# 西蒙斯金融量化交易数据库 **Repository Path**: Mingnee/xms_quant_trader_data ## Basic Information - **Project Name**: 西蒙斯金融量化交易数据库 - **Description**: 西蒙斯金融量化交易数据库 - **Primary Language**: Unknown - **License**: Not specified - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 4 - **Created**: 2025-09-17 - **Last Updated**: 2025-09-17 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # 西蒙斯金融量化交易数据库2 #### 介绍 西蒙斯量化交易数据库介绍 数据库概述 利用高速服务器数据库存储数据，多线程异步读取数据，专业量化金融数据库。利用多线程，高并发算法开发，利用数据库存储的方式，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** 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_quant_trader_data-0.1-py3-none-any.whl ``` 低版本的安装代码 ``` pip install http://124.220.32.224:8888/xms_quant_trader_data-0.1-py3-none-any.whl ``` 更新版本的代码 ``` py -m pip install --force-reinstall http://124.220.32.224:8888/xms_quant_trader_data-0.1-py3-none-any.whl ``` 老版本python更新代码 ``` py -m pip install --force-reinstall http://124.220.32.224:8888/xms_quant_trader_data-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_quant_trader_data-0.1-py3-none-any.whl ``` 安装库代码 ``` py -m pip install http://124.220.32.224:8888/xms_quant_trader_data-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_quant_trader_data-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_quant_trader_data-0.1-py3-none-any.whl ``` #### 使用说明 ### 标题1导入数据库的类 ``` from xms_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data client=xms_quant_trader_data( url='http://14.103.193.242', 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_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data client=xms_quant_trader_data( url='http://14.103.193.242', 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_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data client=xms_quant_trader_data( url='http://14.103.193.242', 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_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data client=xms_quant_trader_data( url='http://14.103.193.242', 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_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data client=xms_quant_trader_data( url='http://14.103.193.242', 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_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data client=xms_quant_trader_data( url='http://14.103.193.242', 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_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data from datetime import datetime client=xms_quant_trader_data( url='http://14.103.193.242', 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_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data from datetime import datetime client=xms_quant_trader_data( url='http://14.103.193.242', 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_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data from datetime import datetime client=xms_quant_trader_data( url='http://14.103.193.242', 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_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data from datetime import datetime client=xms_quant_trader_data( url='http://14.103.193.242', 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_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data from datetime import datetime client=xms_quant_trader_data( url='http://14.103.193.242', 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] ``` ### **二日线行情数据** ### 1全部股票 源代码 ``` from xms_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data from datetime import datetime client=xms_quant_trader_data( url='http://14.103.193.242', port='8080', password='test') df=client.get_all_maker_stock() df['代码']=df['代码'].apply(lambda x:client.adjust_stock_1(x)) print(df) ``` 输出结果 ``` 代码 名称 0 300750 宁德时代 1 002384 东山精密 2 601288 农业银行 3 603799 华友钴业 4 002460 赣锋锂业 ... ... ... 5233 002594 比亚迪 5234 688041 海光信息 5235 300308 中际旭创 5236 300502 新易盛 5237 300059 东方财富 ``` ### 2股票日线行情数据 ``` 输入参数 stock 股票代码比如000001 start_date 开始时间比如20210101 end_date 结束时间比如20500101 ``` 源代码 ``` from xms_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data from datetime import datetime client=xms_quant_trader_data( url='http://14.103.193.242', port='8080', password='test') df=client.get_stock_daily_hist_data( stock='301088', start_date='20200101', end_date='20500101') print(df) ``` 输出结果 ``` time open high low close ... suspendFlag date 成交额 涨跌幅 涨跌额 0 1635350400000 30.00 32.90 27.53 28.79 ... 0 2021-10-27 16:00:00 646469451.0 NaN NaN 1 1635436800000 27.50 29.51 27.11 27.71 ... 0 2021-10-28 16:00:00 371224003.0 -3.751303 -1.08 2 1635696000000 27.10 27.47 26.17 26.44 ... 0 2021-10-31 16:00:00 315707639.0 -4.583183 -1.27 3 1635782400000 26.58 27.19 26.31 26.70 ... 0 2021-11-01 16:00:00 260366120.0 0.983359 0.26 4 1635868800000 26.74 26.75 25.52 25.92 ... 0 2021-11-02 16:00:00 207849221.0 -2.921348 -0.78 .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 936 1756828800000 14.33 14.39 14.00 14.07 ... 0 2025-09-02 16:00:00 21227139.0 -1.193820 -0.17 937 1756915200000 14.07 14.46 14.00 14.35 ... 0 2025-09-03 16:00:00 35713138.0 1.990050 0.28 938 1757001600000 14.28 14.44 14.13 14.42 ... 0 2025-09-04 16:00:00 20133965.0 0.487805 0.07 939 1757260800000 14.45 14.58 14.38 14.51 ... 0 2025-09-07 16:00:00 20443049.0 0.624133 0.09 940 1757347200000 14.47 14.58 14.42 14.43 ... 0 2025-09-08 16:00:00 7277385.0 -0.551344 -0.08 [941 rows x 15 columns] ``` ### 3全部的ETF 源代码 ``` from xms_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data from datetime import datetime client=xms_quant_trader_data( url='http://14.103.193.242', port='8080', password='test') df=client.get_maker_all_ETF() print(df) ``` 输出的结果 ``` 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 43299128.2 159322 8.36 26.94 29.99 68.89 7.233377e+07 ... 282540 4.22 1.460 -1.10 1.58 1.48 1.10 1 29455731.3 159315 8.53 26.97 29.37 70.30 8.193910e+07 ... 191711 4.05 1.473 -0.57 1.591 1.484 0.57 2 142810819.95 159562 8.09 26.71 28.73 72.59 9.611459e+08 ... 695234 2.83 1.963 -0.62 2.107 1.989 0.62 3 528988325.0 517520 8.38 27.04 29.70 71.50 7.906571e+09 ... 2823926 2.36 1.804 -0.74 1.929 1.815 0.74 4 33947645.0 159321 8.69 26.26 28.35 67.54 1.690717e+08 ... 235994 2.86 1.383 -0.42 1.479 1.4 0.42 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 1273 3650738.3 159372 1.48 24.12 48.28 49.45 4.333177e+07 ... 24176 1.21 1.550 -0.10 1.526 1.504 0.10 1274 - 159716 1.70 16.49 30.05 72.08 8.531497e+07 ... - - 1.017 0.00 - - 0.00 1275 - 159916 1.00 4.91 12.36 29.43 2.952882e+08 ... - - 5.154 0.00 - - 0.00 1276 - 511820 0.00 0.00 0.01 0.00 9.569000e+07 ... - - 100.001 0.00 - - 0.00 1277 - 511960 0.00 0.00 0.00 0.00 2.417000e+07 ... - - 99.998 0.00 - - 0.00 [1278 rows x 21 columns] ``` ### 4ETF日线行情数据 ``` 输入参数 stock 股票代码比如513100 start_date 开始时间比如20210101 end_date 结束时间比如20500101 ``` 源代码 ``` from xms_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data from datetime import datetime client=xms_quant_trader_data( url='http://14.103.193.242', port='8080', password='test') df=client.get_ETF_daily_hist_data( stock='513100', start_date='20210101', end_date='20500101') print(df) ``` 输出的结果 ``` time open high low close ... suspendFlag date 成交额 涨跌幅 涨跌 额 243 1609689600000 4.369 4.369 4.320 4.333 ... 0 2021-01-03 16:00:00 74369278.0 -0.960000 -0.042 244 1609776000000 4.280 4.290 4.254 4.275 ... 0 2021-01-04 16:00:00 65525084.0 -1.338565 -0.058 245 1609862400000 4.285 4.295 4.254 4.256 ... 0 2021-01-05 16:00:00 77372007.0 -0.444444 -0.019 246 1609948800000 4.242 4.260 4.239 4.243 ... 0 2021-01-06 16:00:00 51688693.0 -0.305451 -0.013 247 1610035200000 4.302 4.323 4.300 4.318 ... 0 2021-01-07 16:00:00 71249958.0 1.767617 0.075 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 1375 1756828800000 1.667 1.678 1.666 1.676 ... 0 2025-09-02 16:00:00 684086898.0 0.000000 0.000 1376 1756915200000 1.685 1.686 1.681 1.682 ... 0 2025-09-03 16:00:00 719796014.0 0.357995 0.006 1377 1757001600000 1.698 1.701 1.696 1.701 ... 0 2025-09-04 16:00:00 574946613.0 1.129608 0.019 1378 1757260800000 1.698 1.699 1.694 1.696 ... 0 2025-09-07 16:00:00 422336578.0 -0.293945 -0.005 1379 1757347200000 1.698 1.699 1.696 1.698 ... 0 2025-09-08 16:00:00 189133458.0 0.117925 0.002 [1137 rows x 15 columns] ``` ### 5全部的可转债 源代码 ``` from xms_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data from datetime import datetime client=xms_quant_trader_data( url='http://14.103.193.242', port='8080', password='test') df=client.get_maker_bond_cov_data() print(df) ``` 输出的结果 ``` 转债代码 转债名称 转债拼音 最新价 涨跌幅 正股代码 ... notes 正股年化波动率 debt_rate 上市天数 交易日 更新时间 0 123244 松原转债 syzz 147.053 -3.96 300893 ... None buy buy 33130034877 20250909 1757414834877 1 128130 景兴转债 jxzz 158.933 4.45 2067 ... None buy buy 157027634877 20250909 1757414834877 2 123247 万凯转债 wkzz 176.846 3.42 301216 ... None buy buy 31920434877 20250909 1757414834877 3 127052 西子转债 xzzz 125.072 -1.21 2534 ... None buy buy 114432434877 20250909 1757414834877 4 127107 领益转债 lyzz 153.650 -2.75 2600 ... None buy buy 23971634877 20250909 1757414834877 .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 429 128124 科华转债 khzz 111.393 -0.90 2022 ... None buy buy 159533234877 20250909 1757414834877 430 123065 宝莱转债 blzz 126.901 -0.78 300246 ... None buy buy 156509234877 20250909 1757414834877 431 113589 天创转债 tczz 217.603 -0.75 603608 ... None buy buy 162557234877 20250909 1757414834877 432 118020 芳源转债 fyzz 122.072 0.32 688148 ... None buy buy 89635634877 20250909 1757414834877 433 113575 东时转债 dszz 196.487 6.23 603377 ... None buy buy 169210034877 20250909 1757414834877 [434 rows x 67 columns] ``` ### 6可转债日线数据 ### ``` 输入参数 stock 股票代码比如113575 start_date 开始时间比如20210101 end_date 结束时间比如20500101 ``` 源代码 ``` from xms_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data from datetime import datetime client=xms_quant_trader_data( url='http://14.103.193.242', port='8080', password='test') df=client.get_bond_cov_daily_hist_data( stock='113575', start_date='20210101', end_date='20500101') print(df) ``` 输出结果 ``` time open high low close volume ... preClose suspendFlag date 成交额 涨跌幅 涨跌额 165 1609689600000 133.500 137.780 131.500 136.150 13463 ... 134.160 0 2021-01-03 16:00:00 1.805654e+07 1.483304 1.990 166 1609776000000 136.150 146.770 135.300 139.880 19954 ... 136.150 0 2021-01-04 16:00:00 2.767949e+07 2.739625 3.730 167 1609862400000 139.890 147.000 139.100 143.590 17681 ... 139.880 0 2021-01-05 16:00:00 2.510949e+07 2.652273 3.710 168 1609948800000 159.000 163.000 137.220 140.400 72201 ... 143.590 0 2021-01-06 16:00:00 1.061643e+08 -2.221603 -3.190 169 1610035200000 140.060 140.380 133.210 133.250 25544 ... 140.400 0 2021-01-07 16:00:00 3.498512e+07 -5.092593 -7.150 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 1297 1756828800000 193.293 209.949 188.431 197.781 821468 ... 195.405 0 2025-09-02 16:00:00 1.636904e+09 1.215936 2.376 1298 1756915200000 198.500 203.500 180.640 181.101 326564 ... 197.781 0 2025-09-03 16:00:00 6.226391e+08 -8.433570 -16.680 1299 1757001600000 184.110 185.500 178.555 182.400 243188 ... 181.101 0 2025-09-04 16:00:00 4.439950e+08 0.717279 1.299 1300 1757260800000 182.399 186.998 181.022 184.956 196799 ... 182.400 0 2025-09-07 16:00:00 3.622621e+08 1.401316 2.556 1301 1757347200000 187.000 202.236 186.866 196.990 604029 ... 184.956 0 2025-09-08 16:00:00 1.191915e+09 6.506412 12.034 [1137 rows x 15 columns] ``` ### **三同花顺涨停数据** ### 1同花顺涨停数据 输出参数date 比如20250910 源代码 ``` from xms_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data api=xms_quant_trader_data( url='http://14.103.193.242', port='8080', password='test') df=api.get_ths_zt_data(date='20250910') print(df) ``` 输出结果 ``` open_num first_limit_up_time ... latest time_preview 0 NaN 1757480964 ... 72.22 [1.7517, 0.5484, 0.7768, 1.8888, 3.412, 2.2391... 1 NaN 1757474292 ... 10.98 [0.2004, 0.3006, 0.2004, 0.2004, 0.3006, 0.100... 2 NaN 1757473740 ... 14.74 [-0.2985, 0.1493, 0.4478, 0.0, 0.6716, 0.9701,... 3 2.0 1757468774 ... 53.67 [5.7594, 6.3948, 6.4562, 7.3376, 9.2232, 8.895... 4 6.0 1757470290 ... 13.81 [-2.0717, -0.7968, -1.3546, -0.9562, -1.2749, ... 5 3.0 1757470407 ... 22.97 [0.418, 1.3062, 0.8359, 1.0449, 1.0449, 0.9404... 6 1.0 1757469286 ... 57.00 [1.3122, 3.8209, 3.1262, 5.3647, 7.2366, 8.105... 7 1.0 1757469508 ... 12.67 [0.2604, 0.5208, 0.6076, 0.9549, 1.1285, 0.954... 8 3.0 1757468283 ... 7.32 [-0.3008, 0.9023, 0.9023, 10.0752, 6.7669, 10.... 9 NaN 1757471550 ... 9.28 [-0.4739, 3.436, 3.5545, 6.1611, 5.8057, 5.094... 10 3.0 1757467857 ... 3.45 [5.0955, 9.8726, 7.0064, 9.2357, 9.8726, 9.872... 11 11.0 1757468128 ... 124.63 [5.9135, 8.3848, 8.9585, 10.0, 10.0, 10.0, 10.... 12 4.0 1757468682 ... 9.58 [-1.2629, -1.6073, 1.2629, 4.0184, 5.6257, 9.9... 13 NaN 1757470203 ... 12.42 [6.2888, 3.1887, 3.6315, 3.6315, 3.1887, 3.188... 14 NaN 1757470013 ... 36.07 [0.3355, 4.6356, 3.3242, 5.1235, 3.8121, 5.032... 15 NaN 1757469957 ... 15.63 [0.0, 0.3519, 0.9852, 2.1816, 3.0964, 3.2372, ... 16 3.0 1757469831 ... 5.86 [-0.3752, -0.1876, 0.0, -0.3752, 0.0, -0.1876,... 17 3.0 1757467501 ... 14.76 [9.9851, 9.9851, 9.9851, 9.9851, 9.9851, 9.985... 18 NaN 1757469759 ... 8.46 [4.0312, 2.9909, 2.3407, 4.6814, 4.6814, 4.421... 19 4.0 1757467830 ... 8.10 [5.5707, 10.0543, 10.0543, 10.0543, 10.0543, 1... 20 NaN 1757469633 ... 6.17 [2.6738, 5.7041, 5.8824, 9.6257, 8.5561, 7.843... 21 NaN 1757469024 ... 17.62 [0.1873, 1.5605, 1.4357, 1.3733, 6.0549, 6.866... 22 NaN 1757468901 ... 19.79 [0.0, 3.7243, 3.1128, 2.7793, 3.0573, 5.5586, ... 23 1.0 1757468432 ... 11.90 [0.7394, 3.9741, 5.1756, 6.7468, 9.9815, 9.981... 24 NaN 1757468484 ... 6.45 [1.8771, 0.8532, 0.8532, 0.3413, 10.0683, 10.0... 25 1.0 1757468172 ... 14.43 [-0.1524, 5.8689, 5.0305, 9.9848, 9.9848, 9.98... 26 4.0 1757467995 ... 4.68 [3.0588, 8.2353, 10.1176, 10.1176, 10.1176, 10... 27 NaN 1757468223 ... 6.35 [0.6932, 3.9861, 6.2392, 10.052, 10.052, 10.05... 28 NaN 1757468190 ... 10.02 [1.0977, 5.3787, 5.5982, 9.989, 9.989, 9.989, ... 29 1.0 1757468100 ... 2.74 [-1.2048, 7.2289, 8.4337, 10.0402, 10.0402, 10... 30 NaN 1757467992 ... 3.05 [1.083, 6.1372, 10.1083, 10.1083, 10.1083, 10.... 31 NaN 1757467959 ... 11.34 [-1.8429, 9.9903, 9.9903, 9.9903, 9.9903, 9.99... 32 NaN 1757467503 ... 32.56 [10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.... 33 NaN 1757467502 ... 76.00 [10.0014, 10.0014, 10.0014, 10.0014, 10.0014, ... 34 NaN 1757467500 ... 9.22 [10.0239, 10.0239, 10.0239, 10.0239, 10.0239, ... [35 rows x 22 columns] ``` ### 2同花顺跌停数据 输入参数date比如20250910 源代码 ``` from xms_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data api=xms_quant_trader_data( url='http://14.103.193.242', port='8080', password='test') df=api.get_ths_dt_data(date='20250910') print(df) ``` 输出结果 ``` open_num first_limit_up_time last_limit_up_time ... market_type latest time_preview 0 None None None ... HS 20.79 [-10.0, -9.4372, -9.9134, -10.0, -10.0, -10.0,... [1 rows x 22 columns] ``` ### 3 同花顺冲刺涨停数据 输入时间比如date=20250910 ``` from xms_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data api=xms_quant_trader_data( url='http://14.103.193.242', port='8080', password='test') df=api.get_ths_cczt_data(date='20250910') print(df) ``` 结果 ``` open_num first_limit_up_time last_limit_up_time ... market_type latest time_preview 0 1.0 None None ... STAR 34.05 [9.1228, 14.1404, 17.4035, 17.0877, 20.0, 20.0... 1 NaN None None ... HS 27.12 [1.6022, 2.8918, 2.8527, 4.1813, 3.9078, 3.126... 2 NaN None None ... HS 26.55 [0.12, 2.519, 1.8792, 2.1192, 2.6389, 4.1184, ... 3 NaN None None ... HS 43.37 [-2.0202, 0.4293, 1.2374, 0.4798, 0.9596, 1.11... 4 NaN None None ... GEM 24.37 [-0.4208, 5.9374, 7.9009, 14.446, 16.7835, 17.... 5 NaN None None ... GEM 19.51 [0.1707, 4.2686, 3.3011, 3.8702, 3.9841, 4.097... 6 5.0 None None ... HS 14.02 [0.3891, 2.1012, 2.2568, 2.2568, 3.1128, 4.902... 7 NaN None None ... STAR 114.88 [4.5062, 3.3845, 2.7229, 4.6884, 5.5705, 5.838... 8 NaN None None ... GEM 36.20 [0.065, 2.3399, 2.5349, 3.8999, 5.2649, 3.9974... 9 NaN None None ... GEM 30.35 [-0.1943, 9.5183, 13.0925, 9.4794, 10.9946, 12... 10 NaN None None ... HS 17.53 [2.5485, 4.6723, 4.6723, 4.9757, 4.6117, 5.279... 11 NaN None None ... HS 7.11 [-1.3595, 0.9063, 1.8127, 3.0211, 2.2659, 1.96... 12 NaN None None ... GEM 128.62 [3.4519, 2.7128, 2.1389, 4.1388, 5.6517, 7.382... 13 NaN None None ... HS 11.06 [1.5238, 2.8571, 2.7619, 3.2381, 2.2857, 2.666... 14 2.0 None None ... HS 73.74 [1.7275, 1.3105, 2.1445, 3.4252, 4.7059, 5.435... 15 1.0 None None ... GEM 223.29 [9.4478, 6.4486, 7.2494, 13.3368, 19.2201, 15.... 16 NaN None None ... GEM 6.20 [3.3898, 3.2015, 3.7665, 6.2147, 4.7081, 5.838... 17 NaN None None ... HS 25.41 [-0.3013, -1.3345, -1.6358, -1.9372, -2.1093, ... [18 rows x 22 columns] ``` ### 4同花顺涨停板开版数据 输入时间比如date=20250910 ``` from xms_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data api=xms_quant_trader_data( url='http://14.103.193.242', port='8080', password='test') df=api.get_ths_zbc_data(date='20250910') print(df) ``` 输出结果 ``` open_num first_limit_up_time last_limit_up_time ... market_type latest time_preview 0 1 1757482943 1757482961 ... HS 30.20 [-6.3935, -1.6955, -0.7771, -0.7065, -1.5895, ... 1 2 1757480440 1757481310 ... HS 102.80 [-4.3373, 2.5205, 1.5018, 0.1995, 1.1132, -0.3... 2 2 1757481033 1757481294 ... HS 72.57 [1.7275, 1.3105, 2.1445, 3.4252, 4.7059, 5.435... 3 1 1757474478 1757474530 ... HS 29.70 [-0.0711, 0.2488, 0.2843, 0.3198, 0.2843, 0.53... 4 1 1757473483 1757473777 ... HS 45.28 [-0.3095, 1.4044, 1.333, 2.8565, 2.9041, 3.784... 5 1 1757473242 1757473308 ... HS 2.63 [-1.6064, 0.4016, 0.4016, 0.4016, 1.6064, 2.00... 6 1 1757472234 1757472237 ... HS 4.02 [0.7895, 0.2632, -0.2632, -0.2632, 0.2632, 0.2... 7 2 1757471805 1757472225 ... HS 2.94 [-0.3597, 6.4748, 4.3165, 3.2374, 3.2374, 2.15... 8 2 1757468272 1757472172 ... HS 13.05 [0.4906, 4.0883, 4.3336, 9.9755, 9.9755, 9.975... 9 1 1757468257 1757472124 ... HS 5.47 [3.0132, 3.9548, 4.3315, 9.9812, 9.9812, 9.981... 10 1 1757467800 1757471892 ... HS 14.82 [9.4059, 9.9717, 9.9717, 9.9717, 9.9717, 9.971... 11 5 1757469498 1757471715 ... HS 13.95 [0.3891, 2.1012, 2.2568, 2.2568, 3.1128, 4.902... 12 3 1757468059 1757471650 ... HS 8.00 [4.194, 3.8008, 9.9607, 9.9607, 5.7667, 6.0288... 13 1 1757467935 1757471250 ... HS 5.70 [0.1901, 10.076, 10.076, 10.076, 10.076, 10.07... 14 1 1757468079 1757470494 ... GEM 52.92 [7.6176, 14.6022, 17.1133, 20.0042, 20.0042, 2... 15 2 1757467965 1757470446 ... HS 15.04 [1.8698, 8.6565, 9.9723, 9.9723, 9.9723, 9.972... 16 2 1757467926 1757468598 ... HS 2.61 [1.9685, 9.8425, 9.8425, 9.8425, 9.8425, 6.299... 17 1 1757468478 1757468484 ... GEM 227.80 [9.4478, 6.4486, 7.2494, 13.3368, 19.2201, 15.... 18 1 1757467827 1757467992 ... HS 15.56 [3.8613, 10.0131, 4.9738, 4.2539, 3.9267, 2.87... 19 1 1757467809 1757467842 ... HS 6.45 [6.4, 5.76, 4.32, 4.0, 4.96, 5.6, 4.48, 3.84, ... 20 1 1757467834 1757467840 ... HS 11.49 [5.026, 3.0329, 4.3328, 2.773, 1.4731, 1.0399,... [21 rows x 22 columns] ``` ### 5同花顺连板天梯 输出时间date=20250910 ``` from xms_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data api=xms_quant_trader_data( url='http://14.103.193.242', port='8080', password='test') df=api.get_ths_lbtt_data(date='20250910') print(df) ``` 输出结果 ``` height code_list number 0 11 [{'code': '605255', 'name': '天普股份', 'market_id... 1 1 6 [{'code': '600376', 'name': '首开股份', 'market_id... 1 2 2 [{'code': '000718', 'name': '苏宁环球', 'market_id... 5 ``` ### **四同花顺热度排行** ### 1同花顺股票热度排行 输入时间比如20250910 ``` from xms_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data api=xms_quant_trader_data( url='http://14.103.193.242', port='8080', password='test') df=api.get_ths_stock_hot_rank(date='20250910') print(df) ``` 输出结果 ``` 市场 证券代码 热度 ... 排序 分析主题 更 新时间 0 33 300476 4141578.0 ... 1 None None 1 33 2131 3786139.0 ... 2 None None 2 33 2115 2925065.0 ... 3 行业原因：\n据证券日报，9月8日，工信部向中国联通颁发卫星移动通信业务经营许可。中国电信于... 卫星通信+5G专网+海外布局+通信铁塔 3 17 601929 2524903.0 ... 4 None None 4 17 601138 2358355.0 ... 5 行业原因：\n美股甲骨文盘后大涨28%，公司预计2026财年云基础设施营收将增长77%至18... AI 服务器+GB200放量+半年度增长+回购 .. .. ... ... ... ... ... ... 95 33 2405 422036.0 ... 96 None None 96 33 2263 416550.0 ... 97 None None 97 33 300207 415227.0 ... 98 None None 98 33 524 409052.0 ... 99 None None 99 33 300139 408125.0 ... 100 None None [100 rows x 11 columns] ``` ### 2同花顺etf热度排行 源代码 ``` from xms_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data api=xms_quant_trader_data( url='http://14.103.193.242', port='8080', password='test') df=api.get_ths_etf_hot_rank(date='20250910') print(df) ``` 输出结果 ``` 市场 代码 热度 涨跌幅 名称 0 20 513120 3248687.5 -1.0146 港股创新药ETF 1 20 515880 2715924.5 5.4987 通信ETF 2 20 562500 1669883.0 0.2950 机器人ETF 3 20 513050 1669808.0 2.3960 中概互联网ETF 4 36 159570 1636070.5 -1.4091 港股通创新药ETF .. .. ... ... ... ... 95 36 159770 180936.0 0.1896 机器人ETF 96 36 159568 180907.0 2.1750 港股互联网ETF 97 20 512820 178648.5 0.0687 银行ETF龙头 98 36 159227 177953.5 0.8197 航空航天ETF 99 20 588870 176363.5 1.1765 科创50指数ETF [100 rows x 5 columns] ``` ### 3同花顺可转债热度排行 源代码 ``` from xms_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data api=xms_quant_trader_data( url='http://14.103.193.242', port='8080', password='test') df=api.get_ths_bond_hot_rank(date='20250910') print(df) ``` 输出结果 ``` 市场 代码 涨跌幅 名称 热度 排行 0 19 113669 11.7276 景23转债 183005.0 1 1 19 113601 2.4582 塞力转债 137503.5 2 2 19 113664 5.9636 大元转债 114354.0 3 3 35 127096 -13.3411 泰坦转债 108728.5 4 4 35 128130 -2.7209 景兴转债 91505.5 5 .. .. ... ... ... ... ... 95 35 127084 -2.2122 柳工转2 3257.0 96 96 19 113685 -1.9722 升24转债 3156.5 97 97 35 123168 -1.4670 惠云转债 3108.0 98 98 35 123211 -2.2882 阳谷转债 3075.0 99 99 35 127110 -0.7966 广核转债 2990.0 100 [100 rows x 6 columns] ``` ### 4同花顺概念热度 源代码 ``` from xms_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data api=xms_quant_trader_data( url='http://14.103.193.242', port='8080', password='test') df=api.get_ths_concept_hot_rank(date='20250910') print(df) ``` 输出结果 ``` etf_product_id 概念代码 rate etf_name rise_and_fall ... market_id hot_tag etf_market_id order tag 0 561160.0 886032 373925.5 电池ETF -1.0693 ... 48 10天9次上榜 20.0 1 None 1 515880.0 886033 332141.0 通信ETF 2.1982 ... 48 连续47天上榜 20.0 2 4家涨停 2 159527.0 886044 250619.5 云计算ETF广发 1.8934 ... 48 连续30天上榜 36.0 3 3家涨停 3 159530.0 886069 157534.5 机器人ETF 0.1836 ... 48 连续211天上榜 36.0 4 1 家涨停 4 518680.0 885530 98908.0 黄金ETF -1.3729 ... 48 10天9次上榜 20.0 5 None 5 515120.0 886015 75584.5 创新药 -0.3565 ... 48 连续81天上榜 20.0 6 None 6 516770.0 886060 62199.5 游戏ETF华泰柏瑞 2.5014 ... 48 None 20.0 7 3家 涨停 7 512670.0 885574 57576.0 鹏华国防ETF 0.9838 ... 48 5天3次上榜 20.0 8 4 家涨停 8 560070.0 885580 56847.5 央企红利ETF基金 2.1877 ... 48 5天3次上榜 20.0 9 2家涨停 9 560300.0 885556 50175.5 电信50ETF 1.3923 ... 48 首次上榜 20.0 10 11家 涨停 10 159583.0 886037 48841.5 通信设备ETF 1.9172 ... 48 首次上榜 36.0 11 2 家涨停 11 159559.0 885517 44898.0 机器人ETF 0.2198 ... 48 连续46天上榜 36.0 12 6 家涨停 12 159819.0 885728 44273.5 人工智能ETF 0.7123 ... 48 连续433天上榜 36.0 13 11家涨停 13 159779.0 885376 42256.5 消费电子50ETF 0.5556 ... 48 None 36.0 14 2家涨 停 14 NaN 885792 40037.5 None 2.5024 ... 48 None NaN 15 1家涨停 15 588890.0 885611 38980.5 科创芯片ETF 0.9705 ... 48 None 20.0 16 6家涨 停 16 159559.0 886063 38125.0 机器人ETF -1.1333 ... 48 7天6次上榜 36.0 17 None 17 561100.0 885959 35128.5 消费电子ETF富国 1.2519 ... 48 10天9次上榜 20.0 18 2家涨停 18 159851.0 885866 34428.5 金融科技ETF 0.4954 ... 48 连续75天上榜 36.0 19 None 19 515070.0 886102 31697.0 人工智能AIETF 2.2549 ... 48 首次上榜 20.0 20 None [20 rows x 13 columns] ``` ### 5同花顺行业热度排行 源代码 ``` from xms_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data api=xms_quant_trader_data( url='http://14.103.193.242', port='8080', password='test') df=api.get_ths_industry_hot_rank(date='20250910') print(df) ``` 输出结果 ``` 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 469125.0 证券ETF -0.3244 ... 48 连续683天上榜 20 1 None 1 159766 881158 437007.5 旅游ETF 0.7343 ... 48 连续25天上榜 36 2 2家涨 停 2 159697 881107 333447.0 油气ETF 3.7185 ... 48 首次上榜 36 3 1家涨停 3 515880 881162 314192.0 国泰通信设备ETF 2.7500 ... 48 5天3次上榜 20 4 4家涨停 4 159755 881281 255771.0 电池ETF -1.6523 ... 48 10天9次上榜 36 5 None 5 516770 881274 250389.0 游戏ETF华泰柏瑞 3.4021 ... 48 5天4次上榜 20 6 1家涨停 6 562510 881160 236824.5 旅游ETF 1.3496 ... 48 连续24天上榜 20 7 1家涨 停 7 560680 881273 224090.5 消费ETF龙头 0.0962 ... 48 连续294天上榜 20 8 None 8 512820 881155 177168.5 银行ETF 0.0788 ... 48 连续683天上榜 20 9 None 9 515880 881129 162955.5 国泰通信设备ETF 1.9501 ... 48 连续27天上榜 20 10 2 家涨停 10 159801 881121 146643.5 芯片ETF龙头 0.7253 ... 48 连续683天上榜 36 11 1家 涨停 11 561100 881124 118282.0 消费电子ETF富国 0.3465 ... 48 连续34天上榜 20 12 1 家涨停 12 562970 881279 113507.0 光伏ETF易方达 -1.6720 ... 48 连续19天上榜 20 13 None 13 159652 881169 100280.0 有色金属ETF -1.1165 ... 48 10天10次上榜 36 14 None 14 561100 881270 96266.5 消费电子ETF富国 2.4728 ... 48 连续15天上榜 20 15 2 家涨停 15 159805 881164 92680.5 传媒ETF 1.1559 ... 48 连续18天上榜 36 16 2家涨 停 16 159931 881153 83329.0 金融ETF 0.4868 ... 48 连续51天上榜 36 17 3家涨 停 17 516770 881275 72651.0 游戏ETF 1.2667 ... 48 10天9次上榜 20 18 None 18 515250 881126 72458.5 智能汽车ETF -0.1766 ... 48 连续29天上榜 20 19 4家 涨停 19 515650 884160 60285.5 消费ETF 1.0312 ... 49 5天4次上榜 20 20 None [20 rows x 13 columns] ``` ### 6同花顺港股热度排行 源代码 ``` from xms_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data api=xms_quant_trader_data( url='http://14.103.193.242', port='8080', password='test') df=api.get_ths_us_hot_rank(date='20250910') print(df) ``` 数据 ``` 服务器http://14.103.193.242 端口8080 授权码test 市场 代码 热度 涨跌幅 名称 排行 - 0 169 BABA 3234409.0 4.1785 阿里巴巴 None 1 1 185 NVDA 2598003.0 1.4556 英伟达 None 2 2 185 AAPL 1805021.0 -1.4839 苹果 None 3 3 185 TSLA 839472.0 0.1645 特斯拉 None 4 4 169 YINN 648142.0 3.7985 富时中国3倍做多ETF None 5 5 186 CWD 524021.0 323.7209 CaliberCos None 6 6 185 KC 430819.0 14.5892 金山云 None 7 7 169 CRCL 353274.0 4.9173 Circle None 8 8 185 AVGO 350358.0 -2.5980 博通 None 9 9 185 DSY 328083.0 169.6078 大树云 None 10 10 169 ORCL 314083.0 1.2705 甲骨文 None 11 11 186 STEC 313121.0 359.0909 三合智能 None 12 12 169 UNH 308196.0 8.6401 联合健康 None 13 13 186 OCTO 260730.0 -10.8917 Eightco Holdings None 14 14 186 KRKR 257829.0 -15.6436 36氪 None 15 15 186 DUO 250555.0 -30.3748 房多多 None 16 16 185 BILI 235341.0 6.9149 哔哩哔哩 None 17 17 185 QQQ 234114.0 0.2833 纳斯达克100指数ETF None 18 18 185 JD 233948.0 3.1050 京东 None 19 19 185 PGJ 233231.0 1.6134 金龙中国指数ETF None 20 20 186 QMMM 205668.0 1736.7347 QMMM Holdings None 21 21 169 NIO 186519.0 1.7828 蔚来 None 22 22 185 LI 167275.0 1.7647 理想汽车 None 23 23 185 NBIS 163859.0 49.4224 Nebius Group None 24 24 185 PDD 163541.0 0.8238 拼多多 None 25 25 186 FFAI 162208.0 -7.4286 法拉第未来 None 26 26 169 TSM 159771.0 1.5090 台积电 None 27 27 169 XPEV 152052.0 0.8260 小鹏汽车 None 28 28 185 AMD 143617.0 2.9126 超微半导体 None 29 29 169 YANG 140603.0 -3.8819 富时中国50三倍做空 None 30 30 169 QS 139685.0 -10.1159 QuantumScape None 31 31 169 WOLF 131723.0 47.9675 Wolfspeed None 32 32 185 MSFT 126438.0 0.0422 微软 None 33 33 185 BIDU 125185.0 -0.1657 百度 None 34 34 185 CRWV 123460.0 7.1299 CoreWeave None 35 35 185 GOOGL 115731.0 2.3885 谷歌A None 36 36 169 ALB 114344.0 -11.4878 美国雅保 None 37 37 185 ONC 113213.0 1.3508 百济神州 None 38 38 185 META 96536.0 1.7812 Meta None 39 39 169 XOP 88451.0 0.2642 石油天然气勘探开发 None 40 40 185 AMZN 71637.0 1.0176 亚马逊 None 41 41 169 KWEB 67834.0 2.3822 中证海外中国互联网 None 42 42 185 APP 63726.0 2.0346 Applovin None 43 43 169 APH 61158.0 5.6541 安费诺 None 44 44 169 BEKE 61041.0 3.5900 贝壳 None 45 45 185 HSAI 60930.0 0.9821 禾赛 None 46 46 185 INTC 59175.0 -0.1634 英特尔 None 47 47 186 SNTG 58786.0 -15.4185 叁腾科技 None 48 48 186 YOUL 57977.0 24.4318 优蓝 None 49 49 185 NTES 57476.0 -0.0694 网易 None 50 ``` ### 7同花顺美股热度排行 源代码 ``` from xms_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data api=xms_quant_trader_data( url='http://14.103.193.242', port='8080', password='test') df=api.get_ths_us_hot_rank(date='20250910') print(df) ``` 输出结果 ``` 市场 代码 热度 涨跌幅 名称 排行 - 0 169 BABA 3234409.0 4.1785 阿里巴巴 None 1 1 185 NVDA 2598003.0 1.4556 英伟达 None 2 2 185 AAPL 1805021.0 -1.4839 苹果 None 3 3 185 TSLA 839472.0 0.1645 特斯拉 None 4 4 169 YINN 648142.0 3.7985 富时中国3倍做多ETF None 5 5 186 CWD 524021.0 323.7209 CaliberCos None 6 6 185 KC 430819.0 14.5892 金山云 None 7 7 169 CRCL 353274.0 4.9173 Circle None 8 8 185 AVGO 350358.0 -2.5980 博通 None 9 9 185 DSY 328083.0 169.6078 大树云 None 10 10 169 ORCL 314083.0 1.2705 甲骨文 None 11 11 186 STEC 313121.0 359.0909 三合智能 None 12 12 169 UNH 308196.0 8.6401 联合健康 None 13 13 186 OCTO 260730.0 -10.8917 Eightco Holdings None 14 14 186 KRKR 257829.0 -15.6436 36氪 None 15 15 186 DUO 250555.0 -30.3748 房多多 None 16 16 185 BILI 235341.0 6.9149 哔哩哔哩 None 17 17 185 QQQ 234114.0 0.2833 纳斯达克100指数ETF None 18 18 185 JD 233948.0 3.1050 京东 None 19 19 185 PGJ 233231.0 1.6134 金龙中国指数ETF None 20 20 186 QMMM 205668.0 1736.7347 QMMM Holdings None 21 21 169 NIO 186519.0 1.7828 蔚来 None 22 22 185 LI 167275.0 1.7647 理想汽车 None 23 23 185 NBIS 163859.0 49.4224 Nebius Group None 24 24 185 PDD 163541.0 0.8238 拼多多 None 25 25 186 FFAI 162208.0 -7.4286 法拉第未来 None 26 26 169 TSM 159771.0 1.5090 台积电 None 27 27 169 XPEV 152052.0 0.8260 小鹏汽车 None 28 28 185 AMD 143617.0 2.9126 超微半导体 None 29 29 169 YANG 140603.0 -3.8819 富时中国50三倍做空 None 30 30 169 QS 139685.0 -10.1159 QuantumScape None 31 31 169 WOLF 131723.0 47.9675 Wolfspeed None 32 32 185 MSFT 126438.0 0.0422 微软 None 33 33 185 BIDU 125185.0 -0.1657 百度 None 34 34 185 CRWV 123460.0 7.1299 CoreWeave None 35 35 185 GOOGL 115731.0 2.3885 谷歌A None 36 36 169 ALB 114344.0 -11.4878 美国雅保 None 37 37 185 ONC 113213.0 1.3508 百济神州 None 38 38 185 META 96536.0 1.7812 Meta None 39 39 169 XOP 88451.0 0.2642 石油天然气勘探开发 None 40 40 185 AMZN 71637.0 1.0176 亚马逊 None 41 41 169 KWEB 67834.0 2.3822 中证海外中国互联网 None 42 42 185 APP 63726.0 2.0346 Applovin None 43 43 169 APH 61158.0 5.6541 安费诺 None 44 44 169 BEKE 61041.0 3.5900 贝壳 None 45 45 185 HSAI 60930.0 0.9821 禾赛 None 46 46 185 INTC 59175.0 -0.1634 英特尔 None 47 47 186 SNTG 58786.0 -15.4185 叁腾科技 None 48 48 186 YOUL 57977.0 24.4318 优蓝 None 49 49 185 NTES 57476.0 -0.0694 网易 None 50 ``` ### **五行业数据** ### 1同花顺全部行情 源代码 ``` from xms_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data api=xms_quant_trader_data( url='http://14.103.193.242', port='8080', password='test') df=api.stock_board_industry_summary_ths() print(df) ``` 输出的结果 ``` 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 工业金属 3.41 6300.19 640.62 16.08 50 8 10.17 电工合金 18.18 20.00 1 2 影视院线 2.34 1392.17 137.74 4.43 15 4 9.89 幸福蓝海 29.10 12.36 2 3 半导体 1.98 3142.04 2253.20 67.90 124 39 71.71 芯原股份 183.60 20.00 3 4 房地产 1.97 6671.60 363.64 9.90 83 9 5.45 香江控股 1.96 10.11 4 5 钢铁 1.89 4387.37 176.87 14.48 33 10 4.03 八一钢铁 4.72 10.02 .. .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 85 86 游戏 -1.27 1276.06 216.54 -24.12 5 19 16.97 ST中青宝 12.87 4.38 86 87 银行 -1.40 4489.02 349.65 -85.65 0 41 7.79 中国银行 5.48 -0.36 87 88 饮料制造 -1.43 556.26 90.37 -19.87 3 42 16.25 海融科技 26.88 0.71 88 89 白酒 -1.58 235.07 188.98 -35.44 0 20 80.39 贵州茅台 1516.00 -0.49 89 90 保险 -1.68 220.68 82.04 -18.45 0 5 37.17 中国人寿 39.22 -1.11 [90 rows x 12 columns] ``` ### 2同花顺行业历史行情数据 输入参数 stock 行业名字参考上面的函数 start_date 开始时间 end_date结束时间 ``` from xms_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data api=xms_quant_trader_data( url='http://14.103.193.242', port='8080', password='test') df=api.stock_board_industry_index_ths( stock='半导体', start_date='20250101', end_date='20500101') print(df) ``` 输出结果 ``` 日期 开盘价 最高价 最低价 收盘价 成交量 成交额 4235 2025-01-02 8130.753 8132.419 7745.119 7839.898 2135527000 9.666553e+10 4236 2025-01-03 7868.517 7897.751 7586.871 7596.052 1828505700 7.749985e+10 4237 2025-01-06 7582.665 7626.869 7415.362 7479.650 1501884100 6.345246e+10 4238 2025-01-07 7505.202 7788.673 7505.202 7786.124 1715324200 7.901731e+10 4239 2025-01-08 7720.902 7901.418 7505.796 7799.992 1954961600 9.113883e+10 ... ... ... ... ... ... ... ... 4401 2025-09-08 10598.951 10700.138 10447.667 10679.411 2292691700 1.390803e+11 4402 2025-09-09 10612.132 10612.132 10345.816 10380.227 1983835500 1.204651e+11 4403 2025-09-10 10411.993 10538.444 10346.226 10402.810 1722569900 1.195171e+11 4404 2025-09-11 10379.768 10884.416 10322.354 10879.905 2910571500 1.933175e+11 4405 2025-09-12 10888.265 11078.397 10847.570 11067.030 516623030 4.255151e+10 [171 rows x 7 columns] ``` ### 3东方财富行业 源代码 ``` from xms_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data api=xms_quant_trader_data( url='http://14.103.193.242', port='8080', password='test') df=api.stock_board_industry_name_em( ) print(df) ``` 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 有色金属 BK0478 22525.09 588.95 2.68 2115655088000 4.47 60 16 北方铜业 10.01 1 2 半导体 BK1036 1823.78 35.15 1.97 6239026944000 4.54 125 41 德明利 10.00 2 3 钢铁行业 BK0479 8671.70 155.53 1.83 990101968000 2.21 36 12 八一钢铁 10.02 3 4 房地产服务 BK1045 1302.40 23.27 1.82 98337553000 5.31 13 5 新大正 10.01 4 5 房地产开发 BK0451 14759.12 241.35 1.66 1160720672000 3.33 76 13 苏宁环球 9.97 .. .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 81 82 家用轻工 BK0440 51766.98 -614.90 -1.17 338886864000 2.63 7 36 德力股份 5.03 82 83 证券 BK0473 163224.75 -2097.78 -1.27 3743356608000 1.76 3 46 中银证券 2.17 83 84 玻璃玻纤 BK0546 49116.59 -635.22 -1.28 477293152000 3.16 5 17 戈碧迦 4.39 84 85 银行 BK0475 4175.32 -59.24 -1.40 15436388352000 0.34 0 41 兰州银行 0.00 85 86 保险 BK0474 1409.60 -24.11 -1.68 3081793664000 0.27 0 5 *ST天茂 0.00 [86 rows x 12 columns] ``` ### 4东方财富行业板块历史行情数据 源代码 ``` from xms_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data api=xms_quant_trader_data( url='http://14.103.193.242', port='8080', password='test') df=api.stock_board_industry_hist_em( stock='半导体', start_date='20250101', end_date='20500101') print(df) ``` 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 934 2025-01-02 1342.23 1295.04 1342.84 1279.35 -3.76 -50.64 21430726 9.388215e+10 4.72 3.05 935 2025-01-03 1299.92 1255.52 1304.93 1253.82 -3.05 -39.52 18420389 7.583503e+10 3.95 2.62 936 2025-01-06 1253.14 1233.94 1259.81 1223.56 -1.72 -21.58 14987970 6.213604e+10 2.89 2.13 937 2025-01-07 1237.91 1284.78 1285.21 1237.91 4.12 50.84 17458011 7.826073e+10 3.83 2.48 938 2025-01-08 1273.89 1286.80 1303.37 1237.91 0.16 2.02 19828732 9.043547e+10 5.10 2.82 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 1100 2025-09-08 1741.27 1755.16 1758.56 1716.67 0.70 12.23 22423816 1.357089e+11 2.40 3.19 1101 2025-09-09 1744.49 1705.95 1744.49 1700.22 -2.80 -49.21 19569090 1.182632e+11 2.52 2.78 1102 2025-09-10 1711.10 1710.36 1732.65 1701.16 0.26 4.41 17028308 1.178912e+11 1.85 2.42 1103 2025-09-11 1706.74 1788.63 1789.14 1697.18 4.58 78.27 29474201 1.927100e+11 5.38 4.19 1104 2025-09-12 1790.07 1823.78 1848.15 1783.39 1.97 35.15 31902421 2.240646e+11 3.62 4.54 [171 rows x 11 columns] ``` ### 5东方财富行业成份股 源代码 ``` from xms_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data api=xms_quant_trader_data( url='http://14.103.193.242', port='8080', password='test') df=api.stock_board_industry_cons_em(stock='半导体' ) print(df) ``` 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 688521 芯原股份 183.60 20.00 30.60 395074 ... 183.60 165.00 165.77 153.00 7.89 -150.89 26.79 1 2 300223 北京君正 84.95 14.10 10.50 686829 ... 87.98 74.00 74.46 74.45 16.33 100.91 3.30 2 3 301308 江波龙 110.98 13.83 13.48 321973 ... 115.10 100.03 101.00 97.50 11.73 1575.10 6.90 3 4 688593 新相微 22.52 12.71 2.54 486850 ... 23.00 19.61 20.00 19.98 15.09 949.89 6.70 4 5 688325 赛微微电 74.68 11.00 7.40 92812 ... 79.80 66.00 66.61 67.28 17.24 81.75 3.80 .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 161 162 688608 恒玄科技 254.01 -2.26 -5.87 56780 ... 261.00 254.01 257.92 259.88 3.37 70.15 6.37 162 163 688037 芯源微 120.50 -2.64 -3.27 60558 ... 125.48 119.66 123.86 123.77 3.01 761.54 8.93 163 164 301369 联动科技 76.01 -2.90 -2.27 19897 ... 77.90 75.44 77.90 78.28 7.92 221.46 3.59 164 165 688052 纳芯微 175.02 -3.11 -5.61 33885 ... 182.72 175.00 181.97 180.63 2.38 -159.89 4.22 165 166 688498 源杰科技 373.71 -3.43 -13.29 41896 ... 385.00 362.00 365.02 387.00 6.97 347.13 15.09 [166 rows x 16 columns] ``` ### **六概念数据** ### 同花顺全部概念 获取源代码 ``` from xms_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data api=xms_quant_trader_data( url='http://14.103.193.242', port='8080', password='test') df=api.stock_board_concept_name_ths() print(df) ``` 获取的结果 ``` name code 0 阿尔茨海默概念 308614 1 AI PC 309121 2 AI手机 309120 3 AI语料 309126 4 阿里巴巴概念 301558 .. ... ... 369 AI眼镜 309152 370 光纤概念 309151 371 同花顺果指数 309136 372 维生素 309135 373 财税数字化 309134 [374 rows x 2 columns] ``` ### 2同花顺概念历史行情 先利用上面函数读取不全概念名称 源代码 ``` from xms_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data api=xms_quant_trader_data( url='http://14.103.193.242', port='8080', password='test') df=api.stock_board_concept_index_ths(stock='AI手机') print(df) ``` 获取结果 ``` 日期 开盘价 最高价 最低价 收盘价 成交量 成交额 0 20250916 1047.786 1119.137 1047.727 1095.061 87990778 2.987287e+09 1 20250916 1111.236 1170.552 1107.416 1162.896 279944320 6.318157e+09 2 20250916 1162.060 1167.603 1135.610 1147.477 622961270 1.353179e+10 3 20250916 1136.257 1147.237 1086.691 1086.691 568523470 1.161607e+10 4 20250916 1090.326 1143.537 1090.326 1141.486 556358560 1.278033e+10 .. ... ... ... ... ... ... ... 372 20250916 1739.000 1761.763 1726.073 1745.115 913920620 4.959776e+10 373 20250916 1740.499 1820.634 1728.285 1820.480 1667475600 7.356214e+10 374 20250916 1812.918 1848.158 1808.428 1824.601 1488281100 6.999091e+10 375 20250916 1851.540 1855.682 1816.687 1829.250 1325908880 5.524595e+10 376 20250916 1830.979 1857.774 1822.681 1849.495 556606780 2.676849e+10 [377 rows x 7 columns] ``` ### 3东方财富全部概念 获取源代码 ``` from xms_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data api=xms_quant_trader_data( url='http://14.103.193.242', port='8080', password='test') df=api.stock_board_concept_name_em() print(df) ``` 获取的结果 ``` 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 日期 0 1 昨日连板_含一字 BK1051 191375.08 9883.19 5.45 207054778000 12.88 13 2 上海建工 9.93 20250916 1 2 机器人执行器 BK1145 2077.14 105.56 5.35 678492080000 7.84 27 1 双环传动 10.00 20250916 2 3 昨日连板 BK0816 553.54 27.19 5.17 169292052000 17.45 9 2 香江控股 10.19 20250916 3 4 人形机器人 BK1184 1853.76 71.87 4.03 4588948480000 5.49 169 19 均胜电子 10.00 20250916 4 5 减速器 BK1100 2109.31 77.71 3.83 976107792000 11.79 72 4 双环传动 10.00 20250916 .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 433 434 稀缺资源 BK0519 27961.75 -218.48 -0.78 3912375984000 2.46 26 52 恒光股份 2.72 20250916 434 435 转基因 BK0907 1612.09 -13.83 -0.85 131170259000 3.62 0 15 颖泰生物 0.00 20250916 435 436 钛白粉 BK0805 1205.25 -11.74 -0.96 172841538000 2.12 1 10 安 纳 达 0.17 20250916 436 437 鸡肉概念 BK0887 859.00 -14.63 -1.67 404422352000 2.07 0 19 华英农业 0.00 20250916 437 438 猪肉概念 BK0882 1475.74 -26.67 -1.78 954150832000 3.25 7 29 邦基科技 2.91 20250916 [438 rows x 13 columns] ``` ### 4东方财富概念成分股 先利用上面的函数读取全部的概念名称 ``` from xms_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data api=xms_quant_trader_data( url='http://14.103.193.242', port='8080', password='test') df=api.stock_board_concept_cons_em(stock='白酒') print(df) ``` 读取的结果 ``` 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 2183 怡 亚 通 6.04 10.02 0.55 3405948 ... 6.04 5.60 5.90 5.49 13.11 240.43 1.69 1 2 799 酒鬼酒 71.86 4.21 2.90 255342 ... 71.98 69.40 70.10 68.96 7.86 1303.71 6.18 2 3 600704 物产中大 6.05 3.42 0.20 1520193 ... 6.05 5.91 5.93 5.85 2.94 7.67 0.77 3 4 600381 *ST春天 5.20 3.17 0.16 130321 ... 5.22 4.92 5.09 5.04 2.22 1158.97 2.95 4 5 600153 建发股份 10.90 2.93 0.31 357856 ... 11.00 10.59 10.59 10.59 1.23 18.80 0.57 5 6 2342 巨力索具 8.16 2.90 0.23 641312 ... 8.20 7.87 7.87 7.93 6.72 418.87 3.22 6 7 2374 中锐股份 3.07 2.68 0.08 524954 ... 3.09 2.97 2.98 2.99 4.84 -21.44 3.88 7 8 600606 绿地控股 2.05 2.50 0.05 2743818 ... 2.06 1.99 2.00 2.00 1.95 -4.11 0.47 8 9 600702 舍得酒业 68.55 2.02 1.36 137259 ... 68.97 66.42 67.11 67.19 4.13 25.73 3.23 9 10 2419 天虹股份 5.72 1.78 0.10 170380 ... 5.73 5.63 5.64 5.62 1.46 21.74 1.60 10 11 600382 广东明珠 6.30 1.78 0.11 110095 ... 6.38 6.12 6.20 6.19 1.59 18.95 1.60 11 12 601579 会稽山 23.48 1.65 0.38 143103 ... 23.96 23.11 23.50 23.10 2.98 59.96 3.11 12 13 995 皇台酒业 14.93 1.36 0.20 63212 ... 14.96 14.62 14.80 14.73 3.56 -251.42 17.84 13 14 600365 ST通葡 3.51 0.86 0.03 86846 ... 3.58 3.49 3.49 3.48 2.03 -32.18 5.56 14 15 600197 伊力特 15.73 0.83 0.13 36151 ... 15.73 15.56 15.64 15.60 0.76 22.89 1.94 15 16 834021 流金科技 7.44 0.81 0.06 79327 ... 7.45 7.31 7.39 7.38 3.15 991.33 3.60 16 17 600779 水井坊 46.20 0.81 0.37 35835 ... 46.38 45.58 45.98 45.83 0.74 106.84 4.68 17 18 600559 老白干酒 17.85 0.79 0.14 129580 ... 17.87 17.66 17.75 17.71 1.42 25.45 3.14 18 19 600696 *ST岩石 6.26 0.64 0.04 42887 ... 6.33 6.20 6.20 6.22 1.28 -15.45 6.32 19 20 2646 天佑德酒 10.10 0.60 0.06 36878 ... 10.10 9.99 10.07 10.04 0.77 47.02 1.67 20 21 600059 古越龙山 10.17 0.59 0.06 106189 ... 10.21 10.09 10.12 10.11 1.16 51.33 1.58 21 22 603198 迎驾贡酒 44.95 0.56 0.25 47918 ... 45.10 44.46 44.73 44.70 0.60 15.91 3.68 22 23 603369 今世缘 42.16 0.55 0.23 55719 ... 42.26 41.76 41.93 41.93 0.45 11.79 3.25 23 24 603919 金徽酒 21.98 0.55 0.12 50694 ... 22.25 21.64 21.90 21.86 1.00 18.69 3.30 24 25 600199 金种子酒 10.96 0.46 0.05 90901 ... 10.98 10.85 10.91 10.91 1.38 -49.93 3.44 25 26 600467 好当家 2.64 0.38 0.01 700399 ... 2.64 2.59 2.63 2.63 4.79 78.32 1.13 26 27 596 古井贡酒 168.58 0.30 0.50 18271 ... 169.27 166.30 168.08 168.08 0.45 12.17 3.54 27 28 600189 泉阳泉 7.37 0.27 0.02 83750 ... 7.37 7.29 7.36 7.35 1.17 112.30 4.27 28 29 603589 口子窖 34.20 0.26 0.09 34961 ... 34.30 33.96 34.18 34.11 0.58 14.30 1.96 29 30 600809 山西汾酒 208.39 0.26 0.54 48058 ... 208.88 205.80 208.04 207.85 0.39 14.95 7.09 30 31 603299 苏盐井神 10.66 0.19 0.02 51039 ... 10.78 10.57 10.64 10.64 0.66 12.10 1.37 31 32 600750 江中药业 21.83 0.14 0.03 22281 ... 21.86 21.76 21.81 21.80 0.36 13.27 3.51 32 33 501 武商集团 11.10 0.09 0.01 192188 ... 11.24 10.98 11.02 11.09 2.50 25.83 0.77 33 34 860 顺鑫农业 16.19 0.06 0.01 85637 ... 16.26 16.07 16.20 16.18 1.15 34.73 1.70 34 35 603777 来伊份 14.34 -0.07 -0.01 85064 ... 14.46 14.20 14.38 14.35 2.54 -47.31 2.89 35 36 2186 全 聚 德 12.72 -0.08 -0.01 154661 ... 12.90 12.50 12.74 12.73 5.05 157.64 4.59 36 37 600238 *ST椰岛 6.52 -0.15 -0.01 34747 ... 6.54 6.46 6.48 6.53 0.78 -92.68 31.56 37 38 600395 盘江股份 5.30 -0.38 -0.02 148841 ... 5.38 5.26 5.35 5.32 0.69 -1116.48 1.09 38 39 2304 洋河股份 71.80 -0.46 -0.33 46500 ... 72.40 71.38 72.14 72.13 0.31 12.45 2.21 39 40 568 泸州老窖 138.45 -0.47 -0.65 61040 ... 139.46 136.90 139.18 139.10 0.42 13.30 4.38 40 41 600996 贵广网络 8.28 -0.60 -0.05 206978 ... 8.35 8.18 8.27 8.33 1.66 -9.18 3.98 41 42 600771 广誉远 19.72 -0.65 -0.13 73318 ... 19.95 19.58 19.86 19.85 1.50 62.80 5.86 42 43 930 中粮科技 6.12 -0.65 -0.04 165666 ... 6.17 6.06 6.16 6.16 0.89 52.97 1.06 43 44 858 五 粮 液 125.80 -0.67 -0.85 191087 ... 126.85 125.40 126.65 126.65 0.49 12.53 3.48 44 45 600257 大湖股份 5.67 -0.70 -0.04 139745 ... 5.71 5.62 5.71 5.71 2.90 -530.52 3.43 45 46 600332 白云山 25.54 -0.82 -0.21 233736 ... 25.96 25.47 25.88 25.75 1.66 8.25 1.10 46 47 600655 豫园股份 6.12 -0.97 -0.06 148063 ... 6.22 6.10 6.20 6.18 0.38 189.84 0.68 47 48 600519 贵州茅台 1499.98 -1.00 -15.12 32718 ... 1520.99 1496.21 1515.10 1515.10 0.26 20.69 7.87 [48 rows x 16 columns] ``` ### 5东方财富概念历史行情数据 源代码 ``` from xms_quant_trader_data.xms_quant_trader_data import xms_quant_trader_data api=xms_quant_trader_data( url='http://14.103.193.242', port='8080', password='test') df=api.stock_board_concept_hist_em(stock='白酒') print(df) ``` 读取的结果 ``` 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 2019-11-13 1000.98 1001.55 1006.28 995.12 0.16 1.55 1150232 1.026731e+10 1.12 0.17 1 2019-11-14 1003.64 1016.90 1022.13 999.42 1.53 15.35 1407614 1.059413e+10 2.27 0.21 2 2019-11-15 1015.72 1004.94 1017.69 1004.94 -1.18 -11.96 1004832 7.398285e+09 1.25 0.15 3 2019-11-18 1002.87 998.22 1002.87 989.49 -0.67 -6.72 1201446 8.182103e+09 1.33 0.18 4 2019-11-19 1000.79 1010.94 1011.34 1000.22 1.27 12.72 1136422 8.571523e+09 1.11 0.17 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 1415 2025-09-10 2357.18 2364.85 2377.66 2349.52 0.14 3.32 9146875 2.433129e+10 1.19 1.39 1416 2025-09-11 2358.05 2376.86 2377.45 2346.44 0.51 12.01 10476773 2.323878e+10 1.31 1.59 1417 2025-09-12 2376.76 2363.70 2399.02 2362.53 -0.55 -13.16 13493699 2.535657e+10 1.54 2.04 1418 2025-09-15 2363.93 2363.60 2370.71 2353.13 0.00 -0.10 11328194 1.832787e+10 0.74 1.72 1419 2025-09-16 2370.91 2384.65 2384.72 2359.88 0.89 21.05 13961466 2.152098e+10 1.05 2.11 [1420 rows x 11 columns] ```