qdkit 0.1.5

quant data toolkits

qdkit

Quant Data Toolkits for python.

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目录

• 安装
• 华泰证券数据API (HT_Insight)
• 国泰君安期货数据API (GTJA)
• 配置说明

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安装

pip install qdkit

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华泰证券数据API (HT_Insight)

华泰证券 Insight 数据接口封装，提供股票行情、财务数据、交易日历等功能。

初始化

from qdkit.ht_insight import HT_Insight

# 方式1：使用配置文件中的用户名密码
ht = HT_Insight()

# 方式2：指定用户名密码
ht = HT_Insight(user='your_user', password='your_password')

# 方式3：上下文管理器（自动关闭连接）
with HT_Insight() as ht:
    data = ht.get_kline('600570.SH')

主要方法

1. 获取所有股票信息

# 获取所有上市交易的股票
df = ht.get_all_stocks_info()

# 指定日期范围和交易所
df = ht.get_all_stocks_info(
    start_date=dt.datetime(2020, 1, 1),
    end_date=dt.datetime(2026, 3, 31),
    exchange='XSHG',  # 上海交易所
    listing_state='上市交易'
)

2. 获取K线数据

# 获取单个股票日线数据
df = ht.get_kline('600570.SH')

# 指定时间范围和频率
df = ht.get_kline(
    codes='600570.SH',
    start_date=dt.datetime(2025, 1, 1),
    end_date=dt.datetime(2026, 3, 31),
    frequency='daily',  # 日线
    fq='none'  # 不复权
)

# 支持的频率：daily, weekly, monthly 等

3. 获取日线基础数据

# 获取股票日线基础数据（开高低收成交量等）
df = ht.get_daily_basic(
    code='600570.SH',
    start_date=dt.datetime(2025, 1, 1),
    end_date=dt.datetime(2026, 3, 31)
)

4. 获取财务指标

# 获取财务指标数据
df = ht.get_fin_indicator(
    code='600570.SH',
    start_date=dt.datetime(2020, 1, 1),
    end_date=dt.datetime(2026, 3, 31),
    period='Q4'  # Q1, Q2, Q3, Q4
)

5. 获取股票估值数据

# 获取股票估值数据（PE、PB等）
df = ht.get_stock_valuation(
    code='600570.SH',
    start_date=dt.datetime(2025, 1, 1),
    end_date=dt.datetime(2026, 3, 31)
)

6. 获取财务报表

# 获取利润表
df = ht.get_income_statement(
    code='600570.SH',
    start_date=dt.datetime(2020, 1, 1),
    end_date=dt.datetime(2026, 3, 31),
    period='Q4'
)

# 获取资产负债表
df = ht.get_balance_sheet(
    code='600570.SH',
    period='Q4'
)

# 获取现金流量表
df = ht.get_cashflow_statement(
    code='600570.SH',
    period='Q4'
)

7. 获取可转债数据

# 获取新发行可转债信息
df = ht.get_new_con_bond()

8. 获取交易日历

# 获取指定交易所的交易日
df = ht.get_trading_days(
    start_date=dt.datetime(2025, 1, 1),
    end_date=dt.datetime(2026, 3, 31),
    exchange='XSHG'  # XSHG(上海), XSHE(深圳)
)

9. 获取行业分类

# 获取行业分类信息
df = ht.get_industries(name='sw_l1')  # 申万一级行业

# 获取股票所属行业
df = ht.get_industry(
    code='600570.SH',
    classified='sw'  # sw(申万), jyj(经济景气)
)

10. 获取指数成分

# 获取指数成分股
df = ht.get_index_component(
    code='000300.SH',  # 沪深300
    date=dt.datetime(2026, 3, 31)
)

11. 获取版本信息

version = HT_Insight.get_version()
print(f"Insight API 版本: {version}")

12. 连接管理

# 重新登录
ht.re_login()

# 关闭连接
ht.close()

参数说明

参数	类型	说明
user	str	华泰证券用户名，不指定则从配置文件读取
password	str	华泰证券密码，不指定则从配置文件读取
login_log	bool	是否打印登录日志，默认 False
open_trace	bool	是否开启追踪，默认 False
open_file_log	bool	是否写入文件日志，默认 False
open_console_log	bool	是否打印控制台日志，默认 False

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国泰君安期货数据API (GTJA)

国泰君安期货数据接口封装，提供期货合约、价格、基差、库存、加工利润等数据。

初始化

无需初始化，直接调用模块级函数。

首次使用前需要配置 API 访问密钥（access_key_id / access_key_secret）。

• 默认从项目根目录 config.yaml 的 gtja 节读取；
• 也可在运行时临时覆盖（适合测试或多账号切换）。

from qdkit import gtja_api

# 方式：使用 config.yaml 中的 gtja 密钥（默认）
# gtja:
#   access_key_id: 'your_access_key_id'
#   access_key_secret: 'your_access_key_secret'

主要方法

1. 查询期货合约参数

# 查询指定日期所有交易所的期货合约参数
df = gtja_api.get_futures_contracts()

# 指定日期
df = gtja_api.get_futures_contracts(date='2026-03-31')

# 支持多种日期格式
df = gtja_api.get_futures_contracts(date=20260331)  # 整数
df = gtja_api.get_futures_contracts(date='2026/03/31')  # 斜杠分隔
df = gtja_api.get_futures_contracts(date=dt.datetime(2026, 3, 31))  # datetime 对象

2. 查询期货合约价格

# 查询指定日期期货合约价格
df = gtja_api.get_futures_prices()

# 指定日期
df = gtja_api.get_futures_prices(date='2026-03-31')

3. 查询期货基差数据

# 查询所有合约的基差数据
df = gtja_api.get_futures_basis()

# 查询指定合约的基差数据
df = gtja_api.get_futures_basis(
    'cu',         # code
    '2025-01-01', # start_date
    '2026-03-31'  # end_date
)

4. 查询期货库存数据

# 查询指定品种的库存数据
df = gtja_api.get_futures_inventory(
    'cu',         # code
    '2025-01-01', # start_date
    '2026-03-31'  # end_date
)

5. 查询期货加工利润数据

# 查询指定品种的加工利润数据
df = gtja_api.get_futures_profit(
    'cu',         # code
    '2025-01-01', # start_date
    '2026-03-31'  # end_date
)

交易所编码映射

国泰君安 API 支持以下交易所：

国泰君安编码	万得编码	说明
CFFEX	CFE	中国金融期货交易所
CZCE	CZC	郑州商品交易所
DCE	DCE	大连商品交易所
INE	INE	上海国际能源交易中心
SHFE	SHF	上海期货交易所
GFEX	GFE	广州期货交易所

日期格式支持

所有日期参数支持以下格式：

# 字符串格式
'2026-03-31'  # ISO 格式
'2026/03/31'  # 斜杠分隔
'20260331'    # 紧凑格式

# 整数格式
20260331

# datetime 对象
dt.datetime(2026, 3, 31)
dt.date(2026, 3, 31)

# None 表示当天
None  # 默认为当前日期

返回值

所有查询函数返回 pandas.DataFrame，查询失败返回 None。

df = gtja_api.get_futures_contracts()
if df is not None:
    print(df.head())
    print(df.columns)
else:
    print("查询失败")

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配置说明

配置文件位置

配置文件建议放在项目根目录 config.yaml，需要包含以下内容：

app:
  name: myapp
  version: 0.1

logging:
  level: info

htzq:
  user: 'your_htzq_user'
  password: 'your_htzq_password'

gtja:
  access_key_id: 'your_access_key_id'
  access_key_secret: 'your_access_key_secret'

配置项说明

配置项	说明
htzq.user	华泰证券用户名
htzq.password	华泰证券密码
gtja.access_key_id	国泰君安 API 访问密钥 ID
gtja.access_key_secret	国泰君安 API 访问密钥密码

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使用示例

示例1：获取股票K线数据并保存

from qdkit.ht_insight import HT_Insight
import datetime as dt

with HT_Insight() as ht:
    # 获取浦发银行近一年的日线数据
    df = ht.get_kline(
        codes='600000.SH',
        start_date=dt.datetime(2025, 3, 31),
        end_date=dt.datetime(2026, 3, 31)
    )
    
    # 保存为 CSV
    df.to_csv('600000_kline.csv', index=False)
    print(f"获取 {len(df)} 条数据")

示例2：获取期货基差数据

from qdkit import gtja_api
import datetime as dt

# 获取沪铜期货近三个月的基差数据
df = gtja_api.get_futures_basis(
    'cu',
    dt.datetime(2025, 12, 31),
    dt.datetime(2026, 3, 31)
)

if df is not None:
    print(df.head(10))

示例3：获取多个股票的财务数据

from qdkit.ht_insight import HT_Insight
import datetime as dt

codes = ['600000.SH', '600570.SH', '601988.SH']

with HT_Insight() as ht:
    for code in codes:
        df = ht.get_fin_indicator(
            code=code,
            start_date=dt.datetime(2020, 1, 1),
            end_date=dt.datetime(2026, 3, 31),
            period='Q4'
        )
        print(f"{code}: {len(df)} 条财务数据")

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常见问题

Q: 本地导入时出现配置文件或日志目录相关错误（例如 IndexError）？

A: 当前实现会优先在项目根目录查找 config.yaml 和 logs 目录。运行前请确保：

1. 项目根目录下的 config.yaml 存在且配置完整；
2. logs 目录存在项目根目录下