Back to skills
SKILL.md
A Stock Data
ASecurity当任务需要写代码实际获取A股数据时使用——拉取行情/K线(mootdx+腾讯+百度)、研报(东财+同花顺+iwencai)、信号(热点/北向/龙虎榜/解禁/行业)、资金面(融资融券/大宗/股东户数/分红/资金流)、新闻、财务三表/F10、公告(巨潮)、打板(涨停池/连板/炸板率)、ETF期权(T型报价/希腊字母/IV)、舆情互动(互动易/热榜/人气榜)等真实数据。十层数据源·43端点(含3官方备胎)·内嵌全部可运行代码，自包含零依赖外部文件；优先用通达信(mootdx)/腾讯(不封IP)，东财接口已内置限流防封，主源被封可查「备用源速查」降级。仅在需要调用数据接口取数时使用：A股概念解释、投资观点讨论、策略问答等无需取数的话题不要加载本skill。
- 2 stars
- 0 votes
- 0 copies
- 2 views
- Added September 6, 2026
Works with
Security analysis
96/100- Installs packages at runtime which could introduce malicious dependencies
npx -y skills add Taosheng777/BigA-stock-skills --skill a-stock-data --agent claude-codeAre you the author of A Stock Data?
Add the live security badge to your README. It updates with every re-scan.
[](https://www.skillsdirectory.com/skills/taosheng777-a-stock-data)---
name: a-stock-data
description: 当任务需要写代码实际获取A股数据时使用——拉取行情/K线(mootdx+腾讯+百度)、研报(东财+同花顺+iwencai)、信号(热点/北向/龙虎榜/解禁/行业)、资金面(融资融券/大宗/股东户数/分红/资金流)、新闻、财务三表/F10、公告(巨潮)、打板(涨停池/连板/炸板率)、ETF期权(T型报价/希腊字母/IV)、舆情互动(互动易/热榜/人气榜)等真实数据。十层数据源·43端点(含3官方备胎)·内嵌全部可运行代码，自包含零依赖外部文件；优先用通达信(mootdx)/腾讯(不封IP)，东财接口已内置限流防封，主源被封可查「备用源速查」降级。仅在需要调用数据接口取数时使用：A股概念解释、投资观点讨论、策略问答等无需取数的话题不要加载本skill。
origin: custom
version: 3.4.0
---
> 📦 项目主页：https://github.com/simonlin1212/a-stock-data — 更新、反馈、支持作者
>
> 作者：Simon 林 · 抖音「Simon林」· 公众号「硅基世纪」
# A股全栈数据工具包 V3.4.0
十层数据架构，43 个端点实测可用（40 主端点 + 3 官方备胎，2026-07 验证），覆盖主板/中小板/科创板/ST。每类数据在「备用源速查」列有独立备胎，主源被封时可降级。
> **V3.4.0（接口质量 + 备用源韧性，2026-07-11）：**
> - **§5.2 财联社快讯复活**：旧 nodeapi 2026-05 下线后，改走官方 `v1/roll/get_roll_list` + 本地签名（`sign=md5(sha1(排序query))`，零 key），V3.2 移除的全市场电报能力恢复，与东财 7×24 互为独立备份。实测 errno=0。
> - **新增「备用源速查 & 降级策略」章节**：十层主源→独立备胎速查表（不同域名/不同风控面）+ 3 个实测备胎函数——`dragon_tiger_backup()`（沪深交易所官方龙虎榜，含营业部席位）、`fund_flow_backup()`（新浪日度资金流）、`announcements_backup()`（深市深交所官方/沪市东财公告+PDF）。端点 40 → 43，数据源 13 → 15（新增沪深交易所官方）。
> - **§3.6 解禁字段修复**：东财 `RPT_LIFT_STAGE` 改列名致 `type`/`shares` 恒空 → 改 `FREE_SHARES_TYPE`/`FREE_SHARES`，并新增 `able_shares`（实际可流通股数，更贴近真实抛压）。
> - **§3.7 行业排名排序修复**：clist 请求补 `fid=f3`，`top`/`bottom` 现按涨跌幅真实排序（此前缺排序字段，切片结果非涨幅序）。
> - **§3.2 深股通标注**：北向盘中披露收紧后 sgt 分钟序列不可靠（hgt 可用），权威北向用 HKEX 官方日统计（见备用源速查）。
> - **体验**：顶部新增「端点路由速查」总表（§→函数→用途→源，可按需局部读取）；FAQ 新增东财被封对策 / 财联社复活 / mootdx 库烂尾说明。
>
> **V3.2.3（行业研报新增）：**
> - **§2.1 东财行业研报 `eastmoney_industry_reports()`**：研报层补上行业研报端点（此前只有个股研报）。与个股研报**同端点** `reportapi.eastmoney.com/report/list`，仅 `qType=1`；`industry_code="*"` 拉全行业、传东财行业码（如 `1238`=IT服务Ⅱ）精确过滤，PDF 复用 `download_pdf()`，走 `em_get` 限流。端点数 27 → 28。
> - 实测（2026-06-20）：全行业 `hits=47928`、按行业码 `1238` 过滤 `hits=1863`，首篇 PDF `H3_{infoCode}_1.pdf` 下载成功（2.5MB，`%PDF` 头）；行业码表端点（`bxpa` 等）404 不存在，用 `"*"` 拉取后从结果反查行业码。
> **V3.2.2（失效接口替换 + 隐藏 Bug 修复）：**
> - **§3.3 概念板块归属（#18）**：百度 PAE `getrelatedblock` 失效（`ResultCode 10003` + 空数组）→ 改用东财 `slist`（`spt=3`）`eastmoney_concept_blocks()`，一次请求拿全个股所属板块（行业/概念/地域 + BK码 + 涨跌幅 + 龙头股），零鉴权走 `em_get` 限流。
> - **§7.1 巨潮公告 orgId（#19）**：硬编码 `gssx0{code}` 致大量 601xxx 股票 `totalAnnouncement=0` → 新增 `_cninfo_orgid()` 动态查官方映射表 `szse_stock.json`（6198 只股，模块级缓存），硬编码降为 fallback。
> - **综合示例修复**：示例仍调用 v3.1 已删的 `baidu_fund_flow_history` → 改 `eastmoney_fund_flow_minute`。
> - **§4.5/§5.1 风控说明**：部分大陆住宅 IP 被东财间歇风控（`HTTP 000`/空）非代码 Bug，加重试/换网络提示。
> - 新代码原样 exec smoke test 实测：板块归属 茅台27/五粮液28/绿的谐波21；公告 平安601318/工行601398 原失效股恢复。
>
> **V3.2.1（Bug 修复）：** 修复两个内嵌函数的解析逻辑（预先存在，非 V3.2 引入）——
> - **§5.1 东财个股新闻**：东财实际返回里 `result.cmsArticleWebOld` 直接就是文章列表，旧写法对 list 调 `.get("list")` 触发 AttributeError / 返回空 → 改为遍历 `cmsArticleWebOld` 列表本身。
> - **§6.4 新浪财报三表**：新浪实际结构是 `result.data.report_list`（按报告期为键的 dict，每期 `data` 才是行项列表），旧写法取 `result.data.{lrb}` 永久返回空 → 改为遍历 `report_list` 期次、从每期 `data` 按 `item_title` 提取。
> - 两函数均用茅台 600519 公开 API（零 key）实测返回非空、字段正确。
>
> **V3.2（防封 + 失效修复）：**
> - **数据源优先级 + 东财防封**：明确「通达信(mootdx)/腾讯不封IP 优先用，东财仅用于其独有数据」原则；新增统一节流入口 `em_get()`，所有东财接口内置串行限流（间隔≥1s+随机抖动）+ 会话复用，AI 抄代码即自带防封。详见「数据源优先级 & 东财防封」章节。
> - **财联社快讯下线（#14）**：`cls.cn` 旧 API 全面 404，标注弃用并改用东财全球资讯。
>
> **V3.1 修复：** 替换 4 个失效接口（百度 PAE 资金流→东财 push2、大宗交易 RPT 报表名更新、机构席位改用 BUY/SELL 明细筛选）+ 修复东财全球资讯 req_trace 参数 + 修复巨潮公告 orgId 格式。
>
> **V3.0 Breaking Change**：彻底移除 akshare 依赖，所有数据源改为直连 HTTP API（零第三方数据依赖，仅 mootdx 保留 TCP）。
**使用方式：** 将本文件放入 `~/.claude/skills/a-stock-data/SKILL.md`，Claude Code 会自动识别并在 A 股相关对话中激活。
```
行情层（实时，不封IP）
├── mootdx → K线 + 五档盘口 + 逐笔成交 (TCP 7709)
├── 腾讯财经 API → PE/PB/市值/换手率/涨跌停/指数/ETF (HTTP)
└── 百度股市通 → K线带MA5/10/20 (V3.0 新增，HTTP)
研报层
├── 东财 reportapi → 个股研报 + 行业研报 + PDF下载 + 评级 + 三年EPS
├── 同花顺 THS → 一致预期EPS (直连 basic.10jqka.com.cn)
└── iwencai → NL语义搜索研报 (唯一能力，需X-Claw)
信号层
├── 同花顺热点 → 当日强势股 + 题材归因 reason tags (零鉴权 73ms)
├── 同花顺北向 → hgt/sgt 分钟资金流向 + 本地自缓存历史
├── 东财 slist → 个股所属板块/概念归属 (V3.2.2 替换百度PAE)
├── 东财 push2 → 个股资金流向 分钟级 (V3.1 替换百度PAE)
├── 龙虎榜席位 → 上榜记录 + 买卖席位 TOP5 + 机构动向 (datacenter-web)
├── 全市场龙虎榜 → 每日全市场上榜股票 + 净买额排名 (datacenter-web)
├── 限售解禁日历 → 历史解禁 + 未来90天待解禁 (datacenter-web)
└── 行业板块排名 → 东财行业涨跌/上涨下跌家数 (V3.0 替换同花顺)
资金面 / 筹码层
├── 融资融券明细 → 日级融资余额/买入/偿还 + 融券 (datacenter-web)
├── 大宗交易 → 成交价/量 + 买卖方营业部 (datacenter-web)
├── 股东户数变化 → 季度股东户数 + 环比变化 (datacenter-web)
├── 分红送转 → 历史每股派息/送股/转增 (datacenter-web)
└── 个股资金流120日 → 主力/大单/中单/小单 日级净流入 (push2his)
新闻层
├── 东财个股新闻 → 个股相关新闻 (search-api-web JSONP)
├── 财联社快讯 → 全市场实时电报 (v1 API+本地签名零key，✅V3.4 复活)
└── 东财全球资讯 → 7×24 财经快讯 (np-weblist，与财联社互备)
基础数据层
├── mootdx finance → 季报快照 (37字段, EPS/ROE/净利)
├── mootdx F10 → 公司资料 (9大类文本)
├── 东财个股信息 → 行业/总股本/流通股/市值/上市日期 (push2)
└── 新浪财报三表 → 资产负债表/利润表/现金流量表 (quotes.sina.cn)
公告层
├── 巨潮 cninfo → 公告全文检索+下载 (cninfo.com.cn)
└── mootdx F10 → 最新公告摘要
打板层 (V3.3 新增)
├── 东财涨停池 → 连板数/几天几板/封板资金/炸板次数/行业 (push2ex)
├── 东财炸板池 → 涨停后开板 + 振幅/涨速 (push2ex)
├── 东财跌停池 → 封单资金/连续跌停/开板次数 (push2ex)
├── 东财昨涨停池 → 昨涨停今表现，算晋级率/赚钱效应 (push2ex)
└── 同花顺涨停揭秘 → 涨停原因题材/封板成功率/板型 (10jqka)
ETF期权层 (V3.3 新增)
├── 合约清单 → 50ETF/300ETF/科创50/500ETF 各月认购认沽 (新浪)
├── T型报价 → 买卖五档/持仓量/行权价/最新价 (新浪)
└── 希腊字母+IV → Delta/Gamma/Theta/Vega/隐含波动率 (新浪)
舆情互动层 (V3.3 新增)
├── 互动易问答 → 投资者提问+公司回复 (巨潮，AI问答独家)
├── 同花顺热榜 → 人气值/概念标签/排名变化 (10jqka)
├── 东财人气榜 → 排名+排名变化+名称价格 (emappdata)
└── 东财概念命中 → 个股被归到哪些概念在炒+热度 (emappdata)
```
## 端点路由速查（按需定位，不必通读全文）
只需一类数据时，按下表定位章节（§）局部读取。除 iwencai 需 API Key 外全部零 key。
| § | 函数 | 拿什么 | 源 |
|---|------|--------|----|
| 1.1 | `tdx_client()` → `.bars()` / `.quotes()` / `.transaction()` | K线(多周期,不复权) / 五档盘口 / 逐笔成交 | 通达信 |
| 1.2 | `tencent_quote(codes)` | 实时价/PE/PB/市值/换手/涨跌停/指数/ETF | 腾讯 |
| 1.3 | `baidu_kline_with_ma(code)` | 日K线带 MA5/10/20 | 百度 |
| 2.1 | `eastmoney_reports(code)` / `download_pdf(rec)` | 个股研报+评级+三年EPS / 研报PDF | 东财 |
| 2.1 | `eastmoney_industry_reports(industry_code)` | 行业研报 | 东财 |
| 2.2 | `ths_eps_forecast(code)` | 机构一致预期 EPS | 同花顺 |
| 2.3 | `iwencai_search(query)` / `iwencai_query(query)` | NL 语义搜研报/选股（需 Key） | iwencai |
| 3.1 | `ths_hot_reason()` | 当日强势股+题材归因 | 同花顺 |
| 3.2 | `hsgt_realtime()` | 北向分钟流向（hgt 可用 / sgt 仅参考） | 同花顺 |
| 3.3 | `eastmoney_concept_blocks(code)` | 个股所属板块/概念归属 | 东财 |
| 3.4 | `eastmoney_fund_flow_minute(code)` | 个股资金流（分钟级） | 东财 |
| 3.5 | `dragon_tiger_board(code, date)` | 个股龙虎榜+买卖席位 TOP5 | 东财 |
| 3.6 | `lockup_expiry(code, date)` | 解禁历史+未来90天待解禁 | 东财 |
| 3.7 | `industry_comparison()` | 行业板块涨跌排名 | 东财 |
| 3.8 | `daily_dragon_tiger(date)` | 全市场龙虎榜+净买额排名 | 东财 |
| 4.1 | `margin_trading(code)` | 融资融券明细 | 东财 |
| 4.2 | `block_trade(code)` | 大宗交易+营业部 | 东财 |
| 4.3 | `holder_num_change(code)` | 股东户数变化 | 东财 |
| 4.4 | `dividend_history(code)` | 分红送转历史 | 东财 |
| 4.5 | `stock_fund_flow_120d(code)` | 个股资金流（120日，日级） | 东财 |
| 5.1 | `eastmoney_stock_news(code)` | 个股新闻 | 东财 |
| 5.2 | `cls_telegraph()` | 财联社电报（7×24，本地签名零key） | 财联社 |
| 5.3 | `eastmoney_global_news()` | 全球资讯（7×24） | 东财 |
| 6.1 | `client.finance(symbol)` | 季报快照 37 字段 | 通达信 |
| 6.2 | `client.F10(symbol, name)` | 公司资料 9 大类文本 | 通达信 |
| 6.3 | `eastmoney_stock_info(code)` | 行业/股本/市值/上市日期 | 东财 |
| 6.4 | `sina_financial_report(code, type)` | 财报三表 | 新浪 |
| 7.1 | `cninfo_announcements(code)` | 公告检索+PDF 下载 | 巨潮 |
| 7.2 | `client.F10(symbol, name='最新提示')` | 最新公告摘要 | 通达信 |
| 8.1 | `em_zt_pool` / `em_zb_pool` / `em_dt_pool` / `em_yzt_pool` | 涨停/炸板/跌停/昨涨停四池 | 东财 |
| 8.2 | `ths_limit_up_pool(date)` | 涨停原因题材+封板成功率+板型 | 同花顺 |
| 8.3 | `limit_up_sentiment(date)` | 炸板率/连板高度/连板梯队 | 东财(四池组合) |
| 9.1 | `sina_option_codes` / `sina_option_tquote` / `sina_option_greeks` | ETF期权合约清单 / T型报价 / 希腊字母+IV | 新浪 |
| 10.1 | `cninfo_irm(code)` | 互动易问答（提问+公司回复） | 巨潮 |
| 10.2 | `ths_hot_list()` / `em_hot_rank()` / `em_hot_concept(code)` | 热榜/人气榜/概念命中 | 同花顺+东财 |
| 备用源速查 | `dragon_tiger_backup` / `fund_flow_backup` / `announcements_backup` | 龙虎榜/资金流/公告官方备胎（主源被封时降级） | 交易所官方+新浪+东财(沪市公告) |
| 估值公式 | `forward_pe` / `pe_digestion` / `calc_peg` / `full_valuation(code)` | 前向PE / PE消化时间 / PEG / 单票估值全景 | 本地计算 |
## 数据源优先级 & 东财防封（重要，先读）
### 优先级原则：能用通达信/腾讯，就别用东财
| 优先级 | 数据源 | 协议 | 封 IP 风险 | 覆盖 |
|--------|--------|------|-----------|------|
| **1（首选）** | **mootdx（通达信）** | TCP 7709 二进制 | **不封 IP** | K线、五档盘口、逐笔成交、财务快照、F10 |
| **2** | **腾讯财经** | HTTP GBK | **不封 IP** | 实时价、PE/PB/市值/换手率/涨跌停、指数、ETF |
| **3** | 新浪 / 巨潮 / 同花顺 | HTTP | 低 | 财报三表、公告、一致预期/热点 |
| **4（仅独有数据才用）** | **东财 eastmoney** | HTTP | **有风控，会封 IP** | 见下 |
**凡是行情 / K线 / 实时价 / 市值 / 财务三表能从 mootdx 或腾讯拿到的，一律走它们**——TCP 协议和腾讯接口实测不封 IP，可放心高频调用。
### 东财只用于它「独有、别处拿不到」的数据
下列数据**只有东财有**，通达信/腾讯/新浪都没有，必须用东财（但要限流）：
> 龙虎榜席位 · 全市场龙虎榜 · 限售解禁日历 · 融资融券 · 大宗交易 · 股东户数 · 分红送转 · 个股资金流向（分钟/日级）· 行业板块排名 · 研报列表/PDF · 个股新闻 · 全球资讯
### 东财风控阈值（社区实测，2026-05）
| 行为 | 触发封禁的阈值 | 风险 |
|------|---------------|------|
| 每秒请求数 | > 5 次/秒 | 高 |
| 单 IP 并发连接 | ≥ 10 | 高 |
| 1 分钟请求总数 | ≥ 200 次 | 中高 |
| 5 分钟请求总数 | ≥ 300 次 | 触发封禁 |
| User-Agent | 空 UA / 无浏览器特征 | 中 |
被封表现：连续请求后 `403` / `429` / 连接超时 / 返回空数据。临时封禁通常几分钟到几小时。
### 防封铁律（调用东财时必须遵守）
1. **串行，不并发**——绝不对东财开多线程/协程并发请求
2. **每次间隔 ≥ 1 秒 + 随机抖动**（QPS ≤ 2），批量筛选时调大到 1.5~2 秒
3. **复用 HTTP 会话**（Keep-Alive），不要每次新建连接
4. **带正常 UA + Referer**（本 SKILL 各端点已配好）
5. **批量场景每只股票之间 sleep**——AI 跑批量循环（如筛选 100 只股逐个拉龙虎榜/资金流）是被封的头号元凶
### 已内置限流：所有东财请求走 `em_get()`
本 SKILL 提供统一的节流入口 `em_get()`（定义见下方「东财数据中心统一查询（共用 helper）」），它自动做到：串行限流（最小间隔 `EM_MIN_INTERVAL=1.0s` + 随机抖动）+ 复用 `EM_SESSION`（Keep-Alive）+ 默认 UA。**所有 `eastmoney.com` 端点的代码块都已改用 `em_get` 而非裸 `requests.get`**，AI 直接抄代码即自带防封。批量任务把 `EM_MIN_INTERVAL` 调大即可进一步降速。
> 注：`em_get` / `EM_SESSION` / `EM_MIN_INTERVAL` 是所有东财代码块共用的前置定义，使用任一东财端点前需先执行「共用 helper」代码块。
---
## When to Activate
- 用户要查 A 股个股估值（一致预期 / PE / PEG / PE消化）
- 用户要拉实时行情（价格 / 五档盘口 / K线 / 涨跌停价）
- 用户要搜研报（按主题 / 按标的 / 按行业 / 下载PDF）
- 用户要看**当日强势股 / 题材归因 / 概念热点**
- 用户要看**北向资金动向**（沪股通/深股通分钟流向）
- 用户要看**概念板块归属**（行业/概念/地域）
- 用户要看**个股资金流向**（主力/散户/超大单/大单分钟级）
- 用户要看**龙虎榜席位**（营业部 + 机构买卖）
- 用户要看**全市场龙虎榜**（当日所有上榜股票 + 净买额排名）
- 用户要看**限售解禁日历**（历史解禁 + 未来待解禁）
- 用户要做**行业横向对比**（涨跌排名 / 资金流入 / 领涨股）
- 用户要看**融资融券 / 两融数据**（融资余额 + 融券余额）
- 用户要看**大宗交易**（成交价/量 + 买卖方营业部）
- 用户要看**股东户数变化**（筹码集中度）
- 用户要看**分红送转历史**（每股派息 + 送股 + 转增）
- 用户要看**指数/ETF行情**（上证指数 / 沪深300 / 创业板指 / ETF）
- 用户要看**涨停 / 打板情绪**（涨停池 / 连板梯队 / 炸板率 / 跌停 / 涨停原因题材）
- 用户要看**ETF 期权**（T型报价 / 希腊字母 Delta·Gamma·Theta·Vega / 隐含波动率 IV）
- 用户要看**投资者互动问答**（公司如何回应某传闻/利好 · 互动易）
- 用户要看**市场热度 / 人气榜**（同花顺热榜 / 东财人气榜 / 个股概念命中）
- 用户要看新闻资讯（个股新闻 / 财联社快讯 / 全球资讯）
- 用户要查公告（巨潮公告全文）
- 用户要做产业链调研 / 批量横向对比
- 关键词：估值、一致预期、机构预测、市盈率、PEG、市值、研报、产业链、行业研究、K线、盘口、公告、新闻、**强势股、题材、热点、概念归因、北向资金、沪股通、深股通、概念板块、资金流向、主力、龙虎榜、席位、营业部、全市场龙虎榜、净买入、解禁、限售、行业对比、行业轮动、融资融券、两融、大宗交易、股东户数、筹码集中、分红、派息、送股、指数、ETF、涨停、打板、连板、炸板、跌停、涨停原因、封板、晋级率、ETF期权、希腊字母、隐含波动率、互动易、投资者关系、热榜、人气榜、市场热度**
---
## Prerequisites
```bash
pip install mootdx requests pandas stockstats
```
| 依赖 | 版本要求 | 用途 |
|------|---------|------|
| mootdx | >= 0.10 | TCP行情+财务+F10（唯一非HTTP依赖）；0.11.x 用 `tdx_client()` 规避 BESTIP bug，见上节 |
| requests | any | 所有HTTP API直连 |
| pandas | any | 数据处理+HTML表格解析 |
| stockstats | any | 技术指标计算（RSI/MACD/BOLL等） |
> **V3.0 架构：** 除 mootdx（TCP 二进制协议）外，所有数据源均为直连 HTTP API，零第三方数据封装依赖。每个端点的底层 URL/参数完全暴露，方便调试和定制。
### iwencai API Key（仅语义搜索需要）
```bash
# 环境变量方式
export IWENCAI_API_KEY="your_key_here"
export IWENCAI_BASE_URL="https://openapi.iwencai.com"
# 申请地址: https://www.iwencai.com/skillhub
# 注册后安装 SkillHub CLI，再安装 report-search 技能即可获得 Key
```
其他数据源（mootdx / 腾讯 / 东财 / 同花顺 / 百度股市通 / 新浪 / 巨潮）全部免费，无需 key。
### mootdx 客户端（必读，规避 0.11.x BESTIP 空串 bug）
> **已知 bug（mootdx 0.11.x）：** 全新安装后 `Quotes.factory(market='std')` 裸调用可能抛 `ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 0)`。
> 根因：`~/.mootdx/config.json` 的 `BESTIP.HQ` 初始是空字符串 `""`（不是缺失键），mootdx 用 `dict.get(key, default)` 取不到 default，拆包失败。**老用户（config 曾填充过 IP）不会触发，所以容易漏测。**
> **不要靠锁版本解决：** 锁 `mootdx==0.10.12` 在部分环境（如干净的 Python 3.9）下 `import mootdx` 会因 numpy/pandas 二进制不兼容直接崩。正确做法是用下面的 `tdx_client()`——显式传 server 绕过 BESTIP，对 0.10 / 0.11 都适用。
**统一用以下 helper 创建客户端（所有 mootdx 调用都走它）：**
```python
import socket
from mootdx.quotes import Quotes
# 实测可用的备选服务器（按延迟排序，2026-06 验证）
_TDX_SERVERS = [
('119.97.185.59', 7709), ('124.70.133.119', 7709), ('116.205.183.150', 7709),
('123.60.73.44', 7709), ('116.205.163.254', 7709), ('121.36.225.169', 7709),
('123.60.70.228', 7709), ('124.71.9.153', 7709), ('110.41.147.114', 7709),
('124.71.187.122', 7709),
]
def _probe(ip, port, timeout=2.0):
"""TCP 握手探测，判断服务器是否可达"""
try:
with socket.create_connection((ip, port), timeout=timeout):
return True
except Exception:
return False
def tdx_client(market='std'):
"""
创建 mootdx 客户端，规避 0.11.x BESTIP.HQ 空串 bug。
顺序兜底，保证 IP 列表老化/换网时仍能工作：
1) 顺序探测 _TDX_SERVERS，用第一个 TCP 可达的显式 server；
2) 全部不可达 → 回退 mootdx 自带 bestip 测速选优；
3) 再不行 → 回退裸 factory（老用户 config 已有可用 BESTIP 时成立）；
4) 仍失败 → 抛 RuntimeError，明确报错而非死等。
"""
for ip, port in _TDX_SERVERS:
if _probe(ip, port):
return Quotes.factory(market=market, server=(ip, port))
try:
return Quotes.factory(market=market, bestip=True) # fallback 1
except Exception:
pass
try:
return Quotes.factory(market=market) # fallback 2
except Exception as e:
raise RuntimeError(
"所有 mootdx 服务器均不可达。海外网络通常全部超时（TCP 7709），"
"请走国内代理或更新 _TDX_SERVERS 列表。原始错误：%s" % e
)
# 用法：client = tdx_client() # 替代所有 Quotes.factory(market='std')
```
> **海外 IP 用户：** mootdx 走通达信 TCP 7709，海外环境通常全部超时。`tdx_client()` 会快速失败给出明确报错，而非死等。
### 市场前缀规则（全局通用）
```python
def get_prefix(code: str) -> str:
"""6位代码 → 市场前缀"""
if code.startswith(("6", "9")):
return "sh"
elif code.startswith("8"):
return "bj"
else:
return "sz"
```
### Ticker 格式归一化
所有接口统一支持多种输入格式，内部归一化为纯 6 位数字：
| 输入 | 归一化结果 |
|------|-----------|
| `688017` | `688017` |
| `SH688017` / `sh688017` | `688017` |
| `688017.SH` / `688017.sh` | `688017` |
| `SZ000001` | `000001` |
| `BJ832000` | `832000` |
### 东财数据中心统一查询（共用 helper）
龙虎榜/解禁/融资融券/大宗交易/股东户数/分红 共用同一 base URL：
```python
import time
import random
import requests
UA = "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36"
DATACENTER_URL = "https://datacenter-web.eastmoney.com/api/data/v1/get"
# ── 东财防封：全局节流 + 会话复用 ────────────────────────────────────
# 东财系 HTTP 接口（push2 / datacenter / reportapi / search / np-weblist）有风控：
# 每秒 >5 次 / 单 IP 并发 ≥10 / 1 分钟 ≥200 次 → 临时封 IP。
# 所有 eastmoney.com 请求一律走 em_get()：串行限流（最小间隔 + 随机抖动）+ 复用
# Keep-Alive 会话，批量调用时自动降速，避免被封。详见「数据源优先级 & 东财防封」章节。
EM_SESSION = requests.Session()
EM_SESSION.headers.update({"User-Agent": UA})
# 连接级自动重试：瞬态连接错误 / 429 / 5xx 指数退避重试（住宅IP偶发风控更稳）。
# 注意：403 不重试（东财风控信号，重试无益反而加重；按下方 EM_MIN_INTERVAL 降频应对）。
try:
from requests.adapters import HTTPAdapter
from urllib3.util.retry import Retry
_em_adapter = HTTPAdapter(max_retries=Retry(
total=3, connect=3, backoff_factor=0.6,
status_forcelist=[429, 500, 502, 503, 504], allowed_methods=["GET"]))
EM_SESSION.mount("https://", _em_adapter)
EM_SESSION.mount("http://", _em_adapter)
except Exception:
pass # 老版本 urllib3 缺 allowed_methods 等参数时降级为无重试，不影响主流程
EM_MIN_INTERVAL = 1.0 # 两次东财请求最小间隔(秒)；批量筛选建议调大到 1.5~2
_em_last_call = [0.0] # 模块级上次请求时间戳
def em_get(url: str, params: dict | None = None, headers: dict | None = None,
timeout: int = 15, **kwargs):
"""东财统一请求入口：自动节流 + 复用 session + 默认 UA。
所有 eastmoney.com 接口都应通过它请求，避免高频被封 IP。"""
wait = EM_MIN_INTERVAL - (time.time() - _em_last_call[0])
if wait > 0:
time.sleep(wait + random.uniform(0.1, 0.5))
try:
return EM_SESSION.get(url, params=params, headers=headers, timeout=timeout, **kwargs)
finally:
_em_last_call[0] = time.time()
def eastmoney_datacenter(report_name: str, columns: str = "ALL",
filter_str: str = "", page_size: int = 50,
sort_columns: str = "", sort_types: str = "-1") -> list[dict]:
"""东财数据中心统一查询 — 龙虎榜/解禁/融资融券/大宗交易/股东户数/分红 共用（已内置限流）"""
params = {
"reportName": report_name, "columns": columns,
"filter": filter_str, "pageNumber": "1", "pageSize": str(page_size),
"sortColumns": sort_columns, "sortTypes": sort_types,
"source": "WEB", "client": "WEB",
}
r = em_get(DATACENTER_URL, params=params, timeout=15)
d = r.json()
if d.get("result") and d["result"].get("data"):
return d["result"]["data"]
return []
```
---
## Layer 1: 行情层（实时，不封IP）
### 1.1 mootdx — K线 + 五档盘口 + 逐笔成交
TCP 二进制协议，连通达信服务器(7709)，无需注册，不封IP。
```python
from mootdx.quotes import Quotes
client = tdx_client() # 见 Prerequisites 的 tdx_client() helper（规避 0.11.x BESTIP bug；等价 Quotes.factory(market='std')）
# === K线数据 ===
# ⚠️ 参数名是 frequency（不是 category！传 category 会被 **kwargs 静默吞掉，
# 永远退化成默认 frequency=9 日线，拿不到分钟数据）。
# mootdx 0.11.7 实测频率值表：
# 0=5分钟 1=15分钟 2=30分钟 3=60分钟(1小时) 4=日线 5=周线 6=月线
# 8=1分钟 9=日线(默认) 10=季线 11=年线 （7=1分钟除权口径,少用）
klines = client.bars(symbol='688017', frequency=9, offset=10) # 日线
min1 = client.bars(symbol='688017', frequency=8, offset=240) # 1分钟（一个交易日≈240根）
min5 = client.bars(symbol='688017', frequency=0, offset=48) # 5分钟
# 返回: open, close, high, low, vol, amount, datetime
# ⚠️ 复权：bars 返回【不复权】原始价（通达信原始数据，无 adjust 参数）。
# 跨除权除息日做估值/回测前需自行复权，或改用带前复权的日K数据源（腾讯财经）。
# === 实时报价 ===
quotes = client.quotes(symbol=['688017', '300476'])
# 返回 46 个字段:
# price(现价), open, high, low, last_close(昨收)
# bid1~bid5, ask1~ask5, bid_vol1~bid_vol5, ask_vol1~ask_vol5
# vol(成交量), amount(成交额), servertime
# === 逐笔成交（非交易时间返回空）===
trades = client.transaction(symbol='688017', date='20260502')
# 返回: time, price, vol, num, buyorsell(0买/1卖/2中性)
```
**mootdx 不提供 PE / PB / 市值 / 换手率 / 涨跌停价** — 这些走腾讯财经。
### 1.2 腾讯财经 API — PE/PB/市值/换手率/涨跌停/指数/ETF
HTTP GET，GBK 编码，`~` 分隔 88 个字段，不封IP。
```python
import urllib.request
def tencent_quote(codes: list[str]) -> dict[str, dict]:
"""
批量拉取腾讯财经实时行情。
codes: ["688017", "300476", "002463"]
也支持指数: ["000001", "000300", "399006"]
也支持ETF: ["510050", "510300"]
返回: {code: {name, price, pe_ttm, pb, mcap, ...}}
"""
prefixed = []
for c in codes:
if c.startswith(("6", "9")):
prefixed.append(f"sh{c}")
elif c.startswith("8"):
prefixed.append(f"bj{c}")
else:
prefixed.append(f"sz{c}")
url = "https://qt.gtimg.cn/q=" + ",".join(prefixed)
req = urllib.request.Request(url)
req.add_header("User-Agent", "Mozilla/5.0")
resp = urllib.request.urlopen(req, timeout=10)
data = resp.read().decode("gbk")
result = {}
for line in data.strip().split(";"):
if not line.strip() or "=" not in line or '"' not in line:
continue
key = line.split("=")[0].split("_")[-1]
vals = line.split('"')[1].split("~")
if len(vals) < 53:
continue
code = key[2:]
result[code] = {
"name": vals[1],
"price": float(vals[3]) if vals[3] else 0,
"last_close": float(vals[4]) if vals[4] else 0,
"open": float(vals[5]) if vals[5] else 0,
"change_amt": float(vals[31]) if vals[31] else 0,
"change_pct": float(vals[32]) if vals[32] else 0,
"high": float(vals[33]) if vals[33] else 0,
"low": float(vals[34]) if vals[34] else 0,
"amount_wan": float(vals[37]) if vals[37] else 0,
"turnover_pct": float(vals[38]) if vals[38] else 0,
"pe_ttm": float(vals[39]) if vals[39] else 0,
"amplitude_pct":float(vals[43]) if vals[43] else 0,
"mcap_yi": float(vals[44]) if vals[44] else 0,
"float_mcap_yi":float(vals[45]) if vals[45] else 0,
"pb": float(vals[46]) if vals[46] else 0,
"limit_up": float(vals[47]) if vals[47] else 0,
"limit_down": float(vals[48]) if vals[48] else 0,
"vol_ratio": float(vals[49]) if vals[49] else 0,
"pe_static": float(vals[52]) if vals[52] else 0,
}
return result
# 用法: 个股
quotes = tencent_quote(["688017", "300476", "002463"])
for code, q in quotes.items():
print(f"{q['name']}({code}): {q['price']}元 PE={q['pe_ttm']} PB={q['pb']} 市值={q['mcap_yi']}亿")
# 用法: 指数 — sh000001=上证指数, sh000300=沪深300, sz399006=创业板指
index_quotes = tencent_quote(["000001", "000300", "399006"])
# 用法: ETF — sh510050=上证50ETF, sh510300=沪深300ETF
etf_quotes = tencent_quote(["510050", "510300"])
```
#### 腾讯财经字段索引速查（实测校准 2026-05-03）
| 索引 | 含义 | 示例 |
|------|------|------|
| 1 | 名称 | 绿的谐波 |
| 3 | 当前价 | 224.12 |
| 4 | 昨收 | 215.01 |
| 5 | 今开 | 214.10 |
| 9-18 | 买一~买五(价+量) | |
| 19-28 | 卖一~卖五(价+量) | |
| 31 | 涨跌额 | 9.11 |
| 32 | 涨跌幅% | 4.24 |
| 33 | 最高 | 229.62 |
| 34 | 最低 | 214.10 |
| 37 | 成交额(万) | 187040 |
| 38 | 换手率% | 4.55 |
| **39** | **PE(TTM)** | 300.45 |
| **43** | **振幅%（不是PB！）** | 7.22 |
| **44** | **总市值(亿)** | 410.88 |
| **45** | **流通市值(亿)** | 410.88 |
| **46** | **PB(市净率)** | 11.51 |
| **47** | **涨停价** | 258.01 |
| **48** | **跌停价** | 172.01 |
| 49 | 量比 | 1.20 |
| **52** | **PE(静)** | 314.76 |
> **踩坑提醒：** 网上很多教程把索引 43 写成 PB，实测是振幅%。PB 在索引 46。
### 1.3 百度股市通 K线 — 带MA5/MA10/MA20（V3.0 新增）
**核心价值：** 返回时自带均线数据，无需本地计算。
```python
import requests
def baidu_kline_with_ma(code: str, start_time: str = "") -> dict:
"""百度股市通K线 — 独有能力: 返回时自带 ma5/ma10/ma20 均价"""
url = "https://finance.pae.baidu.com/selfselect/getstockquotation"
params = {
"all": "1", "isIndex": "false", "isBk": "false", "isBlock": "false",
"isFutures": "false", "isStock": "true", "newFormat": "1",
"group": "quotation_kline_ab", "finClientType": "pc",
"code": code, "start_time": start_time, "ktype": "1",
}
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0",
"Accept": "application/vnd.finance-web.v1+json",
"Origin": "https://gushitong.baidu.com",
"Referer": "https://gushitong.baidu.com/",
}
r = requests.get(url, params=params, headers=headers, timeout=10)
d = r.json()
result = d.get("Result", {})
md = result.get("newMarketData", {})
keys = md.get("keys", []) # includes: ma5avgprice, ma10avgprice, ma20avgprice
rows = md.get("marketData", "").split(";")
return {"keys": keys, "rows": rows}
# 用法
data = baidu_kline_with_ma("600519")
print("字段:", data["keys"][:10])
print("最近5根K线:", data["rows"][-5:])
# keys 包含: time, open, close, high, low, volume, amount, ma5avgprice, ma10avgprice, ma20avgprice 等
```
---
## Layer 2: 研报层
### 2.1 东财研报 API — 研报列表 + PDF下载（主力）
A级接口（公开JSON API），reportapi.eastmoney.com，免费无key。
```python
import requests
import re
import time
from pathlib import Path
REPORT_API = "https://reportapi.eastmoney.com/report/list"
PDF_TPL = "https://pdf.dfcfw.com/pdf/H3_{info_code}_1.pdf"
UA = "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36"
def eastmoney_reports(code: str, max_pages: int = 5) -> list[dict]:
"""拉取指定股票的研报列表"""
all_records = []
for page in range(1, max_pages + 1):
params = {
"industryCode": "*", "pageSize": "100", "industry": "*",
"rating": "*", "ratingChange": "*",
"beginTime": "2000-01-01", "endTime": "2030-01-01",
"pageNo": str(page), "fields": "", "qType": "0",
"orgCode": "", "code": code, "rcode": "",
"p": str(page), "pageNum": str(page), "pageNumber": str(page),
}
r = em_get(REPORT_API, params=params,
headers={"Referer": "https://data.eastmoney.com/"}, timeout=30) # 已内置限流
d = r.json()
rows = d.get("data") or []
if not rows:
break
all_records.extend(rows)
if page >= (d.get("TotalPage", 1) or 1):
break
return all_records
def download_pdf(record: dict, target_dir: str = "./reports") -> str | None:
"""下载单份研报PDF，返回保存路径或None"""
info_code = record.get("infoCode", "")
if not info_code:
return None
date = (record.get("publishDate") or "")[:10]
org = re.sub(r'[\\/:*?"<>|]', "_", record.get("orgSName") or "未知")[:40]
title = re.sub(r'[\\/:*?"<>|]', "_", record.get("title", ""))[:80]
fname = f"{date}_{org}_{title}.pdf"
target = Path(target_dir) / fname
if target.exists():
return str(target)
url = PDF_TPL.format(info_code=info_code)
r = em_get(url, headers={"Referer": "https://data.eastmoney.com/"}, timeout=60)
if r.status_code == 200 and len(r.content) >= 1024:
target.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
target.write_bytes(r.content)
return str(target)
return None
# 用法
reports = eastmoney_reports("688017")
print(f"共 {len(reports)} 篇研报")
for r in reports[:5]:
print(f" {r.get('publishDate','')[:10]} | {r.get('orgSName')} | {r.get('title','')[:60]}")
```
#### 研报 record 关键字段
| 字段 | 含义 |
|------|------|
| title | 研报标题 |
| publishDate | 发布日期 |
| orgSName | 机构简称 |
| infoCode | 用于拼 PDF URL |
| predictThisYearEps | 今年EPS预测 |
| predictNextYearEps | 明年EPS预测 |
| predictNextTwoYearEps | 后年EPS预测 |
| emRatingName | 评级(买入/增持/...) |
| indvInduName | 行业分类 |
#### 行业研报列表（qType=1）
与个股研报**同一端点**（`reportapi.eastmoney.com/report/list`），仅 `qType` 不同：`qType=0` 个股研报，`qType=1` 行业研报。返回 record 可直接喂给上面的 `download_pdf()`（PDF 模板通用）。
```python
def eastmoney_industry_reports(industry_code: str = "*", max_pages: int = 5,
begin: str = "2024-01-01") -> list[dict]:
"""拉取行业研报列表（qType=1）。
industry_code="*" = 全行业；传东财行业码（如 "1238"=IT服务Ⅱ）= 单行业。
行业名 / 行业码在每条 record 的 industryName / industryCode 字段。"""
all_records = []
for page in range(1, max_pages + 1):
params = {
"industryCode": industry_code, "pageSize": "100", "industry": "*",
"rating": "*", "ratingChange": "*",
"beginTime": begin, "endTime": "2030-01-01",
"pageNo": str(page), "fields": "", "qType": "1",
}
r = em_get(REPORT_API, params=params,
headers={"Referer": "https://data.eastmoney.com/"}, timeout=30) # 已内置限流
d = r.json()
rows = d.get("data") or []
if not rows:
break
all_records.extend(rows)
if page >= (d.get("TotalPage", 1) or 1):
break
return all_records
# 用法
# 1) 全行业最新研报
reports = eastmoney_industry_reports("*", max_pages=2)
print(f"共 {len(reports)} 篇行业研报")
for r in reports[:5]:
print(f" {r.get('publishDate','')[:10]} | {r.get('industryName')} | {r.get('orgSName')} | {r.get('title','')[:50]}")
# 2) 单行业（IT服务Ⅱ，行业码 1238）+ 下载首篇 PDF（复用 2.1 的 download_pdf）
it = eastmoney_industry_reports("1238", max_pages=1)
if it:
download_pdf(it[0])
```
行业研报特有/常用字段（其余字段同 2.1 个股研报）：
| 字段 | 含义 |
|------|------|
| industryName | 行业名称（如 IT服务Ⅱ、风电设备、光伏设备） |
| industryCode | 东财行业代码（用于 `industry_code` 精确过滤） |
| emRatingName | 行业评级（买入/增持/中性/...） |
| reportType | 报告类型 |
| attachPages / attachSize | PDF 页数 / 大小(KB) |
| infoCode | 喂给 `download_pdf()` 拼 PDF URL |
> **行业码怎么拿：** 东财行业码不是通用记忆码，没有公开的码表端点（`bxpa` 等已 404）。常用做法：先用 `industry_code="*"` 拉一批，从结果的 `industryName`/`industryCode` 找到目标行业的码，再用该码精确过滤。
### 2.2 同花顺一致预期EPS（直连 basic.10jqka.com.cn）
```python
import requests
import pandas as pd
from io import StringIO
def ths_eps_forecast(code: str) -> pd.DataFrame:
"""
同花顺机构一致预期EPS。
直连 basic.10jqka.com.cn，解析HTML表格。
返回 DataFrame: 年度, 预测机构数, 最小值, 均值, 最大值
"均值" = 机构一致预期EPS
"""
url = f"https://basic.10jqka.com.cn/new/{code}/worth.html"
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36",
"Referer": "https://basic.10jqka.com.cn/",
}
r = requests.get(url, headers=headers, timeout=15)
r.encoding = "gbk"
dfs = pd.read_html(StringIO(r.text))
# 找含"每股收益"的表格
for df in dfs:
cols = [str(c) for c in df.columns]
if any("每股收益" in c or "均值" in c for c in cols):
return df
# fallback: 返回第一个表
return dfs[0] if dfs else pd.DataFrame()
# 用法
df = ths_eps_forecast("688017")
print(df)
# "预测机构数" < 3 的要谨慎
```
### 2.3 iwencai — NL语义搜索研报（唯一能力）
需要 API Key + X-Claw Headers（SkillHub 2.0 强制要求）。
```python
import os
import json
import secrets
import requests
IWENCAI_BASE = os.environ.get("IWENCAI_BASE_URL", "https://openapi.iwencai.com")
IWENCAI_KEY = os.environ.get("IWENCAI_API_KEY", "")
def _claw_headers(call_type: str = "normal") -> dict:
"""SkillHub 2.0 必须的 X-Claw 鉴权头"""
return {
"X-Claw-Call-Type": call_type,
"X-Claw-Skill-Id": "report-search",
"X-Claw-Skill-Version": "2.0.0",
"X-Claw-Plugin-Id": "none",
"X-Claw-Plugin-Version": "none",
"X-Claw-Trace-Id": secrets.token_hex(32),
}
def iwencai_search(query: str, channel: str = "report", size: int = 50) -> list[dict]:
"""
iwencai 语义搜索。
channel: "report"(研报) / "announcement"(公告) / "news"(新闻)
size: 默认10, 实测可调到50（隐藏参数）
"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {IWENCAI_KEY}",
"Content-Type": "application/json",
**_claw_headers(),
}
payload = {
"channels": [channel],
"app_id": "AIME_SKILL",
"query": query,
"size": size,
}
r = requests.post(
f"{IWENCAI_BASE}/v1/comprehensive/search",
json=payload, headers=headers, timeout=30,
)
if r.status_code != 200:
raise RuntimeError(f"iwencai HTTP {r.status_code}: {r.text[:200]}")
data = r.json()
if data.get("status_code", 0) != 0:
raise RuntimeError(f"iwencai error: {data.get('status_msg', '')}")
return data.get("data") or []
def iwencai_query(query: str, page: int = 1, limit: int = 50) -> list[dict]:
"""
iwencai NL数据查询（结构化字段）。
例: "贵州茅台 ROE" → DataFrame-like rows
"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {IWENCAI_KEY}",
"Content-Type": "application/json",
**_claw_headers(),
}
payload = {
"query": query,
"page": str(page),
"limit": str(limit),
"is_cache": "1",
"expand_index": "true",
}
r = requests.post(
f"{IWENCAI_BASE}/v1/query2data",
json=payload, headers=headers, timeout=30,
)
if r.status_code != 200:
raise RuntimeError(f"iwencai HTTP {r.status_code}: {r.text[:200]}")
data = r.json()
if data.get("status_code", 0) != 0:
raise RuntimeError(f"iwencai error: {data.get('status_msg', '')}")
return data.get("datas") or []
def dedup_articles(articles: list[dict]) -> list[dict]:
"""同一uid仅保留score最高的段落"""
best = {}
for a in articles:
uid = a.get("uid", "") or f"{a.get('title','')}|{a.get('publish_date','')}"
score = float(a.get("score", 0))
if uid not in best or score > float(best[uid].get("score", 0)):
best[uid] = a
return sorted(best.values(), key=lambda x: x.get("publish_date", ""), reverse=True)
# 用法: NL语义搜索研报
articles = iwencai_search("人形机器人 行星滚柱丝杠 2026", channel="report", size=50)
articles = dedup_articles(articles)
for a in articles[:5]:
extra = a.get("extra") or {}
if isinstance(extra, str):
extra = json.loads(extra)
print(f"{a.get('publish_date','')[:10]} | {extra.get('organization','')} | {a.get('title','')[:60]}")
```
**iwencai 的唯一价值：** NL 主题搜索。"人形机器人 行星滚柱丝杠" 这种跨主题检索只有 iwencai 能做。按标的搜研报走东财 reportapi 更稳定。
---
## Layer 3: 信号层
### 3.1 同花顺热点 — 当日强势股 + 题材归因 reason tags（独家）
**核心价值：** 不只告诉你"哪些走强"，还告诉你**"为什么走强"** —— 同花顺编辑部人工运营的题材标签。
```python
import requests
import pandas as pd
def ths_hot_reason(date: str = None) -> pd.DataFrame:
"""
同花顺当日强势股归因。
date: 'YYYY-MM-DD' 格式，None=今天
返回 DataFrame，含每只股票的题材标签 (reason)。
实测: 73ms 拿到 ~125 只 + 完整字段
"""
from datetime import date as _date
if date is None:
date = _date.today().strftime("%Y-%m-%d")
url = (
f"http://zx.10jqka.com.cn/event/api/getharden/"
f"date/{date}/orderby/date/orderway/desc/charset/GBK/"
)
headers = {
"User-Agent": (
"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) "
"Chrome/117.0.0.0 Safari/537.36"
)
}
r = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
data = r.json()
if data.get("errocode", 0) != 0:
raise RuntimeError(f"同花顺热点错误: {data.get('errormsg', '')}")
rows = data.get("data") or []
df = pd.DataFrame(rows)
if df.empty:
return df
# 字段重命名（中文友好）
rename_map = {
"name": "名称", "code": "代码", "reason": "题材归因",
"close": "收盘价", "zhangdie": "涨跌额", "zhangfu": "涨幅%",
"huanshou": "换手率%", "chengjiaoe": "成交额",
"chengjiaoliang": "成交量", "ddejingliang": "大单净量",
"market": "市场",
}
df = df.rename(columns=rename_map)
return df
# 用法
df = ths_hot_reason("2026-05-09")
print(f"当日强势股: {len(df)} 只")
print(df[["代码", "名称", "涨幅%", "题材归因"]].head(10))
```
#### 同花顺热点字段速查
| 原字段 | 中文 | 说明 |
|---|---|---|
| code | 代码 | 6 位股票代码 |
| name | 名称 | 简称 |
| **reason** | **题材归因** | **核心字段，人工运营 tags，如"算力租赁+Token工厂+AI政务"** |
| zhangfu | 涨幅% | 当日涨幅 |
| huanshou | 换手率% | 当日换手 |
| chengjiaoe | 成交额 | 元 |
| chengjiaoliang | 成交量 | 股 |
| ddejingliang | 大单净量 | 主力净流入指标 |
| close | 收盘价 | 元 |
| zhangdie | 涨跌额 | 元 |
| market | 市场 | 沪/深/北 |
### 3.2 同花顺北向资金 — hsgtApi 实时分钟流向 + 本地自缓存历史
> **⚠️ 深股通实时流向近期不可靠（2026-07 实测）：** 沪股通(hgt)分钟序列完整，但深股通(sgt)
> 常只回传零星几个点、末值量级异常。根因是北向自 2024-08 起收紧盘中实时披露，非本代码问题。
> 结论：**hgt 可用于当日情绪，sgt 仅供参考**；要权威北向数据用 HKEX 官方日统计
> （`hkex.com.hk/chi/csm/DailyStat/data_tab_daily_YYYYMMDDc.js`，见文末「备用源速查」）。
> **已知行业性问题：** eastmoney 全系北向数据自 2024-08 后净买额字段返回 NaN/0，属上游断供。已改为**本地 CSV 自缓存模式**——每次拉实时数据后自动写入本地 CSV，历史越跑越丰富。
```python
import requests
import pandas as pd
from pathlib import Path
HSGT_HEADERS = {
"User-Agent": (
"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) "
"Chrome/117.0.0.0 Safari/537.36"
),
"Host": "data.hexin.cn",
"Referer": "https://data.hexin.cn/",
}
def hsgt_realtime() -> pd.DataFrame:
"""
沪深股通当日实时分钟流向（含集合竞价 09:10–15:00，262 个时间点）。
返回字段: time, hgt(沪股通累计净买入), sgt(深股通累计净买入)
单位: 亿元
"""
url = "https://data.hexin.cn/market/hsgtApi/method/dayChart/"
r = requests.get(url, headers=HSGT_HEADERS, timeout=10)
d = r.json()
times = d.get("time", [])
hgt = d.get("hgt", [])
sgt = d.get("sgt", [])
n = len(times)
return pd.DataFrame({
"time": times,
"hgt_yi": hgt[:n] + [None] * (n - len(hgt)),
"sgt_yi": sgt[:n] + [None] * (n - len(sgt)),
})
# === 自缓存辅助函数 ===
def _northbound_cache_path() -> Path:
"""北向资金本地 CSV 缓存路径"""
p = Path.home() / ".tradingagents" / "cache" / "northbound_daily.csv"
p.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
return p
def _save_northbound_snapshot(date: str, hgt: float, sgt: float):
"""写入/更新当天北向收盘数据到 CSV"""
path = _northbound_cache_path()
rows = {}
if path.exists():
for line in path.read_text().strip().split("\n")[1:]:
parts = line.split(",")
if len(parts) == 3:
rows[parts[0]] = line
rows[date] = f"{date},{hgt},{sgt}"
with open(path, "w") as f:
f.write("date,hgt,sgt\n")
for d in sorted(rows.keys()):
f.write(rows[d] + "\n")
def _load_northbound_history(n: int = 20) -> pd.DataFrame:
"""读取最近 N 天北向历史"""
path = _northbound_cache_path()
if not path.exists():
return pd.DataFrame()
df = pd.read_csv(path)
return df.tail(n)
# 用法 1: 实时分钟流向
df = hsgt_realtime()
print(f"分钟点数: {len(df)}")
print(df.tail(5))
# 用法 2: 自动缓存今日收盘数据
if not df.empty:
last = df.dropna().iloc[-1]
_save_northbound_snapshot("2026-05-17", last["hgt_yi"], last["sgt_yi"])
# 用法 3: 读取历史
hist = _load_northbound_history(20)
print(hist)
```
### 3.3 东财 slist — 个股所属板块/概念归属（V3.2.2 替换百度）
**核心价值：** 一次调用拿到个股所属的全部板块（行业 + 概念 + 地域混合），含板块代码（BK码）、当日涨跌幅、板块龙头股。题材归因、板块联动分析必备。
> **V3.2.2 替换说明：** 百度 PAE `getrelatedblock` 接口已失效（实测返回 `ResultCode 10003` + 空数组，#18），改用东财 `slist` 个股所属板块接口（`spt=3`，一次请求拿全，零鉴权）。东财把行业/概念/地域混在**一个列表**里返回，板块名本身已自解释（如「食品饮料」是行业、「贵州板块」是地域、「酿酒概念」是概念），AI 直接用板块名做题材归因即可。
```python
def eastmoney_concept_blocks(code: str) -> dict:
"""
个股所属板块/概念归属（东财 slist，一次请求拿全，已内置限流）。
返回: {total, boards: [{name, code(BK码), change_pct, lead_stock}], concept_tags: [板块名...]}
boards 混合 行业/概念/地域，板块名自解释；concept_tags 是所有板块名的便捷列表。
"""
market_code = 1 if code.startswith("6") else 0
params = {
"fltt": "2", "invt": "2",
"secid": f"{market_code}.{code}",
"spt": "3", "pi": "0", "pz": "200", "po": "1",
"fields": "f12,f14,f3,f128",
}
headers = {"User-Agent": UA, "Referer": "https://quote.eastmoney.com/"}
try:
r = em_get("https://push2.eastmoney.com/api/qt/slist/get",
params=params, headers=headers, timeout=15)
d = r.json()
except Exception as e:
print(f"[WARN] 东财板块归属请求失败: {e}")
return {"total": 0, "boards": [], "concept_tags": []}
diff = (d.get("data") or {}).get("diff") or {}
items = diff.values() if isinstance(diff, dict) else diff
boards = []
for it in items:
boards.append({
"name": it.get("f14", ""), # 板块名
"code": it.get("f12", ""), # BK 板块代码
"change_pct": it.get("f3", ""), # 板块当日涨跌幅
"lead_stock": it.get("f128", ""), # 板块龙头股
})
return {
"total": len(boards),
"boards": boards,
"concept_tags": [b["name"] for b in boards],
}
# 用法
blocks = eastmoney_concept_blocks("600519")
print(f"共 {blocks['total']} 个板块")
print("板块归属:", blocks["concept_tags"])
# → ['食品饮料', '白酒Ⅲ', '白酒Ⅱ', '贵州板块', '酿酒概念', 'HS300_', ...]
```
> **注意：** 东财不区分行业/概念/地域类型（混在一个列表返回）。如需精确分类可按板块名判断，或另查全市场板块清单（`clist` + `m:90+t:1/2/3`）——但后者每次需多发请求、大页易触发风控，不推荐在批量场景用。
### 3.4 东财 push2 — 个股资金流向（分钟级）
盘中实时分钟级资金流（主力/大单/中单/小单/超大单净流入）。
> **V3.1 替换说明：** 百度 PAE `fundflow` 和 `fundsortlist` 接口已于 2026-05 下线（返回 null），改用东财 push2 资金流 API。日级资金流见 Layer 4.5 `stock_fund_flow_120d()`。
```python
import requests
def eastmoney_fund_flow_minute(code: str) -> list[dict]:
"""
个股资金流向（分钟级，当日盘中）。
code: 6位股票代码
返回: [{time, main_net, small_net, mid_net, large_net, super_net}, ...]
单位: 元
"""
secid = f"1.{code}" if code.startswith("6") else f"0.{code}"
url = "https://push2.eastmoney.com/api/qt/stock/fflow/kline/get"
params = {
"secid": secid, "klt": 1,
"fields1": "f1,f2,f3,f7",
"fields2": "f51,f52,f53,f54,f55,f56,f57",
}
headers = {
"User-Agent": UA,
"Referer": "https://quote.eastmoney.com/",
"Origin": "https://quote.eastmoney.com",
}
try:
r = em_get(url, params=params, headers=headers, timeout=10)
d = r.json()
except Exception as e:
print(f"[WARN] push2 资金流请求失败: {e}")
return []
rows = []
for line in d.get("data", {}).get("klines", []):
parts = line.split(",")
if len(parts) >= 6:
rows.append({
"time": parts[0],
"main_net": float(parts[1]),
"small_net": float(parts[2]),
"mid_net": float(parts[3]),
"large_net": float(parts[4]),
"super_net": float(parts[5]),
})
return rows
# 用法: 分钟级实时资金流
realtime = eastmoney_fund_flow_minute("000858")
if realtime:
last = realtime[-1]
signal = "bullish" if last["main_net"] > 0 else "bearish"
print(f"主力净流入: {last['main_net']:.0f}元 → {signal}")
# 统计全天主力净流入
total = sum(r["main_net"] for r in realtime)
print(f"全天主力累计: {total/1e4:.0f}万元")
```
> **注意：** push2 资金流金额单位是**元**（非万元），使用时注意换算。`klt=1` 分钟级，`klt=101` 日级。
### 3.5 龙虎榜席位 — 个股上榜记录 + 买卖席位 TOP5 + 机构动向
直连东财 datacenter API，不依赖第三方封装。
```python
import requests
from datetime import datetime, timedelta
def dragon_tiger_board(code: str, trade_date: str, look_back: int = 30) -> dict:
"""
龙虎榜数据聚合。
trade_date: YYYY-MM-DD
look_back: 回看天数
返回: {records: [...], seats: {buy: [...], sell: [...]}, institution: {...}}
"""
start = datetime.strptime(trade_date, "%Y-%m-%d") - timedelta(days=look_back)
start_str = start.strftime("%Y-%m-%d")
# 1. 上榜记录
records = []
data = eastmoney_datacenter(
"RPT_DAILYBILLBOARD_DETAILSNEW",
filter_str=f"(TRADE_DATE>='{start_str}')(TRADE_DATE<='{trade_date}')(SECURITY_CODE=\"{code}\")",
page_size=50,
sort_columns="TRADE_DATE", sort_types="-1",
)
for row in data:
records.append({
"date": str(row.get("TRADE_DATE", ""))[:10],
"reason": row.get("EXPLANATION", ""),
"net_buy": round((row.get("BILLBOARD_NET_AMT") or 0) / 10000, 1),
"turnover": round(float(row.get("TURNOVERRATE") or 0), 2),
})
# 2. 最近上榜的买卖席位
seats = {"buy": [], "sell": []}
if records:
latest_date = records[0]["date"]
# 买入席位
buy_data = eastmoney_datacenter(
"RPT_BILLBOARD_DAILYDETAILSBUY",
filter_str=f"(TRADE_DATE='{latest_date}')(SECURITY_CODE=\"{code}\")",
page_size=10,
sort_columns="BUY", sort_types="-1",
)
for row in buy_data[:5]:
seats["buy"].append({
"name": row.get("OPERATEDEPT_NAME", ""),
"buy_amt": round((row.get("BUY") or 0) / 10000, 1),
"sell_amt": round((row.get("SELL") or 0) / 10000, 1),
"net": round((row.get("NET") or 0) / 10000, 1),
})
# 卖出席位
sell_data = eastmoney_datacenter(
"RPT_BILLBOARD_DAILYDETAILSSELL",
filter_str=f"(TRADE_DATE='{latest_date}')(SECURITY_CODE=\"{code}\")",
page_size=10,
sort_columns="SELL", sort_types="-1",
)
for row in sell_data[:5]:
seats["sell"].append({
"name": row.get("OPERATEDEPT_NAME", ""),
"buy_amt": round((row.get("BUY") or 0) / 10000, 1),
"sell_amt": round((row.get("SELL") or 0) / 10000, 1),
"net": round((row.get("NET") or 0) / 10000, 1),
})
# 3. 机构买卖统计（从买卖席位明细中筛选 OPERATEDEPT_CODE="0" 即机构专用席位）
institution = {"buy_amt": 0, "sell_amt": 0, "net_amt": 0}
for detail_data, side in [(buy_data, "buy"), (sell_data, "sell")]:
for row in detail_data:
if str(row.get("OPERATEDEPT_CODE", "")) == "0":
amt = (row.get("BUY") or 0) if side == "buy" else (row.get("SELL") or 0)
if side == "buy":
institution["buy_amt"] += amt
else:
institution["sell_amt"] += amt
institution["buy_amt"] = round(institution["buy_amt"] / 10000, 1)
institution["sell_amt"] = round(institution["sell_amt"] / 10000, 1)
institution["net_amt"] = round(institution["buy_amt"] - institution["sell_amt"], 1)
return {"records": records, "seats": seats, "institution": institution}
# 用法
data = dragon_tiger_board("002475", "2026-05-17")
print(f"近30日上榜 {len(data['records'])} 次")
for r in data["records"]:
print(f" {r['date']}: {r['reason']}")
if data["seats"]["buy"]:
print("买入席位 TOP5:")
for s in data["seats"]["buy"]:
print(f" {s['name']}: 买{s['buy_amt']}万 卖{s['sell_amt']}万 净{s['net']}万")
```
> **ST 股注意：** 5% 涨跌停更容易触发龙虎榜（"连续三日偏离值累计达12%"），科创板 20% 涨跌停则较少触发。
### 3.6 限售解禁日历 — 历史解禁 + 未来 90 天待解禁
```python
from datetime import datetime, timedelta
def lockup_expiry(code: str, trade_date: str, forward_days: int = 90) -> dict:
"""
限售解禁日历。
返回: {history: [...], upcoming: [...]}
"""
# 1. 历史解禁记录
history_data = eastmoney_datacenter(
"RPT_LIFT_STAGE",
filter_str=f"(SECURITY_CODE=\"{code}\")",
page_size=15,
sort_columns="FREE_DATE", sort_types="-1",
)
history = []
for row in history_data:
history.append({
"date": str(row.get("FREE_DATE", ""))[:10],
"type": row.get("FREE_SHARES_TYPE", ""), # 解禁类型(东财2026改列名, 旧LIMITED_STOCK_TYPE已废)
"shares": row.get("FREE_SHARES", 0), # 本次解禁股数(万股)
"able_shares": row.get("ABLE_FREE_SHARES", 0), # 实际可流通股数(万股, 更贴近真实抛压)
"ratio": row.get("FREE_RATIO", 0), # 占总股本比(小数, ×100 得百分比)
})
# 2. 未来待解禁
end_date = datetime.strptime(trade_date, "%Y-%m-%d") + timedelta(days=forward_days)
end_str = end_date.strftime("%Y-%m-%d")
upcoming_data = eastmoney_datacenter(
"RPT_LIFT_STAGE",
filter_str=f"(SECURITY_CODE=\"{code}\")(FREE_DATE>='{trade_date}')(FREE_DATE<='{end_str}')",
page_size=20,
sort_columns="FREE_DATE", sort_types="1",
)
upcoming = []
for row in upcoming_data:
upcoming.append({
"date": str(row.get("FREE_DATE", ""))[:10],
"type": row.get("FREE_SHARES_TYPE", ""), # 解禁类型(东财2026改列名, 旧LIMITED_STOCK_TYPE已废)
"shares": row.get("FREE_SHARES", 0), # 本次解禁股数(万股)
"able_shares": row.get("ABLE_FREE_SHARES", 0), # 实际可流通股数(万股, 更贴近真实抛压)
"ratio": row.get("FREE_RATIO", 0), # 占总股本比(小数, ×100 得百分比)
})
return {"history": history, "upcoming": upcoming}
# 用法
data = lockup_expiry("002475", "2026-05-17")
print(f"历史解禁 {len(data['history'])} 批")
for h in data["history"][:5]:
print(f" {h['date']}: {h['type']} 数量={h['shares']}")
if data["upcoming"]:
print(f"未来90天待解禁 {len(data['upcoming'])} 批")
else:
print("未来90天无待解禁")
```
**限售股类型参考：**
- 首发原股东限售股份（IPO 后 1-3 年）
- 首发机构配售股份（IPO 战略配售）
- 定向增发机构配售股份（6-18 个月）
- 股权激励限售股份
### 3.7 行业板块排名（V3.0 改用东财 — 同花顺加了反爬401）
东财行业板块涨跌幅排名，一次调用看全市场行业轮动。
```python
import requests
def industry_comparison(top_n: int = 20) -> dict:
"""
全行业涨跌幅排名（东财行业板块，~100 个行业）。
返回: {top: [...], bottom: [...], total: int}
"""
url = "https://push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get"
params = {
"pn": "1", "pz": "100", "po": "1", "np": "1",
"fltt": "2", "invt": "2", "fid": "f3", # fid=f3 + po=1：按涨跌幅降序（缺 fid 时 top/bottom 切片非按涨幅排）
"fs": "m:90+t:2",
"fields": "f2,f3,f4,f12,f13,f14,f104,f105,f128,f136,f140,f141,f207",
}
headers = {"User-Agent": UA}
r = em_get(url, params=params, headers=headers, timeout=15)
d = r.json()
items = d.get("data", {}).get("diff", [])
if not items:
return {"top": [], "bottom": [], "total": 0}
rows = []
for i, item in enumerate(items):
rows.append({
"rank": i + 1,
"name": item.get("f14", ""),
"change_pct": item.get("f3", 0),
"code": item.get("f12", ""),
"up_count": item.get("f104", 0),
"down_count": item.get("f105", 0),
"leader": item.get("f140", ""),
"leader_change": item.get("f136", 0),
})
return {
"top": rows[:top_n],
"bottom": rows[-top_n:],
"total": len(rows),
}
# 用法
data = industry_comparison(20)
print(f"共 {data['total']} 个行业")
print("\nTOP 10 涨幅:")
for r in data["top"][:10]:
print(f" {r['rank']}. {r['name']}: {r['change_pct']}% 涨{r['up_count']}跌{r['down_count']} 领涨{r['leader']}")
print("\nBOTTOM 5 跌幅:")
for r in data["bottom"][-5:]:
print(f" {r['rank']}. {r['name']}: {r['change_pct']}%")
```
### 3.8 全市场龙虎榜
每日全市场龙虎榜汇总——当日所有触发龙虎榜的股票 + 上榜原因 + 买卖净额 + 换手率。
```python
from datetime import datetime
def daily_dragon_tiger(trade_date: str = None, min_net_buy: float = None) -> dict:
"""
全市场龙虎榜。
trade_date: YYYY-MM-DD（默认当日）
min_net_buy: 净买入下限（万元），None 不过滤
返回: {date, total_records, stocks: [{code, name, reason, close, change_pct,
net_buy_wan, buy_wan, sell_wan, turnover_pct}]}
"""
if trade_date is None:
trade_date = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
data = eastmoney_datacenter(
"RPT_DAILYBILLBOARD_DETAILSNEW",
filter_str=f"(TRADE_DATE>='{trade_date}')(TRADE_DATE<='{trade_date}')",
page_size=500,
sort_columns="BILLBOARD_NET_AMT", sort_types="-1",
)
if not data:
return {"date": trade_date, "total_records": 0, "stocks": [],
"note": "无数据（非交易日或盘后未更新）"}
actual_date = str(data[0].get("TRADE_DATE", ""))[:10] if data else trade_date
stocks = []
for row in data:
net_buy = (row.get("BILLBOARD_NET_AMT") or 0) / 10000
if min_net_buy is not None and net_buy < min_net_buy:
continue
stocks.append({
"code": row.get("SECURITY_CODE", ""),
"name": row.get("SECURITY_NAME_ABBR", ""),
"reason": row.get("EXPLANATION", ""),
"close": row.get("CLOSE_PRICE") or 0,
"change_pct": round(float(row.get("CHANGE_RATE") or 0), 2),
"net_buy_wan": round(net_buy, 1),
"buy_wan": round((row.get("BILLBOARD_BUY_AMT") or 0) / 10000, 1),
"sell_wan": round((row.get("BILLBOARD_SELL_AMT") or 0) / 10000, 1),
"turnover_pct": round(float(row.get("TURNOVERRATE") or 0), 2),
})
return {"date": actual_date, "total_records": len(stocks), "stocks": stocks}
# 用法
data = daily_dragon_tiger("2026-05-16")
print(f"{data['date']} 龙虎榜共 {data['total_records']} 条记录")
for s in data["stocks"][:10]:
print(f" {s['code']} {s['name']}: {s['reason']} | 净买{s['net_buy_wan']}万 涨跌{s['change_pct']}%")
# 只看净买入 > 5000 万的
data = daily_dragon_tiger("2026-05-16", min_net_buy=5000)
print(f"\n净买入 > 5000万: {data['total_records']} 条")
```
### 3.9 信号层组合用法：题材热度 + 资金验证
```python
# 拉当日强势股 reason
df_hot = ths_hot_reason()
# 词频统计 reason 列里的题材关键词
from collections import Counter
all_tags = []
for r in df_hot["题材归因"].dropna():
tags = [t.strip() for t in str(r).split("+") if t.strip()]
all_tags.extend(tags)
cnt = Counter(all_tags)
print("当日 TOP 10 题材热度:")
for tag, n in cnt.most_common(10):
print(f" {tag}: {n} 只")
# 同时拉北向当日流向，看资金流方向是否对应题材
df_north = hsgt_realtime()
hgt_close = df_north["hgt_yi"].dropna().iloc[-1] if not df_north.empty else 0
sgt_close = df_north["sgt_yi"].dropna().iloc[-1] if not df_north.empty else 0
print(f"\n北向收盘累计: 沪股通 {hgt_close} 亿 / 深股通 {sgt_close} 亿")
# V3.0: 叠加行业对比，看哪些行业资金在流入
comp = industry_comparison(10)
print("\n行业涨幅 TOP 5:")
for r in comp["top"][:5]:
print(f" {r['name']}: {r['change_pct']}% 涨{r['up_count']}跌{r['down_count']}")
```
---
## Layer 4: 资金面 / 筹码层（V3.0 新增）
### 4.1 融资融券明细
```python
def margin_trading(code: str, page_size: int = 30) -> list[dict]:
"""
融资融券明细（日级）。
返回: [{date, rzye(融资余额), rzmre(融资买入), rqye(融券余额), ...}]
"""
data = eastmoney_datacenter(
"RPTA_WEB_RZRQ_GGMX",
filter_str=f'(SCODE="{code}")',
page_size=page_size,
sort_columns="DATE", sort_types="-1",
)
rows = []
for row in data:
rows.append({
"date": str(row.get("DATE", ""))[:10],
"rzye": row.get("RZYE", 0), # 融资余额(元)
"rzmre": row.get("RZMRE", 0), # 融资买入额
"rzche": row.get("RZCHE", 0), # 融资偿还额
"rqye": row.get("RQYE", 0), # 融券余额(元)
"rqmcl": row.get("RQMCL", 0), # 融券卖出量
"rqchl": row.get("RQCHL", 0), # 融券偿还量
"rzrqye": row.get("RZRQYE", 0), # 融资融券余额合计
})
return rows
# 用法
data = margin_trading("600519")
for d in data[:5]:
print(f"{d['date']}: 融资余额={d['rzye']/1e8:.2f}亿 融券余额={d['rqye']/1e8:.2f}亿")
```
### 4.2 大宗交易
```python
def block_trade(code: str, page_size: int = 20) -> list[dict]:
"""
大宗交易记录。
返回: [{date, price, vol, amount, buyer, seller, premium_pct}]
"""
data = eastmoney_datacenter(
"RPT_DATA_BLOCKTRADE",
filter_str=f'(SECURITY_CODE="{code}")',
page_size=page_size,
sort_columns="TRADE_DATE", sort_types="-1",
)
rows = []
for row in data:
close = row.get("CLOSE_PRICE") or 0
deal_price = row.get("DEAL_PRICE") or 0
premium = ((deal_price / close - 1) * 100) if close else 0
rows.append({
"date": str(row.get("TRADE_DATE", ""))[:10],
"price": deal_price,
"close": close,
"premium_pct": round(premium, 2),
"vol": row.get("DEAL_VOLUME", 0),
"amount": row.get("DEAL_AMT", 0),
"buyer": row.get("BUYER_NAME", ""),
"seller": row.get("SELLER_NAME", ""),
})
return rows
# 用法
data = block_trade("600519")
for d in data[:5]:
print(f"{d['date']}: 价格={d['price']} 溢价={d['premium_pct']}% 买方={d['buyer']}")
```
### 4.3 股东户数变化
```python
def holder_num_change(code: str, page_size: int = 10) -> list[dict]:
"""
股东户数变化（季度级）。
返回: [{date, holder_num, change_num, change_ratio, avg_shares}]
"""
data = eastmoney_datacenter(
"RPT_HOLDERNUMLATEST",
filter_str=f'(SECURITY_CODE="{code}")',
page_size=page_size,
sort_columns="END_DATE", sort_types="-1",
)
rows = []
for row in data:
rows.append({
"date": str(row.get("END_DATE", ""))[:10],
"holder_num": row.get("HOLDER_NUM", 0),
"change_num": row.get("HOLDER_NUM_CHANGE", 0),
"change_ratio": row.get("HOLDER_NUM_RATIO", 0), # 环比%
"avg_shares": row.get("AVG_FREE_SHARES", 0), # 户均持股
})
return rows
# 用法
data = holder_num_change("600519")
for d in data[:5]:
print(f"{d['date']}: 股东数={d['holder_num']} 变化={d['change_ratio']}% 户均={d['avg_shares']}")
# 股东户数持续减少 = 筹码集中 = 主力吸筹信号
```
### 4.4 分红送转历史
```python
def dividend_history(code: str, page_size: int = 20) -> list[dict]:
"""
分红送转历史。
返回: [{date, bonus_rmb(每股派息), transfer_ratio(转增比例), bonus_ratio(送股比例)}]
"""
data = eastmoney_datacenter(
"RPT_SHAREBONUS_DET",
filter_str=f'(SECURITY_CODE="{code}")',
page_size=page_size,
sort_columns="EX_DIVIDEND_DATE", sort_types="-1",
)
rows = []
for row in data:
rows.append({
"date": str(row.get("EX_DIVIDEND_DATE", ""))[:10],
"bonus_rmb": row.get("PRETAX_BONUS_RMB", 0), # 每股派息(税前)
"transfer_ratio": row.get("TRANSFER_RATIO", 0), # 每10股转增
"bonus_ratio": row.get("BONUS_RATIO", 0), # 每10股送股
"plan": row.get("ASSIGN_PROGRESS", ""), # 进度
})
return rows
# 用法
data = dividend_history("600519")
for d in data[:5]:
print(f"{d['date']}: 每股派息={d['bonus_rmb']}元 转增={d['transfer_ratio']} 送={d['bonus_ratio']}")
```
### 4.5 个股资金流（120日，日级）
```python
import requests
def stock_fund_flow_120d(code: str) -> list[dict]:
"""
个股资金流（日级，最近120个交易日）。
返回: [{date, main_net(主力净流入), small_net, mid_net, large_net, super_net}]
单位: 元
"""
market_code = 1 if code.startswith("6") else 0
url = "https://push2his.eastmoney.com/api/qt/stock/fflow/daykline/get"
params = {
"secid": f"{market_code}.{code}",
"fields1": "f1,f2,f3,f7",
"fields2": "f51,f52,f53,f54,f55,f56,f57,f58,f59,f60,f61,f62,f63,f64,f65",
"lmt": "120",
}
headers = {
"User-Agent": UA,
"Referer": "https://quote.eastmoney.com/",
"Origin": "https://quote.eastmoney.com",
}
try:
r = em_get(url, params=params, headers=headers, timeout=15)
d = r.json()
except Exception as e:
print(f"[WARN] push2 资金流请求失败: {e}")
return []
klines = d.get("data", {}).get("klines", [])
rows = []
for line in klines:
parts = line.split(",")
if len(parts) >= 7:
rows.append({
"date": parts[0],
"main_net": float(parts[1]) if parts[1] != "-" else 0,
"small_net": float(parts[2]) if parts[2] != "-" else 0,
"mid_net": float(parts[3]) if parts[3] != "-" else 0,
"large_net": float(parts[4]) if parts[4] != "-" else 0,
"super_net": float(parts[5]) if parts[5] != "-" else 0,
})
return rows
# 用法
data = stock_fund_flow_120d("600519")
for d in data[-5:]:
print(f"{d['date']}: 主力净流入={d['main_net']/1e4:.0f}万 超大单={d['super_net']/1e4:.0f}万")
# 统计近20日主力净流入
recent_20 = data[-20:]
total_main = sum(d["main_net"] for d in recent_20)
print(f"\n近20日主力累计净流入: {total_main/1e8:.2f}亿")
```
> **⚠️ 大陆住宅 IP 间歇封锁（#18）：** push2/push2his 系列对**部分大陆住宅宽带 IP** 有连接级风控，表现为偶发 `HTTP 000`（连接被拒/超时）或返回空——**这不是代码问题**（同一代码在其他网络/时段实测正常）。遇到时：① 隔几分钟重试；② 换网络环境（如手机热点）；③ 降低请求频率（调大 `EM_MIN_INTERVAL`）。日级资金流务实替代：仍可用 mootdx 算量价，或换时段重试。
---
## Layer 5: 新闻层
### 5.1 东财个股新闻（直连 search-api-web）
```python
import requests
import re
import json
def eastmoney_stock_news(code: str, page_size: int = 20) -> list[dict]:
"""
东财个股新闻（JSONP 接口）。
返回: [{title, content, time, source, url}]
"""
# 构造 JSONP 参数
cb = "jQuery_news"
url = "https://search-api-web.eastmoney.com/search/jsonp"
inner_params = json.dumps({
"uid": "",
"keyword": code,
"type": ["cmsArticleWebOld"],
"client": "web",
"clientType": "web",
"clientVersion": "curr",
"param": {"cmsArticleWebOld": {"searchScope": "default", "sort": "default",
"pageIndex": 1, "pageSize": page_size, "preTag": "", "postTag": ""}},
}, separators=(',', ':'))
params = {"cb": cb, "param": inner_params}
headers = {"User-Agent": UA, "Referer": "https://so.eastmoney.com/"}
r = em_get(url, params=params, headers=headers, timeout=15)
# 解析 JSONP
text = r.text
json_str = text[text.index("(") + 1 : text.rindex(")")]
d = json.loads(json_str)
rows = []
# 东财实际返回里 result.cmsArticleWebOld 直接就是文章列表（非 {list:[...]} 嵌套）
articles = d.get("result", {}).get("cmsArticleWebOld", []) or []
for a in articles:
rows.append({
"title": re.sub(r'<[^>]+>', '', a.get("title", "")),
"content": re.sub(r'<[^>]+>', '', a.get("content", ""))[:200],
"time": a.get("date", ""),
"source": a.get("mediaName", ""),
"url": a.get("url", ""),
})
return rows
# 用法
news = eastmoney_stock_news("688017")
for n in news[:5]:
print(f" {n['time']} | {n['source']} | {n['title']}")
```
> **⚠️ 间歇性返回空（#18）：** 部分大陆住宅 IP 调本接口会只拿到 `passportWeb`（股民资料）而无 `cmsArticleWebOld`（文章列表）——这是东财对该 IP 的间歇风控，非代码问题。代码已对空结果安全返回 `[]`；遇到时隔几分钟或换网络重试即可。
### 5.2 财联社快讯（直连 cls.cn，v1 API + 本地签名）✅ 已复活（2026-07）
> **✅ 2026-07 复活：** 旧接口 `cls.cn/nodeapi/telegraphList` 2026-05 下线（站点改
> Next.js，旧址返回 HTML 而非 JSON，#14）。现走新版 `cls.cn/v1/roll/get_roll_list`——它
> 强制校验 `sign`，但签名**纯本地计算、无需任何 key**：`sign = md5(sha1(按 key 字典序
> 拼接的 query 串))`。财联社快讯偏 A 股财经、时效强，与 §5.3 东财 7×24 **互为独立备份**
> （两条不同源、不同风控面，一条被封另一条仍在）。2026-07-11 实测 errno=0 正常返回。
```python
import requests
import hashlib
from datetime import datetime
def cls_telegraph(page_size: int = 50) -> list[dict]:
"""
财联社电报（全市场实时快讯）。v1 API + 本地签名，零 key。
返回: [{title, content, time}] time 已转为 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS'
"""
params = {"appName": "CailianpressWeb", "os": "web", "sv": "7.7.5",
"last_time": "", "refresh_type": "1", "rn": str(page_size)}
# 签名：md5(sha1(按 key 字典序拼接的 query 串))，纯本地算、无需 key
qs = "&".join(f"{k}={params[k]}" for k in sorted(params))
sign = hashlib.md5(hashlib.sha1(qs.encode()).hexdigest().encode()).hexdigest()
url = f"https://www.cls.cn/v1/roll/get_roll_list?{qs}&sign={sign}"
headers = {"User-Agent": UA, "Referer": "https://www.cls.cn/"}
r = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
d = r.json()
rows = []
for item in d.get("data", {}).get("roll_data", []) or []:
ts = item.get("ctime")
t = datetime.fromtimestamp(ts).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") if ts else ""
rows.append({
"title": item.get("title", "") or item.get("brief", ""),
"content": item.get("content", "") or item.get("brief", ""),
"time": t,
})
return rows
# 用法
news = cls_telegraph()
for n in news[:10]:
print(f" {n['time']} | {n['title'][:60]}")
```
### 5.3 东财全球资讯（7x24）
```python
import requests
import uuid
def eastmoney_global_news(page_size: int = 50) -> list[dict]:
"""
东方财富全球财经资讯（7x24 滚动）。
返回: [{title, summary, time}]
"""
url = "https://np-weblist.eastmoney.com/comm/web/getFastNewsList"
params = {
"client": "web", "biz": "web_724",
"fastColumn": "102", "sortEnd": "",
"pageSize": str(page_size),
"req_trace": str(uuid.uuid4()),
}
headers = {"User-Agent": UA, "Referer": "https://kuaixun.eastmoney.com/"}
r = em_get(url, params=params, headers=headers, timeout=10)
d = r.json()
rows = []
for item in d.get("data", {}).get("fastNewsList", []):
rows.append({
"title": item.get("title", ""),
"summary": item.get("summary", "")[:200],
"time": item.get("showTime", ""),
})
return rows
# 用法
news = eastmoney_global_news()
for n in news[:10]:
print(f" {n['time']} | {n['title']}")
```
---
## Layer 6: 基础数据层
### 6.1 mootdx 财务快照（37字段季报数据）
```python
from mootdx.quotes import Quotes
client = tdx_client() # 见 Prerequisites 的 tdx_client() helper（规避 0.11.x BESTIP bug；等价 Quotes.factory(market='std')）
# market: 0=深圳, 1=上海
fin = client.finance(symbol='688017')
# 返回 37 个字段的季报快照:
# liutongguben(流通股本), zongguben(总股本)
# eps(每股收益), bvps(每股净资产), roe(净资产收益率%)
# profit(净利润), income(主营收入)
# meigujingzichan(每股净资产), meigugongjijin(每股公积金)
# meiguweifeipeili(每股未分配利润)
# 等37个季报财务字段
```
### 6.2 mootdx F10（公司文本资料）
```python
from mootdx.quotes import Quotes
client = tdx_client() # 见 Prerequisites 的 tdx_client() helper（规避 0.11.x BESTIP bug；等价 Quotes.factory(market='std')）
# 9 大类文本数据:
categories = [
"最新提示", "公司概况", "财务分析",
"股东研究", "股本结构", "资本运作",
"业内点评", "行业分析", "公司大事",
]
for cat in categories:
text = client.F10(symbol='688017', name=cat)
print(f"=== {cat} ===")
print(text[:200] if text else "(空)")
```
> **优化提示：** "股东研究" 中的【4.股东变化】章节含大量历史十大股东列表，实测 16000+ chars。建议只保留最新一期（-70% token）。
### 6.3 东财个股基本面（直连 push2 API）
```python
import requests
def eastmoney_stock_info(code: str) -> dict:
"""
东财个股基本面信息。
返回: {code, name, industry, total_shares, float_shares, mcap, float_mcap, list_date}
"""
market_code = 1 if code.startswith("6") else 0
url = "https://push2.eastmoney.com/api/qt/stock/get"
params = {
"fltt": "2", "invt": "2",
"fields": "f57,f58,f84,f85,f127,f116,f117,f189,f43",
"secid": f"{market_code}.{code}",
}
headers = {"User-Agent": UA}
r = em_get(url, params=params, headers=headers, timeout=10)
d = r.json().get("data", {})
return {
"code": d.get("f57", ""),
"name": d.get("f58", ""),
"industry": d.get("f127", ""),
"total_shares": d.get("f84", 0), # 总股本(股)
"float_shares": d.get("f85", 0), # 流通股(股)
"mcap": d.get("f116", 0), # 总市值(元)
"float_mcap": d.get("f117", 0), # 流通市值(元)
"list_date": str(d.get("f189", "")), # 上市日期 YYYYMMDD
"price": d.get("f43", 0),
}
# 用法
info = eastmoney_stock_info("688017")
print(f"{info['name']}({info['code']}): 行业={info['industry']} 总市值={info['mcap']/1e8:.0f}亿 上市={info['list_date']}")
```
### 6.4 新浪财报三表（资产负债表/利润表/现金流量表）
```python
import requests
def sina_financial_report(code: str, report_type: str = "lrb", num: int = 8) -> list[dict]:
"""
新浪财报三表。
code: 6位代码
report_type: "fzb"(资产负债表) / "lrb"(利润表) / "llb"(现金流量表)
num: 取最近 N 期（默认 8 期）
返回: 按报告期倒序的记录列表，每期一条 dict：
{"报告期": "2026-03-31", "<科目>": "<值>", "<科目>_同比": <同比>, ...}
（item_value 为新浪原始字符串数值，仅在有同比时附 "_同比" 键）
"""
prefix = "sh" if code.startswith("6") else "sz"
paper_code = f"{prefix}{code}"
url = "https://quotes.sina.cn/cn/api/openapi.php/CompanyFinanceService.getFinanceReport2022"
params = {
"paperCode": paper_code,
"source": report_type,
"type": "0",
"page": "1",
"num": str(num),
}
headers = {"User-Agent": UA}
r = requests.get(url, params=params, headers=headers, timeout=15)
# 新浪实际结构: result.data.report_list 是「按报告期(如 '20260331')为键」的 dict,
# 每期对象的 data 字段才是行项列表 [{item_title, item_value, item_tongbi}]。
report_list = r.json().get("result", {}).get("data", {}).get("report_list", {}) or {}
rows = []
for period in sorted(report_list.keys(), reverse=True)[:num]:
obj = report_list[period]
rec = {"报告期": f"{period[:4]}-{period[4:6]}-{period[6:8]}"}
for it in obj.get("data", []) or []:
title = it.get("item_title", "")
if not title or it.get("item_value") is None:
continue
rec[title] = it.get("item_value")
tongbi = it.get("item_tongbi")
if tongbi not in (None, ""):
rec[title + "_同比"] = tongbi
rows.append(rec)
return rows
# 用法: 利润表
lrb = sina_financial_report("600519", "lrb")
for item in lrb[:3]:
print(f"报告期: {item.get('报告期', '')} 净利润: {item.get('净利润', '')}")
# 用法: 资产负债表
fzb = sina_financial_report("600519", "fzb")
# 用法: 现金流量表
llb = sina_financial_report("600519", "llb")
```
---
## Layer 7: 公告层
### 7.1 巨潮公告（直连 cninfo.com.cn）
```python
import requests
from datetime import datetime
def _cninfo_ts_to_date(ts):
"""巨潮 announcementTime 返回 Unix 毫秒整数，需转换为日期字符串。"""
if isinstance(ts, (int, float)):
return datetime.fromtimestamp(ts / 1000).strftime("%Y-%m-%d")
return str(ts)[:10] if ts else ""
# 巨潮 股票→orgId 映射（模块级缓存，首次调用时拉取一次，全程复用）
_CNINFO_ORGID_MAP = {}
def _cninfo_orgid(code: str) -> str:
"""查股票真实 orgId。巨潮 orgId 并非统一 `gssx0{code}` 格式（如 601318→9900002221、
601398→jjxt0000019、688017→9900041602），硬编码会导致大量股票（尤其 601xxx 段）
返回 totalAnnouncement=0、查不到公告（#19）。优先动态查官方映射表，查不到再回退硬编码。"""
global _CNINFO_ORGID_MAP
if not _CNINFO_ORGID_MAP:
try:
r = requests.get("http://www.cninfo.com.cn/new/data/szse_stock.json",
headers={"User-Agent": UA}, timeout=15)
_CNINFO_ORGID_MAP = {s["code"]: s["orgId"]
for s in r.json().get("stockList", [])}
except Exception as e:
print(f"[WARN] 巨潮 orgId 映射表拉取失败，回退硬编码规则: {e}")
org = _CNINFO_ORGID_MAP.get(code)
if org:
return org
# fallback：老格式（仅部分老股票如 600519/600036 适用）
if code.startswith("6"):
return f"gssh0{code}"
elif code.startswith("8") or code.startswith("4"):
return f"gsbj0{code}"
return f"gssz0{code}"
def cninfo_announcements(code: str, page_size: int = 30) -> list[dict]:
"""
巨潮公告全文检索。
返回: [{title, type, date, url}]
"""
url = "https://www.cninfo.com.cn/new/hisAnnouncement/query"
org_id = _cninfo_orgid(code) # 动态查真实 orgId（#19 修复，自带硬编码 fallback）
payload = {
"stock": f"{code},{org_id}",
"tabName": "fulltext",
"pageSize": str(page_size),
"pageNum": "1",
"column": "",
"category": "",
"plate": "",
"seDate": "",
"searchkey": "",
"secid": "",
"sortName": "",
"sortType": "",
"isHLtitle": "true",
}
headers = {
"User-Agent": UA,
"Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded",
"Referer": "https://www.cninfo.com.cn/new/disclosure",
"Origin": "https://www.cninfo.com.cn",
}
r = requests.post(url, data=payload, headers=headers, timeout=15)
d = r.json()
rows = []
for item in d.get("announcements", []) or []:
rows.append({
"title": item.get("announcementTitle", ""),
"type": item.get("announcementTypeName", ""),
"date": _cninfo_ts_to_date(item.get("announcementTime")),
"url": f"https://www.cninfo.com.cn/new/disclosure/detail?annoId={item.get('announcementId', '')}",
})
return rows
# 用法
anns = cninfo_announcements("688017")
for a in anns[:10]:
print(f" {a['date']} | {a['type']} | {a['title']}")
```
### 7.2 mootdx F10 公告摘要
```python
from mootdx.quotes import Quotes
client = tdx_client() # 见 Prerequisites 的 tdx_client() helper（规避 0.11.x BESTIP bug；等价 Quotes.factory(market='std')）
text = client.F10(symbol='688017', name='最新提示')
# 包含最近的公告/分红/股东大会决议等摘要
```
---
## Layer 8: 打板层（涨停 / 炸板 / 跌停 / 题材情绪，V3.3.0 新增）
> 连板梯队、炸板率、晋级率、涨停原因题材——打板与题材跟踪的高频需求（#23 / #15）。东财四池走 `push2ex.eastmoney.com`（与现有 push2 同源，已纳入 `em_get()` 限流）；涨停原因题材增强用同花顺。**全部免登录、零鉴权。**
### 8.1 东财涨停板池 — 涨停 / 炸板 / 跌停 / 昨日涨停
```python
import requests
ZTB_UT = "7eea3edcaed734bea9cbfc24409ed989"
def _fmt_zt_time(t) -> str:
"""涨停板时间整数 → HH:MM:SS（92500 → 09:25:00）。"""
s = str(t).zfill(6)
return f"{s[0:2]}:{s[2:4]}:{s[4:6]}"
def _em_zt_api(endpoint: str, sort: str, date: str) -> list[dict]:
"""东财涨停板行情中心通用请求（push2ex，走 em_get 限流）。
endpoint: getTopicZTPool / getTopicZBPool / getTopicDTPool / getYesterdayZTPool
返回 data.pool 原始列表（data 为 null = 非交易日 / 参数错）。"""
url = f"https://push2ex.eastmoney.com/{endpoint}"
params = {"ut": ZTB_UT, "dpt": "wz.ztzt", "Pageindex": 0,
"pagesize": 10000, "sort": sort, "date": date}
headers = {"User-Agent": UA, "Referer": "https://quote.eastmoney.com/"}
try:
r = em_get(url, params=params, headers=headers, timeout=10)
return (r.json().get("data") or {}).get("pool") or []
except Exception as e:
print(f"[WARN] 涨停板池 {endpoint} 请求失败: {e}")
return []
def em_zt_pool(date: str) -> list[dict]:
"""涨停池。date=YYYYMMDD（交易日）。
返回每只: code/name/price/pct/amount/float_cap/turnover/limit_days(连板数)/
first_seal/last_seal(封板时间)/seal_fund(封板资金,元)/break_times(炸板次数)/
industry/zt_stat(N天M板)"""
out = []
for p in _em_zt_api("getTopicZTPool", "fbt:asc", date):
out.append({"code": p["c"], "name": p["n"], "price": p["p"] / 1000,
"pct": round(p["zdp"], 2), "amount": p["amount"], "float_cap": p["ltsz"],
"turnover": round(p["hs"], 2), "limit_days": p["lbc"],
"first_seal": _fmt_zt_time(p["fbt"]), "last_seal": _fmt_zt_time(p["lbt"]),
"seal_fund": p["fund"], "break_times": p["zbc"], "industry": p.get("hybk", ""),
"zt_stat": f'{(p.get("zttj") or {}).get("days","?")}天{(p.get("zttj") or {}).get("ct","?")}板'})
return out
def em_zb_pool(date: str) -> list[dict]:
"""炸板池（涨停后开板）。返回 code/name/price/limit_price(涨停价)/pct/turnover/
first_seal/break_times/amplitude(振幅)/speed(涨速)/industry/zt_stat"""
out = []
for p in _em_zt_api("getTopicZBPool", "fbt:asc", date):
out.append({"code": p["c"], "name": p["n"], "price": p["p"] / 1000,
"limit_price": p["ztp"] / 1000, "pct": round(p["zdp"], 2),
"turnover": round(p["hs"], 2), "first_seal": _fmt_zt_time(p["fbt"]),
"break_times": p["zbc"], "amplitude": round(p["zf"], 2),
"speed": round(p["zs"], 2), "industry": p.get("hybk", ""),
"zt_stat": f'{(p.get("zttj") or {}).get("days","?")}天{(p.get("zttj") or {}).get("ct","?")}板'})
return out
def em_dt_pool(date: str) -> list[dict]:
"""跌停池。返回 code/name/price/pct/turnover/pe/seal_fund(封单资金)/last_seal/
board_amount(板上成交额)/dt_days(连续跌停)/open_times(开板次数)/industry"""
out = []
for p in _em_zt_api("getTopicDTPool", "fund:asc", date):
out.append({"code": p["c"], "name": p["n"], "price": p["p"] / 1000,
"pct": round(p["zdp"], 2), "turnover": round(p["hs"], 2), "pe": p.get("pe"),
"seal_fund": p["fund"], "last_seal": _fmt_zt_time(p["lbt"]),
"board_amount": p.get("fba"), "dt_days": p.get("days"),
"open_times": p.get("oc"), "industry": p.get("hybk", "")})
return out
def em_yzt_pool(date: str) -> list[dict]:
"""昨日涨停池（昨涨停今表现，算晋级率/赚钱效应）。返回 code/name/price/
pct(今日涨幅)/turnover/amplitude/speed/y_first_seal(昨封板时间)/
y_limit_days(昨连板)/industry/zt_stat"""
out = []
for p in _em_zt_api("getYesterdayZTPool", "zs:desc", date):
out.append({"code": p["c"], "name": p["n"], "price": p["p"] / 1000,
"pct": round(p["zdp"], 2), "turnover": round(p["hs"], 2),
"amplitude": round(p["zf"], 2), "speed": round(p["zs"], 2),
"y_first_seal": _fmt_zt_time(p["yfbt"]), "y_limit_days": p["ylbc"],
"industry": p.get("hybk", ""), "zt_stat": f'{(p.get("zttj") or {}).get("days","?")}天{(p.get("zttj") or {}).get("ct","?")}板'})
return out
# 用法
zt = em_zt_pool("20260626")
print(f"今日涨停 {len(zt)} 只")
for s in zt[:3]:
print(f" {s['name']} {s['zt_stat']} 封板{s['seal_fund']/1e8:.2f}亿 {s['industry']}")
```
> **坑：** ① 价格字段 `price`/`limit_price` 已 ÷1000（原始值是 ×1000 整数）。② 四池只有 `sort` 不同（涨停/炸板=`fbt:asc`、跌停=`fund:asc`、昨涨停=`zs:desc`），`dpt` 都是 `wz.ztzt`。③ `date` 必须传交易日，非交易日 `data` 返回 null。④ 金额单位均为**元**。
### 8.2 同花顺涨停揭秘 — 涨停原因题材 + 封板成功率 + 板型
```python
from datetime import datetime
def ths_limit_up_pool(date: str) -> list[dict]:
"""同花顺涨停揭秘（涨停原因 + 封板质量增强源）。date=YYYYMMDD。
返回每只: code/name/price/pct/reason(涨停原因题材)/board_type(换手板/一字板/T字板)/
seal_rate(封板成功率,0~1)/break_times(炸板次数)/seal_amount(封单额,元)/
high_days(几天几板)/first_time(首次涨停时间)/is_again(是否回封 0/1)"""
url = "https://data.10jqka.com.cn/dataapi/limit_up/limit_up_pool"
params = {"page": 1, "limit": 200,
"field": "199112,10,9001,330323,330324,330325,9002,330329,133971,133970,1968584,3475914,9003,9004",
"filter": "HS,GEM2STAR", "order_field": "330324", "order_type": "0", "date": date}
try:
r = requests.get(url, params=params, headers={"User-Agent": UA}, timeout=10)
info = (r.json().get("data") or {}).get("info", [])
except Exception as e:
print(f"[WARN] 同花顺涨停揭秘请求失败: {e}")
return []
out = []
for it in info:
ft = it.get("first_limit_up_time")
out.append({"code": it.get("code"), "name": it.get("name"),
"price": it.get("latest"), "pct": it.get("change_rate"),
"reason": it.get("reason_type", ""), "board_type": it.get("limit_up_type", ""),
"seal_rate": it.get("limit_up_suc_rate"), "break_times": it.get("open_num") or 0,
"seal_amount": it.get("order_amount"), "high_days": it.get("high_days", ""),
"first_time": datetime.fromtimestamp(int(ft)).strftime("%H:%M:%S") if ft else "",
"is_again": it.get("is_again_limit")})
return out
# 用法: 涨停原因题材归因
for s in ths_limit_up_pool("20260626")[:5]:
print(f" {s['name']} {s['high_days']} | {s['reason']} | 封板率{s['seal_rate']}")
```
> **坑：** `first_limit_up_time` 是 **Unix 秒时间戳**（要 `datetime.fromtimestamp`），不是 HHMMSS。`field` 那串是同花顺内部字段 ID，照抄即可。`filter=HS,GEM2STAR` 控制板块范围（沪深主板 + 创业板 + 科创板）。
### 8.3 打板情绪速算 — 炸板率 / 连板高度 / 连板梯队
```python
def limit_up_sentiment(date: str) -> dict:
"""打板情绪温度计：连板梯队 + 炸板率 + 涨跌停对比。"""
zt, zb, dt = em_zt_pool(date), em_zb_pool(date), em_dt_pool(date)
ladder = {}
for s in zt:
ladder[s["limit_days"]] = ladder.get(s["limit_days"], 0) + 1
zt_n, zb_n = len(zt), len(zb)
return {"date": date, "zt_count": zt_n, "zb_count": zb_n, "dt_count": len(dt),
"break_rate": round(zb_n / (zt_n + zb_n) * 100, 1) if (zt_n + zb_n) else 0, # 炸板率%
"max_height": max((s["limit_days"] for s in zt), default=0), # 最高连板
"ladder": dict(sorted(ladder.items()))} # 连板梯队 {板数:家数}
# 用法
s = limit_up_sentiment("20260626")
print(f"涨停{s['zt_count']} 炸板{s['zb_count']}(炸板率{s['break_rate']}%) "
f"跌停{s['dt_count']} 最高{s['max_height']}连板")
print(f"连板梯队: {s['ladder']}")
```
> 晋级率（昨涨停今仍涨停 / 昨涨停总数）可用 `em_yzt_pool()` 的 `pct >= 9.8` 计数除以总数自算。
---
## Layer 9: ETF 期权层（T型报价 + 希腊字母 + IV，V3.3.0 新增）
> 50ETF / 300ETF / 科创50ETF / 500ETF 期权（#13）。走新浪源——**T型报价、希腊字母、隐含波动率均由交易所/新浪预先算好，无需本地算 BSM**。免费直连，唯一注意带 `Referer`。
### 9.1 合约清单 + T型报价 + 希腊字母
```python
import requests
SINA_OPT_HDR = {"Referer": "https://stock.finance.sina.com.cn/", "User-Agent": UA}
def _opt_f(x):
try: return float(x)
except Exception: return x
def _sina_opt_list(param: str) -> list:
"""新浪 hq.sinajs.cn 取值（GBK，逗号分隔，去 var hq_str_XXX="..." 壳）。"""
r = requests.get(f"https://hq.sinajs.cn/list={param}", headers=SINA_OPT_HDR, timeout=10)
r.encoding = "gbk"
t = r.text
return t.split('"')[1].split(",") if '"' in t else []
def sina_option_codes(underlying: str = "510050", call: bool = True) -> dict:
"""ETF期权合约清单。underlying: 510050/510300/588000/510500。call=True认购/False认沽。
返回 {月份YYMM: [合约代码,...]}，第一个 key 即近月。"""
cate = {"510050": "50ETF", "510300": "300ETF",
"588000": "科创50ETF", "510500": "500ETF"}.get(underlying, "50ETF")
url = ("https://stock.finance.sina.com.cn/futures/api/openapi.php/"
f"StockOptionService.getStockName?exchange=null&cate={cate}")
try:
months = requests.get(url, headers=SINA_OPT_HDR, timeout=10).json()["result"]["data"]["contractMonth"]
except Exception as e:
print(f"[WARN] 期权月份获取失败: {e}")
return {}
months = [m.replace("-", "")[2:] for m in months[1:]] # 丢首个，转 YYMM
flag = "OP_UP_" if call else "OP_DOWN_"
out = {}
for m in months:
codes = [c.replace("CON_OP_", "") for c in _sina_opt_list(f"{flag}{underlying}{m}")
if c.startswith("CON_OP_")]
if codes:
out[m] = codes
return out
def sina_option_tquote(code: str) -> dict:
"""期权T型报价。返回 bid_vol/bid/last/ask/ask_vol/open_interest(持仓量)/pct/
strike(行权价)/prev_close/open/limit_up/limit_down/name/amplitude/high/low/volume/amount。"""
v = _sina_opt_list(f"CON_OP_{code}")
if len(v) < 43:
return {}
return {"bid_vol": _opt_f(v[0]), "bid": _opt_f(v[1]), "last": _opt_f(v[2]),
"ask": _opt_f(v[3]), "ask_vol": _opt_f(v[4]), "open_interest": _opt_f(v[5]),
"pct": _opt_f(v[6]), "strike": _opt_f(v[7]), "prev_close": _opt_f(v[8]),
"open": _opt_f(v[9]), "limit_up": _opt_f(v[10]), "limit_down": _opt_f(v[11]),
"name": v[37], "amplitude": _opt_f(v[38]), "high": _opt_f(v[39]),
"low": _opt_f(v[40]), "volume": _opt_f(v[41]), "amount": _opt_f(v[42])}
def sina_option_greeks(code: str) -> dict:
"""期权希腊字母 + 隐含波动率。返回 name/volume/delta/gamma/theta/vega/
iv(隐含波动率,小数)/high/low/trade_code/strike/last/theory(理论价值)。"""
raw = _sina_opt_list(f"CON_SO_{code}")
if len(raw) < 16:
return {}
v = [raw[0]] + raw[4:] # ⚠️ raw[1:4] 是 3 个空串，必须跳过否则字段错位
return {"name": v[0], "volume": _opt_f(v[1]), "delta": _opt_f(v[2]),
"gamma": _opt_f(v[3]), "theta": _opt_f(v[4]), "vega": _opt_f(v[5]),
"iv": _opt_f(v[6]), "high": _opt_f(v[7]), "low": _opt_f(v[8]),
"trade_code": v[9], "strike": _opt_f(v[10]), "last": _opt_f(v[11]), "theory": _opt_f(v[12])}
# 用法: 取 50ETF 近月平值附近一档的 T型报价 + 希腊字母
codes = sina_option_codes("510050", call=True)
near = list(codes)[0] # 近月
c = codes[near][len(codes[near]) // 2] # 中间档≈平值附近
q, g = sina_option_tquote(c), sina_option_greeks(c)
print(f"{q['name']} 行权价{q['strike']} 最新{q['last']} 持仓{q['open_interest']:.0f}")
print(f" Delta={g['delta']} Gamma={g['gamma']} Theta={g['theta']} Vega={g['vega']} IV={g['iv']:.2%}")
```
> **坑：** ① 新浪源 **GBK 编码**、**逗号分隔**、需去 `var hq_str_XXX="..."` 壳。② 必带 `Referer: https://stock.finance.sina.com.cn/`，否则 403。③ 希腊字母解析 **`[raw[0]] + raw[4:]`**——`raw[1:4]` 是 3 个空串，不跳过则 Delta/IV 全错位。④ `iv` 是小数（0.1735 = 17.35%）。⑤ 300ETF(510300)、科创50ETF(588000) 同理，换 `underlying` 即可。
---
## Layer 10: 舆情互动层（互动易问答 + 热榜 + 人气榜，V3.3.0 新增）
> 投资者互动问答 + 市场热度——AI 问答与选题的独家信源。**互动易**（巨潮）能答"公司怎么回应某传闻/利好"，别处拿不到；**同花顺热榜 / 东财人气榜**给"当下最热个股 + 被归到什么概念在炒"。全部免登录、零鉴权。
### 10.1 互动易问答（巨潮 — 投资者提问 + 公司回复）
```python
import requests
from datetime import datetime
def cninfo_irm(code: str, page_size: int = 30, page_num: int = 1) -> list[dict]:
"""互动易问答（深沪统一走巨潮）。code: 6位代码。
返回每条: code/company/question(投资者提问)/answer(公司回复,None=未回复)/
answerer(回答方)/ask_time。"""
try:
r1 = requests.post("https://irm.cninfo.com.cn/newircs/index/queryKeyboardInfo",
data={"keyWord": code}, headers={"User-Agent": UA}, timeout=10)
d1 = r1.json().get("data") or []
if not d1:
return []
org_id = d1[0].get("secid")
# ⚠️ 第二步参数必须放 query string（POST 但 body 空），否则 HTTP 400
params = {"_t": 1, "stockcode": code, "orgId": org_id, "pageSize": page_size,
"pageNum": page_num, "keyWord": "", "startDay": "", "endDay": ""}
r2 = requests.post("https://irm.cninfo.com.cn/newircs/company/question",
params=params, headers={"User-Agent": UA}, timeout=10)
rows = r2.json().get("rows") or []
except Exception as e:
print(f"[WARN] 互动易请求失败: {e}")
return []
out = []
for it in rows:
pd = it.get("pubDate")
out.append({"code": it.get("stockCode"), "company": it.get("companyShortName"),
"question": it.get("mainContent"), "answer": it.get("attachedContent"),
"answerer": it.get("attachedAuthor"),
"ask_time": datetime.fromtimestamp(pd / 1000).strftime("%Y-%m-%d %H:%M") if pd else ""})
return out
# 用法: 看公司怎么回应投资者关切
for q in cninfo_irm("002594", page_size=30):
if q["answer"]:
print(f" Q: {q['question'][:30]}\n A[{q['answerer']}]: {q['answer'][:50]}")
```
> **坑：** ① 第二步参数放 **query string**（不是 body），否则 400。② `orgId` 取自第一步的 `secid`（即便前缀是 `gshk`，靠 `stockcode` 过滤照样拿 A 股问答）。③ 最新提问常未回复（`answer=None`），回复率因公司而异（实测立讯精密 002475 回复多、京东方 000725 几乎不回）。④ 时间是毫秒时间戳。
### 10.2 同花顺热榜 + 东财人气榜（市场热度 + 概念命中）
```python
EM_HOT_BODY = {"appId": "appId01", "globalId": "786e4c21-70dc-435a-93bb-38"}
def ths_hot_list(period: str = "hour") -> list[dict]:
"""同花顺热榜（单接口拿名称+人气+概念标签+排名变化）。period: hour/day。
返回每只: rank/code/name/heat(人气值)/pct/rank_chg(排名变化)/concepts(概念标签)/tag。"""
try:
r = requests.get("https://dq.10jqka.com.cn/fuyao/hot_list_data/out/hot_list/v1/stock",
params={"stock_type": "a", "type": period, "list_type": "normal"},
headers={"User-Agent": UA}, timeout=10)
lst = (r.json().get("data") or {}).get("stock_list") or []
except Exception as e:
print(f"[WARN] 同花顺热榜失败: {e}")
return []
out = []
for it in lst:
tag = it.get("tag") or {}
out.append({"rank": it.get("order"), "code": it.get("code"), "name": it.get("name"),
"heat": it.get("rate"), "pct": it.get("rise_and_fall"), "rank_chg": it.get("hot_rank_chg"),
"concepts": tag.get("concept_tag") or [], "tag": tag.get("popularity_tag", "")})
return out
def em_hot_rank(top: int = 50) -> list[dict]:
"""东财人气榜（排名 + 排名变化 + 名称/价格）。返回 rank/code/name/price/pct/rank_chg。"""
try:
r = requests.post("https://emappdata.eastmoney.com/stockrank/getAllCurrentList",
json={**EM_HOT_BODY, "marketType": "", "pageNo": 1, "pageSize": top},
headers={"User-Agent": UA}, timeout=10)
data = r.json().get("data") or []
if not data:
return []
# 人气榜只给带前缀代码，用 push2 ulist.np 批量补名称/价格
secids = [("0." if it["sc"].startswith("SZ") else "1.") + it["sc"][2:] for it in data]
u = requests.get("https://push2.eastmoney.com/api/qt/ulist.np/get",
params={"ut": "f057cbcbce2a86e2866ab8877db1d059", "fltt": 2, "invt": 2,
"fields": "f14,f3,f12,f2", "secids": ",".join(secids)},
headers={"User-Agent": UA, "Referer": "https://quote.eastmoney.com/"}, timeout=10)
diff = (u.json().get("data") or {}).get("diff") or []
if isinstance(diff, dict): # push2 的 diff 有时是 dict
diff = list(diff.values())
nm = {x["f12"]: (x.get("f14"), x.get("f2"), x.get("f3")) for x in diff}
except Exception as e:
print(f"[WARN] 东财人气榜失败: {e}")
return []
out = []
for it in data:
code = it["sc"][2:]
name, price, pct = nm.get(code, ("", None, None))
out.append({"rank": it["rk"], "code": code, "name": name,
"price": price, "pct": pct, "rank_chg": it.get("hisRc")})
return out
def em_hot_concept(code: str) -> list[dict]:
"""东财个股热门概念命中（这只票当下被市场归到哪些概念在炒）。
返回 [{concept, bk, hit(命中热度)}, ...]，按热度降序。"""
try:
prefix = "SH" if code.startswith("6") else "SZ"
r = requests.post("https://emappdata.eastmoney.com/stockrank/getHotStockRankList",
json={**EM_HOT_BODY, "srcSecurityCode": prefix + code},
headers={"User-Agent": UA}, timeout=10)
data = r.json().get("data") or []
except Exception as e:
print(f"[WARN] 东财个股概念失败: {e}")
return []
return [{"concept": x.get("conceptName"), "bk": x.get("conceptId"),
"hit": x.get("hitCount")} for x in data]
# 用法
for s in ths_hot_list()[:5]:
print(f" #{s['rank']} {s['name']} 热度{s['heat']} {s['concepts']} {s['tag']}")
hot = em_hot_rank(10) # 东财人气榜 TOP10
print("人气第一:", hot[0]["name"], "概念命中:", em_hot_concept(hot[0]["code"])[:3])
```
> **坑：** ① 东财人气榜 `getAllCurrentList` 只返回带前缀代码（SZ/SH），名称要再走 `ulist.np` 补（`SZ`→`0.`、`SH`→`1.`）。② `ulist.np` 的 `diff` 偶尔是 dict（按序号为键），已做 `list(values())` 归一化。③ 同花顺热榜 `type` 可选 `hour`/`day`。
---
## 估值计算公式
### 前向PE
```python
def forward_pe(price: float, eps_forecast: float) -> float:
"""前向PE = 当前股价 / 未来年度一致预期EPS"""
if eps_forecast <= 0:
return float("inf")
return price / eps_forecast
```
### PE消化时间
```python
import math
def pe_digestion(current_pe: float, cagr: float, target_pe: float = 30) -> float:
"""
当前PE消化到目标PE需要多少年。
target_pe 固定30x（A股成长股合理估值锚点）。
cagr: 用 下一年EPS / 当年EPS - 1
"""
if current_pe <= target_pe:
return 0.0
if cagr <= 0:
return float("inf")
return math.log(current_pe / target_pe) / math.log(1 + cagr)
```
### PEG
```python
def calc_peg(pe: float, cagr: float) -> float:
"""
PEG = 前向PE / (CAGR * 100)
PEG < 1 → 便宜
PEG 1-1.5 → 合理
PEG > 1.5 → 贵
"""
if cagr <= 0:
return float("inf")
return pe / (cagr * 100)
```
### 投资框架速查
```
壁垒 → 增速 → PE消化 → PEG校验
1. 有壁垒吗？(tech_moat / capacity_moat) → 没有则排除
2. 增速多少？(CAGR > 30% 才有意义)
3. PE多久消化到30x？(< 2年合理, > 4年太贵)
4. PEG多少？(< 1 便宜, 1-1.5 合理, > 1.5 贵)
30x PE 锚点: A股成长股的合理估值重力线，所有行业统一用30x。
期权定价例外: PEG > 3 但壁垒极深时，本质是看涨期权，不适用PEG框架。
```
---
## 完整调研流程
### 流程 A: 单票完整估值（30秒）
```python
import requests
import urllib.request
import math
import pandas as pd
def full_valuation(code: str) -> dict:
"""单票完整估值分析"""
# 1. 腾讯实时行情
prefix = "sh" if code.startswith(("6","9")) else ("bj" if code.startswith("8") else "sz")
url = f"https://qt.gtimg.cn/q={prefix}{code}"
req = urllib.request.Request(url)
req.add_header("User-Agent", "Mozilla/5.0")
resp = urllib.request.urlopen(req, timeout=10)
data = resp.read().decode("gbk")
vals = data.split('"')[1].split("~")
price = float(vals[3])
mcap = float(vals[44])
pe_ttm = float(vals[39]) if vals[39] else 0
pb = float(vals[46]) if vals[46] else 0
# 2. 机构一致预期（直连同花顺）
df = ths_eps_forecast(code)
eps_cur = eps_next = None
analyst_count = 0
if not df.empty and len(df.columns) >= 3:
# 按列名取「均值」=机构一致预期EPS（见 ths_eps_forecast 文档）。
# 不按 iloc 位置取——同花顺表格列序会变；且旧版误用 iloc[2]＝「最小值」
# 当成一致预期，导致 pe_forward/PEG 系统性偏差，此处一并修正。
def _pick(row, name):
for c in df.columns:
if name in str(c):
return row.get(c)
return None
try:
r0 = df.iloc[0]
v = _pick(r0, "均值"); eps_cur = float(v) if pd.notna(v) else None
cnt = _pick(r0, "预测机构数"); analyst_count = int(cnt) if pd.notna(cnt) else 0
if len(df) >= 2:
vn = _pick(df.iloc[1], "均值"); eps_next = float(vn) if pd.notna(vn) else None
except (ValueError, TypeError) as e:
print(f"[WARN] full_valuation EPS 解析失败({e})，估值可能不完整")
# 3. 估值指标
pe_fwd = price / eps_cur if eps_cur else float("inf")
cagr = (eps_next / eps_cur - 1) if (eps_cur and eps_next) else 0
peg = pe_fwd / (cagr * 100) if cagr > 0 else float("inf")
digest = (
math.log(pe_fwd / 30) / math.log(1 + cagr)
if pe_fwd > 30 and cagr > 0 else 0
)
return {
"name": vals[1],
"price": price,
"mcap_yi": mcap,
"pe_ttm": pe_ttm,
"pb": pb,
"eps_cur": eps_cur,
"eps_next": eps_next,
"pe_fwd": round(pe_fwd, 1) if eps_cur else None,
"cagr_pct": round(cagr * 100, 0) if cagr else None,
"peg": round(peg, 2) if peg != float("inf") else None,
"digest_years": round(digest, 1),
"analyst_count": analyst_count,
}
# 用法
result = full_valuation("688017")
print(result)
```
### 流程 B: 批量估值对比
```python
stocks = ["688017", "300308", "300476", "002463"]
for code in stocks:
try:
r = full_valuation(code)
print(f"{r['name']}({code}): PE_fwd={r['pe_fwd']}x PEG={r['peg']} 消化={r['digest_years']}年 覆盖={r['analyst_count']}家")
except Exception as e:
print(f"{code}: 失败 - {e}")
```
### 流程 C: 主题研报批量检索
```python
# Step 1: iwencai 多 query 语义搜索
queries = [
"人形机器人产业链深度 2026",
"人形机器人减速器 丝杠",
"特斯拉Optimus 国产供应链",
]
seen_uids = set()
all_articles = []
for q in queries:
arts = iwencai_search(q, channel="report", size=50)
for a in arts:
uid = a.get("uid", "")
if uid not in seen_uids:
seen_uids.add(uid)
all_articles.append(a)
print(f"共 {len(all_articles)} 篇去重后研报")
# Step 2: 东财补充同标的研报 + PDF
for a in all_articles[:10]:
stocks = a.get("stock_infos") or []
for s in stocks:
stock_code = s.get("code", "")
if stock_code:
em = eastmoney_reports(stock_code, max_pages=1)
print(f" {stock_code}: 东财 {len(em)} 篇")
```
### 流程 D: 新标的快速调研（V3.0 增强版）
```python
code = "688017"
# 1. 有无机构覆盖？
forecast = ths_eps_forecast(code)
print(f"机构覆盖: {'有' if not forecast.empty else '无'}")
# 2. 实时估值
quotes = tencent_quote([code])
q = quotes[code]
print(f"PE={q['pe_ttm']} PB={q['pb']} 市值={q['mcap_yi']}亿")
# 3. PE消化 → 用 full_valuation()
# 4. PEG校验
# 5. 概念板块归属
blocks = eastmoney_concept_blocks(code)
print(f"板块: {', '.join(blocks['concept_tags'][:10])}")
# 6. 资金流向（分钟级，当日盘中）
flow = eastmoney_fund_flow_minute(code)
if flow:
total = sum(f["main_net"] for f in flow)
print(f"当日主力累计净流入: {total/1e4:.0f}万")
# 7. 资金流向（东财120日）
flow_120 = stock_fund_flow_120d(code)
if flow_120:
total = sum(d["main_net"] for d in flow_120[-20:])
print(f"近20日主力累计净流入: {total/1e8:.2f}亿")
# 8. 龙虎榜
dtb = dragon_tiger_board(code, "2026-05-17")
print(f"近30日上龙虎榜: {len(dtb['records'])} 次")
# 9. 解禁预警
lockup = lockup_expiry(code, "2026-05-17")
print(f"未来90天待解禁: {len(lockup['upcoming'])} 批")
# 10. 融资融券
margin = margin_trading(code, page_size=5)
if margin:
print(f"最新融资余额: {margin[0]['rzye']/1e8:.2f}亿")
# 11. 股东户数
holders = holder_num_change(code)
if holders:
print(f"最新股东数: {holders[0]['holder_num']} 环比{holders[0]['change_ratio']}%")
```
---
## 数据源优先级
| 优先级 | 数据源 | 用途 | 可靠性 | 封IP风险 |
|--------|--------|------|--------|---------|
| 1 | **mootdx** (TCP) | K线+五档盘口+逐笔成交+财务快照+F10 | 极稳定 | 极低 |
| 2 | **腾讯财经** (HTTP) | 实时PE/PB/市值/换手率/涨跌停/指数/ETF | 稳定 | 低 |
| 3 | **东财 datacenter** (HTTP) | 龙虎榜/解禁/融资融券/大宗交易/股东户数/分红/个股信息 | 稳定 | 低 |
| 4 | **东财 push2/push2his** (HTTP) | 行业板块/个股资金流分钟级+120日 | 稳定 | 低 |
| 5 | **iwencai** (OpenAPI) | NL主题搜索研报(唯一能力) | 需X-Claw Header | 低 |
| 6 | **东财 reportapi/PDF** (HTTP) | 完整研报图表、评级 | 稳定 | 低 |
| 7 | **同花顺热点** (HTTP) | 当日强势股+题材归因 reason tags | 稳定 73ms | 极低（零鉴权） |
| 8 | **同花顺 hsgtApi** (HTTP) | 北向资金分钟级+自缓存历史 | 稳定 | 极低（零鉴权） |
| 9 | **百度股市通** (HTTP) | 概念板块+K线带MA | 稳定 | 极低（零鉴权） |
| 10 | **新浪财经** (HTTP) | 资产负债表/利润表/现金流量表 | 稳定 | 低 |
| 11 | **同花顺 basic** (HTTP) | 一致预期EPS | 稳定(需UA) | 低 |
| 12 | **财联社** (HTTP) | 全市场实时电报 | 稳定 | 低 |
| 13 | **巨潮 cninfo** (HTTP) | 公告全文检索+下载 | 稳定 | 低 |
| 14 | **上交所官方** (HTTP，备胎) | 龙虎榜全文/实时五档（主源被封时用） | 稳定（一手权威） | 极低（零鉴权） |
| 15 | **深交所官方** (HTTP，备胎) | 龙虎榜/公告+PDF/实时五档（主源被封时用） | 稳定（一手权威） | 极低（零鉴权） |
**原则：** 行情走 mootdx+腾讯（不封IP），研报走东财+iwencai，资金面走东财 datacenter+push2，**信号层走同花顺+百度+东财直连接口**。全部直连 HTTP，零第三方数据封装依赖。
**降级：** 任一主源被封/失效时，先查下方「备用源速查 & 降级策略」——每类数据都备有一条**不同域名、不同风控面**的独立备胎（交易所官方/新浪/同花顺），东财被封时它们不受牵连。
---
## 备用源速查 & 降级策略（东财/主源被封时用）
**何时用：** 主源报错 403/连接重置（东财 IP 级风控）、返回空、或需权威一手数据交叉验证时。**东财系接口共用同一风控面，某台住宅 IP 被封会成片失联**——下表给**十类核心数据**各一条独立备胎（不同域名、不同风控面；打板/期权/舆情三层暂无独立备胎）。表内端点均经 2026-07-11 实测存活、零鉴权可用，其中 3 个备胎函数另以真实数据完整跑通。
| 数据类型 | 主源(本 skill) | 独立备胎 | 备胎端点 / 说明 |
|---|---|---|---|
| 实时行情+五档 | mootdx/腾讯 | 交易所官方 | 沪 `yunhq.sse.com.cn:32041/v1/sh1/snap/{code}`、深 `szse.cn/api/market/ssjjhq/getTimeData?marketId=1&code={code}`（一手五档） |
| K线(全历史) | mootdx/百度/腾讯 | 同花顺 | `d.10jqka.com.cn/v6/line/hs_{code}/01/last.js`（01日/11周/21月/30/60分；2001至今；JSONP剥壳） |
| 龙虎榜 | 东财 datacenter | 沪深交易所官方 | `dragon_tiger_backup()`（见下，含营业部席位） |
| 个股资金流 | 东财 push2 | 新浪 | `fund_flow_backup()`（见下，日度四档单净额） |
| 公告 | 巨潮 | 深交所官方/东财 | `announcements_backup()`（见下，深市深交所+PDF，沪市东财+PDF） |
| 财务三表 | 新浪/mootdx | 同花顺 F10 | `basic.10jqka.com.cn/api/stock/finance/{code}_debt.json`（`_benefit`利润/`_cash`现金流；仅 UA，5连发不封） |
| 个股新闻 | 东财 search | 新浪7x24 | `zhibo.sina.com.cn/api/zhibo/feed?zhibo_id=152&page_size=20&dire=f`（`ext.stocks` 带个股关联可过滤） |
| 快讯 | 东财7x24(§5.3) | 财联社(§5.2) | 两条已互备；再加金十 `jin10.com/flash_newest.js` |
| 券商评级+目标价 | 同花顺一致预期 | 巨潮 webapi | `p_sysapi1089?tdate=YYYY-MM-DD`，需头 `Accept-Enckey`=base64(AES-128-CBC(unix秒, key=iv=`1234567887654321`)) |
| 北向(权威) | 同花顺 hexin | HKEX 官方 | `hkex.com.hk/chi/csm/DailyStat/data_tab_daily_{YYYYMMDD}c.js`（成交额/额度/十大活跃股） |
> ⛔ **已死透别用**（2026-07 实测）：网易财经(126.net 整站下线)、和讯、凤凰行情、腾讯资金流(ff_ 已死)、雪球免登录深度数据(需 token)。mootdx **库**已烂尾(2024 停更)但**通达信 TCP 协议本身照常**——继续用，装不上就用 `tdx_client()`。
```python
import json, urllib.request, ssl
_ctx = ssl.create_default_context(); _ctx.check_hostname = False; _ctx.verify_mode = ssl.CERT_NONE
def dragon_tiger_backup(trade_date: str) -> dict:
"""龙虎榜官方备用源（东财被封时用）：上交所+深交所官方，零鉴权权威一手，含营业部席位。"""
out = {"date": trade_date, "sse_raw": "", "szse": []}
su = (f"https://www.szse.cn/api/report/ShowReport/data?SHOWTYPE=JSON"
f"&CATALOGID=1842_xxpl&TABKEY=tab1&txtStart={trade_date}&txtEnd={trade_date}&random=0.9")
req = urllib.request.Request(su, headers={"User-Agent": UA,
"Referer": "https://www.szse.cn/disclosure/supervision/dealinfo/index.html"})
with urllib.request.urlopen(req, timeout=15, context=_ctx) as r:
d = json.loads(r.read())
for row in d[0].get("data", []):
out["szse"].append({"code": row.get("zqdm"), "name": row.get("zqjc"),
"amount": row.get("cjje"), "reason": row.get("plyy")})
eu = (f"https://query.sse.com.cn/infodisplay/showTradePublicFile.do?"
f"jsonCallBack=cb&isPagination=false&dateTx={trade_date}")
req = urllib.request.Request(eu, headers={"User-Agent": UA,
"Referer": "https://www.sse.com.cn/disclosure/diclosure/public/"})
with urllib.request.urlopen(req, timeout=15) as r:
t = r.read().decode("utf-8", "ignore")
out["sse_raw"] = "\n".join(json.loads(t[t.index("(")+1:t.rindex(")")]).get("fileContents", []))
return out
def fund_flow_backup(code: str, days: int = 60) -> list:
"""个股资金流备用源（东财被封时用）：新浪，日度四档单净额。"""
pre = ("sh" if code.startswith(("6", "9")) else "bj" if code.startswith("8") else "sz") + code
u = (f"https://vip.stock.finance.sina.com.cn/quotes_service/api/json_v2.php/"
f"MoneyFlow.ssl_qsfx_zjlrqs?page=1&num={days}&sort=opendate&asc=0&daima={pre}")
req = urllib.request.Request(u, headers={"User-Agent": UA, "Referer": "https://finance.sina.com.cn/"})
with urllib.request.urlopen(req, timeout=15) as r:
t = r.read().decode("utf-8", "ignore")
arr = json.loads(t[t.index("["):t.rindex("]")+1])
return [{"date": x.get("opendate"), "close": x.get("trade"),
"net_amount": x.get("netamount"), "turnover": x.get("turnover")} for x in arr]
def announcements_backup(code: str, page_size: int = 20) -> list:
"""公告备用源（巨潮被封时用）：深市走深交所官方，沪市走东财，均带 PDF 直链。"""
if code.startswith(("0", "3")):
body = json.dumps({"channelCode": ["listedNotice_disc"], "pageSize": page_size,
"pageNum": 1, "stock": [code]}).encode()
req = urllib.request.Request("https://www.szse.cn/api/disc/announcement/annList", data=body,
headers={"User-Agent": UA, "Content-Type": "application/json",
"Referer": "https://www.szse.cn/disclosure/listed/notice/index.html"})
with urllib.request.urlopen(req, timeout=15, context=_ctx) as r:
d = json.loads(r.read())
return [{"title": a.get("title"), "time": a.get("publishTime", "")[:10],
"pdf": "https://disc.static.szse.cn/download" + a.get("attachPath", "")}
for a in d.get("data", [])]
u = (f"https://np-anotice-stock.eastmoney.com/api/security/ann?sr=-1&page_size={page_size}"
f"&page_index=1&ann_type=A&client_source=web&stock_list={code}&f_node=0&s_node=0")
req = urllib.request.Request(u, headers={"User-Agent": UA})
with urllib.request.urlopen(req, timeout=15) as r:
d = json.loads(r.read())
return [{"title": a.get("title"), "time": a.get("notice_date", "")[:10],
"pdf": f"https://pdf.dfcfw.com/pdf/H2_{a.get('art_code','')}_1.pdf"}
for a in d.get("data", {}).get("list", [])]
# 用法（主源失败时降级）
lhb = dragon_tiger_backup("2026-07-10") # 深市结构化 + 沪市全文(含营业部)
flow = fund_flow_backup("600519", 60) # 近60日资金流
anns = announcements_backup("000858") # 深市走深交所, 沪市走东财
```
---
## FAQ
### Q: 东财接口 403 / 连接重置，是被封了吗，怎么办？
A: 东财系接口（datacenter/push2/push2ex/reportapi/search/np-weblist）共用同一套风控，IP 被封会成片失联。三步处理：① 停止请求等 30-60 分钟（IP 级临时封通常自动解除），或换网络（手机热点）立刻恢复；② 长批任务确认全部走 `em_get()`，并调大 `EM_MIN_INTERVAL`；③ 数据不能等 → 用上方「备用源速查 & 降级策略」的独立备胎（交易所官方/新浪/同花顺，不同风控面，东财被封时不受牵连）。
### Q: 财联社快讯不是 V3.2 标注下线了吗？
A: 已复活（V3.4.0，见 §5.2）。2026-05 死的是旧 `nodeapi` 系接口；官方新版 `v1/roll/get_roll_list` 一直可用，只是强制 `sign` 校验——而 sign 纯本地可算（`md5(sha1(按 key 字典序拼接的 query 串))`），零 key。与 §5.3 东财 7×24 互为独立备份。
### Q: mootdx 库听说停更了，还能用吗？
A: 库确实烂尾（最后 commit 2024-07，官网下线，BESTIP bug 无官方修复），但**通达信 TCP 协议本身照常运行**——烂尾的是封装库，不是数据源。本 skill 的 `tdx_client()` 已内置 IP 探测绕开 BESTIP bug，继续用没问题。若未来 mootdx 装不上，社区活跃替代是 easy_tdx（同协议，日常维护中）。
### Q: mootdx 和腾讯有什么区别？
A: 互补关系。mootdx = 交易层（价格+盘口+K线），腾讯 = 估值层（PE/PB/市值/换手率/涨跌停价）。两者都不封IP。
### Q: V3.0 为什么移除 akshare？
A: akshare 本质是对东财/同花顺/新浪等公开 API 的封装，中间层增加了故障点（版本兼容 bug、pandas 3.0 ArrowInvalid 等）。V3.0 直连底层 HTTP API，零中间依赖，更稳定可控。
### Q: iwencai 返回 401
A: 检查两点：(1) API Key 是否有效 (2) 是否携带了 X-Claw-* Headers。SkillHub 2.0 后必须带 X-Claw Headers，否则一律 401。
### Q: 同花顺一致预期 ths_eps_forecast 返回空
A: 该股票无机构覆盖。小盘/次新/ST 股常见。可 fallback 到东财 reportapi 里的 predictThisYearEps 字段。
### Q: 东财 PDF 下载 403
A: 必须带 `Referer: https://data.eastmoney.com/` header。
### Q: 腾讯 API 返回乱码
A: 编码是 GBK，必须 `decode("gbk")`。
### Q: 腾讯 API 字段 43 是 PB 吗？
A: **不是！** 43=振幅%，46=PB。网上很多教程写错了，这里是实测校准结果。
### Q: iwencai search 返回条数太少
A: `size` 参数默认 10，调到 50。隐藏参数，文档未写明但实测可用。
### Q: 哪些数据源需要 API Key？
A: 只有 iwencai 需要。mootdx / 腾讯 / 东财 / 同花顺 / 百度股市通 / 新浪 / 巨潮 / 财联社全部免费无 key。
### Q: 同花顺热点接口需要 cookie 吗？
A: **不需要**。仅 User-Agent 即可，零鉴权 73ms 拿到 ~125 只当日强势股。但**不要去打 search.10jqka.com.cn 的 iwencai NL 选股接口** —— 那个有 hexin-v cookie JS 签名鉴权，跟热点接口完全两码事。
### Q: 百度股市通 ResultCode 有时是 0 有时是 "0"？
A: 已知坑。`ResultCode` 返回类型不稳定——有时 int，有时 string。代码里必须用 `str(d.get("ResultCode", -1)) != "0"` 统一比较。
### Q: 北向资金历史数据为什么只有最近几天？
A: 本地自缓存模式。eastmoney 全系北向数据自 2024-08 起断供（净买额字段返回 NaN/0）。每次调用实时 API 后自动写入本地 CSV，历史越跑越丰富。
### Q: 行业板块为什么从同花顺换成东财？
A: 同花顺 `stock_board_industry_summary_ths` 接口 2026 年初加了反爬 401（需要登录态）。东财 push2 行业板块数据（`m:90+t:2`）是完美替代，零鉴权且字段更丰富。
### Q: 在海外服务器跑，mootdx 接口超时？
A: mootdx 走 TCP 直连通达信行情服务器，需国内 IP 才稳定。海外环境建议走代理。腾讯财经和百度股市通不受影响。
### Q: 不用 Claude Code，能用吗？
A: 能。SKILL.md 本质是 Markdown + 内嵌 Python 代码。Codex、OpenClaw 或任何 AI 编程助手都能读取。你也可以直接把 Python 代码段复制出来在自己的脚本里跑。
---
## 安装说明
```bash
# 1. 创建 skill 目录
mkdir -p ~/.claude/skills/a-stock-data
# 2. 将本文件复制为 SKILL.md
cp SKILL.md ~/.claude/skills/a-stock-data/SKILL.md
# 3. 安装 Python 依赖
pip install mootdx requests pandas stockstats
# 4. (可选) 配置 iwencai API Key
export IWENCAI_API_KEY="your_key_here"
# 5. 启动 Claude Code，说"查一下688017的估值"即可自动激活
```
---
> 📦 https://github.com/simonlin1212/a-stock-data — Star ⭐ 是最好的支持
Attribution
Comments
Loading comments…
Newsletter
Get the weekly list of safe new skills, and the ones we pulled.