聚宽API获取沪深300股票

获取所有沪深300的股票

stocks = get_index_stocks(‘000300.XSHG’)
print(stocks)
normalize_code-股票代码格式转化

normalize_code(code)
将其他形式的股票代码转换为jqdatasdk函数可用的股票代码形式。 仅适用于A股市场股票代码以及基金代码,支持传入单只股票或一个股票list 示例

#输入
normalize_code([‘000001’, ‘SZ000001’, ‘000001SZ’, ‘000001.sz’, ‘000001.XSHE’])
#输出
[‘000001.XSHE’, ‘000001.XSHE’, ‘000001.XSHE’, ‘000001.XSHE’, ‘000001.XSHE’]
get_margincash_stocks - 获取融资标的列表

get_margincash_stocks(dt)
参数 dt:默认为None,不指定时返回上交所、深交所最近一次披露的的可融资标的列表的list。

返回结果 返回指定日期上交所、深交所披露的的可融资标的列表的list。

示例

获取融资标的列表，并赋值给 margincash_stocks

margincash_stocks = get_margincash_stocks(dt=‘2018-07-02’)

判断平安银行是否在可融资列表

‘000001.XSHE’ in get_margincash_stocks(dt=‘2018-07-02’)
True
get_marginsec_stocks - 获取融券标的列表

get_marginsec_stocks(dt)
参数 dt:默认为None,不指定时返回上交所、深交所最近一次披露的的可融券标的列表的list。

返回结果 返回指定日期上交所、深交所披露的的可融券标的列表的list。

示例

获取融券标的列表，并赋值给 marginsec_stocks

marginsec_stocks= get_marginsec_stocks(dt=‘2018-07-05’)

判断平安银行是否在可融券列表

‘000001.XSHE’ in get_marginsec_stocks(dt=‘2018-07-05’)
True
get_extras - 获取基金净值/期货结算价等

get_extras(info, security_list, start_date=‘2015-01-01’, end_date=‘2015-12-31’, df=True, count=None)
参数

info: [‘is_st’, ‘acc_net_value’, ‘unit_net_value’, ‘futures_sett_price’, ‘futures_positions’] 中的一个

指定info字段 返回信息
is_st 是否是ST，是则返回 True，否则返回 False
acc_net_value 基金累计净值
unit_net_value 基金单位净值
futures_sett_price 期货结算价
futures_positions 期货持仓量
adj_net_value 场外基金的复权净值
security_list: 股票列表

start_date/end_date: 开始结束日期, 同 [get_price]

df: 返回[pandas.DataFrame]对象还是一个dict, 同 [history]

count: 数量, 与 start_date 二选一, 不可同时使用, 必须大于 0. 表示取 end_date 往前的 count 个交易日的数据

返回值

df=True: 返回[pandas.DataFrame]对象, 列索引是股票代号, 行索引是[datetime.datetime], 比如
get_extras(‘acc_net_value’, [‘510300.XSHG’, ‘510050.XSHG’], start_date=‘2015-12-01’, end_date=‘2015-12-03’)
返回结果：

— 510300.XSHG 510050.XSHG
2015-12-01 00:00:00 1.395 3.119
2015-12-02 00:00:00 1.4432 3.251
2015-12-03 00:00:00 1.4535 3.254
get_extras(‘is_st’, [‘000001.XSHE’, ‘000018.XSHE’], start_date=‘2013-12-01’, end_date=‘2013-12-03’)
返回结果：

— 000001.XSHE 000018.XSHE
2013-12-02 00:00:00 False True
2013-12-03 00:00:00 False True
df=False 返回一个dict, key是基金代号, value是[numpy.ndarray], 比如
get_extras(‘acc_net_value’, [‘510300.XSHG’, ‘510050.XSHG’], start_date=‘2015-12-01’, end_date=‘2015-12-03’, df=False)
返回结果： { u’510050.XSHG’: array([ 3.119, 3.251, 3.254]), u’510300.XSHG’: array([ 1.395 , 1.4432, 1.4535]) }

get_locked_shares - 获取限售解禁数据

get_locked_shares(stock_list, start_date, end_date, forward_count)
获取指定日期区间内的限售解禁数据

参数

stock_list: 一个股票代码的 list
start_date: 开始日期
end_date: 结束日期
forward_count: 交易日数量， 可以与 start_date 同时使用， 表示获取 start_date 到 forward_count 个交易日区间的数据
返回值

pandas.DataFrame， 各 column 的含义如下:

day: 解禁日期
code: 股票代码
num: 解禁股数
rate1: 解禁股数/总股本
rate2: 解禁股数/总流通股本
示例

在策略中获取个股未来500天的解禁情况

get_locked_shares(stock_list=[‘000001.XSHE’, ‘000002.XSHE’], start_date=‘2018-08-01’, forward_count=500)
get_index_weights -获取指数成份股权重（月度）

get_index_weights(index_id, date=None)
获取指数成份股给定日期的权重数据，每月更新一次，请点击指数列表查看指数信息

参数

index_id: 代表指数的标准形式代码， 形式：指数代码.交易所代码，例如"000001.XSHG"。
date: 查询权重信息的日期，形式："%Y-%m-%d"，例如"2018-05-03"；
返回

查询到对应日期，且有权重数据，返回 pandas.DataFrame， code(股票代码)，display_name(股票名称), date(日期), weight(权重)；
查询到对应日期，且无权重数据， 返回距离查询日期最近日期的权重信息；
找不到对应日期的权重信息， 返回距离查询日期最近日期的权重信息；
示例

#获取2018年5月9日这天的上证指数的成份股权重
df = get_index_weights(index_id=“000001.XSHG”, date=“2018-05-09”)
print(df)

＃输出
code display_name date weight
603648.XSHG 畅联股份 2018-05-09 0.023
603139.XSHG 康惠制药 2018-05-09 0.007
603138.XSHG 海量数据 2018-05-09 0.015
603136.XSHG 天目湖 2018-05-09 0.009
603131.XSHG 上海沪工 2018-05-09 0.011
… … …
603005.XSHG 晶方科技 2018-05-09 0.023
603007.XSHG 花王股份 2018-05-09 0.013
603006.XSHG 联明股份 2018-05-09 0.008
603009.XSHG 北特科技 2018-05-09 0.014
603008.XSHG 喜临门 2018-05-09 0.022
获取行业概念成分股

get_industries - 获取行业列表

get_industries(name=‘zjw’)
按照行业分类获取行业列表。

参数

name: 行业代码， 取值如下：

“sw_l1”: 申万一级行业
“sw_l2”: 申万二级行业
“sw_l3”: 申万三级行业
“jq_l1”: 聚宽一级行业
“jq_l2”: 聚宽二级行业
“zjw”: 证监会行业
返回值

pandas.DataFrame， 各 column 的含义如下:

index: 行业代码
name: 行业名称
start_date: 开始日期
get_industry_stocks - 获取行业成份股

get_industry_stocks(industry_code, date=None)
获取在给定日期一个行业的所有股票，行业分类列表见数据页面-行业概念数据。

参数

industry_code: 行业编码
date: 查询日期, 一个字符串(格式类似’2015-10-15’)或者[datetime.date]/[datetime.datetime]对象, 可以是None.
返回 返回股票代码的list

示例

获取计算机/互联网行业的成分股

stocks = get_industry_stocks(‘I64’)
get_concepts - 获取概念列表

get_concepts()
获取概念板块列表

返回值

pandas.DataFrame， 各 column 的含义如下:

index: 概念代码
name: 概念名称
start_date: 开始日期
get_concept_stocks - 获取概念成份股

get_concept_stocks(concept_code, date=None)
获取在给定日期一个概念板块的所有股票，概念板块分类列表见数据页面-行业概念数据。

参数

concept_code: 概念板块编码
date: 查询日期, 一个字符串(格式类似’2015-10-15’)或者[datetime.date]/[datetime.datetime]对象, 可以是None.
返回 返回股票代码的list

示例