Python Quote Data Toolkit - 行情数据接口

Project description

pyqdt

Python Quote Data Toolkit - 本地行情数据接口

简介

pyqdt 是一个轻量级的本地行情数据处理库，提供：

行情数据读取 - 从本地 CSV 文件读取 K 线、静态行情数据
复权处理 - 支持前复权、后复权计算
技术分析 - 内置常用技术指标计算
证券信息查询 - 证券基本信息、板块成分、交易日历等
代码转换 - 证券代码格式转换工具

安装

pip install pyqdt

快速开始

初始化

from pyqdt import QuoteData, QuoteArchive

# 初始化行情数据（单例模式）
quote = QuoteData(data_path='/path/to/quote/data')

# 初始化静态行情数据
archive = QuoteArchive(data_path='/path/to/quote/data')

获取行情日期

# 获取最新行情日
quote_date = quote.get_quote_date()

# 获取交易日列表
tdays = quote.get_trade_days(start_date='2024-01-01', end_date='2024-03-31')
tdays = quote.get_trade_days(end_date='2024-03-31', count=20)

获取 K 线数据

# 获取日 K 线
df = quote.get_price('000001.XSHE', start_date='2024-01-01', end_date='2024-03-31')

# 获取多只股票
df = quote.get_price(['000001.XSHE', '600000.XSHG'], start_date='2024-01-01', end_date='2024-03-31')

# 指定字段
df = quote.get_price('000001.XSHE', fields=['open', 'close', 'high', 'low', 'volume']
                     , start_date='2024-01-01', end_date='2024-03-31')

# 使用 count 参数
df = quote.get_price('000001.XSHE', end_date='2024-03-31', count=100)

# 不同周期
df = quote.get_price('000001.XSHE', period='week', start_date='2024-01-01', end_date='2024-03-31')    # 周K
df = quote.get_price('000001.XSHE', period='month', start_date='2024-01-01', end_date='2024-03-31')   # 月K
df = quote.get_price('000001.XSHE', period='season', start_date='2023-01-01', end_date='2024-03-31')  # 季K
df = quote.get_price('000001.XSHE', period='year', start_date='2020-01-01', end_date='2024-03-31')     # 年K

# 分钟 K 线
df = quote.get_price('000001.XSHE', period='1m', start_date='2024-03-01', end_date='2024-03-31')   # 1分钟
df = quote.get_price('000001.XSHE', period='5m', start_date='2024-03-01', end_date='2024-03-31')   # 5分钟
df = quote.get_price('000001.XSHE', period='15m', start_date='2024-03-01', end_date='2024-03-31')  # 15分钟
df = quote.get_price('000001.XSHE', period='30m', start_date='2024-03-01', end_date='2024-03-31')  # 30分钟
df = quote.get_price('000001.XSHE', period='60m', start_date='2024-03-01', end_date='2024-03-31')  # 60分钟

复权处理

# 前复权（默认）
df = quote.get_price('000001.XSHE', fq='pre', start_date='2024-01-01', end_date='2024-03-31')

# 后复权
df = quote.get_price('000001.XSHE', fq='post', start_date='2024-01-01', end_date='2024-03-31')

# 不复权
df = quote.get_price('000001.XSHE', fq=None, start_date='2024-01-01', end_date='2024-03-31')

# 成交量复权
df = quote.get_price('000001.XSHE', fq='pre', fq_vol=True, start_date='2024-01-01', end_date='2024-03-31')

# 指定复权参考日
df = quote.get_price('000001.XSHE', fq='2024-01-15', start_date='2024-01-01', end_date='2024-03-31')

# 手动执行复权
df_raw = quote.get_price('000001.XSHE', fq=None, start_date='2024-01-01', end_date='2024-03-31')
df_fq = quote.execute_rehabilitation(df_raw, fq='pre')

获取静态行情数据

# 获取全市场日行情快照
df = quote.get_quote_static(date='2024-03-15')

# 指定字段
df = quote.get_quote_static(date='2024-03-15', fields=['open', 'close', 'high', 'low', 'volume'])

# 指定交易所
df = quote.get_quote_static(date='2024-03-15', exch=['SH'])

# 从 QuoteArchive 获取（支持分钟数据）
df = archive.get_quote_rawdata(date='2024-03-15', period='daily', types=['stock', 'etf'])
df = archive.get_quote_rawdata(date='2024-03-15', period='minute', types=['stock'])

获取证券信息

# 获取证券基本信息
info = quote.get_security_info('000001.XSHE')

# 获取多只证券
info = quote.get_security_info(['000001.XSHE', '600000.XSHG'])

# 指定类型
info = quote.get_security_info(types=['stock', 'etf', 'index'])

# 指定字段
info = quote.get_security_info('000001.XSHE', fields=['display_name', 'start_date', 'type'])

获取除权除息数据

# 获取除权除息信息
xrxd = quote.get_security_xrxd('000001.XSHE', start_date='2023-01-01', end_date='2024-03-31')

# 多只证券
xrxd = quote.get_security_xrxd(['000001.XSHE', '600000.XSHG']
                               , start_date='2023-01-01', end_date='2024-03-31')

获取板块信息

# 获取所有行业
industries = quote.get_industries()

# 获取所有概念
concepts = quote.get_concepts()

# 获取板块成分股
stocks = quote.get_index_stocks('000300.XSHG')      # 沪深300成分股
stocks = quote.get_industry_stocks('sw801010')      # 行业成分股
stocks = quote.get_concept_stocks('gn001')          # 概念成分股

# 获取指数权重
weights = quote.get_index_weights('000300.XSHG')

SQL 数据源查询

pyqdt 支持通过 ORM automap 方式查询配置的 SQL 数据源，类似聚宽的 finance.run_query。

from pyqdt import QuoteData, SqlDataSource

# 初始化
qf = QuoteData('/data/QuantData/pyqdt_csv')

# 获取数据模型（默认 'findata' 数据源）
model = qf.get_sqldata()

# 获取指定数据源
model = qf.get_sqldata('fundamentals')

# 列出所有表名
model.list_tables()  # ['stk_mt_total', 'finance_income', ...]

# ORM 查询（通过 session.query）
q = model._session.query(model.stk_mt_total).filter(model.stk_mt_total.date >= '2024-01-01').limit(100)
df = model.run_query(q)

# 指定字段查询
q = model._session.query(model.stk_mt_total.code, model.stk_mt_total.date, model.stk_mt_total.value)
df = model.run_query(q)

# 排序
q = model._session.query(model.stk_mt_total).order_by(model.stk_mt_total.date.desc())
df = model.run_query(q)

# 聚合查询
from sqlalchemy import func
q = model._session.query(model.stk_mt_total.code, func.sum(model.stk_mt_total.value)).group_by(model.stk_mt_total.code)
df = model.run_query(q)

# 使用 SQLAlchemy 2.0 select 语句
from sqlalchemy import select
stmt = select(model.stk_mt_total).where(model.stk_mt_total.date >= '2024-01-01')
result = model._session.execute(stmt)
df = pd.DataFrame([dict(row._mapping) for row in result])

# 手动断连
model.close()

# 上下文管理器自动断连
with qf.get_sqldata('findata') as model:
    q = model._session.query(model.stk_mt_total).filter(...)
    df = model.run_query(q)
# 自动断连

配置文件格式： <data_path>/sqldata.conf

[findata]
dialect = postgresql
host = 10.88.18.200
port = 5432
user = postgres
password = xxxxxx
database = findata
schema = public

[fundamentals]
dialect = postgresql
host = 10.88.18.200
port = 5432
user = postgres
password = xxxxxx
database = fundamentals

与聚宽 API 对比：

聚宽 API	pyqdt API
`from jqdata import finance`	`qf.get_sqldata('findata')`
`finance.STK_MT_TOTAL`	`model.stk_mt_total`
`query(finance.STK_MT_TOTAL)`	`model._session.query(model.stk_mt_total)`
`finance.run_query(q)`	`model.run_query(q)`

技术分析

# 获取技术指标
df = quote.get_technical_analysis('000001.XSHE'
                                  , indications=[('MA', 5), ('MA', 10), ('MA', 20)]
                                  , start_date='2024-01-01', end_date='2024-03-31')

# 常用指标示例
df = quote.get_technical_analysis('000001.XSHE'
                                  , indications=[
                                      ('MA', 5),           # 5日均线
                                      ('EMA', 12),         # 12日指数移动平均
                                      ('MACD', 12, 26, 9), # MACD
                                      ('KDJ', 9, 3, 3),    # KDJ
                                      ('RSI', 14),         # RSI
                                      ('BOLL', 20, 2),     # 布林带
                                  ]
                                  , start_date='2024-01-01', end_date='2024-03-31')

# 保留行情字段
df = quote.get_technical_analysis('000001.XSHE'
                                  , indications=[('MA', 5), ('MA', 10)]
                                  , start_date='2024-01-01', end_date='2024-03-31'
                                  , keep_quote=True)

# 手动执行技术分析
df = quote.get_price('000001.XSHE', start_date='2024-01-01', end_date='2024-03-31')
df = quote.execute_technical_analysis(df, indications=[('MA', 5), ('MA', 10)])

代码转换

from pyqdt import JQWraps

# 转换证券代码格式
# JoinQuant 格式 '000001.XSHE' <-> 通达信格式 '000001.SZ'

# 单个代码转换
code = JQWraps.convert_code('000001.XSHE', reverse=True)  # 返回 '000001.SZ'

# 列表转换
codes = JQWraps.convert_code(['000001.XSHE', '600000.XSHG'], reverse=True)

# DataFrame 列转换
df = JQWraps.convert_code(df, reverse=True)

调试选项

# 开启调试模式
quote.set_option('debug', True)

# 设置技术指标预加载数量
quote.set_option('refer_num', 200)

# 启用多进程（复权计算）
quote.set_option('multi_process', True)
quote.set_option('multi_process', 4)  # 指定进程数

技术分析指标

pyqdt 内置以下技术分析指标：

模块	指标	说明
`moving_average`	MA, EMA, SMA	移动平均线
`moving_average`	MACD	指数平滑异同移动平均线
`over_bought_sold`	KDJ	随机指标
`over_bought_sold`	RSI	相对强弱指标
`over_bought_sold`	BOLL	布林带
`trend_lines`	-	趋势线分析
`path_lines`	-	路径线分析
`turnover`	-	换手率分析
`energy`	-	能量指标

数据格式

数据目录结构

/data/path/
├── ckvalid.txt                    # 数据校验文件
├── quote-tdays.csv                # 交易日历
├── quote-ctb.csv                  # 证券信息
├── quote-xrxd.csv                 # 除权除息数据
├── quote-block-map.csv            # 板块映射
├── quote-block-data.csv           # 板块成分
├── day/                           # 日K线数据
│   ├── SH/
│   │   ├── SH_DAY_000001.csv
│   │   └── ...
│   └── SZ/
│       ├── SZ_DAY_000001.csv
│       └── ...
├── mn1/                           # 1分钟K线数据
│   ├── SH/
│   └── SZ/
├── static/                        # 静态行情数据
│   ├── SH/
│   │   ├── 2024/
│   │   │   ├── SH_STATIC_20240115.csv
│   │   │   └── ...
│   │   └── ...
│   └── SZ/
└── ...

CSV 文件格式

日 K 线数据

字段	类型	说明
datetime	datetime	行情日期
open	float	开盘价
close	float	收盘价
high	float	最高价
low	float	最低价
volume	int	成交量
money	float	成交额

静态行情数据

字段	类型	说明
time	datetime	行情时间
code	string	证券代码
open	float	开盘价
close	float	收盘价
high	float	最高价
low	float	最低价
volume	int	成交量
money	float	成交额
high_limit	float	涨停价
low_limit	float	跌停价
pre_close	float	昨收价
paused	int	停牌标记

API 参考

QuoteData 类

本地行情数据类，单例模式。

`init(data_path=None)`

初始化行情数据实例。

参数	类型	默认值	说明
data_path	str	None	数据目录路径

`init(data_path)`

初始化数据目录。

参数	类型	默认值	说明
data_path	str	-	数据目录路径

返回值: 无

异常: 若目录不存在则抛出 Exception

`get_data_path()`

获取当前数据目录路径。

返回值: str - 数据目录路径

`get_quote_date()`

获取最新行情日期。

返回值: datetime.date - 最新行情日期

`get_trade_days(start_date=None, end_date=None, count=None)`

获取交易日列表。

参数	类型	默认值	说明
start_date	str / struct_time / datetime.date / datetime.datetime	None	开始日期，与 count 二选一
end_date	str / struct_time / datetime.date / datetime.datetime	datetime.date.today()	结束日期
count	int	None	结果集行数，与 start_date 二选一

返回值: list[datetime.date] - 交易日列表

`get_price(security, period=None, frequency=None, fre_step=None, fq='pre', fq_vol=False, fields=None, start_date=None, end_date=None, count=None, skip_paused=False)`

获取 K 线数据。本方法为 get_quote_kdata 的别名。

参数	类型	默认值	说明
security	str / list	-	一支股票代码或股票代码列表，如 `'000001.XSHE'` 或 `['000001.XSHE', '600000.XSHG']`
period	str	'day'	周期，支持 `day`, `daily`, `1d`, `week`, `1w`, `mon`, `month`, `1M`, `season`, `year`, `mnX`, `Xm`
frequency	str	None	周期别名，同 period
fre_step	str	None	周期别名，同 period
fq	str / None	'pre'	复权方式：`'pre'` 前复权，`'post'` 后复权，`None` 不复权，或指定复权参考日如 `'2024-01-15'`
fq_vol	bool	False	是否复权成交量
fields	list	['open', 'close', 'high', 'low', 'volume', 'money']	获取的字段列表
start_date	str / struct_time / datetime.date / datetime.datetime	None	开始日期，与 count 二选一
end_date	str / struct_time / datetime.date / datetime.datetime	最新行情日	结束日期
count	int	None	结果集行数，与 start_date 二选一
skip_paused	bool	False	是否跳过停牌

返回值: pd.DataFrame - K线数据

字段	类型	说明
datetime	datetime	行情时间
code	str	证券代码
open	float	开盘价
close	float	收盘价
high	float	最高价
low	float	最低价
volume	int	成交量
money	float	成交额

`get_quote_kdata(security, period='day', fq='pre', fq_vol=False, fields=None, start_date=None, end_date=None, count=None, skip_paused=False)`

获取 K 线数据。

参数	类型	默认值	说明
security	str / list	-	一支股票代码或股票代码列表
period	str	'day'	周期，支持 `day`, `daily`, `1d`, `week`, `1w`, `mon`, `month`, `1M`, `season`, `year`, `mnX`, `Xm`（mnX 或 Xm 代表 X 分钟 K 线，如 mn5、5m、mn15、15m 等）
fq	str / None	'pre'	复权方式：`'pre'` 前复权，`'post'` 后复权，`None` 不复权，或指定复权参考日
fq_vol	bool	False	是否复权成交量
fields	list	['open', 'close', 'high', 'low', 'volume', 'money']	获取的字段列表
start_date	str / struct_time / datetime.date / datetime.datetime	None	开始日期，与 count 二选一
end_date	str / struct_time / datetime.date / datetime.datetime	最新行情日	结束日期
count	int	None	结果集行数，与 start_date 二选一
skip_paused	bool	False	是否跳过停牌

返回值: pd.DataFrame - K线数据

`get_quote_static(date=None, fields=None, exch=None)`

获取静态行情数据（全市场快照）。

参数	类型	默认值	说明
date	str / struct_time / datetime.date / datetime.datetime	最新行情日	行情日期
fields	list	None	获取的字段列表，可选值：`'open'`, `'close'`, `'high'`, `'low'`, `'volume'`, `'money'`, `'high_limit'`, `'low_limit'`, `'pre_close'`, `'paused'`
exch	list	['SH', 'SZ']	交易所列表

返回值: pd.DataFrame - 静态行情数据

字段	类型	说明
datetime	datetime	行情时间
code	str	证券代码
open	float	开盘价
close	float	收盘价
high	float	最高价
low	float	最低价
volume	int	成交量
money	float	成交额
high_limit	float	涨停价
low_limit	float	跌停价
pre_close	float	昨收价
paused	int	停牌标记

`get_security_info(security=None, fields=None, types=None)`

获取证券信息数据。

参数	类型	默认值	说明
security	str / list	None	一支股票代码或股票代码列表，None 表示获取所有
fields	list	None	获取的字段列表
types	list	['stock']	证券类型列表，可选值：`'stock'`, `'fund'`, `'index'`, `'futures'`, `'options'`, `'etf'`, `'lof'` 等

返回值: pd.DataFrame - 证券信息

字段	类型	说明
code (索引)	str	证券代码
display_name	str	中文名称
name	str	缩写简称
start_date	datetime.date	上市日期
end_date	datetime.date	退市日期，未退市为 2200-01-01
type	str	证券类型

`get_security_xrxd(security, start_date=None, end_date=None, count=None)`

获取证券除权除息数据。

参数	类型	默认值	说明
security	str / list	-	一支股票代码或股票代码列表
start_date	str / struct_time / datetime.date / datetime.datetime	None	开始日期，与 count 二选一
end_date	str / struct_time / datetime.date / datetime.datetime	datetime.date.today()	结束日期
count	int	None	结果集行数，与 start_date 二选一

返回值: pd.DataFrame - 除权除息数据

字段	类型	说明
date	datetime.date	实施日期
code	str	证券代码
dividend_ratio	float	送股比例（每 10 股送 X 股）
transfer_ratio	float	转增比例（每 10 股转增 X 股）
bonus_ratio	float	派息比例（每 10 股派 X 元）

`get_industries()`

获取所有行业列表。

返回值: pd.DataFrame - 行业列表

字段	类型	说明
行业代码 (索引)	str	行业代码
name	str	行业名称
start_date	datetime.date	启用日期
type	str	类型

`get_concepts()`

获取所有概念列表。

返回值: pd.DataFrame - 概念列表

字段	类型	说明
概念代码 (索引)	str	概念代码
name	str	概念名称
start_date	datetime.date	启用日期
type	str	类型

`get_index_stocks(index_code)`

获取指数成分股。

参数	类型	默认值	说明
index_code	str	-	指数代码，如 `'000300.XSHG'`

返回值: list[str] - 证券代码列表

`get_industry_stocks(industry_code)`

获取行业成分股。

参数	类型	默认值	说明
industry_code	str	-	行业代码

返回值: list[str] - 证券代码列表

`get_concept_stocks(concept_code)`

获取概念成分股。

参数	类型	默认值	说明
concept_code	str	-	概念代码

返回值: list[str] - 证券代码列表

`get_index_weights(index_code)`

获取指数成分股权重。

参数	类型	默认值	说明
index_code	str	-	指数代码

返回值: pd.DataFrame - 指数权重

字段	类型	说明
code (索引)	str	证券代码
date	datetime.date	更新日期
weight	float	权重值
display_name	str	证券名称

`get_technical_analysis(security, indications, period='day', fq='pre', fq_vol=False, fields=None, start_date=None, end_date=None, count=None, skip_paused=False, keep_quote=False)`

获取技术指标数据。

参数	类型	默认值	说明
security	str / list	-	一支股票代码或股票代码列表
indications	list	-	技术指标及参数，如 `[('MA', 5), ('KDJ', 9, 3, 3)]` 或 `['MA', 'KDJ']`
period	str	'day'	周期
fq	str / None	'pre'	复权方式
fq_vol	bool	False	是否复权成交量
fields	list	None	获取的字段列表
start_date	str / struct_time / datetime.date / datetime.datetime	None	开始日期，与 count 二选一
end_date	str / struct_time / datetime.date / datetime.datetime	最新行情日	结束日期
count	int	None	结果集行数，与 start_date 二选一
skip_paused	bool	False	是否跳过停牌
keep_quote	bool / str / list	False	是否保留行情字段

返回值: pd.DataFrame - 技术指标数据

`execute_rehabilitation(data, fq='pre', fq_vol=False, start_date=None, end_date=None, columns=None, inplace=False, skip_sort=False)`

执行复权操作。

参数	类型	默认值	说明
data	pd.DataFrame	-	输入行情数据，必须包含 `datetime` 和 `code` 字段
fq	str	'pre'	复权方式：`'pre'` 前复权，`'post'` 后复权，或指定复权参考日
fq_vol	bool	False	是否复权成交量
start_date	str / struct_time / datetime.date / datetime.datetime	data.datetime 最小值	复权开始日
end_date	str / struct_time / datetime.date / datetime.datetime	data.datetime 最大值	复权结束日
columns	list	None	需要复权的字段列表
inplace	bool	False	是否覆盖输入数据
skip_sort	bool	False	跳过排序，若传入数据已按 code, datetime 排序可设为 True

返回值: pd.DataFrame - 复权后的数据

`execute_technical_analysis(data, indications, prefix=None, lowercase=True, inplace=False, skip_sort=False)`

执行技术指标运算。

参数	类型	默认值	说明
data	pd.DataFrame	-	输入行情数据
indications	list	-	技术指标及参数，如 `[('MA', 5), ('KDJ', 9, 3, 3)]`
prefix	str	None	指标名称前缀
lowercase	bool	True	指标名称是否小写
inplace	bool	False	是否覆盖输入数据
skip_sort	bool	False	跳过排序

返回值: pd.DataFrame - 包含技术指标的数据

`get_option(name)`

获取可选项值。

参数	类型	默认值	说明
name	str	-	可选项名称

返回值: 可选项值

`set_option(name, value)`

设置可选项值。

参数	类型	默认值	说明
name	str	-	可选项名称
value	any	-	可选项值

可选项:

名称	类型	默认值	说明
debug	bool	False	是否开启调试模式
refer_num	int	200	技术指标预加载数量
multi_process	bool / int	False	是否启用多进程，可指定进程数

QuoteArchive 类

静态行情数据归档类。

`get_quote_rawdata(date=None, fields=None, period='daily', types=None)`

获取静态行情数据。

参数	类型	默认值	说明
date	str / struct_time / datetime.date / datetime.datetime	最新行情日	行情日期
fields	list	None	获取的字段列表
period	str	'daily'	周期，可选值：`'daily'`, `'minute'`
types	list	['stock']	证券类型列表

返回值: pd.DataFrame - 静态行情数据

`get_sqldata(source_name='findata', config_file='sqldata.conf')`

获取 SQL 数据模型实例。

参数	类型	默认值	说明
source_name	str	'findata'	数据源名（配置小节名）
config_file	str	'sqldata.conf'	配置文件名（相对于 data_path）

返回值: SqlDataModel - SQL 数据模型实例

`close_sqldata()`

断开所有 SQL 数据连接。

返回值: 无

SqlDataSource 类

SQL 数据源管理类，管理 sqldata.conf 配置文件。

`init(config_path)`

初始化数据源管理器。

参数	类型	默认值	说明
config_path	str	-	配置文件路径

`get(source_name='findata')`

获取数据模型实例。

参数	类型	默认值	说明
source_name	str	'findata'	数据源名

返回值: SqlDataModel - SQL 数据模型实例

`list_sources()`

列出所有配置的数据源名。

返回值: list[str] - 数据源名列表

`close_all()`

断开所有数据模型连接。

返回值: 无

SqlDataModel 类

SQL 数据模型类，单个数据源的 ORM 映射。

`<表名>`（属性访问）

访问 ORM 类（automap 自动生成）。

model.stk_mt_total  # ORM 类
model.finance_income  # ORM 类

注意: 首次访问表名时才会连接数据库并反射表结构（懒加载）。

`run_query(query_obj)`

执行 SQLAlchemy Query，返回 DataFrame。

参数	类型	默认值	说明
query_obj	SQLAlchemy Query	-	通过 `model._session.query()` 构建的查询对象

返回值: pd.DataFrame - 查询结果

`list_tables()`

列出所有表名。

返回值: list[str] - 表名列表

`close()`

断开连接。

返回值: 无

`_session`（属性）

SQLAlchemy Session 实例，用于构建 Query。

q = model._session.query(model.stk_mt_total).filter(model.stk_mt_total.date >= '2024-01-01')
df = model.run_query(q)

JQWraps 类

证券代码转换工具类。

`convert_code(data, reverse=False)`

转换证券代码格式。

参数	类型	默认值	说明
data	str / list / pd.Index / pd.Series / pd.DataFrame	-	需要转换的数据
reverse	bool	False	是否反向转换（JoinQuant 格式 → 通达信格式）

返回值: 转换后的数据

转换规则:

reverse=False: 通达信格式 → JoinQuant 格式（'000001.SZ' → '000001.XSHE'）
reverse=True: JoinQuant 格式 → 通达信格式（'000001.XSHE' → '000001.SZ'）

依赖

Python >= 3.9
pandas >= 0.25
numpy

许可证

LGPL-3.0

作者

John Lui johnlui@live.cn

主页

https://github.com/johnluicn/pyqdt

Project details

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0.9.3

May 7, 2026

This version

0.9.2

May 7, 2026

0.9.1

Apr 29, 2026

0.9.0

Apr 29, 2026

0.8.2

Apr 29, 2026

0.8.1

Apr 26, 2026

0.8.0

Apr 11, 2026

0.7.2

Apr 3, 2026

0.7.0

Apr 3, 2026

0.6.0

Mar 20, 2026

0.5.2

Feb 16, 2025

0.5.1

Feb 13, 2025

0.5.0

Feb 7, 2025

0.4.1

Apr 4, 2023

0.4.0

Apr 4, 2023

0.3.0

Jul 21, 2022

0.2.12

Jun 15, 2022

0.2.11

Jan 20, 2021

0.2.10.post1

Jan 11, 2021

0.2.9

Jan 11, 2021

0.2.8

Jan 2, 2021

0.2.7

Jan 2, 2021

0.2.6

Jan 1, 2021

0.2.5

Dec 31, 2020

0.2.4

Dec 31, 2020

0.2.3

Dec 30, 2020

0.2.2

Dec 29, 2020

0.2.1

Dec 24, 2020

0.1.5

Dec 19, 2020

0.1.4

Dec 8, 2020

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Uploaded May 7, 2026 Source

Built Distribution

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Uploaded May 7, 2026 Python 3

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Algorithm	Hash digest
SHA256	`1d91f529507ca49587cb20e76efc629eb6f5f29d2c3c4197dccf758dc4642405`
MD5	`978d4587df35a937d5921183d59ab547`
BLAKE2b-256	`588e7971e9e4fbb6c56d933fb837a257f0527afbb61fd60df8acf13f4950c981`

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Algorithm	Hash digest
SHA256	`3c31888fda24f27615a75d3f899d9dc8e68a97ab4de217d715a9411ff0e080ec`
MD5	`202f488c1acaaeeb4dad30ca08eaab77`
BLAKE2b-256	`621f1266858fa363a6c43fa1a4a509724707502411ac0d832bfa211bfd8491b0`

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简介

安装

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获取行情日期

获取 K 线数据

复权处理

获取静态行情数据

获取证券信息

获取除权除息数据

获取板块信息

SQL 数据源查询

技术分析

代码转换

调试选项

技术分析指标

数据格式

数据目录结构

CSV 文件格式

日 K 线数据

静态行情数据

API 参考

QuoteData 类

__init__(data_path=None)

init(data_path)

get_data_path()

get_quote_date()

get_trade_days(start_date=None, end_date=None, count=None)

get_price(security, period=None, frequency=None, fre_step=None, fq='pre', fq_vol=False, fields=None, start_date=None, end_date=None, count=None, skip_paused=False)

get_quote_kdata(security, period='day', fq='pre', fq_vol=False, fields=None, start_date=None, end_date=None, count=None, skip_paused=False)

get_quote_static(date=None, fields=None, exch=None)

get_security_info(security=None, fields=None, types=None)

get_security_xrxd(security, start_date=None, end_date=None, count=None)

get_industries()

get_concepts()

get_index_stocks(index_code)

get_industry_stocks(industry_code)

get_concept_stocks(concept_code)

get_index_weights(index_code)

get_technical_analysis(security, indications, period='day', fq='pre', fq_vol=False, fields=None, start_date=None, end_date=None, count=None, skip_paused=False, keep_quote=False)

execute_rehabilitation(data, fq='pre', fq_vol=False, start_date=None, end_date=None, columns=None, inplace=False, skip_sort=False)

execute_technical_analysis(data, indications, prefix=None, lowercase=True, inplace=False, skip_sort=False)

get_option(name)

set_option(name, value)

QuoteArchive 类

get_quote_rawdata(date=None, fields=None, period='daily', types=None)

get_sqldata(source_name='findata', config_file='sqldata.conf')

close_sqldata()

SqlDataSource 类

__init__(config_path)

get(source_name='findata')

list_sources()

close_all()

SqlDataModel 类

<表名>（属性访问）

run_query(query_obj)

list_tables()

close()

_session（属性）

JQWraps 类

convert_code(data, reverse=False)

依赖

许可证

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Maintainers

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Meta

`init(data_path=None)`

`init(data_path)`

`get_data_path()`

`get_quote_date()`

`get_trade_days(start_date=None, end_date=None, count=None)`

`get_price(security, period=None, frequency=None, fre_step=None, fq='pre', fq_vol=False, fields=None, start_date=None, end_date=None, count=None, skip_paused=False)`

`get_quote_kdata(security, period='day', fq='pre', fq_vol=False, fields=None, start_date=None, end_date=None, count=None, skip_paused=False)`

`get_quote_static(date=None, fields=None, exch=None)`

`get_security_info(security=None, fields=None, types=None)`

`get_security_xrxd(security, start_date=None, end_date=None, count=None)`

`get_industries()`

`get_concepts()`

`get_index_stocks(index_code)`

`get_industry_stocks(industry_code)`

`get_concept_stocks(concept_code)`

`get_index_weights(index_code)`

`get_technical_analysis(security, indications, period='day', fq='pre', fq_vol=False, fields=None, start_date=None, end_date=None, count=None, skip_paused=False, keep_quote=False)`

`execute_rehabilitation(data, fq='pre', fq_vol=False, start_date=None, end_date=None, columns=None, inplace=False, skip_sort=False)`

`execute_technical_analysis(data, indications, prefix=None, lowercase=True, inplace=False, skip_sort=False)`

`get_option(name)`

`set_option(name, value)`

`get_quote_rawdata(date=None, fields=None, period='daily', types=None)`

`get_sqldata(source_name='findata', config_file='sqldata.conf')`

`close_sqldata()`

`init(config_path)`

`get(source_name='findata')`

`list_sources()`

`close_all()`

`<表名>`（属性访问）

`run_query(query_obj)`

`list_tables()`

`close()`

`_session`（属性）

`convert_code(data, reverse=False)`