量涨停 17 600111 37 000607.SZ 华媒控股 6.6 10 ... 4天4板 T字涨停||放量涨停 33 000607 38 300600.SZ 国瑞科技 16.73 20.014347202 ... 首板涨停 放量涨停 33 300600 39 603389.SH *ST亚振 19.61 4.978586724 ... 48天26板 一字涨停||缩量涨停 22 603389 40 600392.SH 盛和资源 14.99 9.977989729 ... 首板涨停 放量涨停 17 600392 41 002209.SZ 达意隆 13.93 10.031595577 ... 首板涨停 一字涨停||放量涨停 33 002209 42 603259.SH 药明康德 77.15 9.99429712 ... None None 17 603259 43 000758.SZ 中色股份 5.69 10.058027079 ... 首板涨停 放量涨停 33 000758 44 000010.SZ 美丽生态 3.98 9.944751381 ... 3天3板 一字涨停||放量涨停 33 000010 45 600281.SH 华阳新材 7.47 10.014727541 ... 首板涨停 缩量涨停 17 600281 [46 rows x 20 columns] ``` ### 7获取连续的高频数据 输入参数 stock_code='513100.SH', 证券代码 period='1d', 数据周期 start_time='20250101', 开始时间 end_time='20500101', 结束时间 count=-1 输出参数 ``` 获取历史行情数据 :param field_list: 行情数据字段列表，[]为全部字段 K线可选字段： "time" #时间戳 "open" #开盘价 "high" #最高价 "low" #最低价 "close" #收盘价 "volume" #成交量 "amount" #成交额 "settle" #今结算 "openInterest" #持仓量 分笔可选字段： "time" #时间戳 "lastPrice" #最新价 "open" #开盘价 "high" #最高价 "low" #最低价 "lastClose" #前收盘价 "amount" #成交总额 "volume" #成交总量 "pvolume" #原始成交总量 "stockStatus" #证券状态 "openInt" #持仓量 "lastSettlementPrice" #前结算 "askPrice1", "askPrice2", "askPrice3", "askPrice4", "askPrice5" #卖一价~卖五价 "bidPrice1", "bidPrice2", "bidPrice3", "bidPrice4", "bidPrice5" #买一价~买五价 "askVol1", "askVol2", "askVol3", "askVol4", "askVol5" #卖一量~卖五量 "bidVol1", "bidVol2", "bidVol3", "bidVol4", "bidVol5" #买一量~买五量 :param stock_list: 证券代码 "000001.SZ" :param period: 周期 分笔"tick" 分钟线"1m"/"5m" 日线"1d" :param start_time: 起始时间 "20200101" "20200101093000" :param end_time: 结束时间 "20201231" "20201231150000" :param count: 数量 -1全部/n: 从结束时间向前数n个 :param dividend_type: 除权类型"none" "front" "back" "front_ratio" "back_ratio" :param fill_data: 对齐时间戳时是否填充数据，仅对K线有效，分笔周期不对齐时间戳 为True时，以缺失数据的前一条数据填充 open、high、low、close 为前一条数据的close amount、volume为0 settle、openInterest 和前一条数据相同 为False时，缺失数据所有字段填NaN :return: 数据集，分笔数据和K线数据格式不同 period为'tick'时：{stock1 : value1, stock2 : value2, ...} stock1, stock2, ... : 合约代码 value1, value2, ... : np.ndarray 数据列表，按time增序排列 period为其他K线周期时：{field1 : value1, field2 : value2, ...} field1, field2, ... : 数据字段 value1, value2, ... : pd.DataFrame 字段对应的数据，各字段维度相同，index为stock_list，columns为time_list ``` 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.get_market_data_ex( stock_code='513100.SH', period='1d', start_time='20250101', end_time='20500101', count=-1) df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 获取的数据 ``` time open high low close ... amount settelementPrice openInterest preClose suspendFlag 0 1735747200000 1.625 1.645 1.622 1.643 ... 1.073799e+09 0.0 15 1.629 0 1 1735833600000 1.639 1.646 1.631 1.633 ... 1.058693e+09 0.0 15 1.643 0 2 1736092800000 1.660 1.669 1.650 1.669 ... 1.526054e+09 0.0 15 1.633 0 3 1736179200000 1.687 1.689 1.651 1.659 ... 1.895121e+09 0.0 15 1.669 0 4 1736265600000 1.632 1.649 1.631 1.642 ... 1.188142e+09 0.0 15 1.659 0 .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 121 1751817600000 1.633 1.638 1.632 1.635 ... 6.941331e+08 0.0 15 1.636 0 122 1751904000000 1.633 1.637 1.631 1.636 ... 6.635954e+08 0.0 15 1.635 0 123 1751990400000 1.633 1.634 1.627 1.630 ... 7.269234e+08 0.0 15 1.636 0 124 1752076800000 1.637 1.640 1.636 1.639 ... 5.548326e+08 0.0 15 1.630 0 125 1752163200000 1.634 1.636 1.632 1.633 ... 6.176098e+08 0.0 15 1.639 0 [126 rows x 11 columns] ``` ### 8获取可标的的基础数据 输入 参数stock='600031.SH' 获取源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.get_instrument_detail(stock='600031.SH') print(df) ``` 输出结果 ``` {'ExchangeID': 'SH', 'InstrumentID': '600031', 'InstrumentName': '三一重工', 'ProductID': '', 'ProductName': '', 'CreateDate': '0', 'OpenDate': '20030703', 'ExpireDate': 99999999, 'PreClose': 18.92, 'SettlementPrice': 18.92, 'UpStopPrice': 20.81, 'DownStopPrice': 17.03, 'FloatVolume': 8474390037.0, 'TotalVolume': 8474978037.0, 'LongMarginRatio': 0.0, 'ShortMarginRatio': 0.0, 'PriceTick': 0.01, 'VolumeMultiple': 1, 'MainContract': 0, 'LastVolume': 0, 'InstrumentStatus': 0, 'IsTrading': False, 'IsRecent': False, 'ProductTradeQuota': 0, 'ContractTradeQuota': 0, 'ProductOpenInterestQuota': 0, 'ContractOpenInterestQuota': 0} PS C:\Users\lxg123456\Desktop\西蒙斯量化交易数据库> ``` 输出参数 ``` ExchangeID - string 合约市场代码 InstrumentID - string 合约代码 InstrumentName - string 合约名称 ProductID - string 合约的品种ID(期货) ProductName - string 合约的品种名称(期货) ExchangeCode - string 交易所代码 UniCode - string 统一规则代码 CreateDate - str 上市日期(期货) OpenDate - str IPO日期(股票) ExpireDate - int 退市日或者到期日 PreClose - float 前收盘价格 SettlementPrice - float 前结算价格 UpStopPrice - float 当日涨停价 DownStopPrice - float 当日跌停价 FloatVolume - float 流通股本 TotalVolume - float 总股本 LongMarginRatio - float 多头保证金率 ShortMarginRatio - float 空头保证金率 PriceTick - float 最小价格变动单位 VolumeMultiple - int 合约乘数(对期货以外的品种，默认是1) MainContract - int 主力合约标记，1、2、3分别表示第一主力合约，第二主力合约，第三主力合约 LastVolume - int 昨日持仓量 InstrumentStatus - int 合约停牌状态 IsTrading - bool 合约是否可交易 IsRecent - bool 是否是近月合约 OpenInterestMultiple - int 交割月持仓倍数 ``` ### 9获取可转债实时数据因子 输入参数date 时间比如date=20250712 获取源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.get_bond_cov_spot_data(date='20250711') df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 获取数据 ``` 转债代码 转债名称 转债拼音 最新价 涨跌幅 ... putting force_redeem_price_tip 上市天数 交易日 更新时间 0 113609 永安转债 yazz 145.999 -2.98 ... N 143590880768 20250711 1752272480773 1 123248 恒辉转债 hhzz 145.262 -2.76 ... N 26173280768 20250711 1752272480773 2 123093 金陵转债 jlzz 125.622 -1.78 ... N 138666080768 20250711 1752272480773 3 111019 宏柏转债 hbzz 140.219 2.43 ... N 36627680768 20250711 1752272480773 4 123082 北陆转债 blzz 130.850 -1.23 ... N 143158880768 20250711 1752272480773 .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 464 128124 科华转债 khzz 109.109 0.07 ... N 154390880768 20250711 1752272480773 465 127089 晶澳转债 jazz 113.599 0.00 ... N 61165280768 20250711 1752272480773 466 118020 芳源转债 fyzz 109.369 0.49 ... N 84493280768 20250711 1752272480773 467 113575 东时转债 dszz 112.947 0.00 ... N 164067680768 20250711 1752272480773 468 113589 天创转债 tczz 222.317 0.65 ... N 157414880768 20250711 1752272480773 [469 rows x 74 columns] ``` ### 10获取可转债全部默认因子 输入参数date 时间比如date=20250712 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.get_bond_cov_all_mr_factor_data(date='20250711') df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出结果 ``` 转债代码 转债名称 转债拼音 最新价 涨跌幅 正股代码 ... 回售起算日 可转债代码 可转债名称 网上中签率 交易日 更新时间 0 113609 永安转债 yazz 145.999 -2.98 603776 ... 2024-11-25 113609 永安转债 0.0021 20250711 1752272626982 1 123248 恒辉转债 hhzz 145.262 -2.76 300952 ... 2028-08-21 123248 恒辉转债 0.0009 20250711 1752272626982 2 123093 金陵转债 jlzz 125.622 -1.78 300651 ... 2025-01-19 123093 金陵转债 0.0005 20250711 1752272626982 3 111019 宏柏转债 hbzz 140.219 2.43 605366 ... 2028-04-17 111019 宏柏转债 0.0042 20250711 1752272626982 4 123082 北陆转债 blzz 130.850 -1.23 300016 ... 2024-12-06 123082 北陆转债 0.0017 20250711 1752272626982 .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 464 128124 科华转债 khzz 109.109 0.07 002022 ... 2025-07-29 128124 科华转债 0.0039 20250711 1752272626982 465 127089 晶澳转债 jazz 113.599 0.00 002459 ... 2027-07-19 127089 晶澳转债 0.0241 20250711 1752272626982 466 118020 芳源转债 fyzz 109.369 0.49 688148 ... 2026-09-22 118020 芳源转债 0.0030 20250711 1752272626982 467 113575 东时转债 dszz 112.947 0.00 603377 ... None None None NaN 20250711 1752272626982 468 113589 天创转债 tczz 222.317 0.65 603608 ... 2025-06-24 113589 天创转债 0.0045 20250711 1752272626982 [469 rows x 132 columns] ``` ### 11获取全部合成因子 输入参数date 时间比如date=20250712 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.get_bond_cov_all_connect_factor_data(date='20250711') df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 获取数据 ``` 转债代码 转债名称 转债拼音 最新价 涨跌幅_x 正股代码 ... 20日波动率 30日波动率 60日波动率 120日波动率 威廉1 威廉2 0 113609 永安转债 yazz 145.999 -2.98 603776 ... 6.850943 5.595098 3.995663 4.322330 76.003040 97.603218 1 123248 恒辉转债 hhzz 145.262 -2.76 300952 ... 2.298087 3.146939 2.892573 3.782808 76.892739 71.215511 2 123093 金陵转债 jlzz 125.622 -1.78 300651 ... 3.499506 6.185425 4.344666 3.087727 99.539326 99.513853 3 111019 宏柏转债 hbzz 140.219 2.43 605366 ... 1.774103 1.580273 1.280382 1.327726 29.955665 29.955665 4 123082 北陆转债 blzz 130.850 -1.23 300016 ... 4.154082 3.495905 2.477960 1.883342 100.000000 100.000000 .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 439 113633 科沃转债 kwzz 113.987 0.40 603486 ... 0.239834 0.228378 0.326035 0.489676 29.942784 36.064319 440 128124 科华转债 khzz 109.109 0.07 002022 ... 0.136921 0.139552 0.175517 0.396506 10.076606 10.822785 441 127089 晶澳转债 jazz 113.599 0.00 002459 ... 1.160093 0.983792 1.021660 1.133660 11.139872 22.129118 442 118020 芳源转债 fyzz 109.369 0.49 688148 ... 1.028495 0.875446 0.765051 1.062826 10.695359 15.975054 443 113589 天创转债 tczz 222.317 0.65 603608 ... 2.084359 1.744665 1.550069 2.632349 63.008927 37.089608 [444 rows x 293 columns] ``` ### 12获取全部T0ETF 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.get_t0_fund_data() df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 获取的数据 ``` 金额 基金代码 周涨跌幅 月涨跌幅 3月涨跌幅 年涨跌幅 ... 相对数量比率 前收盘价 折价率 最高价 最低价 溢价率 0 13662326431.0 513090 4.01 31.80 51.70 143.03 ... 1.6 2.124 -0.49 2.194 2.133 0.49 1 101174998.9 159981 1.41 -2.36 8.51 -16.37 ... 1.56 1.338 0.05 1.366 1.353 -0.05 2 144271973.0 520990 2.15 5.39 14.98 6.62 ... 1.64 0.979 -0.21 0.999 0.982 0.21 3 41219872.0 520660 2.23 5.11 14.56 6.34 ... 1.01 0.988 0.00 1.007 0.991 0.00 4 100865711.0 520900 2.11 5.06 14.13 6.04 ... 1.33 1.000 0.06 1.019 1.002 -0.06 .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 236 57793812.0 513290 0.61 4.82 8.47 -5.65 ... 0.99 1.168 -0.64 1.154 1.15 0.64 237 805481593.6 159217 9.07 18.79 46.85 41.88 ... 1.41 1.486 0.24 1.495 1.449 -0.24 238 422871883.0 513780 9.23 18.94 47.35 72.36 ... 0.99 1.750 0.16 1.763 1.704 -0.16 239 170495392.2 159502 0.11 5.01 11.07 -9.51 ... 1.45 0.941 -0.81 0.928 0.922 0.81 240 - 511970 0.01 0.01 0.01 0.00 ... - 100.005 0.00 - - 0.00 [241 rows x 21 columns] ``` ### 13获取全市场ETF数据 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.get_all_etf_data_1() df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出结果 ``` 金额 基金代码 周涨跌幅 月涨跌幅 3月涨跌幅 年涨跌幅 ... 相对数量比率 前收盘价 折价率 最高价 最低价 溢价率 0 52641136.7 159787 8.12 17.47 10.14 23.00 ... 358.65 0.644 -2.89 0.708 0.667 2.89 1 167143620.0 516750 8.09 17.61 10.11 22.92 ... 22.74 0.647 -2.82 0.712 0.668 2.82 2 344804699.6 159745 7.83 17.64 10.22 24.18 ... 14.76 0.592 -2.71 0.65 0.612 2.71 3 56238088.813 159635 5.89 12.18 10.71 16.35 ... 16.19 1.032 -1.71 1.098 1.066 1.71 4 213603116.0 516950 5.37 11.89 10.37 17.42 ... 16.53 1.076 -1.44 1.168 1.115 1.44 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 1218 123919388.0 516860 -1.32 10.38 19.95 124.41 ... 1.17 1.449 -0.11 1.444 1.424 0.11 1219 12536664.0 560900 4.57 11.39 19.77 45.81 ... 2.51 0.957 0.21 0.95 0.929 -0.21 1220 170859975.9 159502 0.11 5.01 11.07 -9.51 ... 1.43 0.941 -0.81 0.928 0.922 0.81 1221 - 510090 -0.15 2.94 7.68 19.18 ... - 2.622 0.00 - - 0.00 1222 - 511970 0.01 0.01 0.01 0.00 ... - 100.005 0.00 - - 0.00 [1223 rows x 21 columns] ``` ### 14获取剔除类似ETF数据 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.get_all_etf_data() df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出结果 ``` 基金代码 周涨跌幅 月涨跌幅 3月涨跌幅 年涨跌幅 市值 ... 成交额 折价率 最高价 最低价 前收盘价 溢价率 0 159745 7.83 17.64 10.22 24.18 1052688265 ... 348223493.1 -2.67 0.65 0.612 0.592 2.67 1 516950 5.46 11.98 10.47 17.53 373821000 ... 214902249.0 -1.49 1.168 1.115 1.076 1.49 2 516970 5.54 12.37 11.29 17.00 2080042500 ... 496792888.0 -1.53 1.195 1.138 1.100 1.53 3 562850 3.54 6.63 9.28 -2.97 86981500 ... 13479312.0 -0.93 1.185 1.111 1.100 0.93 4 560280 5.37 11.88 9.16 36.00 107252000 ... 32444843.0 -0.41 1.413 1.368 1.344 0.41 .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 473 517380 5.57 14.04 30.57 75.95 864326300 ... 24564591.0 0.14 0.748 0.73 0.750 -0.14 474 562050 3.56 7.49 6.73 6.73 103468000 ... 23205150.0 0.14 1.062 1.039 1.063 -0.14 475 159502 0.11 5.01 11.07 -9.51 1436323019 ... 171458356.8 -0.81 0.928 0.922 0.941 0.81 476 510090 -0.15 2.94 7.68 19.18 31081100 ... - 0.00 - - 2.622 0.00 477 511970 0.01 0.01 0.01 0.00 295700 ... - 0.00 - - 100.005 0.00 [478 rows x 19 columns] ``` ### 15沪深ETF 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.dfcf_etf_data() df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出结果 ``` 基金代码 周涨跌幅 月涨跌幅 3月涨跌幅 年涨跌幅 市值 ... 成交额 折价率 最高价 最低价 前收盘价 溢价率 0 159745 8.33 18.18 10.73 24.76 1052688265 ... 359083472.548 -2.85 0.65 0.612 0.592 2.85 1 516950 5.37 11.89 10.37 17.42 373821000 ... 215290594.0 -1.40 1.168 1.115 1.076 1.40 2 516970 5.63 12.46 11.39 17.10 2080042500 ... 499334493.0 -1.56 1.195 1.138 1.100 1.56 3 560280 5.52 12.04 9.32 36.20 107252000 ... 32556063.0 -0.52 1.413 1.368 1.344 0.52 4 562850 3.54 6.63 9.28 -2.97 86981500 ... 14439497.0 -0.87 1.185 1.111 1.100 0.87 .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 348 159622 6.50 13.66 27.08 71.29 248603238 ... 24077110.484 0.00 1.113 1.086 1.112 0.00 349 159851 -1.18 10.57 20.61 125.00 9637904148 ... 559556655.9 -0.08 0.848 0.834 0.848 0.08 350 517380 5.57 14.04 30.57 75.95 864326300 ... 24609964.0 0.15 0.748 0.73 0.750 -0.15 351 562050 3.56 7.49 6.73 6.73 103468000 ... 23317702.0 0.11 1.062 1.039 1.063 -0.11 352 510090 -0.15 2.94 7.68 19.18 31081100 ... - 0.00 - - 2.622 0.00 ``` ### 16获取外盘基金 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.get_wp_etf_data() df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出 ``` 基金代码 周涨跌幅 月涨跌幅 3月涨跌幅 年涨跌幅 市值 ... 成交额 折价率 最高价 最低价 前收盘价 溢价率 0 513090 4.06 31.86 51.77 143.14 7084988000 ... 1.409660e+10 -0.26 2.194 2.133 2.124 0.26 1 520990 1.94 5.17 14.75 6.41 5228470500 ... 1.558053e+08 -0.02 0.999 0.982 0.979 0.02 2 513920 0.78 4.39 17.02 33.94 2098731000 ... 1.916716e+08 -0.02 1.547 1.525 1.523 0.02 3 513910 1.23 5.59 19.51 34.36 2087276000 ... 1.463670e+08 -0.20 1.568 1.551 1.544 0.20 4 513530 1.14 4.58 19.80 27.59 1616938700 ... 6.594952e+07 -0.18 1.690 1.667 1.663 0.18 .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 63 159506 9.46 17.41 42.30 110.30 1849536979 ... 6.516177e+08 0.01 1.496 1.453 1.486 -0.01 64 513120 9.59 18.77 47.16 124.67 10818635400 ... 6.114119e+09 0.16 1.371 1.330 1.365 -0.16 65 513290 0.61 4.82 8.47 -5.65 1050572100 ... 5.918340e+07 -0.64 1.154 1.150 1.168 0.64 66 513780 9.23 18.94 47.35 72.36 662157000 ... 4.290282e+08 0.27 1.763 1.704 1.750 -0.27 67 159502 0.11 5.01 11.07 -9.51 1436323019 ... 1.729998e+08 -0.81 0.928 0.922 0.941 0.81 [68 rows x 19 columns] ``` ### 17获取债券基金 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.get_bond_etf_data() df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.get_bond_etf_data() df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` ### 18获取商品基金 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.get_sp_etf_data() df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出 ``` 基金代码 周涨跌幅 月涨跌幅 3月涨跌幅 年涨跌幅 市值 现在市值 ... 成交量 成交额 折价率 最高价 最低价 前收盘价 溢价率 0 159981 1.49 -2.29 8.59 -16.31 377536957 5.068811 ... 828086 1.126264e+08 0.20 1.367 1.353 1.338 -0.20 1 159980 1.54 2.75 3.62 -3.16 619824777 10.471320 ... 800973 1.371466e+08 -0.01 1.718 1.703 1.692 0.01 2 518880 0.07 -0.25 -6.73 38.85 8062540800 597.635837 ... 2268135 1.685394e+09 0.07 7.449 7.420 7.403 -0.07 3 518680 0.05 -0.18 -6.48 39.06 365769500 28.247281 ... 63978 4.960635e+07 0.05 7.770 7.740 7.723 -0.05 4 159985 2.00 0.76 0.30 -5.92 1431124066 28.268994 ... 686142 1.361240e+08 0.07 1.989 1.978 1.981 -0.07 [5 rows x 19 columns] ``` ### 19热点etf 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.get_hot_spot_investment() df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出 ``` 行业代码 行业名称 涨跌幅 3天涨跌幅 0 BK0424 水泥建材 8.26 8.17 1 BK0739 工程机械 6.70 7.44 2 BK0991 工程机械概念 6.23 7.00 3 BK1003 抽水蓄能 4.97 5.20 4 BK0597 水利建设 4.51 5.12 .. ... ... ... ... 95 BK1166 低空经济 1.15 3.00 96 BK0861 数字孪生 1.15 3.48 97 BK0718 证金持股 1.14 2.24 98 BK1092 麒麟电池 1.14 3.98 99 BK0596 融资融券 1.13 2.48 ``` ### 20获取宽基金 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.get_index_fund_data() df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出 ``` 金额 基金代码 周涨跌幅 月涨跌幅 3月涨跌幅 年涨跌幅 市值 ... 成交量 相对数量比率 前收盘价 折价率 最高价 最低价 溢价率 0 7238403.0 562660 1.94 11.09 21.75 75.87 2.310663e+08 ... 49347 0.73 1.452 0.07 1.474 1.452 -0.07 1 232118.0 159535 2.10 9.52 17.77 57.46 1.750712e+07 ... 1838 0.06 1.249 0.00 1.266 1.253 0.00 2 4070641.0 561280 2.06 11.53 16.89 57.33 4.312535e+07 ... 31758 2.57 1.270 0.08 1.288 1.278 -0.08 3 506149.0 159543 -2.99 10.85 17.15 47.66 5.198036e+07 ... 4475 0.36 1.119 0.29 1.135 1.119 -0.29 4 2663715.6 159555 2.39 11.60 22.64 76.75 4.803412e+07 ... 18908 0.78 1.396 -0.27 1.414 1.396 0.27 .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 334 2264123.0 588940 1.28 4.68 2.90 2.90 2.207668e+08 ... 21991 0.27 1.030 0.09 1.031 1.026 -0.09 335 14755902.0 588150 1.43 4.89 -0.70 42.45 2.742248e+08 ... 208408 1.40 0.709 -0.01 0.710 0.706 0.01 336 3347864.0 588370 2.70 7.46 5.65 48.68 9.666310e+07 ... 31422 1.07 1.068 -0.08 1.077 1.058 0.08 337 521996.0 588720 1.29 4.72 -0.97 -0.49 3.494973e+08 ... 5116 0.73 1.022 0.15 1.024 1.018 -0.15 338 28723283.0 588460 1.55 4.42 1.90 47.13 6.609539e+08 ... 243321 1.24 1.183 -0.03 1.185 1.177 0.03 [339 rows x 21 columns] ``` ### 21获取行业etf 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.get_industry_fund_data() df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出 ``` 金额 基金代码 周涨跌幅 月涨跌幅 3月涨跌幅 年涨跌幅 ... 相对数量比率 前收盘价 折价率 最高价 最低价 溢价率 0 63567878.9 159787 8.27 17.64 10.30 23.17 ... 391.64 0.644 -2.81 0.708 0.667 2.81 1 396089398.198 159745 8.17 18.00 10.56 24.57 ... 15.32 0.592 -2.79 0.65 0.612 2.79 2 199209691.0 516750 8.24 17.77 10.26 23.09 ... 24.5 0.647 -2.71 0.712 0.668 2.71 3 65356782.416 159635 5.99 12.28 10.81 16.45 ... 17.03 1.032 -1.68 1.098 1.066 1.68 4 222908278.0 516950 5.55 12.08 10.56 17.63 ... 15.63 1.076 -1.50 1.168 1.115 1.50 .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 565 24541744.0 562050 3.56 7.49 6.73 6.73 ... 1.26 1.063 0.10 1.062 1.039 -0.10 566 24938441.0 517380 5.43 13.89 30.39 75.71 ... 1.53 0.750 0.23 0.748 0.73 -0.23 567 22561894.792 159748 6.36 13.59 27.11 73.59 ... 1.52 0.782 0.23 0.785 0.761 -0.23 568 12703093.0 560900 4.34 11.15 19.52 45.50 ... 2.3 0.957 0.31 0.95 0.929 -0.31 569 - 510090 -0.15 2.94 7.68 19.18 ... - 2.622 0.00 - - 0.00 [570 rows x 21 columns] ``` ### 22获取货币基金 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.get_hb_fund_data() df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出结果 ``` 金额 基金代码 周涨跌幅 月涨跌幅 3月涨跌幅 年涨跌幅 市值 ... 成交量 相对数量比率 前收盘价 折价率 最高价 最低价 溢价率 0 200619.0 511980 0.00 -0.01 0.02 0.10 2.400000e+07 ... 20 1.61 100.096 0.0 100.122 100.099 0.0 1 7800031405.0 511880 0.02 0.08 0.28 1.31 6.742526e+10 ... 774410 0.82 100.721 0.0 100.724 100.721 0.0 2 582345337.146 159001 0.00 0.00 0.00 0.00 1.322653e+09 ... 58235 2.1 100.001 0.0 100.001 99.999 0.0 3 13810457.795 159003 0.00 0.00 0.00 0.00 2.464264e+08 ... 1381 0.62 100.001 0.0 100.001 99.999 0.0 4 16517582.722 159005 0.00 0.00 0.00 0.00 1.187020e+08 ... 1652 1.44 100.000 0.0 100.0 99.997 0.0 5 770202.0 511860 0.00 0.00 0.00 0.00 3.464000e+07 ... 77 1.26 100.003 0.0 100.002 100.0 0.0 6 2270001.0 511650 0.00 0.00 0.00 0.00 9.165000e+07 ... 227 5.01 100.005 0.0 100.002 100.0 0.0 7 109998.0 511670 0.00 0.00 0.00 -0.01 1.463000e+07 ... 11 0.27 100.005 0.0 100.0 99.997 0.0 8 19078083.0 511810 0.00 0.00 -0.01 -0.01 5.080000e+08 ... 1908 1.06 100.005 0.0 100.001 99.997 0.0 9 152600.0 511820 0.00 0.00 0.00 -0.15 9.704000e+07 ... 15 0.96 100.004 0.0 100.001 99.998 0.0 10 239998.0 511910 0.00 0.01 0.00 -0.01 1.297000e+07 ... 24 1.28 100.004 0.0 99.999 99.999 0.0 11 179997.0 511770 0.00 0.00 0.00 0.00 9.810000e+06 ... 18 0.51 100.002 0.0 100.0 99.995 0.0 12 70398.0 511830 0.00 0.00 0.00 0.00 2.698000e+07 ... 7 0.24 100.005 0.0 99.999 99.996 0.0 13 449990.0 511920 0.00 0.00 0.00 0.00 3.742000e+07 ... 45 1.02 100.004 0.0 99.998 99.996 0.0 14 277893.0 511930 0.00 0.00 0.00 0.00 1.891000e+07 ... 28 0.85 100.005 0.0 99.999 99.997 0.0 15 772652857.0 511660 0.00 0.00 -0.01 0.00 1.011577e+10 ... 77268 1.34 100.006 0.0 99.999 99.995 0.0 16 7806840.0 511690 0.00 0.00 0.00 0.00 8.913100e+08 ... 781 0.83 100.011 0.0 100.004 100.001 0.0 17 189996.0 511950 0.00 0.00 0.00 0.00 2.753000e+07 ... 19 1.11 100.004 0.0 100.0 99.997 0.0 18 1229977.0 511960 0.00 0.00 0.00 0.00 2.712000e+07 ... 123 1.56 100.006 0.0 99.999 99.998 0.0 19 9342278316.0 511990 0.00 0.00 -0.01 0.00 7.781373e+10 ... 934263 1.37 100.003 0.0 99.998 99.995 0.0 20 1771606.0 511800 0.00 0.00 0.00 0.00 1.537100e+08 ... 177 0.69 100.013 0.0 100.01 100.004 0.0 21 15550058.0 511900 0.00 0.00 0.00 0.00 1.703700e+08 ... 1555 0.99 100.007 0.0 100.002 99.998 0.0 22 1430343.0 511600 0.00 0.00 0.00 0.00 3.081000e+07 ... 143 2.63 100.010 0.0 100.01 100.0 0.0 23 7501078.0 511620 0.00 -0.01 -0.01 -0.01 2.808000e+08 ... 750 1.35 100.011 0.0 100.002 99.999 0.0 24 66854314.0 511700 0.00 -0.01 -0.01 -0.01 1.149230e+09 ... 6686 1.05 100.009 0.0 100.0 99.997 0.0 25 276855998.0 511850 0.00 -0.01 -0.01 -0.01 1.264140e+09 ... 27686 1.96 100.009 0.0 100.0 99.993 0.0 26 - 511970 0.01 0.01 0.01 0.00 2.957000e+07 ... - - 100.005 0.0 - - 0.0 [27 rows x 21 columns] ``` ### 23同花顺股票人气排行 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.get_hot_stock_rank() df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出 ``` 市场 证券代码 热度 涨跌幅 股票名称 ... 热度变化 目标 排序 分析主题 更新时间 0 17 600930 1.147612E7 13.2331 华电新能 ... None {'concept_tag': ['风电', '国企改革']} 1 None None 1 33 002131 5357468.0 7.0461 利欧股份 ... None {'concept_tag': ['液冷服务器', '多模态AI']} 2 None None 2 17 603300 3876690.0 1.8676 海南华铁 ... None {'concept_tag': ['算力租赁', '东数西算(算力)']} 3 None None 3 33 300718 3656745.0 19.9748 长盛轴承 ... None {'concept_tag': ['人形机器人', '汽车热管理']} 4 None None 4 17 600111 3622184.0 4.7633 北方稀土 ... None {'concept_tag': ['稀土永磁', '小金属概念']} 5 None None .. .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 95 17 603496 802523.0 2.8229 恒为科技 ... None {'concept_tag': ['算力租赁', '东数西算(算力)'], 'popular... 96 None None 96 33 000705 801020.0 -4.0462 浙江震元 ... None {'concept_tag': ['仿制药一致性评价', '医药电商'], 'popular... 97 None None 97 33 002366 792405.0 -0.3476 融发核电 ... None {'concept_tag': ['可控核聚变', '核电']} 98 None None 98 33 000758 790575.0 4.1118 中色股份 ... None {'concept_tag': ['稀土永磁', '金属锌'], 'popularity_t... 99 None None 99 33 300803 788896.0 -2.7290 指南针 ... None {'concept_tag': ['互联网金融', '参股券商']} 100 None None [100 rows x 11 columns] ``` ### 24同花顺获取股票概念热度排行 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.get_stock_concept_rot_rank() df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出 ``` 概念代码 rise_and_fall etf_rise_and_fall hot_rank_chg ... 概念名称 tag etf_market_id order 0 886105 12.5207 9.5827 0 ... 雅下水电概念 12家涨停 20 1 1 885960 8.1575 2.3548 0 ... 民爆概念 12家涨停 20 2 2 886069 1.5233 2.0864 0 ... 人形机器人 5家涨停 36 3 3 886015 1.0084 -0.9105 0 ... 创新药 6家涨停 20 4 4 885572 4.2935 9.5827 0 ... 水利 27家涨停 20 5 5 885343 1.0125 2.6399 0 ... 稀土永磁 2家涨停 36 6 6 885517 1.3147 1.9868 0 ... 机器人概念 23家涨停 36 7 7 885782 6.6398 9.5827 0 ... 水泥概念 15家涨停 20 8 8 886032 1.0080 0.5837 0 ... 固态电池 3家涨停 20 9 9 885866 -0.7931 -1.1792 0 ... 数字货币 1家涨停 36 10 10 885700 1.3495 0.4484 0 ... 军工 16家涨停 20 11 11 886101 2.6208 0.1429 0 ... 兵装重组概念 1家涨停 20 12 12 886086 1.8938 0.7177 0 ... 西部大开发 38家涨停 36 13 13 885959 0.8452 0.6608 0 ... PCB概念 1家涨停 20 14 14 885425 3.2270 6.1475 0 ... 特高压 7家涨停 36 15 15 885571 2.7447 0.8242 0 ... 核电 19家涨停 20 16 16 886065 1.8843 0.1429 0 ... 可控核聚变 5家涨停 20 17 17 885894 2.0377 0.7407 0 ... 海南自贸区 None 36 18 18 886033 0.2447 -0.2459 0 ... 共封装光学(CPO) None 20 19 19 885573 2.6403 1.7544 0 ... 猪肉 1家涨停 36 20 [20 rows x 13 columns] ``` ### 25同花顺股票行业热度排行 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.get_stock_industry_rot_rank() df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出 ``` 行业代码 热度 涨跌幅 行业名称 热度变化 ... 排序 etf_rise_and_fall etf_product_id etf_name etf_market_id 0 560090 881157 835731.5 证券ETF 1.2760 ... 48 连续646天上榜 20 1 None 1 159886 881268 441062.0 机械ETF 8.3622 ... 48 首次上榜 36 2 8家涨停 2 562350 881145 331750.0 电力ETF 0.9395 ... 48 连续126天上榜 20 3 None 3 512820 881155 326550.5 银行ETF -0.7796 ... 48 连续646天上榜 20 4 None 4 515210 881112 282521.0 国泰钢铁ETF 3.9715 ... 48 10天9次上榜 20 5 4家涨停 5 159745 881115 241061.0 建材ETF 4.9482 ... 48 首次上榜 36 6 19家涨停 6 512670 881166 237392.5 国防ETF 0.9243 ... 48 连续27天上榜 20 7 3家涨停 7 159745 884060 212556.0 建材ETF 9.7723 ... 49 首次上榜 36 8 None 8 159748 881140 202685.0 创新药ETF富国 0.9875 ... 48 连续49天上榜 36 9 5家涨停 9 561170 881278 193206.5 电力ETF 2.9768 ... 48 10天8次上榜 20 10 4家涨停 10 159582 881121 181091.5 半导体产业ETF 0.4694 ... 48 连续646天上榜 36 11 1家涨停 11 516750 881116 165110.5 建材ETF 3.3438 ... 48 None 20 12 14家涨停 12 515710 881273 129080.0 食品ETF 0.0012 ... 48 连续257天上榜 20 13 None 13 516780 884215 123663.5 华泰柏瑞稀土ETF 5.0973 ... 49 10天9次上榜 20 14 None 14 516290 881279 120588.5 光伏龙头ETF 0.8815 ... 48 连续25天上榜 20 15 None 15 561100 881270 116675.0 消费电子ETF富国 0.5212 ... 48 连续24天上榜 20 16 None 16 515220 881105 88246.0 国泰煤炭ETF 2.2399 ... 48 5天3次上榜 20 17 None 17 159652 881170 84674.5 有色50ETF 1.7905 ... 48 5天3次上榜 36 18 1家涨停 18 159586 881272 84263.5 计算机ETF南方 -0.2472 ... 48 连续13天上榜 36 19 None 19 159931 881153 79956.5 金融ETF 1.1111 ... 48 连续14天上榜 36 20 2家涨停 [20 rows x 13 columns] ``` ### 26同花顺ETF热度排行 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.get_etf_hot_rank() df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出 ``` 市场 代码 热度 涨跌幅 名称 0 20 513090 3311927.5 3.1073 香港证券ETF 1 36 159262 2427478.5 0.9434 港股通科技ETF 2 20 513120 1349159.0 -1.1722 港股创新药ETF 3 20 518680 1102342.0 0.5438 金ETF 4 20 588220 1030873.0 0.2857 科创100ETF基金 .. .. ... ... ... ... 95 20 560900 86539.0 -1.7764 创新药企ETF 96 36 159502 85393.5 -1.8066 标普生物科技ETF 97 36 159529 84323.5 -0.1305 标普消费ETF 98 36 159852 83894.5 -0.4796 软件ETF 99 36 159937 82902.5 0.5684 黄金ETF基金 [100 rows x 5 columns] ``` ### 27同花顺可转债热度排行 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.get_cov_bond_rot_rank() df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出 ``` 市场 代码 涨跌幅 名称 热度 排行 0 19 113601 5.5851 塞力转债 355152.0 1 1 35 123209 11.9190 聚隆转债 298028.5 2 2 35 127094 10.5404 红墙转债 290254.0 3 3 35 123052 13.8031 飞鹿转债 287414.5 4 4 19 113650 5.4908 博22转债 215807.0 5 .. .. ... ... ... ... ... 95 19 111019 2.0555 宏柏转债 6041.5 96 96 35 123242 0.5773 赛龙转债 6008.0 97 97 19 113618 1.4208 美诺转债 5848.5 98 98 35 127017 1.1932 万青转债 5812.5 99 99 35 123034 0.5248 通光转债 5807.0 100 [100 rows x 6 columns] ``` ### **二股票数据** ### 一行情数据 ### 1获取盘口数据 输出参数股票代码stok---600031 获取代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.stock_bid_ask_em(stock='600031') df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出数据 ``` item value 0 sell_5 1.888000e+01 1 sell_5_vol 6.590000e+04 2 sell_4 1.887000e+01 3 sell_4_vol 1.281000e+05 4 sell_3 1.886000e+01 5 sell_3_vol 3.020000e+04 6 sell_2 1.885000e+01 7 sell_2_vol 9.600000e+03 8 sell_1 1.884000e+01 9 sell_1_vol 2.000000e+02 10 buy_1 1.883000e+01 11 buy_1_vol 7.260000e+04 12 buy_2 1.882000e+01 13 buy_2_vol 9.520000e+04 14 buy_3 1.881000e+01 15 buy_3_vol 1.144000e+05 16 buy_4 1.880000e+01 17 buy_4_vol 4.083000e+05 18 buy_5 1.879000e+01 19 buy_5_vol 2.330000e+04 20 最新 1.883000e+01 21 均价 1.894000e+01 22 涨幅 -4.800000e-01 23 涨跌 -9.000000e-02 24 总手 4.843320e+05 25 金额 9.174513e+08 26 换手 5.700000e-01 27 量比 8.000000e-01 28 最高 1.910000e+01 29 最低 1.883000e+01 30 今开 1.899000e+01 31 昨收 1.892000e+01 32 涨停 2.081000e+01 33 跌停 1.703000e+01 34 外盘 2.180240e+05 35 内盘 2.663070e+05 ``` ### 2获取全市场实时数据 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.stock_zh_a_spot_em() df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出参数 ``` 输出参数 名称 类型 描述 序号 int64 - 代码 object - 名称 object - 最新价 float64 - 涨跌幅 float64 注意单位: % 涨跌额 float64 - 成交量 float64 注意单位: 手 成交额 float64 注意单位: 元 振幅 float64 注意单位: % 最高 float64 - 最低 float64 - 今开 float64 - 昨收 float64 - 量比 float64 - 换手率 float64 注意单位: % 市盈率-动态 float64 - 市净率 float64 - 总市值 float64 注意单位: 元 流通市值 float64 注意单位: 元 涨速 float64 - 5分钟涨跌 float64 注意单位: % 60日涨跌幅 float64 注意单位: % 年初至今涨跌幅 float64 注意单位: % ``` 输出结果 ``` 序号 代码 名称 最新价 涨跌幅 涨跌额 ... 总市值 流通市值 涨速 5分钟涨跌 60日涨跌幅 年初至今涨跌幅 0 1 836807 奔朗新材 18.92 29.95 4.36 ... 3.441170e+09 2.339132e+09 0.0 0.0 59.26 142.88 1 2 300066 三川智慧 5.50 20.09 0.92 ... 5.720183e+09 5.532507e+09 0.0 0.0 44.74 40.66 2 3 300551 古鳌科技 12.22 20.04 2.04 ... 4.225101e+09 4.213003e+09 0.0 0.0 43.26 22.57 3 4 300631 久吾高科 28.96 20.02 4.83 ... 3.621258e+09 3.492691e+09 0.0 0.0 46.48 38.43 4 5 300600 国瑞科技 16.73 20.01 2.79 ... 4.922543e+09 4.120211e+09 0.0 0.0 110.18 119.84 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 5725 5726 000018 神城A退 NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN 0.00 0.00 5726 5727 000015 PT中浩A NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN 0.00 0.00 5727 5728 000013 *ST石化A NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN 0.00 0.00 5728 5729 000005 ST星源 NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN 0.00 0.00 5729 5730 000003 PT金田A NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN 0.00 0.00 [5730 rows x 23 columns] ``` ### 3获取股票日线数据 输入参数 ``` 名称 类型 描述 stock str stock='603777'; start_date str start_date='20210301'; 开始查询的日期 end_date str end_date='20210616'; 结束查询的日期 adjust str 默认返回不复权的数据; qfq: 返回前复权后的数据; hfq: 返回后复权后的数据 ``` 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime import pandas as pd client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.stock_zh_a_hist_daily( stock="600031", start_date="20200301", end_date='20500528', adjust="") df=client.data_to_pandas(df) df['日期']=pd.to_datetime(df['日期'],unit='ms') print(df) ``` 输出参数 ``` 输出参数-历史行情数据 名称 类型 描述 日期 object 交易日 股票代码 object 不带市场标识的股票代码 开盘 float64 开盘价 收盘 float64 收盘价 最高 float64 最高价 最低 float64 最低价 成交量 int64 注意单位: 手 成交额 float64 注意单位: 元 振幅 float64 注意单位: % 涨跌幅 float64 注意单位: % 涨跌额 float64 注意单位: 元 换手率 float64 注意单位: % ``` 输出结果 ``` 日期 股票代码 开盘 收盘 最高 最低 成交量 成交额 振幅 涨跌幅 涨 跌额 换手率 0 2020-03-02 600031 17.52 18.94 19.10 17.52 1987411 3.704875e+09 9.06 8.66 1.51 2.36 1 2020-03-03 600031 19.30 18.48 19.42 18.05 1882704 3.501918e+09 7.23 -2.43 -0.46 2.24 2 2020-03-04 600031 18.31 18.82 18.90 18.17 1103691 2.048769e+09 3.95 1.84 0.34 1.31 3 2020-03-05 600031 18.87 18.85 19.28 18.58 1016022 1.918409e+09 3.72 0.16 0.03 1.21 4 2020-03-06 600031 18.55 18.25 18.60 18.10 847608 1.548199e+09 2.65 -3.18 -0.60 1.01 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 1297 2025-07-07 600031 18.25 18.35 18.38 18.10 339773 6.212787e+08 1.54 0.66 0.12 0.40 1298 2025-07-08 600031 18.40 19.07 19.08 18.36 1054008 1.993707e+09 3.92 3.92 0.72 1.24 1299 2025-07-09 600031 18.99 19.11 19.21 18.89 661952 1.264487e+09 1.68 0.21 0.04 0.78 1300 2025-07-10 600031 19.12 18.92 19.27 18.92 636372 1.212124e+09 1.83 -0.99 -0.19 0.75 1301 2025-07-11 600031 18.99 18.83 19.10 18.83 484332 9.174513e+08 1.43 -0.48 -0.09 0.57 [1302 rows x 12 columns] ``` ### 4获取股票周线数据 输入参数 ``` 名称 类型 描述 stock str stock='603777'; start_date str start_date='20210301'; 开始查询的日期 end_date str end_date='20210616'; 结束查询的日期 adjust str 默认返回不复权的数据; qfq: 返回前复权后的数据; hfq: 返回后复权后的数据 ``` 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime import pandas as pd client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.stock_zh_a_hist_weekly( stock="600031", start_date="20200301", end_date='20500528', adjust="") df=client.data_to_pandas(df) df['日期']=pd.to_datetime(df['日期'],unit='ms') print(df) ``` 输出结果 ``` 日期 股票代码 开盘 收盘 最高 最低 成交量 成交额 振幅 涨跌幅 涨 跌额 换手率 0 2020-03-06 600031 17.52 18.25 19.42 17.52 6837436 1.272217e+10 10.90 4.70 0.82 8.12 1 2020-03-13 600031 17.90 16.76 18.24 16.04 4004786 6.924661e+09 12.05 -8.16 -1.49 4.76 2 2020-03-20 600031 17.00 15.90 17.03 14.59 7406771 1.158375e+10 14.56 -5.13 -0.86 8.80 3 2020-03-27 600031 15.38 17.25 17.55 15.18 5183531 8.626936e+09 14.91 8.49 1.35 6.16 4 2020-04-03 600031 17.10 17.88 18.00 17.01 3682013 6.453613e+09 5.74 3.65 0.63 4.37 .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 270 2025-06-13 600031 18.39 17.79 18.55 17.66 1764852 3.191496e+09 4.82 -3.68 -0.68 2.09 271 2025-06-20 600031 17.77 17.49 18.17 17.32 1852273 3.290539e+09 4.78 -1.69 -0.30 2.19 272 2025-06-27 600031 17.40 17.93 18.13 17.32 1948159 3.486061e+09 4.63 2.52 0.44 2.30 273 2025-07-04 600031 17.93 18.23 18.39 17.64 2054067 3.705960e+09 4.18 1.67 0.30 2.42 274 2025-07-11 600031 18.25 18.83 19.27 18.10 3176437 6.009048e+09 6.42 3.29 0.60 3.75 [275 rows x 12 columns] ``` ### 5获取股票月线数据 输入参数 ``` 名称 类型 描述 stock str stock='603777'; start_date str start_date='20210301'; 开始查询的日期 end_date str end_date='20210616'; 结束查询的日期 adjust str 默认返回不复权的数据; qfq: 返回前复权后的数据; hfq: 返回后复权后的数据 ``` 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime import pandas as pd client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.stock_zh_a_hist_monthly( stock="600031", start_date="20200301", end_date='20500528', adjust="") df=client.data_to_pandas(df) df['日期']=pd.to_datetime(df['日期'],unit='ms') print(df) ``` 输出代码 ``` 日期 股票代码 开盘 收盘 最高 最低 成交量 成交额 振幅 涨跌幅 涨跌额 换手率 0 2020-03-31 600031 17.52 17.30 19.42 14.59 25105032 4.278563e+10 27.71 -0.75 -0.13 29.78 1 2020-04-30 600031 17.35 19.65 20.30 17.03 15224730 2.910084e+10 18.90 13.58 2.35 18.06 2 2020-05-29 600031 19.60 18.33 21.03 18.17 11612086 2.267028e+10 14.55 -6.72 -1.32 13.77 3 2020-06-30 600031 18.65 18.76 19.96 18.17 14874848 2.825010e+10 9.77 2.35 0.43 17.59 4 2020-07-31 600031 18.77 21.11 22.99 18.77 25587791 5.403135e+10 22.49 12.53 2.35 30.23 .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 60 2025-03-31 600031 18.25 19.07 20.75 18.25 20550969 4.081798e+10 13.74 4.78 0.87 24.28 61 2025-04-30 600031 19.15 18.89 19.65 17.49 12180830 2.297067e+10 11.33 -0.94 -0.18 14.39 62 2025-05-30 600031 19.18 18.83 20.19 18.41 8768920 1.691160e+10 9.42 -0.32 -0.06 10.36 63 2025-06-30 600031 19.13 17.95 19.13 17.32 7771140 1.401098e+10 9.61 -4.67 -0.88 9.17 64 2025-07-11 600031 17.95 18.83 19.27 17.64 4966788 9.241764e+09 9.08 4.90 0.88 5.86 [65 rows x 12 columns] ``` ### 6获取股票分钟数据 输入参数 ``` stock str symbol='000300'; 股票代码 start_date str start_date="1979-09-01 09:32:00"; 日期时间; 默认返回所有数据 end_date str end_date="2222-01-01 09:32:00"; 日期时间; 默认返回所有数据 period str period='5'; choice of {'1', '5', '15', '30', '60'}; 其中 1 分钟数据返回近 5 个交易日数据且不复权 adjust str adjust=''; choice of {'', 'qfq', 'hfq'}; '': 不复权, 'qfq': 前复权, 'hfq': 后复权, 其中 1 分钟数据返回近 5 个交易日数据且不复权 ``` 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime import pandas as pd client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.stock_zh_a_hist_min_em( stock="600031", start_date="20250101", end_date="20500101", period="1", adjust="") df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出结果 ``` 时间 开盘 收盘 最高 最低 成交量 成交额 均价 0 2025-07-07 09:30:00 0.00 18.25 18.25 18.25 1078 1967350.0 18.250 1 2025-07-07 09:31:00 0.00 18.26 18.28 18.15 6847 12479331.0 18.229 2 2025-07-07 09:32:00 0.00 18.23 18.28 18.23 3109 5672308.0 18.234 3 2025-07-07 09:33:00 0.00 18.19 18.23 18.19 1892 3445177.0 18.230 4 2025-07-07 09:34:00 0.00 18.19 18.20 18.18 2192 3987326.0 18.224 ... ... ... ... ... ... ... ... ... 1200 2025-07-11 14:56:00 18.87 18.87 18.87 18.86 2532 4776131.0 18.947 1201 2025-07-11 14:57:00 18.86 18.87 18.87 18.86 2105 3970720.0 18.946 1202 2025-07-11 14:58:00 18.87 18.87 18.87 18.87 0 0.0 18.946 1203 2025-07-11 14:59:00 18.87 18.87 18.87 18.87 0 0.0 18.946 1204 2025-07-11 15:00:00 18.83 18.83 18.83 18.83 15560 29299480.0 18.943 [1205 rows x 8 columns] ``` ### 7获取股票实时tick数据 输入代码stock ---600031 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime import pandas as pd client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.get_stock_all_trader_data( stock="600031") df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出的结果 ``` date 价格 成交量 买卖数量 close 0 91502 18.90 1 4 18.90 1 91505 18.93 54 4 18.93 2 91508 18.93 63 4 18.93 3 91511 18.92 165 4 18.92 4 91514 18.92 174 4 18.92 ... ... ... ... ... ... 4708 145650 18.87 9 1 18.87 4709 145653 18.86 32 1 18.86 4710 145656 18.87 30 2 18.87 4711 145659 18.87 14 1 18.87 4712 150000 18.83 15560 1 18.83 [4713 rows x 5 columns] ``` ### 8获取股票个股信息 输入参数 stock---600031 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime import pandas as pd client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.stock_individual_info_em( stock="600031") df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出的结果 ``` item value 0 总市值 159583836436.709991 1 流通市值 159572764396.709991 2 行业 工程机械 3 上市时间 20030703 4 最新 18.83 5 股票代码 600031 6 股票简称 三一重工 7 总股本 8474978037.0 8 流通股 8474390037.0 ``` ### 9获取股票筹码数据 输出参数stock ---600031 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime import pandas as pd client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.stock_cyq_em( stock="600031") df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出参数 ``` 名称 类型 描述 日期 object - 获利比例 float64 - 平均成本 float64 - 90成本-低 float64 - 90成本-高 float64 - 90集中度 float64 - 70成本-低 float64 - 70成本-高 float64 - 70集中度 float64 - ``` 输出结果 ``` 日期 获利比例 平均成本 90成本-低 90成本-高 90集中度 70成本-低 70成本-高 70集中度 0 1740960000000 0.945349 17.36 15.53 18.81 0.095635 15.99 18.51 0.073069 1 1741046400000 0.952027 17.36 15.53 18.81 0.095635 16.02 18.55 0.072908 2 1741132800000 0.966225 17.44 15.53 19.54 0.114347 16.06 18.62 0.073768 3 1741219200000 0.965671 17.48 15.53 19.58 0.115311 16.06 18.70 0.075803 4 1741305600000 0.984647 17.48 15.53 19.65 0.117231 16.06 18.74 0.076817 .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... 85 1751846400000 0.485783 18.39 15.80 20.30 0.124834 16.83 19.69 0.078431 86 1751932800000 0.687248 18.39 15.80 20.30 0.124834 16.86 19.69 0.077304 87 1752019200000 0.702938 18.43 15.80 20.26 0.123907 16.86 19.69 0.077304 88 1752105600000 0.629595 18.43 15.80 20.26 0.123907 16.86 19.65 0.076339 89 1752192000000 0.609855 18.47 15.80 20.26 0.123907 16.86 19.65 0.076339 [90 rows x 9 columns] ``` ### **二股票行业数据** ### 1同花顺行业 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime import pandas as pd client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.stock_board_industry_summary_ths( ) df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出参数 ``` 名称 类型 描述 序号 int64 - 板块 object - 涨跌幅 object 注意单位: % 总成交量 float64 注意单位: 万手 总成交额 float64 注意单位: 亿元 净流入 float64 注意单位: 亿元 上涨家数 float64 - 下跌家数 float64 - 均价 float64 - 领涨股 float64 - 领涨股-最新价 object - 领涨股-涨跌幅 object 注意单位: % ``` 输出结果 ``` 序号 板块 涨跌幅 总成交量 总成交额 净流入 上涨家数 下跌家数 均价 领涨股 领涨股-最新价 领涨股-涨跌幅 0 1 小金属 3.83 1576.40 334.98 43.67 25 1 21.25 华阳新材 7.47 10.02 1 2 证券 2.83 9200.27 1052.88 81.29 49 0 11.44 中银证券 13.04 10.04 2 3 软件开发 2.58 4388.21 1052.95 66.33 120 18 24.00 上海钢联 28.21 19.99 3 4 金属新材料 2.50 1173.57 223.12 7.19 26 6 19.01 中科磁业 74.66 14.77 4 5 多元金融 2.13 3999.16 374.59 21.90 22 6 9.37 南华期货 27.79 10.02 .. .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 85 86 其他电源设备 -0.53 773.46 105.11 -7.62 14 16 13.59 英杰电气 50.50 2.85 86 87 游戏 -0.81 1392.93 180.43 -3.58 7 17 12.95 浙数文化 14.01 1.97 87 88 造纸 -0.82 627.03 43.76 -2.63 5 18 6.98 安妮股份 9.25 2.66 88 89 元件 -1.45 1588.55 391.39 -21.61 18 40 24.64 *ST东晶 9.04 4.99 89 90 银行 -1.92 7547.74 607.16 -49.67 2 40 8.04 农业银行 6.32 0.16 [90 rows x 12 columns] ``` ### 2获取同花顺指数行情数据 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime import pandas as pd client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.stock_board_industry_index_ths( symbol = "元件", start_date = "20240101", end_date= "20250108") df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出参数 ``` 输出参数 名称 类型 描述 日期 object - 开盘价 float64 - 最高价 float64 - 最低价 float64 - 收盘价 float64 - 成交量 int64 - 成交额 float64 - ``` 输出结果 ``` 日期 开盘价 最高价 最低价 收盘价 成交量 成交额 0 1704153600000 8383.164 8434.157 8354.189 8369.686 378801210 6.537645e+09 1 1704240000000 8336.885 8348.720 8143.502 8200.462 397687380 6.681469e+09 2 1704326400000 8181.495 8195.721 8075.458 8122.310 320899470 5.532075e+09 3 1704412800000 8129.346 8193.125 7881.319 7927.934 400481990 6.126120e+09 4 1704672000000 7920.488 7936.585 7684.420 7687.373 425991150 5.932317e+09 .. ... ... ... ... ... ... ... 242 1735776000000 9309.278 9394.219 8953.418 9053.461 1071205670 1.991096e+10 243 1735862400000 9085.575 9118.877 8670.470 8690.085 990804090 1.763357e+10 244 1736121600000 8694.063 8829.198 8548.008 8668.552 815278140 1.446987e+10 245 1736208000000 8701.948 9094.675 8701.948 9094.675 1186309860 2.226251e+10 246 1736294400000 9020.097 9113.500 8733.877 9043.136 1214588330 2.204651e+10 [247 rows x 7 columns] ``` ### 3获取东方财富全部行业 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime import pandas as pd client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.stock_board_industry_name_em( ) df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出参数 ``` 输出参数 名称 类型 描述 排名 int64 - 板块名称 object - 板块代码 object - 最新价 float64 - 涨跌额 float64 - 涨跌幅 float64 注意单位：% 总市值 int64 - 换手率 float64 注意单位：% 上涨家数 int64 - 下跌家数 int64 - 领涨股票 object - 领涨股票-涨跌幅 float64 注意单位：% ``` 输出结果 ``` 排名 板块名称 板块代码 最新价 涨跌额 涨跌幅 总市值 换手率 上涨家数 下跌家数 领涨股票 领涨股票-涨跌幅 0 1 船舶制造 BK0729 1080.37 54.41 5.30 405738240000 3.58 10 0 国瑞科技 20.01 1 2 小金属 BK1027 2453.62 96.18 4.08 815028000000 5.76 37 2 华阳新材 10.01 2 3 证券 BK0473 151678.15 4107.99 2.78 3544537760000 3.27 49 0 中银证券 10.04 3 4 多元金融 BK0738 723.31 17.61 2.50 513255152000 5.16 17 4 南华期货 10.02 4 5 软件开发 BK0737 1208.76 27.73 2.35 2408289248000 5.66 168 22 久其软件 9.94 .. .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 81 82 游戏 BK1046 1419.20 -11.20 -0.78 459329104000 4.29 7 18 浙数文化 1.97 82 83 电源设备 BK1034 2226.24 -19.77 -0.88 432624976000 2.86 12 18 英杰电气 2.85 83 84 银行 BK0475 4509.06 -88.03 -1.91 16018002432000 0.57 2 40 农业银行 0.16 84 85 工程咨询服务 BK0726 834.69 -17.48 -2.05 199160230000 3.56 10 32 勘设股份 3.70 85 86 玻璃玻纤 BK0546 40861.31 -968.37 -2.32 375704896000 4.89 5 17 凯德石英 2.28 [86 rows x 12 columns] ``` ### 4获取行业实时数据 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime import pandas as pd client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.stock_board_industry_spot_em(stock='证券') df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出结果 ``` item value 0 最新 1.516781e+05 1 最高 1.541660e+05 2 最低 1.479697e+05 3 开盘 1.487639e+05 4 成交量 8.195919e+07 5 成交额 7.972197e+10 6 换手率 3.270000e+00 7 涨跌额 4.107990e+03 8 涨跌幅 2.780000e+00 9 振幅 4.200000e+00 ``` ### 5获取行业成分股 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.stock_board_industry_cons_em(stock='证券') df=client.data_to_pandas(data=df) print(df) ``` 输出参数 ``` 输出参数 名称 类型 描述 序号 int64 - 代码 object - 名称 object - 最新价 float64 - 涨跌幅 float64 注意单位: % 涨跌额 float64 - 成交量 float64 注意单位: 手 成交额 float64 - 振幅 float64 注意单位: % 最高 float64 - 最低 float64 - 今开 float64 - 昨收 float64 - 换手率 float64 注意单位: % 市盈率-动态 float64 - 市净率 float64 - ``` 输出结果 ``` 序号 代码 名称 最新价 涨跌幅 涨跌额 成交量 ... 最高 最低 今开 昨收 换手率 市盈率-动态 市净率 0 1 601696 中银证券 13.04 10.04 1.19 1777842 ... 13.04 12.61 13.04 11.85 6.40 32.30 1.98 1 2 600864 哈投股份 6.82 10.00 0.62 1246921 ... 6.82 6.45 6.55 6.20 5.99 29.90 1.11 2 3 601375 中原证券 4.65 9.93 0.42 2989414 ... 4.65 4.22 4.25 4.23 8.67 52.42 1.53 3 4 600958 东方证券 10.41 5.90 0.58 2697170 ... 10.62 9.88 9.95 9.83 3.61 15.40 1.15 4 5 600109 国金证券 9.56 5.29 0.48 1828650 ... 9.86 9.13 9.14 9.08 4.93 15.23 1.05 5 6 601456 国联民生 11.05 5.14 0.54 1158113 ... 11.31 10.56 10.58 10.51 4.85 41.72 1.24 6 7 002670 国盛金控 15.20 4.76 0.69 1868042 ... 15.92 14.72 14.96 14.51 11.51 104.46 2.64 7 8 601066 中信建投 25.22 3.66 0.89 612432 ... 25.86 24.33 24.44 24.33 0.94 26.54 2.50 8 9 600909 华安证券 6.20 3.16 0.19 1191766 ... 6.29 6.01 6.04 6.01 2.55 13.82 1.31 9 10 000686 东北证券 8.23 3.13 0.25 847580 ... 8.38 8.00 8.03 7.98 3.62 23.80 1.01 10 11 000166 申万宏源 5.28 3.13 0.16 2158726 ... 5.38 5.13 5.15 5.12 0.96 16.72 1.24 11 12 002500 山西证券 6.20 2.99 0.18 830126 ... 6.28 6.01 6.03 6.02 2.31 22.30 1.23 12 13 000750 国海证券 4.32 2.86 0.12 2946824 ... 4.40 4.18 4.21 4.20 5.08 34.45 1.25 13 14 601555 东吴证券 9.39 2.85 0.26 2325275 ... 9.68 9.10 9.18 9.13 4.68 11.91 1.13 14 15 600621 华鑫股份 15.72 2.68 0.41 623649 ... 16.06 15.40 15.66 15.31 5.88 30.35 1.95 15 16 600155 华创云信 7.32 2.66 0.19 870635 ... 7.44 7.13 7.14 7.13 3.93 -102.21 0.82 16 17 601211 国泰海通 19.90 2.63 0.51 2559937 ... 20.44 19.69 19.80 19.39 1.90 7.16 1.13 17 18 601788 光大证券 18.42 2.56 0.46 1089584 ... 18.81 18.03 18.03 17.96 2.79 25.92 1.43 18 19 002673 西部证券 8.15 2.52 0.20 1404771 ... 8.29 7.94 7.98 7.95 3.42 31.29 1.27 19 20 601099 太平洋 4.10 2.50 0.10 5034166 ... 4.18 3.98 4.01 4.00 7.39 102.83 2.86 20 21 000712 锦龙股份 13.34 2.38 0.31 651156 ... 13.70 12.93 13.07 13.03 7.27 -31.21 5.28 21 22 002797 第一创业 7.52 2.31 0.17 3127556 ... 7.69 7.31 7.39 7.35 7.44 66.95 1.93 22 23 601162 天风证券 5.06 2.22 0.11 14030876 ... 5.27 4.87 4.93 4.95 16.19 531.05 1.87 23 24 600369 西南证券 4.60 2.22 0.10 1116335 ... 4.67 4.50 4.52 4.50 1.77 31.12 1.18 24 25 002945 华林证券 15.04 2.17 0.32 352308 ... 15.27 14.60 14.79 14.72 1.30 98.53 5.92 25 26 601198 东兴证券 11.51 2.13 0.24 819264 ... 11.69 11.27 11.37 11.27 2.53 24.49 1.30 26 27 000783 长江证券 7.23 2.12 0.15 1421606 ... 7.36 7.07 7.11 7.08 2.57 10.20 1.20 27 28 600906 财达证券 7.26 2.11 0.15 833182 ... 7.38 7.10 7.16 7.11 3.92 49.87 1.95 28 29 601990 南京证券 8.39 1.94 0.16 672320 ... 8.50 8.23 8.26 8.23 1.84 27.96 1.73 29 30 601878 浙商证券 11.33 1.89 0.21 1384030 ... 11.53 11.11 11.17 11.12 3.03 23.32 1.45 30 31 000728 国元证券 8.23 1.86 0.15 866269 ... 8.38 8.07 8.12 8.08 1.99 14.02 0.98 31 32 002939 长城证券 8.82 1.85 0.16 676785 ... 8.98 8.64 8.72 8.66 1.94 14.70 1.16 32 33 002926 华西证券 9.48 1.83 0.17 755234 ... 9.62 9.29 9.35 9.31 2.88 20.67 1.04 33 34 600918 中泰证券 6.79 1.80 0.12 781672 ... 6.87 6.67 6.69 6.67 1.97 31.98 1.25 34 35 002736 国信证券 11.97 1.79 0.21 493748 ... 12.16 11.75 11.79 11.76 0.54 12.35 1.32 35 36 601901 方正证券 8.12 1.75 0.14 1429096 ... 8.27 7.98 8.01 7.98 1.74 13.98 1.37 36 37 601995 中金公司 36.40 1.62 0.58 527554 ... 37.07 35.74 35.85 35.82 1.80 21.51 1.86 37 38 601108 财通证券 8.22 1.61 0.13 1096677 ... 8.34 8.07 8.10 8.09 2.36 32.94 1.06 38 39 601059 信达证券 17.13 1.60 0.27 824278 ... 17.50 16.75 16.93 16.86 11.92 67.81 2.91 39 40 600030 中信证券 28.66 1.52 0.43 2465015 ... 29.29 28.16 28.33 28.23 2.02 16.22 1.58 40 41 601136 首创证券 20.13 1.51 0.30 483387 ... 20.50 19.78 19.89 19.83 10.04 91.06 4.13 41 42 000776 广发证券 17.69 1.32 0.23 898730 ... 17.99 17.41 17.53 17.46 1.52 12.20 1.11 42 43 601688 华泰证券 18.43 1.21 0.22 1287012 ... 18.70 18.21 18.24 18.21 1.76 11.42 1.00 43 44 601881 中国银河 17.43 1.16 0.20 1226890 ... 17.75 17.20 17.34 17.23 1.69 15.80 1.70 44 45 601377 兴业证券 6.38 1.11 0.07 1861370 ... 6.50 6.29 6.36 6.31 2.16 26.68 1.01 45 46 600999 招商证券 17.75 1.08 0.19 648892 ... 18.17 17.57 17.62 17.56 0.87 16.72 1.36 46 47 600061 国投资本 7.90 0.89 0.07 945114 ... 8.01 7.80 7.85 7.83 1.48 18.58 0.98 47 48 601236 红塔证券 8.96 0.67 0.06 1651007 ... 9.14 8.66 8.77 8.90 3.50 35.74 1.74 48 49 600095 湘财股份 11.43 0.35 0.04 2570198 ... 12.40 11.09 11.39 11.39 8.99 166.17 2.75 [49 rows x 16 columns] ``` ### 6获取行业行情数据 输入参数 ``` symbol str symbol="证券"; start_date str start_date="20211201"; end_date str end_date="20220401"; period str period="日k"; 周期; choice of {"日k", "周k", "月k"} adjust str adjust=""; choice of {'': 不复权, 默认; "qfq": 前复权, "hfq": 后复权} ``` 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.stock_board_industry_hist_em( stock='证券', start_date='20240101', end_date='20250101', period='日k', adjust='' ) df=client.data_to_pandas(data=df) print(df) ``` 输出参数 ``` 输出参数 名称 类型 描述 日期 object - 开盘 float64 - 收盘 float64 - 最高 float64 - 最低 float64 - 涨跌幅 float64 注意单位: % 涨跌额 float64 - 成交量 int64 - 成交额 float64 - 振幅 float64 注意单位: % 换手率 float64 注意单位: % ``` 输出结果 ``` 日期 开盘 收盘 最高 最低 涨跌幅 涨跌额 成交量 成 交额 振幅 换手率 0 2024-01-02 119887.94 118584.86 119887.94 118584.86 -1.24 -1483.70 14094916 1.265751e+10 1.09 0.56 1 2024-01-03 118425.00 118923.09 119414.94 118237.11 0.29 338.23 12531804 1.101827e+10 0.99 0.50 2 2024-01-04 118728.98 117786.55 118728.98 117088.47 -0.96 -1136.54 12726096 1.118412e+10 1.38 0.51 3 2024-01-05 117594.09 116919.32 118801.14 116412.85 -0.74 -867.23 14672378 1.328367e+10 2.03 0.59 4 2024-01-08 116426.90 114907.15 116643.66 114907.15 -1.72 -2012.17 15383937 1.350897e+10 1.49 0.61 .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 237 2024-12-25 151392.16 150377.41 151519.42 148698.81 -0.78 -1178.86 27810913 2.905895e+10 1.86 1.11 238 2024-12-26 149883.23 150910.91 151318.55 149883.23 0.35 533.50 23409248 2.443455e+10 0.95 0.93 239 2024-12-27 150827.83 152101.61 154694.17 150826.42 0.79 1190.70 39164509 4.258045e+10 2.56 1.56 240 2024-12-30 151462.41 152950.44 153161.11 151406.14 0.56 848.83 26987822 2.984651e+10 1.15 1.08 241 2024-12-31 152994.73 145630.30 152994.73 145630.30 -4.79 -7320.14 41005362 4.314257e+10 4.81 1.64 [242 rows x 11 columns] ``` ### 7获取行业分钟数据 输入参数 ``` 名称 类型 描述 symbol str symbol="证券"; period str period=""; choice of {"1", "5", "15", "30", "60"} ``` 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.stock_board_industry_hist_min_em(stock='证券',period='1') df=client.data_to_pandas(data=df) print(df) ``` 输出参数 ``` 输出参数-1分钟 名称 类型 描述 日期时间 object - 开盘 float64 - 收盘 float64 - 最高 float64 - 最低 float64 - 成交量 int64 - 成交额 float64 - 最新价 float64 - ``` 输出结果 ``` 日期时间 开盘 收盘 最高 最低 成交量 成交额 最新价 0 2025-07-11 09:30 148763.94 148763.94 148763.94 148513.54 524255 5.845037e+08 148763.936 1 2025-07-11 09:31 148763.94 149326.40 149385.80 148763.94 1489805 1.531084e+09 149105.268 2 2025-07-11 09:32 149292.00 149005.95 149307.85 148974.87 1019706 1.001122e+09 149105.341 3 2025-07-11 09:33 148976.84 148633.35 148976.84 148633.35 731128 7.103700e+08 149051.364 4 2025-07-11 09:34 148636.28 148492.14 148636.28 148492.14 656900 6.154587e+08 148980.040 .. ... ... ... ... ... ... ... ... 236 2025-07-11 14:56 151708.09 151724.62 151755.64 151685.88 339343 3.353220e+08 151758.654 237 2025-07-11 14:57 151719.91 151700.65 151744.40 151688.02 408278 3.775214e+08 151758.411 238 2025-07-11 14:58 151691.87 151696.01 151698.74 151691.87 26784 2.701717e+07 151758.390 239 2025-07-11 14:59 151696.01 151696.01 151696.01 151696.01 0 0.000000e+00 151758.390 240 2025-07-11 15:00 151696.01 151678.15 151712.28 151670.96 749090 8.296729e+08 151757.703 [241 rows x 8 columns] ``` ### 三概念数据 ### 1获取全部概念板块 源代码 ### **四涨停数据** ### 1涨停股池 输入参数日期date--20250717 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.stock_zt_pool_em(date='20250717') df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出参数 ``` 输出参数 名称 类型 描述 序号 int64 - 代码 object - 名称 object - 涨跌幅 float64 注意单位: % 最新价 float64 - 成交额 int64 - 流通市值 float64 - 总市值 float64 - 换手率 float64 注意单位: % 封板资金 int64 - 首次封板时间 object 注意格式: 09:25:00 最后封板时间 object 注意格式: 09:25:00 炸板次数 int64 - 涨停统计 object - 连板数 int64 注意格式: 1 为首板 所属行业 object - ``` 输出结果 ``` 序号 代码 名称 涨跌幅 最新价 成交额 流通市值 ... 封板资金 首次封板时间 最后封板时间 炸板次数 涨停统计 连板数 所属行业 0 1 000705 浙江震元 10.010427 10.55 88247363 2.974633e+09 ... 126928105 092500 092500 0 2/2 2 医药商业 1 2 002329 皇氏集团 10.096153 4.58 527002128 2.978781e+09 ... 59030717 092500 103515 2 2/2 2 食品饮料 2 3 688585 上纬新材 20.008606 27.89 43549984 1.124976e+10 ... 816031418 092501 092501 0 7/7 7 塑料制品 3 4 603048 浙江黎明 10.000000 21.45 372910816 3.150576e+09 ... 33245355 092503 094824 1 2/2 2 汽车零部 4 5 600620 天宸股份 10.000000 7.04 112990040 4.834207e+09 ... 117969575 093002 093002 0 2/2 2 综合行业 5 6 603115 海星股份 9.981516 17.85 202743288 4.269720e+09 ... 76252558 093023 093023 0 2/2 2 电子元件 6 7 600537 亿晶光电 10.028653 3.84 1226223136 4.545466e+09 ... 17813591 093028 143704 4 1/1 1 光伏设备 7 8 600826 兰生股份 10.025063 13.17 557301216 9.686977e+09 ... 63619607 093038 094035 1 5/5 5 贸易行业 8 9 002542 中化岩土 10.149254 3.69 478591536 6.489405e+09 ... 74022138 093042 093557 3 1/1 1 工程建设 9 10 002393 力生制药 10.008375 26.27 897118944 6.576027e+09 ... 61137645 093051 094400 4 3/3 3 化学制药 10 11 002107 沃华医药 10.014948 7.36 175678364 4.192379e+09 ... 103357363 093203 093203 0 6/3 1 中药 11 12 601086 国芳集团 10.000000 12.21 941186960 8.131860e+09 ... 17168481 093246 145522 1 1/1 1 商业百货 12 13 605188 国光连锁 9.981167 11.68 163027235 5.855786e+09 ... 107313504 093251 093251 0 1/1 1 商业百货 13 14 000796 凯撒旅业 10.071942 4.59 398338096 6.108220e+09 ... 100539571 093321 093321 0 1/1 1 旅游酒店 14 15 603106 恒银科技 10.000000 11.55 451259424 6.012006e+09 ... 76722688 093440 093440 0 1/1 1 计算机设 15 16 002910 庄园牧场 9.989594 10.57 100685888 1.808125e+09 ... 10492839 093457 093457 0 1/1 1 食品饮料 16 17 603738 泰晶科技 9.971712 15.55 596746416 6.053969e+09 ... 83097520 093526 094232 3 1/1 1 电子元件 17 18 300878 维康药业 19.988413 20.71 242957509 2.984807e+09 ... 35888711 093527 094551 1 1/1 1 中药 18 19 601208 东材科技 9.984520 14.21 841303376 1.274331e+10 ... 81506840 093605 094456 3 4/2 1 塑料制品 19 20 603716 塞力医疗 10.013844 23.84 1271662960 4.553871e+09 ... 23964397 093612 143009 6 1/1 1 医药商业 20 21 600774 汉商集团 9.966777 9.93 94106466 2.927782e+09 ... 42029022 093809 093809 0 1/1 1 商业百货 21 22 002178 延华智能 9.937888 7.08 873991408 5.039425e+09 ... 68703612 094039 100330 3 1/1 1 软件开发 22 23 002394 联发股份 10.028116 11.74 666051136 3.795373e+09 ... 69969402 094042 094042 0 3/3 3 纺织服装 23 24 605033 美邦股份 9.994822 21.24 201347446 2.871648e+09 ... 30360413 094305 094320 1 1/1 1 农药兽药 24 25 688222 成都先导 20.022371 21.46 1022005040 8.598593e+09 ... 32360091 095249 102519 4 1/1 1 医疗服务 25 26 002370 亚太药业 9.977324 4.85 791812560 3.616488e+09 ... 59923093 095548 101236 1 2/2 2 化学制药 26 27 002294 信立泰 9.995861 53.15 872198896 5.923917e+10 ... 42437032 100500 111739 10 1/1 1 化学制药 27 28 001389 广合科技 9.996685 66.35 1268249328 9.968595e+09 ... 119430000 100836 101200 2 1/1 1 电子元件 28 29 601003 柳钢股份 10.079052 5.57 833927712 1.427476e+10 ... 44896650 100938 100938 0 13/7 1 钢铁行业 29 30 002384 东山精密 10.003978 55.31 3849774320 7.667745e+10 ... 184341979 101106 103239 5 1/1 1 电子元件 30 31 301132 满坤科技 20.012037 39.88 787030832 1.834764e+09 ... 99793398 101415 101415 0 1/1 1 电子元件 31 32 000158 常山北明 10.022676 24.26 5915090688 3.852011e+10 ... 392144632 101512 111442 1 1/1 1 综合行业 32 33 600829 人民同泰 9.947644 8.40 138946705 4.871064e+09 ... 146619236 101526 101526 0 1/1 1 医药商业 33 34 600230 沧州大化 10.017574 12.52 442903056 5.182792e+09 ... 78048002 101853 101853 0 1/1 1 化学制品 34 35 600201 生物股份 10.046189 9.53 1129041792 1.067712e+10 ... 114873914 102204 102204 0 2/2 2 农药兽药 35 36 600751 海航科技 10.029498 3.73 611069488 9.597995e+09 ... 32311498 102256 102459 2 1/1 1 航运港口 36 37 002265 建设工业 10.007199 30.56 2411727312 1.231865e+10 ... 116207456 102521 131118 1 1/1 1 汽车零部 37 38 300644 南京聚隆 20.007145 33.59 831013888 2.952756e+09 ... 101576630 102909 102909 0 1/1 1 塑料制品 38 39 603083 剑桥科技 10.000000 52.58 1945406512 1.409248e+10 ... 82655917 103413 104346 1 1/1 1 通信设备 39 40 001339 智微智能 10.000000 54.34 979525856 4.063624e+09 ... 56455945 105639 111303 2 1/1 1 计算机设 40 41 601869 长飞光纤 10.000000 43.34 498531824 1.761070e+10 ... 66342228 105918 105918 0 1/1 1 通信设备 41 42 002629 仁智股份 10.016420 6.70 305599504 2.384868e+09 ... 46307251 110827 110827 0 1/1 1 采掘行业 42 43 300830 金现代 20.000000 11.52 954182272 3.635391e+09 ... 92679425 111554 111554 0 1/1 1 软件开发 43 44 002229 鸿博股份 10.005350 20.56 3346712304 1.013946e+10 ... 147439872 112433 112433 0 2/2 2 造纸印刷 44 45 002730 电光科技 9.994448 19.81 1458012016 6.854852e+09 ... 65676093 112954 132045 2 2/2 2 专用设备 45 46 002838 道恩股份 10.005157 21.33 310010944 8.972075e+09 ... 112629161 130000 130000 0 1/1 1 塑料制品 46 47 001203 大中矿业 10.028653 11.52 669647088 1.488895e+10 ... 44141184 130115 140245 4 1/1 1 钢铁行业 47 48 002246 北化股份 10.000000 16.17 706519344 8.877893e+09 ... 69534234 130851 130851 0 1/1 1 化学制品 48 49 001359 平安电工 10.000000 42.24 357559344 1.959091e+09 ... 91980514 131257 131257 0 1/1 1 非金属材 49 50 603308 应流股份 10.007975 27.59 601770704 1.873462e+10 ... 66947079 131330 131330 0 1/1 1 通用设备 50 51 600822 上海物贸 9.979494 16.09 1192535440 6.374020e+09 ... 55552028 132505 132735 1 5/5 5 汽车服务 51 52 600760 中航沈飞 10.003449 63.78 4916886272 1.752793e+11 ... 109242001 132546 145419 5 1/1 1 航天航空 52 53 688062 迈威生物-U 19.993572 37.33 1269363264 7.621666e+09 ... 10552780 134611 141726 5 1/1 1 生物制品 53 54 601279 英利汽车 10.023310 4.72 558390736 7.484910e+09 ... 15040567 135354 135503 1 2/2 2 汽车零部 54 55 600418 江淮汽车 10.012092 45.49 6691469568 9.935061e+10 ... 156317014 135534 143731 11 1/1 1 汽车整车 55 56 002401 中远海科 9.984068 20.71 1897623280 7.690947e+09 ... 83042771 135715 144112 1 5/3 1 互联网服 56 57 605178 时空科技 10.000000 22.88 158263251 2.270877e+09 ... 58997681 140041 140041 0 1/1 1 装修装饰 57 58 603617 君禾股份 9.950249 8.84 874970992 3.391389e+09 ... 17283092 141433 142324 3 2/2 2 通用设备 [58 rows x 16 columns] ``` ### 2昨日涨停股池 ``` 输入参数 名称 类型 描述 date str date='20250717' ``` 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.stock_zt_pool_previous_em(date='20250717') df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` ``` 输出参数 名称 类型 描述 序号 int32 - 代码 object - 名称 object - 涨跌幅 float64 注意单位: % 最新价 int64 - 涨停价 int64 - 成交额 int64 - 流通市值 float64 - 总市值 float64 - 换手率 float64 注意单位: % 涨速 float64 注意单位: % 振幅 float64 注意单位: % 昨日封板时间 int64 注意格式: 09:25:00 昨日连板数 int64 注意格式: 1 为首板 涨停统计 object - 所属行业 object - ``` 输出结果 ``` 序号 代码 名称 涨跌幅 最新价 涨停价 ... 涨速 振幅 昨日封板时间 昨日连板数 涨停统计 所属行业 0 1 605500 森林包装 7.440476 14.44 14.78 ... 1.905434 13.616072 093106 1 11/8 造纸印刷 1 2 002017 东信和平 -1.096491 18.04 20.06 ... 0.389538 8.278508 135818 1 2/1 通信设备 2 3 000880 潍柴重机 4.587156 47.88 50.36 ... 0.377358 13.892529 093106 3 4/3 通用设备 3 4 002082 万邦德 -1.400233 8.45 9.43 ... 0.356295 8.868144 130006 2 3/2 化学制药 4 5 003003 天元股份 -3.379868 13.15 14.97 ... 0.305111 3.600294 093151 1 2/1 包装材料 5 6 605255 天普股份 -2.544407 20.30 22.91 ... 0.246914 4.848776 143812 1 2/1 汽车零部 6 7 603321 梅轮电梯 -2.038505 8.65 9.71 ... 0.231750 9.626274 093316 1 2/1 专用设备 7 8 603809 豪能股份 0.737101 16.40 17.91 ... 0.183262 4.115479 144205 1 2/1 汽车零部 8 9 603798 康普顿 1.487603 12.28 13.31 ... 0.163132 7.603306 132236 1 2/1 石油行业 9 10 603093 南华期货 3.680982 27.04 28.69 ... 0.148148 8.512270 140912 1 7/4 多元金融 10 11 603950 长源东谷 0.813638 26.02 28.39 ... 0.115429 3.796978 110033 1 2/1 汽车零部 11 12 002117 东港股份 -1.202887 12.32 13.72 ... 0.081235 3.287891 135448 1 2/1 造纸印刷 12 13 002900 哈三联 4.046243 16.20 17.13 ... 0.061767 5.330764 134409 1 2/1 化学制药 13 14 600513 联环药业 2.023299 16.64 17.94 ... 0.060132 9.809933 101233 1 9/6 化学制药 14 15 605151 西上海 -2.592415 20.29 22.91 ... 0.049310 3.648584 134816 1 2/1 汽车零部 15 16 002995 天地在线 0.832925 20.58 22.45 ... 0.048614 6.222440 103703 1 2/1 文化传媒 16 17 603266 天龙股份 2.948403 20.95 22.39 ... 0.047755 11.056511 130010 1 2/1 塑料制品 17 18 000513 丽珠集团 -0.494467 42.26 46.72 ... 0.047348 3.461267 140303 1 2/1 化学制药 18 19 605133 嵘泰股份 2.501507 34.01 36.50 ... 0.029412 8.107293 104059 1 2/1 汽车零部 19 20 000705 浙江震元 10.010427 10.55 10.55 ... 0.000000 0.000000 093015 1 2/2 医药商业 20 21 001896 豫能控股 -4.335260 6.62 7.61 ... 0.000000 9.248554 094145 1 5/3 电力行业 21 22 002229 鸿博股份 10.005350 20.56 20.56 ... 0.000000 7.276618 093324 1 2/2 造纸印刷 22 23 002329 皇氏集团 10.096153 4.58 4.58 ... 0.000000 2.884615 133851 1 2/2 食品饮料 23 24 002370 亚太药业 9.977324 4.85 4.85 ... 0.000000 12.018141 104854 1 2/2 化学制药 24 25 002393 力生制药 10.008375 26.27 26.27 ... 0.000000 4.731993 101536 2 3/3 化学制药 25 26 002394 联发股份 10.028116 11.74 11.74 ... 0.000000 11.715089 145315 2 3/3 纺织服装 26 27 002550 千红制药 6.454630 11.38 11.76 ... 0.000000 9.915810 105021 1 2/1 化学制药 27 28 002645 华宏科技 -6.393679 13.03 15.31 ... 0.000000 7.902299 111545 4 5/4 环保行业 28 29 002730 电光科技 9.994448 19.81 19.81 ... 0.000000 8.384231 093718 1 2/2 专用设备 29 30 002755 奥赛康 2.895510 24.52 26.21 ... 0.000000 6.000839 143145 2 3/2 化学制药 30 31 002774 快意电梯 -4.487805 9.79 11.28 ... 0.000000 5.560976 093530 1 2/1 专用设备 31 32 002951 金时科技 -5.794102 18.21 21.26 ... 0.000000 12.881531 110157 2 9/5 电源设备 32 33 300819 聚杰微纤 4.506742 29.45 33.82 ... 0.000000 8.800568 104036 1 2/1 纺织服装 33 34 300950 德固特 -4.237288 33.90 42.48 ... 0.000000 11.158192 105403 1 4/2 专用设备 34 35 301012 扬电科技 9.766638 25.40 27.77 ... 0.000000 11.711323 092500 1 2/1 电网设备 35 36 600201 生物股份 10.046189 9.53 9.53 ... 0.000000 8.660508 132418 1 2/2 农药兽药 36 37 600620 天宸股份 10.000000 7.04 7.04 ... 0.000000 0.625000 101730 1 2/2 综合行业 37 38 600822 上海物贸 9.979494 16.09 16.09 ... 0.000000 7.928913 112251 4 5/5 汽车服务 38 39 600826 兰生股份 10.025063 13.17 13.17 ... 0.000000 5.263158 092502 4 5/5 贸易行业 39 40 600841 动力新科 -3.179191 6.70 7.61 ... 0.000000 7.803468 093141 1 2/1 汽车整车 40 41 601279 英利汽车 10.023310 4.72 4.72 ... 0.000000 12.587413 130042 1 2/2 汽车零部 41 42 603048 浙江黎明 10.000000 21.45 21.45 ... 0.000000 8.923077 105012 1 2/2 汽车零部 42 43 603103 横店影视 -1.267916 17.91 19.95 ... 0.000000 4.024256 094342 1 2/1 文化传媒 43 44 603115 海星股份 9.981516 17.85 17.85 ... 0.000000 3.142329 130047 1 2/2 电子元件 44 45 603166 福达股份 4.055620 17.96 18.99 ... 0.000000 7.647740 130239 1 2/1 汽车零部 45 46 603617 君禾股份 9.950249 8.84 8.84 ... 0.000000 12.313433 144812 1 2/2 通用设备 46 47 688118 普元信息 -6.120296 26.69 34.12 ... 0.000000 5.416813 094342 1 2/1 软件开发 47 48 688585 上纬新材 20.008606 27.89 27.89 ... 0.000000 0.000000 092504 6 7/7 塑料制品 48 49 603119 浙江荣泰 7.665996 53.51 54.67 ... -0.037362 9.014084 103503 1 2/1 非金属材 49 50 601512 中新集团 -6.387665 8.50 9.99 ... -0.117509 8.259912 093012 2 3/2 房地产开 50 51 002209 达 意 隆 -7.820927 17.09 20.39 ... -0.175234 18.230852 093300 4 5/4 专用设备 51 52 603090 宏盛股份 4.659763 28.30 29.74 ... -0.176367 12.167159 132855 1 2/1 通用设备 52 53 002923 润都股份 3.037206 13.57 14.49 ... -0.220588 3.492787 094924 1 2/1 化学制药 53 54 000890 法尔胜 -2.375297 4.11 4.63 ... -0.242718 13.301663 103021 1 2/1 通用设备 54 55 001287 中电港 -1.211305 22.02 24.52 ... -0.271739 9.780170 093600 2 3/2 贸易行业 [55 rows x 16 columns] ``` ### 3强势股票池 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.stock_zt_pool_strong_em(date='20250717') df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出参数 ``` 名称 类型 描述 序号 int64 - 代码 object - 名称 object - 涨跌幅 float64 注意单位: % 最新价 float64 - 涨停价 float64 - 成交额 int64 - 流通市值 float64 - 总市值 float64 - 换手率 float64 注意单位: % 涨速 float64 注意单位: % 是否新高 object - 量比 float64 - 涨停统计 object - 入选理由 object - 所属行业 object - ``` 输出结果 ``` 序号 代码 名称 涨跌幅 最新价 涨停价 ... 涨速 是否新高 量比 涨停统计 入选理由 所属行业 0 1 688222 成都先导 20.022371 21.46 21.46 ... 0.000000 是 2.792848 1/1 60日新高 医疗服务 1 2 301132 满坤科技 20.012037 39.88 39.88 ... 0.000000 是 2.094259 1/1 60日新高 电子元件 2 3 688585 上纬新材 20.008606 27.89 27.89 ... 0.000000 是 1.231543 7/7 60日新高且近期多次涨停 塑料制品 3 4 300644 南京聚隆 20.007145 33.59 33.59 ... 0.000000 是 3.901528 1/1 60日新高 塑料制品 4 5 300830 金现代 20.000000 11.52 11.52 ... 0.000000 是 2.194673 1/1 60日新高 软件开发 .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 444 445 002645 华宏科技 -6.393679 13.03 15.31 ... 0.000000 否 1.916580 5/4 近期多次涨停 环保 行业 445 446 002209 达 意 隆 -7.820927 17.09 20.39 ... -0.175234 是 3.369642 5/4 60日新高且近期多次涨停 专用设备 446 447 605259 绿田机械 -8.181818 24.24 29.04 ... 0.248139 否 1.644239 5/3 近期多次涨停 通用 设备 447 448 003037 三和管桩 -9.795918 8.84 10.78 ... 0.000000 否 1.745508 4/2 近期多次涨停 水泥 建材 448 449 603176 汇通集团 -10.047096 5.73 7.01 ... 0.000000 否 2.452997 5/3 近期多次涨停 工程 建设 [449 rows x 16 columns] ``` ### 4炸板股票池 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.stock_zt_pool_zbgc_em(date='20250717') df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出参数 ``` 名称 类型 描述 序号 int32 - 代码 object - 名称 object - 涨跌幅 float64 注意单位: % 最新价 float64 - 涨停价 float64 - 成交额 int64 - 流通市值 float64 - 总市值 float64 - 换手率 float64 注意单位: % 涨速 int64 - 首次封板时间 object 注意格式: 09:25:00 炸板次数 int64 - 涨停统计 int64 - 振幅 object - 所属行业 object - ``` 输出结果 ``` 序号 代码 名称 涨跌幅 最新价 涨停价 成交额 ... 换手率 涨速 首次封板时间 炸板次数 涨停统计 振幅 所属行业 0 1 000890 法尔胜 -2.375297 4.11 4.63 481352208 ... 26.570532 -0.242718 092500 1 2/1 13.301663 通用设备 1 2 600481 双良节能 4.512635 5.79 6.09 1240120352 ... 11.066736 0.173010 092502 3 0/0 5.956679 光伏设备 2 3 000911 广农糖业 5.430464 7.96 8.31 516889040 ... 15.754810 0.125786 093006 11 0/0 5.827815 食品饮料 3 4 603071 物产环能 3.284950 13.52 14.40 192787340 ... 2.485458 0.296736 093019 1 0/0 7.104660 贸易行业 4 5 002940 昂利康 4.375000 45.09 47.52 834379120 ... 9.679155 -1.009879 093033 6 0/0 7.106482 化学制药 5 6 603185 弘元绿能 4.434590 18.84 19.84 1281126480 ... 9.819332 -0.053050 093046 1 0/0 6.818182 光伏设备 6 7 603759 海天股份 2.561117 8.81 9.45 163815650 ... 3.963470 -0.113379 093056 1 0/0 9.895227 公用事业 7 8 600513 联环药业 2.023299 16.64 17.94 1350423840 ... 27.604166 0.060132 093205 1 9/6 9.809933 化学制药 8 9 300051 琏升科技 10.632184 7.70 8.35 838450160 ... 28.350294 0.000000 093309 6 0/0 18.965517 光伏设备 9 10 600843 上工申贝 6.909091 11.76 12.10 1178941824 ... 21.044691 0.000000 093815 3 0/0 7.363636 专用设备 10 11 002722 物产金轮 4.804270 17.67 18.55 515261040 ... 16.490370 -0.056561 094036 1 0/0 11.209965 纺织服装 11 12 600318 新力金融 5.911824 10.57 10.98 1793138848 ... 32.662941 0.094697 094623 3 0/0 10.521042 多元金融 12 13 600476 湘邮科技 3.620873 19.46 20.66 403813680 ... 12.798908 0.051414 095244 1 0/0 10.702875 软件开发 13 14 002596 海南瑞泽 6.733167 4.28 4.41 785476864 ... 16.324743 -0.233100 100845 2 0/0 11.970075 水泥建材 14 15 600676 交运股份 5.836576 5.44 5.65 572279536 ... 10.139178 0.184162 101034 1 0/0 10.700389 汽车零部 15 16 605277 新亚电子 4.560395 25.45 26.77 1651287152 ... 20.340622 0.275808 105040 2 0/0 10.640920 消费电子 16 17 002896 中大力德 7.757404 76.40 77.99 3370406368 ... 22.790190 0.000000 105939 2 0/0 12.101551 通用设备 17 18 000727 冠捷科技 6.521739 2.45 2.53 742677968 ... 6.674565 0.000000 111157 1 0/0 10.000000 光学光电 18 19 603116 红蜻蜓 6.535948 6.52 6.73 206781865 ... 5.538931 -0.458015 130249 1 0/0 10.130719 纺织服装 19 20 002938 鹏鼎控股 9.983242 45.94 45.95 2606153184 ... 2.533957 -0.021763 130836 1 0/0 10.773282 电子元件 20 21 002192 融捷股份 5.930908 34.65 35.98 1140190000 ... 12.619086 0.028868 133106 2 0/0 10.608377 能源金属 21 22 002095 生 意 宝 5.174036 22.36 23.39 961091728 ... 16.912672 0.000000 134733 2 0/0 10.489182 互联网服 22 23 002098 浔兴股份 3.976143 10.46 11.07 556153056 ... 14.874506 0.095694 135148 2 0/0 11.829026 纺织服装 23 24 002773 康弘药业 7.785360 34.75 35.46 490218432 ... 2.095884 -0.143678 143703 1 0/0 10.514888 化学制药 24 25 000880 潍柴重机 4.587156 47.88 50.36 2487312944 ... 32.818043 0.377358 144445 1 4/3 13.892529 通用设备 25 26 688520 神州细胞 15.404312 85.63 89.04 1333201168 ... 3.696853 0.000000 144856 3 0/0 18.652292 生物制品 26 27 002550 千红制药 6.454630 11.38 11.76 2278777040 ... 21.054451 0.000000 144945 2 2/1 9.915810 化学制药 [27 rows x 16 columns] ``` ### 5跌停股池 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.stock_zt_pool_dtgc_em(date='20250717') df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出参数 ``` 名称 类型 描述 序号 int64 - 代码 object - 名称 object - 涨跌幅 float64 注意单位: % 最新价 float64 - 成交额 int64 - 流通市值 float64 - 总市值 float64 - 动态市盈率 float64 - 换手率 float64 注意单位: % 封单资金 int64 - 最后封板时间 object 注意格式: 09:25:00 板上成交额 int64 - 连续跌停 int64 - 开板次数 int64 - 所属行业 object - ``` 输出结果 ``` 序号 代码 名称 涨跌幅 最新价 成交额 ... 封单资金 最后封板时间 板上成交额 连续 跌停 开板次数 所属行业 0 1 603176 汇通集团 -10.047096 5.73 383833856 ... 793032 145641 1567490204 1 3 工程建设 [1 rows x 16 columns] ``` ### 五个股资金流向 ### 1.同花顺个股资金流 ``` 输入参数 名称 类型 描述 symbol str symbol="即时"; choice of {“即时”, "3日排行", "5日排行", "10日排行", "20日排行"} ``` 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.stock_fund_flow_individual() df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出参数 ``` 输出参数-即时 名称 类型 描述 序号 int32 - 股票代码 int64 - 股票简称 object - 最新价 float64 - 涨跌幅 object 注意单位: % 换手率 object - 流入资金 object 注意单位: 元 流出资金 object 注意单位: 元 净额 object 注意单位: 元 成交额 object 注意单位: 元 ``` 结果 ``` 序号 股票代码 股票简称 最新价 涨跌幅 换手率 流入资金 流出资金 净额 成 交额 0 1 300564 筑博设计 17.38 20.03% 4.10% 0.00 8070.44万 -8070.44万 8074.43万 1 2 301038 深水规院 19.32 20.00% 9.13% 1.42亿 2.43亿 -1.01亿 3.85亿 2 3 300718 长盛轴承 95.28 20.00% 23.54% 24.78亿 17.20亿 7.57亿 42.00亿 3 4 301151 冠龙节能 21.30 20.00% 9.91% 0.00 1.18亿 -1.18亿 1.18亿 4 5 300808 久量股份 35.94 20.00% 7.44% 1.33亿 1.31亿 191.47万 2.65亿 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 5132 5133 300468 四方精创 41.20 -7.62% 19.47% 17.28亿 25.84亿 -8.56亿 43.52亿 5133 5134 300950 德固特 31.16 -7.67% 22.82% 2.70亿 3.76亿 -1.06亿 6.51亿 5134 5135 603001 奥康国际 8.17 -7.89% 4.79% 5898.24万 9961.77万 -4063.53万 1.62亿 5135 5136 603115 海星股份 18.00 -8.35% 13.87% 2.54亿 3.64亿 -1.11亿 6.25亿 5136 5137 605500 森林包装 12.25 -9.39% 12.16% 3.13亿 3.03亿 986.40万 6.23亿 [5137 rows x 10 columns] ``` ### 2同花顺概念资金流 ``` 输入参数 名称 类型 描述 symbol str symbol="即时"; choice of {“即时”, "3日排行", "5日排行", "10日排行", "20日排行"} ``` 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.stock_fund_flow_concept() df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出参数 ``` 输出参数-即时 名称 类型 描述 序号 int32 - 行业 object - 行业指数 float64 - 行业-涨跌幅 float64 注意单位: % 流入资金 float64 注意单位: 亿 流出资金 float64 注意单位: 亿 净额 float64 注意单位: 亿 公司家数 float64 - 领涨股 object - 领涨股-涨跌幅 float64 注意单位: % 当前价 float64 注意单位: 元 ``` 结果 ``` 序号 行业 行业指数 行业-涨跌幅 流入资金 流出资金 净额 公司家数 领涨股 领涨股-涨跌幅 当前价 0 1 雅下水电概念 1125.21 12.52 1.54 24.97 -23.43 20 基康技术 29.99 27.18 1 2 民爆概念 1703.31 8.39 36.45 41.76 -5.31 21 新余国科 19.99 41.05 2 3 水泥概念 1222.90 6.79 60.53 54.69 5.84 37 金隅集团 10.19 1.73 3 4 抽水蓄能 1253.96 4.69 115.59 108.73 6.86 64 基康技术 29.99 27.18 4 5 水利 2387.46 4.45 242.30 212.65 29.65 189 基康技术 29.99 27.18 .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 390 391 电子身份证 1598.30 -0.46 52.76 79.27 -26.51 42 东信和平 10.01 20.33 391 392 AI语料 1217.78 -0.53 70.28 98.65 -28.37 47 江南化工 9.96 6.29 392 393 智谱AI 1537.16 -0.58 101.12 141.43 -40.31 64 盛通股份 6.35 9.38 393 394 数字货币 2453.39 -0.73 172.13 254.59 -82.46 94 东信和平 10.01 20.33 394 395 跨境支付(CIPS) 1887.69 -0.97 164.73 245.40 -80.67 72 石基信息 4.18 10.71 [395 rows x 11 columns] ``` ### 3同花顺行业资金流 ``` 输入参数 名称 类型 描述 symbol str symbol="即时"; choice of {“即时”, "3日排行", "5日排行", "10日排行", "20日排行"} ``` ``` 输出参数-即时 名称 类型 描述 序号 int32 - 行业 object - 行业指数 float64 - 行业-涨跌幅 object 注意单位: % 流入资金 float64 注意单位: 亿 流出资金 float64 注意单位: 亿 净额 float64 注意单位: 亿 公司家数 float64 - 领涨股 object - 领涨股-涨跌幅 object 注意单位: % 当前价 float64 - ``` 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client api=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=api.stock_fund_flow_industry(stock='即时') df=api.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出结果 ``` 序号 行业 行业指数 行业-涨跌幅 流入资金 流出资金 净额 公司家数 领涨股 领涨股-涨跌幅 当前价 0 1 金属新材料 12891.20 2.39 81.93 65.60 16.33 32 正海磁材 20.01 19.01 1 2 半导体 9874.70 1.85 441.40 408.66 32.75 163 富满微 20.00 40.20 2 3 贵金属 3305.09 1.64 32.87 23.06 9.80 11 赤峰黄金 3.27 25.55 3 4 物流 5746.56 1.62 44.86 32.12 12.74 49 畅联股份 10.04 12.39 4 5 医疗器械 12247.10 1.48 98.45 96.84 1.61 132 利德曼 20.02 9.77 .. .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 85 86 中药 3600.86 -0.92 34.45 56.78 -22.33 69 粤万年青 6.19 18.88 86 87 钢铁 1627.38 -0.93 52.16 62.26 -10.10 43 包钢股份 3.56 2.62 87 88 保险 2125.52 -0.95 14.07 17.55 -3.48 6 *ST天茂 0.00 0.00 88 89 化学制药 7171.06 -1.31 160.11 227.58 -67.47 158 润都股份 9.98 15.54 89 90 生物制品 6924.93 -1.51 37.71 57.79 -20.07 54 我武生物 2.09 25.85 [90 rows x 11 columns] ``` ### 4同花顺大单追踪 ``` 输出参数-即时 名称 类型 描述 成交时间 object - 股票代码 int64 - 股票简称 object - 成交价格 float64 - 成交量 int64 注意单位: 股 成交额 float64 注意单位: 万元 大单性质 object - 涨跌幅 object - 涨跌额 object - ``` 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client api=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=api.stock_fund_flow_big_deal() df=api.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出结果 ``` 成交时间 股票代码 股票简称 成交价格 成交量 成交额 大单性质 涨跌幅 涨跌额 0 2025-08-07 15:00:01 605016 百龙创园 20.50 51589 105.76 卖盘 -0.15% -0.03 1 2025-08-07 15:00:01 600422 昆药集团 14.53 86300 125.39 买盘 -0.55% -0.08 2 2025-08-07 15:00:01 600996 贵广网络 8.24 142700 117.58 买盘 0.12% 0.01 3 2025-08-07 15:00:01 688357 建龙微纳 33.54 16246 54.49 卖盘 1.91% 0.64 4 2025-08-07 15:00:01 603109 神驰机电 35.87 52000 186.52 卖盘 0.28% 0.10 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 4995 2025-08-07 14:55:52 300319 麦捷科技 12.31 50000 61.30 买盘 3.97% 0.49 4996 2025-08-07 14:55:52 300738 奥飞数据 20.37 41200 83.88 卖盘 -1.50% -0.31 4997 2025-08-07 14:55:52 2726 龙大美食 5.37 192300 103.27 买盘 1.13% 0.06 4998 2025-08-07 14:55:52 300436 广生堂 116.53 5000 58.18 买盘 0.94% 1.09 4999 2025-08-07 14:55:52 300124 汇川技术 65.50 18000 117.90 买盘 -0.55% -0.36 [5000 rows x 9 columns] ``` ### 5东方财富个股资金流 ``` 输入参数 名称 类型 描述 stock str stock="000425"; 股票代码 market str market="sh"; 上海证券交易所: sh, 深证证券交易所: sz, 北京证券交易所: bj ``` 输出参数 ``` 输出参数 名称 类型 描述 日期 object - 收盘价 float64 - 涨跌幅 float64 注意单位: % 主力净流入-净额 float64 - 主力净流入-净占比 float64 注意单位: % 超大单净流入-净额 float64 - 超大单净流入-净占比 float64 注意单位: % 大单净流入-净额 float64 - 大单净流入-净占比 float64 注意单位: % 中单净流入-净额 float64 - 中单净流入-净占比 float64 注意单位: % 小单净流入-净额 float64 - 小单净流入-净占比 float64 注意单位: % ``` 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client api=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=api.stock_individual_fund_flow(stock="600031", market="sh") df=api.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出结果 ``` 日期 收盘价 涨跌幅 主力净流入-净额 ... 中单净流入-净额 中单净流入-净占比 小单 净流入-净额 小单净流入-净占比 0 1739404800000 16.60 -0.18 4952407.0 ... 64080416.0 6.47 -69032832.0 -6.97 1 1739491200000 17.10 3.01 94705482.0 ... 95785776.0 5.20 -190491248.0 -10.34 2 1739750400000 17.00 -0.58 26497485.0 ... 12427792.0 1.02 -38925280.0 -3.19 3 1739836800000 16.68 -1.88 -13948766.0 ... -16651296.0 -1.38 30600064.0 2.53 4 1739923200000 17.09 2.46 19286958.0 ... 46483792.0 3.11 -65770752.0 -4.40 .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... 116 1754006400000 19.78 -0.80 -21556401.0 ... -9156772.0 -1.01 30713152.0 3.38 117 1754265600000 19.69 -0.46 -76709694.0 ... -29704733.0 -3.38 106414430.0 12.12 118 1754352000000 19.64 -0.25 -26463187.0 ... 14153600.0 1.38 12309600.0 1.20 119 1754438400000 20.02 1.93 33934480.0 ... 40717072.0 3.17 -74651552.0 -5.81 120 1754524800000 20.37 1.75 167127046.0 ... 24658144.0 1.16 -191785184.0 -9.05 [121 rows x 13 columns] ``` ### 6东方财富个股资金流排名 ``` 输入参数 名称 类型 描述 indicator str indicator="今日"; choice {"今日", "3日", "5日", "10日"} ``` ``` 输出参数-今日 名称 类型 描述 序号 int64 - 代码 object - 名称 object - 最新价 float64 - 今日涨跌幅 float64 注意单位: % 今日主力净流入-净额 float64 - 今日主力净流入-净占比 float64 注意单位: % 今日超大单净流入-净额 float64 - 今日超大单净流入-净占比 float64 注意单位: % 今日大单净流入-净额 float64 - 今日大单净流入-净占比 float64 注意单位: % 今日中单净流入-净额 float64 - 今日中单净流入-净占比 float64 注意单位: % 今日小单净流入-净额 float64 - 今日小单净流入-净占比 float64 注意单位: % ``` 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client api=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=api. stock_individual_fund_flow_rank(indicator="今日") df=api.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出结果 ``` 序号 代码 名称 最新价 今日涨跌幅 ... 今日大单净流入-净占比 今日中单净流入-净额 今日中单 净流入-净占比 今日小单净流入-净额 今日小单净流入-净占比 0 1 002354 天娱数科 7.45 10.04 ... -4.25 -241061680.0 -9.4 -376125600.0 -14.67 1 2 300322 硕贝德 26.1 20.0 ... -7.79 -381597744.0 -9.88 -223536928.0 -5.79 2 3 600366 宁波韵升 13.17 10.03 ... 0.41 -236642016.0 -11.49 -300568032.0 -14.59 3 4 000670 盈方微 8.44 10.04 ... 0.28 -259723520.0 -15.12 -230963104.0 -13.45 4 5 300224 正海磁材 19.01 20.01 ... 0.67 -241269376.0 -8.38 -225851616.0 -7.84 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 5228 5229 300502 新易盛 183.62 -1.49 ... -3.43 382923408.0 5.17 291424000.0 3.93 5229 5230 002097 山河智能 15.75 -10.0 ... -6.33 93644560.0 2.01 600134224.0 12.89 5230 5231 600150 中国船舶 38.6 0.23 ... -1.64 198759728.0 2.11 627092336.0 6.64 5231 5232 300308 中际旭创 208.46 -0.98 ... -1.92 332634896.0 3.57 501564544.0 5.38 5232 5233 601989 中国重工 5.21 1.17 ... -6.18 359664016.0 5.9 788390704.0 12.94 ``` ### 7东方财富大盘资金流 ``` 输出参数 名称 类型 描述 日期 object - 上证-收盘价 float64 - 上证-涨跌幅 float64 注意单位: % 深证-收盘价 float64 - 深证-涨跌幅 float64 注意单位: % 主力净流入-净额 float64 - 主力净流入-净占比 float64 注意单位: % 超大单净流入-净额 float64 - 超大单净流入-净占比 float64 注意单位: % 大单净流入-净额 float64 - 大单净流入-净占比 float64 注意单位: % 中单净流入-净额 float64 - 中单净流入-净占比 float64 注意单位: % 小单净流入-净额 float64 - 小单净流入-净占比 float64 注意单位: % ``` 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client api=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=api.stock_market_fund_flow() df=api.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出结果 ``` 日期 上证-收盘价 上证-涨跌幅 深证-收盘价 ... 中单净流入-净额 中单净流入-净占比 小单净流入-净额 小单净流入-净占比 0 1739491200000 3346.72 0.43 10749.46 ... -1.905467e+09 -0.11 3.743828e+10 2.18 1 1739750400000 3355.83 0.27 10791.06 ... 6.880207e+09 0.35 3.238646e+10 1.67 2 1739836800000 3324.49 -0.93 10617.26 ... 1.354304e+10 0.75 8.859996e+10 4.92 3 1739923200000 3351.54 0.81 10772.65 ... -1.504987e+10 -0.87 5.141410e+09 0.30 4 1740009600000 3350.78 -0.02 10794.55 ... 6.948155e+09 0.40 2.963648e+10 1.69 .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... 115 1754006400000 3559.95 -0.37 10991.32 ... 1.408012e+09 0.09 3.836254e+10 2.40 116 1754265600000 3583.31 0.66 11041.56 ... -1.192180e+10 -0.80 1.327416e+10 0.89 117 1754352000000 3617.60 0.96 11106.96 ... -2.598564e+09 -0.16 1.857755e+10 1.16 118 1754438400000 3633.99 0.45 11177.78 ... -9.670070e+09 -0.56 2.358773e+10 1.36 119 1754524800000 3639.67 0.16 11157.94 ... 4.254376e+09 0.23 3.990128e+10 2.19 [120 rows x 15 columns] ``` ### 8东方财富板块资金流排名 ``` 输入参数 名称 类型 描述 indicator str indicator="今日"; choice of {"今日", "5日", "10日"} sector_type str sector_type="行业资金流"; choice of {"行业资金流", "概念资金流", "地域资金流"} ``` ``` 输出参数-行业资金流-今日 名称 类型 描述 序号 int64 - 名称 object - 今日涨跌幅 float64 注意单位: % 主力净流入-净额 float64 - 主力净流入-净占比 float64 注意单位: % 超大单净流入-净额 float64 - 超大单净流入-净占比 float64 注意单位: % 大单净流入-净额 float64 - 大单净流入-净占比 float64 注意单位: % 中单净流入-净额 float64 - 中单净流入-净占比 float64 注意单位: % 小单净流入-净额 float64 - 小单净流入-净占比 float64 注意单位: % 主力净流入最大股 object - ``` 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client api=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=api.stock_sector_fund_flow_rank(indicator="今日", sector_type="行业资金流") df=api.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出结果 ``` 序号 名称 今日涨跌幅 今日主力净流入-净额 ... 今日中单净流入-净占比 今日小单净流入-净额 今日小 单净流入-净占比 今日主力净流入最大股 0 1 半导体 1.90 4.467166e+09 ... -1.66 -2.400876e+09 -1.97 盈方微 1 2 医疗器械 1.83 1.750463e+09 ... -1.19 -1.282047e+09 -4.09 贝瑞基因 2 3 能源金属 1.50 7.175777e+08 ... 1.46 -9.032927e+08 -7.12 天齐锂业 3 4 小金属 2.94 6.787835e+08 ... 0.75 -1.122571e+09 -1.88 宁波韵升 4 5 物流行业 1.37 6.711131e+08 ... -1.52 -4.590394e+08 -3.50 韵达股份 .. .. ... ... ... ... ... ... ... ... 81 82 通用设备 -0.37 -3.265090e+09 ... -0.03 3.044767e+09 4.27 大族激光 82 83 通信设备 0.14 -3.446390e+09 ... 0.69 2.878607e+09 3.31 东信和平 83 84 化学制药 -1.38 -3.987844e+09 ... 0.47 3.613726e+09 6.09 博瑞医药 84 85 专用设备 -0.24 -4.085954e+09 ... 0.34 3.813711e+09 4.67 罗博特科 85 86 汽车零部件 -0.56 -4.185249e+09 ... 0.82 3.460707e+09 4.87 超捷股份 ``` ### 9东方财富主力净流入排名 ``` 输入参数 名称 类型 描述 symbol str symbol="全部股票"；choice of {"全部股票", "沪深A股", "沪市A股", "科创板", "深市A股", "创业板", "沪 ``` ``` 输出参数 名称 类型 描述 序号 int64 - 代码 object - 名称 object - 最新价 float64 - 今日排行榜-主力净占比 float64 注意单位: % 今日排行榜-今日排名 float64 - 今日排行榜-今日涨跌 float64 注意单位: % 5日排行榜-主力净占比 float64 注意单位: % 5日排行榜-5日排名 int64 - 5日排行榜-5日涨跌 float64 注意单位: % 10日排行榜-主力净占比 float64 注意单位: % 10日排行榜-10日排名 int64 - 10日排行榜-10日涨跌 float64 注意单位: % 所属板块 object - ``` 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client api=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=api.stock_main_fund_flow(symbol="全部股票") df=api.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出结果 ``` 序号 代码 名称 最新价 今日排行榜-主力净占比 ... 5日排行榜-5日涨跌 10日排行榜-主力净占比 10日排行榜-10日排名 10日排行榜-10日涨跌 所属板块 0 1 603406 N天富龙 70.99 None ... 200.81 NaN 1298 200.81 化纤 行业 1 2 688108 赛诺医疗 20.44 None ... 39.52 -1.20 1997 58.20 医疗器械 2 3 605169 洪通燃气 16.90 None ... 48.77 10.88 9 50.36 燃气 3 4 002173 创新医疗 19.22 None ... 28.82 3.00 340 32.37 医疗服务 4 5 002551 尚荣医疗 4.64 None ... 18.97 6.48 58 21.47 医疗器械 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 5228 5229 002872 ST天圣 NaN None ... 2.99 2.27 494 5.23 化学制药 5229 5230 002561 徐家汇 NaN None ... -0.46 -2.47 2767 -2.49 商业 百货 5230 5231 000929 *ST兰黄 NaN None ... -0.12 -12.28 5432 1.11 酿酒行业 5231 5232 000716 黑芝麻 NaN None ... 0.00 6.81 50 5.48 食品 饮料 5232 5233 000627 *ST天茂 NaN None ... -0.68 -5.37 4315 -12.65 保险 ``` ### 10东方财富行业个股资金流 ``` 输入参数 名称 类型 描述 symbol str symbol="电源设备" indicator str indicator="今日"; choice of {"今日", "5日", "10日"} ``` ``` 输出参数-今日 名称 类型 描述 序号 int64 - 代码 object - 名称 object - 最新价 float64 - 今日涨跌幅 float64 注意单位: % 今日主力净流入-净额 float64 - 今日主力净流入-净占比 float64 注意单位: % 今日超大单净流入-净额 float64 - 今日超大单净流入-净占比 float64 注意单位: % 今日大单净流入-净额 float64 - 今日大单净流入-净占比 float64 注意单位: % 今日中单净流入-净额 float64 - 今日中单净流入-净占比 float64 注意单位: % 今日小单净流入-净额 float64 - 今日小单净流入-净占比 float64 注意单位: % ``` 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client api=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=api.stock_sector_fund_flow_summary(symbol="电源设备", indicator="今日") df=api.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出结果 ``` 序号 代码 名称 最新价 今天涨跌幅 ... 今日大单净流入-净占比 今日中单净流入-净额 今日中 单净流入-净占比 今日小单净流入-净额 今日小单净流入-净占比 0 1 688551 科威尔 43.00 19.44 ... -2.41 -19294894.0 -8.46 -11320988.0 -4.96 1 2 600475 华光环能 21.19 10.02 ... -10.57 -9108694.0 -4.80 5102824.0 2.69 2 3 300593 新雷能 16.80 -0.18 ... -8.39 -2015577.0 -9.91 -1155978.0 -5.68 3 4 002951 金时科技 15.32 1.52 ... 19.54 -1994490.0 -17.19 -273065.0 -2.35 4 5 300376 ST易事特 4.21 0.48 ... 17.46 -1789596.0 -20.54 267852.0 3.07 5 6 301590 优优绿能 155.55 -0.35 ... 24.09 -1247171.0 -22.68 -77605.0 -1.41 6 7 300870 欧陆通 135.80 -0.51 ... -1.49 174576.0 0.93 -1252082.0 -6.67 7 8 000576 甘化科工 12.49 -2.19 ... 3.87 -218573.0 -0.53 -508167.0 -1.23 8 9 300820 英杰电气 48.50 -0.29 ... 25.71 -282092.0 -10.52 -407750.0 -15.20 9 10 600202 哈空调 5.94 0.17 ... 13.48 -925928.0 -17.19 287462.0 5.34 10 11 300491 通合科技 20.53 0.15 ... 7.52 -611452.0 -8.18 49240.0 0.66 11 12 688411 海博思创 90.19 -0.51 ... 27.57 -627432.0 -35.49 140067.0 7.92 12 13 002366 融发核电 8.06 0.62 ... -3.53 -1424471.0 -2.23 1137657.0 1.78 13 14 301386 未来电器 23.47 -0.30 ... 12.78 -129463.0 -7.48 -91865.0 -5.31 14 15 688719 爱科赛博 38.72 -2.07 ... 2.13 -365688.0 -8.97 278918.0 6.84 15 16 002227 奥 特 迅 13.58 -0.66 ... 0.14 -74286.0 -1.75 68527.0 1.62 16 17 301327 华宝新能 56.50 -0.14 ... 0.00 -565396.0 -22.92 565396.0 22.92 17 18 300713 英可瑞 18.78 0.05 ... -5.96 -634027.0 -11.63 958731.0 17.59 18 19 300105 龙源技术 7.78 0.52 ... -9.72 -21619.0 -0.39 554900.0 10.12 19 20 002518 科士达 24.22 -1.14 ... -2.57 2092935.0 7.79 -1224868.0 -4.56 20 21 002255 海陆重工 8.58 0.00 ... 12.63 217944.0 3.32 733556.0 11.16 21 22 002630 ST华西 2.53 -0.78 ... 1.02 1018380.0 23.79 179372.0 4.19 22 23 601727 上海电气 8.40 0.96 ... 3.38 2242603.0 0.74 -479737.0 -0.16 23 24 300693 盛弘股份 32.59 -0.37 ... -19.89 863868.0 8.22 1226916.0 11.67 24 25 300153 科泰电源 30.99 -0.77 ... -1.42 -3919645.0 -10.26 6194444.0 16.21 25 26 002534 西子洁能 13.81 0.29 ... -5.11 -1148189.0 -2.42 3428297.0 7.24 26 27 600405 动力源 6.57 -1.05 ... 7.12 1525489.0 14.79 1678122.0 16.27 27 28 002851 麦格米特 61.24 0.18 ... 0.62 -935846.0 -1.02 4196822.0 4.57 28 29 600875 东方电气 19.84 -0.25 ... -13.93 2284619.0 8.43 1417769.0 5.23 29 30 002335 科华数据 41.72 -1.11 ... -1.81 3211130.0 5.18 6883176.0 11.11 30 31 002364 中恒电气 16.34 -0.73 ... -12.46 4839834.0 14.78 5863405.0 17.91 31 32 301516 中远通 18.51 -4.09 ... -14.54 8008275.0 11.12 6541454.0 9.09 [32 rows x 15 columns] ``` ### 11东方财富行业历史资金流 ``` 输入参数 名称 类型 描述 symbol str symbol="汽车服务" ``` ``` 输入参数 名称 类型 描述 symbol str symbol="汽车服务" ``` ``` 输出参数 名称 类型 描述 日期 object 注意单位: % 主力净流入-净额 float64 - 主力净流入-净占比 float64 注意单位: % 超大单净流入-净额 float64 - 超大单净流入-净占比 float64 注意单位: % 大单净流入-净额 float64 - 大单净流入-净占比 float64 注意单位: % 中单净流入-净额 float64 - 中单净流入-净占比 float64 注意单位: % 小单净流入-净额 float64 - 小单净流入-净占比 float64 注意单位: % ``` 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client api=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=api.stock_sector_fund_flow_hist(symbol="汽车服务") df=api.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出结果 ``` 日期 主力净流入-净额 主力净流入-净占比 超大单净流入-净额 ... 中单净流入-净额 中单净流入-净占比 小单净流入-净额 小单净流入-净占比 0 1739491200000 -73974854.0 -4.76 -36460358.0 ... 8101520.0 0.52 58922352.0 3.79 1 1739750400000 -26920455.0 -1.76 5662665.0 ... -31478272.0 -2.06 67465344.0 4.41 2 1739836800000 -93269892.0 -6.56 -58353236.0 ... 25315728.0 1.78 58625760.0 4.12 3 1739923200000 21681328.0 1.51 15554528.0 ... 28177968.0 1.97 -32209872.0 -2.25 4 1740009600000 11260284.0 0.89 -16697610.0 ... 5437472.0 0.43 -6260576.0 -0.50 .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... 115 1754006400000 -3611218.0 -0.42 -8364981.0 ... 527152.0 0.06 11781344.0 1.37 116 1754265600000 -11608020.0 -1.45 -28492698.0 ... -2277456.0 -0.28 12277952.0 1.53 117 1754352000000 2032091.0 0.15 -22422501.0 ... 12102592.0 0.86 -11065664.0 -0.79 118 1754438400000 14585872.0 0.87 -13785872.0 ... 26223936.0 1.56 -45205568.0 -2.69 119 1754524800000 -42580518.0 -3.55 -37183819.0 ... 51140864.0 4.27 -12004336.0 -1.00 [120 rows x 11 columns] ``` ### 12概念历史资金流 ``` 输入参数 名称 类型 描述 symbol str symbol="数据要素" ``` ``` 输出参数 名称 类型 描述 日期 object 注意单位: % 主力净流入-净额 float64 - 主力净流入-净占比 float64 注意单位: % 超大单净流入-净额 float64 - 超大单净流入-净占比 float64 注意单位: % 大单净流入-净额 float64 - 大单净流入-净占比 float64 注意单位: % 中单净流入-净额 float64 - 中单净流入-净占比 float64 注意单位: % 小单净流入-净额 float64 - 小单净流入-净占比 float64 注意单位: % ``` 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client api=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=api.stock_concept_fund_flow_hist(symbol="数据要素") df=api.data_to_pandas(df) print(df) ``` 结果 ``` 日期 主力净流入-净额 主力净流入-净占比 超大单净流入-净额 ... 中单净流入-净额 中单净流入-净占比 小单净流入-净额 小单净流入-净占比 0 1739491200000 2.672904e+09 1.67 4.880696e+09 ... -2.078504e+09 -1.30 -4.497254e+08 -0.28 1 1739750400000 -6.666122e+09 -3.77 -2.431084e+09 ... 2.932019e+08 0.17 6.613552e+09 3.74 2 1739836800000 -1.405755e+10 -8.92 -7.955997e+09 ... 1.834236e+09 1.16 1.216662e+10 7.72 3 1739923200000 -9.526664e+08 -0.73 8.956595e+07 ... -1.295607e+09 -0.99 2.248251e+09 1.71 4 1740009600000 -5.894632e+09 -4.55 -3.424059e+09 ... 4.657708e+08 0.36 5.343512e+09 4.12 .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... 115 1754006400000 -2.058616e+08 -0.27 -8.893952e+07 ... -3.785644e+08 -0.49 5.703767e+08 0.74 116 1754265600000 -1.774032e+09 -2.87 -7.075443e+08 ... 2.114294e+08 0.34 1.495828e+09 2.42 117 1754352000000 -2.379734e+09 -3.91 -1.318664e+09 ... 2.406538e+08 0.40 2.036874e+09 3.34 118 1754438400000 -2.122365e+08 -0.30 7.892526e+08 ... -4.444577e+08 -0.64 6.833487e+08 0.98 119 1754524800000 -1.660121e+09 -2.16 -3.373110e+08 ... 3.285414e+08 0.43 1.314104e+09 1.71 [120 rows x 11 columns] ``` ### 六股票其他数据 ### **二ETF数据** ### 1ETF基金实时行情-东财 ``` 输出参数 名称 类型 描述 代码 object - 名称 object - 最新价 float64 - IOPV实时估值 float64 - 基金折价率 float64 注意单位: % 涨跌额 float64 - 涨跌幅 float64 注意单位: % 成交量 float64 - 成交额 float64 - 开盘价 float64 - 最高价 float64 - 最低价 float64 - 昨收 float64 - 换手率 float64 - 量比 float64 - 委比 float64 - 外盘 float64 - 内盘 float64 - 主力净流入-净额 float64 - 主力净流入-净占比 float64 - 超大单净流入-净额 float64 - 超大单净流入-净占比 float64 - 大单净流入-净额 float64 - 大单净流入-净占比 float64 - 中单净流入-净额 float64 - 中单净流入-净占比 float64 - 小单净流入-净额 float64 - 小单净流入-净占比 float64 - 现手 float64 - 买一 float64 - 卖一 float64 - 最新份额 float64 - 流通市值 int64 - 总市值 int64 - 数据日期 object - 更新时间 object - ``` 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client api=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=api.fund_etf_spot_em() df=api.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出结果 ``` 代码 名称 最新价 IOPV实时估值 ... 流通市值 总市值 数据日期 更新时间 0 561330 矿业ETF 1.263 1.2616 ... 95604174 95604174 1754611200000 1754621804000 1 159690 矿业ETF 1.301 1.3004 ... 17126335 17126335 1754611200000 1754621796000 2 159542 工程机械ETF 1.282 1.2828 ... 26400034 26400034 1754611200000 1754621799000 3 513880 日经225ETF 1.466 1.4670 ... 1580304020 1580304020 1754611200000 1754621805000 4 513520 日经ETF 1.579 1.5805 ... 1529083389 1529083389 1754611200000 1754621805000 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 1205 510560 国寿500ETF NaN 1.5248 ... 188094193 188094193 1754611200000 1754621805000 1206 159916 深F60ETF NaN 4.8915 ... 296964148 296964148 1754611200000 1754621805000 1207 159791 300ESGETF NaN 0.9868 ... 30586013 30586013 1754611200000 1754621802000 1208 159701 物联网ETF招商 NaN 0.8496 ... 18536583 18536583 1754611200000 1754621805000 1209 159653 ESG300ETF NaN 1.0453 ... 58154979 58154979 1754611200000 1754621805000 [1210 rows x 37 columns] ``` ### 2全部的ETF ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.get_all_etf_data_1() df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` ``` 金额 基金代码 周涨跌幅 月涨跌幅 3月涨跌幅 年涨跌幅 ... 相对数量比率 前收盘价 折价率 最高价 最低价 溢价率 0 52641136.7 159787 8.12 17.47 10.14 23.00 ... 358.65 0.644 -2.89 0.708 0.667 2.89 1 167143620.0 516750 8.09 17.61 10.11 22.92 ... 22.74 0.647 -2.82 0.712 0.668 2.82 2 344804699.6 159745 7.83 17.64 10.22 24.18 ... 14.76 0.592 -2.71 0.65 0.612 2.71 3 56238088.813 159635 5.89 12.18 10.71 16.35 ... 16.19 1.032 -1.71 1.098 1.066 1.71 4 213603116.0 516950 5.37 11.89 10.37 17.42 ... 16.53 1.076 -1.44 1.168 1.115 1.44 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 1218 123919388.0 516860 -1.32 10.38 19.95 124.41 ... 1.17 1.449 -0.11 1.444 1.424 0.11 1219 12536664.0 560900 4.57 11.39 19.77 45.81 ... 2.51 0.957 0.21 0.95 0.929 -0.21 1220 170859975.9 159502 0.11 5.01 11.07 -9.51 ... 1.43 0.941 -0.81 0.928 0.922 0.81 1221 - 510090 -0.15 2.94 7.68 19.18 ... - 2.622 0.00 - - 0.00 1222 - 511970 0.01 0.01 0.01 0.00 ... - 100.005 0.00 - - 0.00 [1223 rows x 21 columns] ``` ### 3ETF基金实时行情-同花顺 ``` 输入参数 名称 类型 描述 date str date=""; 默认返回当前最新的数据 ``` ``` 输出参数 名称 类型 描述 序号 int64 - 基金代码 object - 基金名称 object - 当前-单位净值 float64 - 当前-累计净值 float64 - 前一日-单位净值 float64 - 前一日-累计净值 float64 增长值 float64 - 增长率 float64 注意单位: % 赎回状态 object - 申购状态 object - 最新-交易日 object - 最新-单位净值 float64 - 最新-累计净值 float64 - 基金类型 object - 查询日期 object - ``` 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client api=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=api.fund_etf_spot_ths(date="20250808") df=api.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出 ``` 序号 基金代码 基金名称 当前-单位净值 当前-累计净值 ... 最新-交易日 最新-单 位净值 最新-累计净值 基金类型 查询日期 0 1 516150 嘉实中证稀土产业ETF 1.4461 1.4461 ... 1.754525e+12 1.4461 1.4461 股票型 1754611200000 1 2 159713 富国中证稀土产业ETF 1.0355 1.0355 ... 1.754525e+12 1.0355 1.0355 股票型 1754611200000 2 3 159715 易方达中证稀土产业ETF 0.9449 0.9449 ... 1.754525e+12 0.9449 0.9449 股票型 1754611200000 3 4 516780 稀土ETF 1.3950 1.3950 ... 1.754525e+12 1.3950 1.3950 股票型 1754611200000 4 5 562800 嘉实中证稀有金属主题ETF 0.6446 0.6446 ... 1.754525e+12 0.6446 0.6446 股票型 1754611200000 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 1275 1276 563620 兴业中证全指自由现金流ETF NaN NaN ... 1.754438e+12 1.0000 1.0000 股票 型 1754611200000 1276 1277 588690 科综指增 NaN NaN ... NaN NaN NaN 股票型 1754611200000 1277 1278 589050 兴业科创价格ETF NaN NaN ... 1.754006e+12 1.0002 1.0002 股票型 1754611200000 1278 1279 589090 鹏华科创板人工智能ETF NaN NaN ... NaN NaN NaN 股票型 1754611200000 1279 1280 589850 科创50ETF东财 NaN NaN ... 1.754006e+12 1.0001 1.0001 股票型 1754611200000 [1280 rows x 16 columns] ``` ### 4LOF基金实时行情-东财 ``` LOF基金实时行情-东财 接口: fund_lof_spot_em 目标地址: https://quote.eastmoney.com/center/gridlist.html#fund_lof 描述: 东方财富-LOF 实时行情 限量: 单次返回所有数据 输入参数 名称 类型 描述 - - - 输出参数 名称 类型 描述 代码 object - 名称 object - 最新价 float64 - 涨跌额 float64 - 涨跌幅 float64 注意单位: % 成交量 float64 - 成交额 float64 - 开盘价 float64 - 最高价 float64 - 最低价 float64 - 昨收 float64 - 换手率 float64 - 流通市值 int64 - 总市值 int64 - ``` 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client api=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=api.fund_lof_spot_em() df=api.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出 ``` 代码 名称 最新价 涨跌额 涨跌幅 成交量 ... 最高价 最低价 昨收 换手率 流通市值 总市值 0 160921 多策略LOF 1.413 0.023 1.65 216.0 ... 1.413 1.382 1.390 0.79 3864729 3864729 1 160645 鹏华精选回报定开 1.109 0.018 1.65 1.0 ... 1.109 1.109 1.091 0.00 4317122 4317122 2 160638 带路LOF 2.109 0.032 1.54 29.0 ... 2.109 2.083 2.077 0.10 5915365 5915365 3 167508 安信价值发现定开 1.635 0.023 1.43 253.0 ... 1.635 1.620 1.612 0.12 33631314 33631314 4 161217 国投资源LOF 1.552 0.021 1.37 75.0 ... 1.554 1.535 1.531 0.20 5685037 5685037 .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 387 160621 鹏华丰和LOF NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN 1.424 0.00 1646037 1646037 388 160618 鹏华丰泽LOF NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN 1.600 0.00 72571090 72571090 389 160617 鹏华丰润LOF NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN 1.125 0.00 1127914 1127914 390 160515 安丰18定开 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN 1.029 0.00 3098918 3098918 391 160143 创业板定开南方 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN 0.983 0.00 25661972 25661972 [392 rows x 14 columns] ``` ### 5ETF基金分时行情-东财 ``` 输入参数 名称 类型 描述 symbol str symbol='513500'; ETF 代码可以在 fund_etf_spot_em() 中获取 start_date str start_date="1979-09-01 09:32:00"; 日期时间; 默认返回所有数据 end_date str end_date="2222-01-01 09:32:00"; 日期时间; 默认返回所有数据 period str period='5'; choice of {'1', '5', '15', '30', '60'}; 其中 1 分钟数据返回近 5 个交易日数据且不复权 adjust str adjust=''; choice of {'', 'qfq', 'hfq'}; '': 不复权, 'qfq': 前复权, 'hfq': 后复权, 其中 1 分钟数据返回 ``` ``` 名称 类型 描述 时间 object - 开盘 float64 - 收盘 float64 - 最高 float64 - 最低 float64 - 涨跌幅 float64 注意单位: % 涨跌额 float64 - 成交量 float64 - 成交额 float64 - 振幅 float64 注意单位: % 换手率 float64 注意单位: % ``` 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client api=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=api.fund_etf_hist_min_em(symbol="513100", period="60", adjust="hfq", start_date="20250101", end_date="20500101") df=api.data_to_pandas(df) print(df) ``` 结果 ``` 时间 开盘 收盘 最高 最低 涨跌幅 涨跌额 成交量 成交 额 振幅 换手率 0 2025-06-26 10:30:00 7.995 7.990 8.000 7.985 0.19 0.015 1494695 238971113.0 0.19 1.58 1 2025-06-26 11:30:00 7.995 7.990 7.995 7.980 0.00 0.000 608548 97222749.0 0.19 0.64 2 2025-06-26 14:00:00 7.990 8.000 8.000 7.990 0.13 0.010 609683 97491066.0 0.13 0.64 3 2025-06-26 15:00:00 8.000 8.015 8.015 7.995 0.19 0.015 1574372 252151600.0 0.25 1.66 4 2025-06-27 10:30:00 8.060 8.085 8.085 8.055 0.87 0.070 1997725 322493890.0 0.37 2.11 .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 121 2025-08-07 11:30:00 8.440 8.430 8.440 8.430 -0.06 -0.005 657933 110968488.0 0.12 0.69 122 2025-08-07 14:00:00 8.425 8.430 8.430 8.415 0.00 0.000 475336 80075446.0 0.18 0.50 123 2025-08-07 15:00:00 8.430 8.420 8.440 8.420 -0.12 -0.010 879813 148382582.0 0.24 0.93 124 2025-08-08 10:30:00 8.455 8.460 8.460 8.445 0.48 0.040 714054 120721320.0 0.18 0.75 125 2025-08-08 11:30:00 8.460 8.460 8.460 8.450 0.00 0.000 510897 86392559.0 0.12 0.54 [126 rows x 11 columns] ``` ### 6ETF基金历史行情-东财 ``` 输入参数 名称 类型 描述 symbol str symbol='159707'; ETF 代码可以在 fund_etf_spot_em() 中获取或查看东财主页 period str period='daily'; choice of {'daily', 'weekly', 'monthly'} start_date str start_date='20000101'; 开始查询的日期 end_date str end_date='20230104'; 结束查询的日期 adjust str 默认返回不复权的数据; qfq: 返回前复权后的数据; hfq: 返回后复权后的数据 ``` ``` 数据复权 1.为何要复权：由于股票存在配股、分拆、合并和发放股息等事件，会导致股价出现较大的缺口。 若使用不复权的价格处理数据、计算各种指标，将会导致它们失去连续性，且使用不复权价格计算收益也会出现错误。 为了保证数据连贯性，常通过前复权和后复权对价格序列进行调整。 2.前复权：保持当前价格不变，将历史价格进行增减，从而使股价连续。 前复权用来看盘非常方便，能一眼看出股价的历史走势，叠加各种技术指标也比较顺畅，是各种行情软件默认的复权方式。 这种方法虽然很常见，但也有两个缺陷需要注意。 2.1 为了保证当前价格不变，每次股票除权除息，均需要重新调整历史价格，因此其历史价格是时变的。 这会导致在不同时点看到的历史前复权价可能出现差异。 2.2 对于有持续分红的公司来说，前复权价可能出现负值。 3.后复权：保证历史价格不变，在每次股票权益事件发生后，调整当前的股票价格。 后复权价格和真实股票价格可能差别较大，不适合用来看盘。 其优点在于，可以被看作投资者的长期财富增长曲线，反映投资者的真实收益率情况。 4.在量化投资研究中普遍采用后复权数据。 输出参数 名称 类型 描述 日期 object - 开盘 float64 - 收盘 float64 - 最高 float64 - 最低 float64 - 成交量 int64 - 成交额 float64 - 振幅 float64 - 涨跌幅 float64 - 涨跌额 float64 - 换手率 float64 - ``` 代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client api=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=api.fund_etf_hist_em( symbol="513100", period="daily", start_date="20250101", end_date="20500101", adjust="") df=api.data_to_pandas(df) print(df) ``` ``` 日期 开盘 收盘 最高 最低 成交量 成交额 振幅 涨跌幅 涨跌额 换手率 0 2025-01-02 1.625 1.643 1.645 1.622 6565221 1.073799e+09 1.41 0.86 0.014 6.93 1 2025-01-03 1.639 1.633 1.646 1.631 6468814 1.058693e+09 0.91 -0.61 -0.010 6.83 2 2025-01-06 1.660 1.669 1.669 1.650 9192816 1.526054e+09 1.16 2.20 0.036 9.71 3 2025-01-07 1.687 1.659 1.689 1.651 11301336 1.895121e+09 2.28 -0.60 -0.010 11.94 4 2025-01-08 1.632 1.642 1.649 1.631 7242673 1.188142e+09 1.08 -1.02 -0.017 7.65 .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 141 2025-08-04 1.643 1.648 1.649 1.643 5128905 8.439302e+08 0.36 -1.38 -0.023 5.42 142 2025-08-05 1.672 1.679 1.680 1.670 3870617 6.479491e+08 0.61 1.88 0.031 4.09 143 2025-08-06 1.658 1.670 1.671 1.656 5309114 8.837289e+08 0.89 -0.54 -0.009 5.61 144 2025-08-07 1.689 1.684 1.692 1.683 3808515 6.426834e+08 0.54 0.84 0.014 4.02 145 2025-08-08 1.691 1.691 1.692 1.689 1253744 2.119838e+08 0.18 0.42 0.007 1.32 [146 rows x 11 columns] ``` ### 7ETf高频数据 ``` 'time' #时间戳 'lastPrice' #最新价 'open' #开盘价 'high' #最高价 'low' #最低价 'lastClose' #前收盘价 'amount' #成交总额 'volume' #成交总量 'pvolume' #原始成交总量 'stockStatus' #证券状态 'openInt' #持仓量 'lastSettlementPrice' #前结算 'askPrice' #委卖价 'bidPrice' #委买价 'askVol' #委卖量 'bidVol' #委买量 'transactionNum' #成交笔数 ``` ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.get_full_tick(stock='513100.SH') print(df) ``` 输出 ``` {'513100.SH': {'time': 1754623802000, 'timetag': '20250808 11:30:02', 'lastPrice': 1.691, 'open': 1.691, 'high': 1.692, 'low': 1.689, 'lastClose': 1.684, 'amount': 215886600, 'volume': 1276824, 'pvolume': 127682400, 'stockStatus': 3, 'openInt': 13, 'settlementPrice': 0, 'lastSettlementPrice': 1.684, 'askPrice': [1.691, 1.692, 1.693, 1.694, 1.695], 'bidPrice': [1.69, 1.689, 1.688, 1.687, 1.686], 'askVol': [10661, 68289, 34446, 21725, 14979], 'bidVol': [46465, 54403, 24573, 18257, 5638]}} ``` ### 8获取多周期数据 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.get_market_data_ex( stock_code='513100.SH', period='1d', start_time='20250101', end_time='20500101', count=-1) df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` ### 9REITs-实时行情 ``` 输出参数 名称 类型 描述 序号 int64 - 代码 object - 名称 object - 最新价 float64 - 涨跌额 float64 - 涨跌幅 float64 注意单位: % 成交量 int64 - 成交额 float64 - 开盘价 float64 - 最高价 float64 - 最低价 float64 - 昨收 float64 - ``` 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.reits_realtime_em() df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 获取数据 ``` 序号 代码 名称 最新价 涨跌额 涨跌幅 成交量 成交额 开盘价 最高价 最低价 昨收 0 1 508060 南方万国数据中心REIT 4.002 0.102 2.62 211525.0 8.438548e+07 3.900 4.187 3.900 3.900 1 2 180901 南方润泽科技数据中心REIT 5.985 0.135 2.31 158956.0 9.509399e+07 5.950 6.150 5.850 5.850 2 3 180303 华泰宝湾物流REIT 4.796 0.026 0.55 4745.0 2.264464e+06 4.769 4.830 4.751 4.770 3 4 508069 华夏南京交通高速公路REIT 7.029 0.029 0.41 1496.0 1.046018e+06 7.001 7.030 6.985 7.000 4 5 180106 广发成都高投产业园REIT 3.824 0.013 0.34 123.0 4.698810e+04 3.822 3.826 3.814 3.811 .. .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 69 70 508022 博时津开产园REIT 3.843 -0.039 -1.00 2908.0 1.118921e+06 3.894 3.910 3.830 3.882 70 71 508021 国泰君安临港创新产业园REIT 4.630 -0.047 -1.00 2473.0 1.149555e+06 4.676 4.677 4.629 4.677 71 72 508078 中航易商仓储物流REIT 3.276 -0.034 -1.03 3335.0 1.094628e+06 3.320 3.320 3.262 3.310 72 73 180501 红土创新深圳安居REIT 3.830 -0.040 -1.03 3730.0 1.432302e+06 3.870 3.870 3.826 3.870 73 74 180402 工银蒙能清洁能源REIT 7.972 -0.228 -2.78 2768.0 2.225427e+06 8.170 8.170 7.970 8.200 [74 rows x 12 columns] ``` ### 10 REITs-历史行情 ``` 输入参数 名称 类型 描述 symbol str symbol="508060"; REITs 代码 ``` ``` 输出参数 名称 类型 描述 日期 object - 今开 float64 - 最高 float64 - 最低 float64 - 最新价 float64 - 成交量 int64 - 成交额 float64 - 振幅 float64 注意单位: % 换手 float64 注意单位: % ``` 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.reits_hist_em(stock="508060") df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 数据 ``` 日期 今开 最高 最低 最新价 成交量 成交额 振幅 换手 0 1754611200000 3.879 3.900 3.729 3.900 608603 234222725.0 5.70 7.61 1 1754870400000 3.900 4.187 3.900 4.001 214566 85604121.0 7.36 2.68 ``` ### 11ETF多周期行情数据 ``` 获取ETF基金历史数据 stock 证券代码 end结束时间 limit数据长度 data_type数据类型： 1 1分钟 5 5分钟 15 15分钟 30 30分钟 60 60分钟 D 日线数据 W 周线数据 M 月线数据 fqt 复权 fq=0股票除权 fq=1前复权 fq=2后复权 ``` 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client api=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=api.get_ETF_fund_hist_data(stock='159805', end='20500101', limit='1000000', data_type='D', fqt='1', count=8000) df=api.data_to_pandas(df) print(df) ``` ``` date open close high low volume 成交额 振幅 涨跌幅 涨跌额 换手 率 0 2020-04-17 0.990 0.983 0.998 0.982 2271644 2.251441e+08 1.62 -0.51 -0.005 193.41 1 2020-04-20 0.981 0.995 0.997 0.981 883978 8.757269e+07 1.63 1.22 0.012 75.26 2 2020-04-21 0.991 0.993 0.996 0.982 574015 5.686406e+07 1.41 -0.20 -0.002 48.87 3 2020-04-22 0.988 0.999 1.000 0.983 672472 6.684686e+07 1.71 0.60 0.006 57.25 4 2020-04-23 0.997 0.986 1.003 0.983 558163 5.530642e+07 2.00 -1.30 -0.013 47.52 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 1288 2025-08-08 1.274 1.263 1.279 1.262 128075 1.625107e+07 1.34 -0.79 -0.010 10.90 1289 2025-08-11 1.261 1.273 1.278 1.258 114726 1.456007e+07 1.58 0.79 0.010 9.77 1290 2025-08-12 1.273 1.273 1.285 1.270 117973 1.505690e+07 1.18 0.00 0.000 10.04 1291 2025-08-13 1.272 1.286 1.292 1.271 91939 1.179410e+07 1.65 1.02 0.013 7.83 1292 2025-08-14 1.288 1.295 1.297 1.286 91750 1.184472e+07 0.86 0.70 0.009 7.81 [1293 rows x 11 columns] ``` ### **三可转债数据** ### 1获取可转债基础数据 输入 参数stock='600031.SH' 获取源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.get_instrument_detail(stock='128133.SZ') print(df) ``` 输出结果 ``` {'ExchangeID': 'SZ', 'InstrumentID': '128133', 'InstrumentName': '奇正转债', 'ProductID': '', 'ProductName': '', 'CreateDate': '0', 'OpenDate': '20201027', 'ExpireDate': 20260922, 'PreClose': 150.51, 'SettlementPrice': 150.51, 'UpStopPrice': 180.612, 'DownStopPrice': 120.408, 'FloatVolume': 505244600.0, 'TotalVolume': 800000000.0, 'LongMarginRatio': 0.0, 'ShortMarginRatio': 0.0, 'PriceTick': 0.001, 'VolumeMultiple': 1, 'MainContract': 0, 'LastVolume': 0, 'InstrumentStatus': 0, 'IsTrading': False, 'IsRecent': False, 'ProductTradeQuota': 0, 'ContractTradeQuota': 0, 'ProductOpenInterestQuota': 0, 'ContractOpenInterestQuota': 0} ``` 输出参数 ``` ExchangeID - string 合约市场代码 InstrumentID - string 合约代码 InstrumentName - string 合约名称 ProductID - string 合约的品种ID(期货) ProductName - string 合约的品种名称(期货) ExchangeCode - string 交易所代码 UniCode - string 统一规则代码 CreateDate - str 上市日期(期货) OpenDate - str IPO日期(股票) ExpireDate - int 退市日或者到期日 PreClose - float 前收盘价格 SettlementPrice - float 前结算价格 UpStopPrice - float 当日涨停价 DownStopPrice - float 当日跌停价 FloatVolume - float 流通股本 TotalVolume - float 总股本 LongMarginRatio - float 多头保证金率 ShortMarginRatio - float 空头保证金率 PriceTick - float 最小价格变动单位 VolumeMultiple - int 合约乘数(对期货以外的品种，默认是1) MainContract - int 主力合约标记，1、2、3分别表示第一主力合约，第二主力合约，第三主力合约 LastVolume - int 昨日持仓量 InstrumentStatus - int 合约停牌状态 IsTrading - bool 合约是否可交易 IsRecent - bool 是否是近月合约 OpenInterestMultiple - int 交割月持仓倍数 ``` ### 2获取可转债高频tick数据 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.get_full_tick(stock='128132.SZ') print(df) ``` ``` 获取tick数据 'time' #时间戳 'lastPrice' #最新价 'open' #开盘价 'high' #最高价 'low' #最低价 'lastClose' #前收盘价 'amount' #成交总额 'volume' #成交总量 'pvolume' #原始成交总量 'stockStatus' #证券状态 'openInt' #持仓量 'lastSettlementPrice' #前结算 'askPrice' #委卖价 'bidPrice' #委买价 'askVol' #委卖量 'bidVol' #委买量 'transactionNum' #成交笔数 ``` 输出 数据 ``` {'128132.SZ': {'time': 1754966868000, 'timetag': '20250812 10:47:48', 'lastPrice': 175.72, 'open': 176, 'high': 179.6, 'low': 172, 'lastClose': 175.295, 'amount': 1745311400, 'volume': 993960, 'pvolume': 9939604, 'stockStatus': 3, 'openInt': 13, 'settlementPrice': 0, 'lastSettlementPrice': 175.295, 'askPrice': [175.715, 175.72, 175.736, 175.757, 175.771], 'bidPrice': [175.631, 175.623, 175.622, 175.621, 175.616], 'askVol': [7, 6, 18, 89, 2], 'bidVol': [5, 15, 17, 7, 53]}} ``` ### 3获取可转债连续的高频数据 ``` 获取历史行情数据 :param field_list: 行情数据字段列表，[]为全部字段 K线可选字段： "time" #时间戳 "open" #开盘价 "high" #最高价 "low" #最低价 "close" #收盘价 "volume" #成交量 "amount" #成交额 "settle" #今结算 "openInterest" #持仓量 分笔可选字段： "time" #时间戳 "lastPrice" #最新价 "open" #开盘价 "high" #最高价 "low" #最低价 "lastClose" #前收盘价 "amount" #成交总额 "volume" #成交总量 "pvolume" #原始成交总量 "stockStatus" #证券状态 "openInt" #持仓量 "lastSettlementPrice" #前结算 "askPrice1", "askPrice2", "askPrice3", "askPrice4", "askPrice5" #卖一价~卖五价 "bidPrice1", "bidPrice2", "bidPrice3", "bidPrice4", "bidPrice5" #买一价~买五价 "askVol1", "askVol2", "askVol3", "askVol4", "askVol5" #卖一量~卖五量 "bidVol1", "bidVol2", "bidVol3", "bidVol4", "bidVol5" #买一量~买五量 :param stock_list: 证券代码 "000001.SZ" :param period: 周期 分笔"tick" 分钟线"1m"/"5m" 日线"1d" :param start_time: 起始时间 "20200101" "20200101093000" :param end_time: 结束时间 "20201231" "20201231150000" :param count: 数量 -1全部/n: 从结束时间向前数n个 :param dividend_type: 除权类型"none" "front" "back" "front_ratio" "back_ratio" :param fill_data: 对齐时间戳时是否填充数据，仅对K线有效，分笔周期不对齐时间戳 为True时，以缺失数据的前一条数据填充 open、high、low、close 为前一条数据的close amount、volume为0 settle、openInterest 和前一条数据相同 为False时，缺失数据所有字段填NaN :return: 数据集，分笔数据和K线数据格式不同 period为'tick'时：{stock1 : value1, stock2 : value2, ...} stock1, stock2, ... : 合约代码 value1, value2, ... : np.ndarray 数据列表，按time增序排列 period为其他K线周期时：{field1 : value1, field2 : value2, ...} field1, field2, ... : 数据字段 value1, value2, ... : pd.DataFrame 字段对应的数据，各字段维度相同，index为stock_list，columns为time_list ``` 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.get_market_data_ex( stock_code='128132.SZ', period='1d', start_time='20250101', end_time='20500101', count=-1) df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 数据 ``` time open high low ... settelementPrice openInterest preClose suspendFlag 0 1735747200000 126.918 126.918 123.800 ... 0.0 15 126.740 0 1 1735833600000 124.750 124.750 122.775 ... 0.0 15 124.108 0 2 1736092800000 123.500 123.500 121.567 ... 0.0 15 122.900 0 3 1736179200000 122.195 124.800 122.195 ... 0.0 15 122.490 0 4 1736265600000 124.750 125.369 123.200 ... 0.0 15 124.551 0 .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... 143 1754409600000 134.900 137.104 134.761 ... 0.0 15 134.900 0 144 1754496000000 139.960 139.960 136.172 ... 0.0 15 136.677 0 145 1754582400000 136.772 163.858 136.600 ... 0.0 15 136.548 0 146 1754841600000 175.610 180.990 171.650 ... 0.0 15 162.877 0 147 1754928000000 176.000 179.600 172.000 ... 0.0 13 175.295 0 [148 rows x 11 columns] ``` ### 4获取可转债实时数据因子 输入参数date 时间比如date=20250712 获取源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.get_bond_cov_spot_data(date='20250711') df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 获取数据 ``` 转债代码 转债名称 转债拼音 最新价 涨跌幅 ... putting force_redeem_price_tip 上市天数 交易日 更新时间 0 113609 永安转债 yazz 145.999 -2.98 ... N 143590880768 20250711 1752272480773 1 123248 恒辉转债 hhzz 145.262 -2.76 ... N 26173280768 20250711 1752272480773 2 123093 金陵转债 jlzz 125.622 -1.78 ... N 138666080768 20250711 1752272480773 3 111019 宏柏转债 hbzz 140.219 2.43 ... N 36627680768 20250711 1752272480773 4 123082 北陆转债 blzz 130.850 -1.23 ... N 143158880768 20250711 1752272480773 .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 464 128124 科华转债 khzz 109.109 0.07 ... N 154390880768 20250711 1752272480773 465 127089 晶澳转债 jazz 113.599 0.00 ... N 61165280768 20250711 1752272480773 466 118020 芳源转债 fyzz 109.369 0.49 ... N 84493280768 20250711 1752272480773 467 113575 东时转债 dszz 112.947 0.00 ... N 164067680768 20250711 1752272480773 468 113589 天创转债 tczz 222.317 0.65 ... N 157414880768 20250711 1752272480773 [469 rows x 74 columns] ``` ### 5获取可转债全部默认因子 输入参数date 时间比如date=20250712 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.get_bond_cov_all_mr_factor_data(date='20250711') df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出结果 ``` 转债代码 转债名称 转债拼音 最新价 涨跌幅 正股代码 ... 回售起算日 可转债代码 可转债名称 网上中签率 交易日 更新时间 0 113609 永安转债 yazz 145.999 -2.98 603776 ... 2024-11-25 113609 永安转债 0.0021 20250711 1752272626982 1 123248 恒辉转债 hhzz 145.262 -2.76 300952 ... 2028-08-21 123248 恒辉转债 0.0009 20250711 1752272626982 2 123093 金陵转债 jlzz 125.622 -1.78 300651 ... 2025-01-19 123093 金陵转债 0.0005 20250711 1752272626982 3 111019 宏柏转债 hbzz 140.219 2.43 605366 ... 2028-04-17 111019 宏柏转债 0.0042 20250711 1752272626982 4 123082 北陆转债 blzz 130.850 -1.23 300016 ... 2024-12-06 123082 北陆转债 0.0017 20250711 1752272626982 .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 464 128124 科华转债 khzz 109.109 0.07 002022 ... 2025-07-29 128124 科华转债 0.0039 20250711 1752272626982 465 127089 晶澳转债 jazz 113.599 0.00 002459 ... 2027-07-19 127089 晶澳转债 0.0241 20250711 1752272626982 466 118020 芳源转债 fyzz 109.369 0.49 688148 ... 2026-09-22 118020 芳源转债 0.0030 20250711 1752272626982 467 113575 东时转债 dszz 112.947 0.00 603377 ... None None None NaN 20250711 1752272626982 468 113589 天创转债 tczz 222.317 0.65 603608 ... 2025-06-24 113589 天创转债 0.0045 20250711 1752272626982 [469 rows x 132 columns] ``` ### 6获取全部合成因子 输入参数date 时间比如date=20250712 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client from datetime import datetime client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.get_bond_cov_all_connect_factor_data(date='20250711') df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 获取数据 ``` 转债代码 转债名称 转债拼音 最新价 涨跌幅_x 正股代码 ... 20日波动率 30日波动率 60日波动率 120日波动率 威廉1 威廉2 0 113609 永安转债 yazz 145.999 -2.98 603776 ... 6.850943 5.595098 3.995663 4.322330 76.003040 97.603218 1 123248 恒辉转债 hhzz 145.262 -2.76 300952 ... 2.298087 3.146939 2.892573 3.782808 76.892739 71.215511 2 123093 金陵转债 jlzz 125.622 -1.78 300651 ... 3.499506 6.185425 4.344666 3.087727 99.539326 99.513853 3 111019 宏柏转债 hbzz 140.219 2.43 605366 ... 1.774103 1.580273 1.280382 1.327726 29.955665 29.955665 4 123082 北陆转债 blzz 130.850 -1.23 300016 ... 4.154082 3.495905 2.477960 1.883342 100.000000 100.000000 .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 439 113633 科沃转债 kwzz 113.987 0.40 603486 ... 0.239834 0.228378 0.326035 0.489676 29.942784 36.064319 440 128124 科华转债 khzz 109.109 0.07 002022 ... 0.136921 0.139552 0.175517 0.396506 10.076606 10.822785 441 127089 晶澳转债 jazz 113.599 0.00 002459 ... 1.160093 0.983792 1.021660 1.133660 11.139872 22.129118 442 118020 芳源转债 fyzz 109.369 0.49 688148 ... 1.028495 0.875446 0.765051 1.062826 10.695359 15.975054 443 113589 天创转债 tczz 222.317 0.65 603608 ... 2.084359 1.744665 1.550069 2.632349 63.008927 37.089608 ``` ### 7获取可转债多周期行情数据 参数 ``` 可转债历史数据 stock 证券代码 end结束时间 limit数据长度 data_type数据类型： 1 1分钟 5 5分钟 15 15分钟 30 30分钟 60 60分钟 D 日线数据 W 周线数据 M 月线数据 fqt 复权 fq=0股票除权 fq=1前复权 fq=2后复权 ``` 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.get_cov_bond_hist_data( stock='113069', start='20100101', end='20500101', limit='10000', data_type='D', fqt='1', count=8000) df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 数据 ``` date open close high low volume 成交额 振幅 涨跌幅 涨跌额 换手率 0 2024-01-18 113.122 115.991 118.000 111.510 1181569 1.357441e+09 6.49 15.99 15.991 83.64 1 2024-01-19 115.506 117.991 119.791 115.480 474486 5.610860e+08 3.72 1.72 2.000 33.59 2 2024-01-22 117.650 114.964 117.982 114.200 151111 1.745886e+08 3.21 -2.57 -3.027 10.70 3 2024-01-23 114.300 117.263 117.611 113.000 166038 1.935913e+08 4.01 2.00 2.299 11.75 4 2024-01-24 116.536 115.333 118.063 113.000 110549 1.276678e+08 4.32 -1.65 -1.930 7.83 .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 373 2025-08-06 143.819 149.764 149.800 143.754 84186 1.242249e+08 4.20 4.13 5.945 5.96 374 2025-08-07 149.770 147.115 150.638 146.000 98933 1.463618e+08 3.10 -1.77 -2.649 7.00 375 2025-08-08 147.115 148.605 150.583 145.920 55740 8.272259e+07 3.17 1.01 1.490 3.95 376 2025-08-11 148.500 156.312 164.000 148.268 340017 5.294363e+08 10.59 5.19 7.707 24.07 377 2025-08-12 156.678 159.834 166.866 155.668 795677 1.292062e+09 7.16 2.25 3.522 56.32 [378 rows x 11 columns] ``` ### 8可转债分时成交数据 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.get_cov_bond_spot_trader_data(stock='113069') df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 数据 ``` 时间 价格 成交量 单数 性质 涨跌幅 实时涨跌幅 0 92500 156.678 104 27 买盘 NaN NaN 1 93000 156.678 7 5 买盘 0.000000 NaN 2 93003 156.250 465 108 卖盘 -0.273172 -0.273172 3 93006 155.983 289 79 卖盘 -0.444052 -0.170880 4 93009 156.077 116 42 买盘 -0.383789 0.060263 ... ... ... ... ... .. ... ... 2277 112403 159.630 283 52 买盘 1.912914 0.039482 2278 112406 159.650 22 7 买盘 1.925443 0.012529 2279 112409 159.787 196 16 买盘 2.011256 0.085813 2280 112412 159.755 33 9 卖盘 1.991229 -0.020027 2281 112415 159.760 16 7 买盘 1.994359 0.003130 [2282 rows x 7 columns] ``` ### 10可转债历史行情数据-分时 ``` 输入参数 名称 类型 描述 symbol str symbol='sz123106'; 转债代码 period str period='5'; choice of {'1', '5', '15', '30', '60'}; 其中 1 分钟数据返回近 1 个交易日数据且不复权 adjust str adjust=''; choice of {'', 'qfq', 'hfq'}; '': 不复权, 'qfq': 前复权, 'hfq': 后复权, 其中 1 分钟数据返回近 1 个交易日数据且不复权 start_date str start_date="1979-09-01 09:32:00"; 日期时间; 默认返回所有数据 end_date str end_date="2222-01-01 09:32:00"; 日期时间; 默认返回所有数据 ``` ``` 输出参数-其他 名称 类型 描述 时间 object - 开盘 float64 - 收盘 float64 - 最高 float64 - 最低 float64 - 涨跌幅 float64 注意单位: % 涨跌额 float64 - 成交量 float64 注意单位: 手 成交额 float64 - 振幅 float64 注意单位: % 换手率 float64 注意单位: % ``` 源代码 ``` ``` 数据 ``` 时间 开盘 收盘 最高 最低 涨跌幅 涨跌额 成交量 成交 额 振幅 换手率 0 2025-08-11 10:05:00 153.500 153.600 153.772 153.309 0.02 0.029 7004 10755195.0 0.30 0.50 1 2025-08-11 10:10:00 153.600 153.501 153.955 153.275 -0.06 -0.099 12245 18807258.0 0.44 0.87 2 2025-08-11 10:15:00 153.538 153.009 153.666 152.806 -0.32 -0.492 7593 11638921.0 0.56 0.54 3 2025-08-11 10:20:00 152.919 151.891 152.919 151.637 -0.73 -1.118 5801 8823869.0 0.84 0.41 4 2025-08-11 10:25:00 151.969 153.154 153.240 151.969 0.83 1.263 1875 2859949.0 0.84 0.13 .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 61 2025-08-12 11:10:00 162.098 161.964 162.967 161.310 -0.15 -0.244 40832 66214154.0 1.02 2.89 62 2025-08-12 11:15:00 161.770 159.828 161.771 159.437 -1.32 -2.136 40995 65661005.0 1.44 2.90 63 2025-08-12 11:20:00 159.818 159.720 160.363 159.459 -0.07 -0.108 22632 36204292.0 0.57 1.60 64 2025-08-12 11:25:00 159.677 159.853 160.200 159.524 0.08 0.133 10984 17552684.0 0.42 0.78 65 2025-08-12 11:30:00 159.865 159.989 160.280 159.124 0.09 0.136 11053 17652844.0 0.72 0.78 [66 rows x 11 columns] ``` ### 11可转债数据一览表 ``` 输出参数 名称 类型 描述 债券代码 object - 债券简称 object - 申购日期 object - 申购代码 object - 申购上限 float64 注意单位: 万元 正股代码 object - 正股简称 object - 正股价 float64 - 转股价 float64 - 转股价值 float64 - 债现价 float64 - 转股溢价率 float64 注意单位: % 原股东配售-股权登记日 float64 - 原股东配售-每股配售额 object - 发行规模 float64 注意单位: 亿元 中签号发布日 object - 中签率 ``` 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.bond_zh_cov() df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出结果 ``` 债券代码 债券简称 申购日期 申购代码 申购上限 正股代码 ... 原股东配售-每股配售额 发行规模 中签号发布日 中签率 上市时间 信用评级 0 113698 凯众转债 2025-08-15 754037 100 603037 ... 1.1500 3.08447 2025-08-19 NaN NaT AA- 1 118058 微导转债 2025-08-06 718147 100 688147 ... 2.5570 11.70000 2025-08-08 0.001495 NaT AA 2 127110 广核转债 2025-07-09 073816 100 003816 ... 0.1245 49.00000 2025-07-11 0.018642 2025-07-25 AAA 3 111023 利柏转债 2025-07-03 713167 100 605167 ... 1.6890 7.50000 2025-07-07 0.001735 2025-07-22 AA 4 113696 伯25转债 2025-07-01 754596 100 603596 ... 4.6330 28.02000 2025-07-03 0.008950 2025-07-28 AA .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 975 110227 赤化转债 2007-10-10 733227 100 600227 ... 2.4000 4.50000 2007-10-16 0.158854 2007-10-23 AAA 976 126006 07深高债 2007-10-09 733548 100 600548 ... 1.8000 15.00000 2007-10-15 0.290304 2007-10-30 AAA 977 110971 恒源转债 2007-09-24 733971 100 600971 ... 1.0000 4.00000 2007-09-28 5.311774 2007-10-12 AAA 978 110567 山鹰转债 2007-09-05 733567 100 600567 ... 1.1000 4.70000 2007-09-11 0.496391 2007-09-17 AA 979 110026 中海转债 2007-07-02 733026 100 600026 ... 0.9000 20.00000 2007-07-06 1.333453 2007-07-12 AAA [980 rows x 19 columns] ``` ### 12可转债比价表 ``` 输出参数 名称 类型 描述 序号 int32 - 转债代码 object - 转债名称 object - 转债最新价 object - 转债涨跌幅 object 注意单位: % 正股代码 object - 正股名称 object - 正股最新价 object - 正股涨跌幅 object 注意单位: % 转股价 object - 转股价值 object - 转股溢价率 object 注意单位: % 纯债溢价率 object 注意单位: % 回售触发价 object - 强赎触发价 object - 到期赎回价 object - 纯债价值 float64 - 开始转股日 object - 上市日期 object - 申购日期 object - ``` 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.bond_cov_comparison() df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 数据 ``` 序号 转债代码 转债名称 转债最新价 转债涨跌幅 正股代码 正股名称 ... 回售触发价 强赎触发价 到期赎回价 纯债价值 开始转股日 上市日期 申购日期 0 1 113664 大元转债 219.66 13.39 603757 大元泵业 ... 14.41 26.77 115.0 109.5832 20230609 20230104 20221205 1 2 113606 荣泰转债 179.348 7.53 603579 荣泰健康 ... 16.15 29.99 115.0 114.4618 20210506 20201120 20201030 2 3 113064 东材转债 149.224 6.62 601208 东材科技 ... 8.07 14.99 112.0 109.0905 20230522 20221212 20221116 3 4 113069 博23转债 178.17 6.59 601137 博威合金 ... 10.28 19.08 109.0 104.5567 20240628 20240118 20231222 4 5 118049 汇成转债 197.155 4.83 688403 汇成股份 ... 5.33 9.89 112.0 99.537 20250213 20240902 20240807 .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 455 456 128120 联诚转债 - NaN 002921 联诚精密 ... 8.11 15.07 112.0 100.1155 20210125 20200817 20200717 456 457 128109 楚江转债 - NaN 002171 楚江新材 ... 4.27 7.93 110.0 100.3804 20201210 20200623 20200604 457 458 113575 东时转债 - NaN 603377 ST东时 ... 8.51 15.80 108.0 85.6739 20201015 20200430 20200409 458 459 128071 合兴转债 - NaN 002228 合兴包装 ... 2.17 4.03 110.0 109.9812 20200224 20190916 20190816 459 460 123029 英科转债 - NaN 300677 英科医疗 ... 2.39 4.45 128.0 127.9782 20200224 20190910 20190816 [460 rows x 20 columns] ``` ### 13可转债价值分析 ``` 输入参数 名称 类型 描述 symbol str symbol="113664"; 可转债代码 ``` ``` 输出参数 名称 类型 描述 日期 object - 收盘价 float64 注意单位: 元 纯债价值 float64 注意单位: 元 转股价值 float64 注意单位: 元 纯债溢价率 float64 注意单位: % 转股溢价率 float64 注意单位: % ``` ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.bond_zh_cov_value_analysis(symbol="113664") df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 数据 ``` 日期 收盘价 纯债价值 转股价值 纯债溢价率 转股溢价率 0 2022-12-05 NaN 83.840095 98.188093 19.274674 1.845343 1 2022-12-06 NaN 83.831610 94.779983 19.286746 5.507510 2 2022-12-07 NaN 83.274846 94.176014 20.084281 6.184150 3 2022-12-08 NaN 83.250088 95.987921 20.119992 4.179775 4 2022-12-09 NaN 83.239436 93.960311 20.135365 6.427916 .. ... ... ... ... ... ... 647 2025-08-06 145.297 109.466520 133.851384 32.731908 8.550988 648 2025-08-07 146.703 109.510682 139.873725 33.962274 4.882457 649 2025-08-08 149.044 109.533373 142.107819 36.071770 4.880928 650 2025-08-11 167.447 109.580265 156.338028 52.807624 7.105739 651 2025-08-12 193.721 109.583237 171.976688 76.779775 12.643756 [652 rows x 6 columns] ``` ### 14可转债溢价率分析 ``` 输入参数 名称 类型 描述 symbol str symbol="113664"; 可转债代码 ``` ``` 输出参数 名称 类型 描述 日期 object - 收盘价 float64 注意单位: 元 纯债价值 float64 注意单位: 元 转股价值 float64 注意单位: 元 纯债溢价率 float64 注意单位: % 转股溢价率 float64 注意单位: % ``` 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.bond_zh_cov_value_analysis(symbol="113664") df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` ``` 日期 收盘价 纯债价值 转股价值 纯债溢价率 转股溢价率 0 2022-12-05 NaN 83.840095 98.188093 19.274674 1.845343 1 2022-12-06 NaN 83.831610 94.779983 19.286746 5.507510 2 2022-12-07 NaN 83.274846 94.176014 20.084281 6.184150 3 2022-12-08 NaN 83.250088 95.987921 20.119992 4.179775 4 2022-12-09 NaN 83.239436 93.960311 20.135365 6.427916 .. ... ... ... ... ... ... 647 2025-08-06 145.297 109.466520 133.851384 32.731908 8.550988 648 2025-08-07 146.703 109.510682 139.873725 33.962274 4.882457 649 2025-08-08 149.044 109.533373 142.107819 36.071770 4.880928 650 2025-08-11 167.447 109.580265 156.338028 52.807624 7.105739 651 2025-08-12 193.721 109.583237 171.976688 76.779775 12.643756 [652 rows x 6 columns] ``` ### 15可转债强赎 ``` 输出参数 名称 类型 描述 代码 object - 名称 object - 现价 float64 - 正股代码 object - 正股名称 object - 规模 float64 注意单位: 亿 剩余规模 float64 - 转股起始日 object - 最后交易日 object - 到期日 object - 转股价 float64 - 强赎触发比 int64 注意单位: % 强赎触发价 float64 - 正股价 float64 - 强赎价 float64 - 强赎天计数 object - 强赎条款 object - 强赎状态 object - ``` 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.bond_cb_redeem_jsl() df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 输出 ``` 代码 名称 现价 正股代码 ... 强赎价 强赎天计数 强赎条款 强赎状态 0 123120 隆华转债 138.632 300263 ... 100.220 17/15 | 30 如果公司股票在任意连续三十个交易日中至少有十五个 交易日的收盘价格不低于当期转股价格的130... 已公告强赎 1 123141 宏丰转债 132.300 300283 ... 100.920 23/15 | 30 在转股期内，如果公司股票在任何连续三十个交易日中至少十五 个交易日的收盘价格不低于当期转股价格... 已公告强赎 2 123063 大禹转债 146.600 300021 ... 100.200 24/15 | 30 如果公司股票在任意连续三十个交易日中至少十五个交易日的收 盘价格不低于当期转股价格的 130%... 已公告强赎 3 123048 应急转债 134.022 300527 ... 100.770 30/15 | 30 如果公司股票在任何连续三十个交易日中至少有十五个交易日的 收盘价格不低于当期转股价格的 130... 已公告强赎 4 118023 广大转债 123.995 688186 ... 100.866 6/15 | 30 如果公司股票在连续三十个交易日中至少十五个交易日的收盘价 格不低于当期转股价格的 130%（含... 已公告强赎 .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... 452 113687 振华转债 229.155 603067 ... NaN 0/15 | 30 如果公司股票连续三十个交易日中至少有十五个交易日的收盘价 格不低于当期转股价格的 130%（含... 公告不强赎 453 127037 银轮转债 357.000 002126 ... NaN 0/15 | 30 如果公司股票在任何连续三十个交易日中至少十五个交易日 的收盘价格不低于当期转股价格的 130... 公告不强赎 454 110077 洪城转债 207.408 600461 ... NaN 0/15 | 30 如果公司股票在任何连续三十个交易日中至少十五个交易日的收 盘价格不低于当期转股价格的 130%... 公告不强赎 455 110060 天路转债 410.997 600326 ... NaN 0/15 | 30 在本次发行的可转债转股期内，如果公司 A 股股票连续 30 个交易日中 至少有 15 个交易... 公告不强赎 456 123034 通光转债 210.038 300265 ... NaN 0/15 | 30 如果公司股票任意连续30个交易日中至少有15个交易日的收盘价 不低于当期转股价格的130%(含... 公告不强赎 [457 rows x 18 columns] ``` ### 16集思录可转债等权指数 ``` 输出参数 名称 类型 描述 price_dt object 日期 price float64 指数 amount float64 剩余规模(亿元) volume float64 成交额(亿元) count int64 数量 increase_val float64 涨跌 increase_rt float64 涨幅 avg_price float64 平均价格(元) mid_price float64 中位数价格(元) mid_convert_value float64 中位数转股价值 avg_dblow float64 平均双底 avg_premium_rt float64 平均溢价率 mid_premium_rt float64 中位数溢价率 avg_ytm_rt float64 平均收益率 turnover_rt float64 换手率 price_90 int64 >90 price_90_100 int64 90~100 price_100_110 int64 100~110 price_110_120 int64 110~120 price_120_130 int64 120~130 price_130 int64 >130 increase_rt_90 float64 >90涨幅 increase_rt_90_100 float64 90~100涨幅 increase_rt_100_110 float64 100~110涨幅 increase_rt_110_120 float64 110~120涨幅 increase_rt_120_130 float64 120~130涨幅 increase_rt_130 float64 >130涨幅 idx_price float64 沪深300指数 idx_increase_rt float64 沪深300指数涨幅 ``` 源代码 ``` from xms_quants_data_client.xms_quants_data_client import xms_quants_data_client client=xms_quants_data_client( url='http://124.220.32.224', port='8080', password='test') df=client.bond_cb_index_jsl() df=client.data_to_pandas(df) print(df) ``` 数据 ``` price_dt price amount volume ... increase_rt_120_130 increase_rt_130 idx_price idx_increase_rt 0 2024-08-01 1821.426 7802.76 511.83 ... 0.20 0.39 3419.267 -0.66 1 2024-08-02 1811.281 7802.12 475.54 ... -0.99 -0.28 3384.392 -1.02 2 2024-08-05 1789.129 7805.18 466.17 ... -1.32 -1.68 3343.321 -1.21 3 2024-08-06 1796.894 7805.15 404.93 ... 0.57 0.54 3342.979 -0.01 4 2024-08-07 1801.440 7803.48 432.14 ... 0.80 1.38 3341.489 -0.04 .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... 245 2025-08-06 2394.838 6337.90 944.92 ... 0.46 1.05 4113.485 0.24 246 2025-08-07 2391.365 6331.08 948.41 ... -0.17 -0.23 4114.666 0.03 247 2025-08-08 2394.832 6324.60 862.23 ... 0.14 0.14 4104.967 -0.24 248 2025-08-11 2420.984 6310.63 841.25 ... 0.55 1.64 4122.511 0.43 249 2025-08-12 2412.486 6297.55 873.05 ... -0.32 -0.45 4143.825 0.52 [250 rows x 30 columns] ``` #### 特技 1. 使用 Readme\_XXX.md 来支持不同的语言，例如 Readme\_en.md, Readme\_zh.md 2. Gitee 官方博客 [blog.gitee.com](https://blog.gitee.com) 3. 你可以 [https://gitee.com/explore](https://gitee.com/explore) 这个地址来了解 Gitee 上的优秀开源项目 4. [GVP](https://gitee.com/gvp) 全称是 Gitee 最有价值开源项目，是综合评定出的优秀开源项目 5. Gitee 官方提供的使用手册 [https://gitee.com/help](https://gitee.com/help) 6. Gitee 封面人物是一档用来展示 Gitee 会员风采的栏目 [https://gitee.com/gitee-stars/](https://gitee.com/gitee-stars/)