获取行情信息

get_history - 获取历史行情

get_history(count, frequency='1d', field='close', security_list=None, fq=None, include=False, fill='nan', is_dict=False)

使用场景

该函数仅在回测、交易模块可用

接口说明

该接口用于获取最近N条历史行情K线数据。支持多股票、多行情字段获取。

注意事项：

该接口只能获取2005年后的数据。

针对停牌场景，我们没有跳过停牌的日期，无论对单只股票还是多只股票进行调用，时间轴均为二级市场交易日日历，停牌时使用停牌前的数据填充，成交量为0，日K线可使用成交量为0的逻辑进行停牌日过滤。

参数

count： K线数量，大于0，返回指定数量的K线行情；必填参数；入参类型：int；

frequency：K线周期，现有支持1分钟线(1m)、5分钟线(5m)、15分钟线(15m)、30分钟线(30m)、60分钟线(60m)、120分钟线(120m)、日线(1d)、周线(1w/weekly)、月线(mo/monthly)、季度线(1q/quarter)和年线(1y/yearly)频率的数据；选填参数，默认为'1d'；入参类型：str；

field：指明数据结果集中所支持输出的行情字段；选填参数，默认为['open','high','low','close','volume','money','price']；入参类型：list[str,str]或str；输出字段包括：

• open -- 开盘价，字段返回类型：numpy.float64；
• high -- 最高价，字段返回类型：numpy.float64；
• low --最低价，字段返回类型：numpy.float64；
• close -- 收盘价，字段返回类型：numpy.float64；
• volume -- 交易量，字段返回类型：numpy.float64；
• money -- 交易金额，字段返回类型：numpy.float64；
• price -- 最新价，字段返回类型：numpy.float64；
• preclose -- 昨收盘价，字段返回类型：numpy.float64(仅日线返回)；
• high_limit -- 涨停价，字段返回类型：numpy.float64(仅日线返回)；
• low_limit -- 跌停价，字段返回类型：numpy.float64(仅日线返回)；
• unlimited -- 判断查询日是否是无涨跌停限制(1:该日无涨跌停限制;0:该日不是无涨跌停限制)，字段返回类型：numpy.float64(仅日线返回)；

security_list：要获取数据的股票列表；选填参数，None表示在上下文中的universe中选中的所有股票；入参类型：list[str,str]或str；

fq：数据复权选项，支持包括，pre-前复权，post-后复权，dypre-动态前复权，None-不复权；选填参数，默认为None；入参类型：str；

include：是否包含当前周期，True –包含，False-不包含；选填参数，默认为False；入参类型：bool；

fill：行情获取不到某一时刻的分钟数据时，是否用上一分钟的数据进行填充该时刻数据，'pre'–用上一分钟数据填充，'nan'–NaN进行填充(仅交易有效)；选填参数，默认为'nan'；入参类型：str；

is_dict：返回是否是字典(dict)格式{str: array()}，True –是，False-不是；选填参数，默认为False；返回为字典格式取数速度相对较快；入参类型：bool；

返回

第一种返回数据：

当获取单支股票（单只股票必须为字符串类型security_list='600570.SS'，不能用security_list=['600570.SS']）的时候，无论行情字段field入参单个或多个，返回的都是pandas.DataFrame对象，行索引是datetime.datetime对象，列索引是行情字段,为str类型。比如：

如果当前时间是2017-04-18，get_history(5, '1d', 'open', '600570.SS', fq=None, include=False)将返回：

open2017-04-1140.302017-04-1240.082017-04-1340.032017-04-1440.042017-04-1739.90

第二种返回数据：

当获取多支股票（多只股票必须为list类型，特殊情况：当list只有一个股票时仍然当做多股票处理，比如security_list=['600570.SS']）的时候，如果行情字段field入参为单个，返回的是pandas.DataFrame对象，行索引是datetime.datetime对象，列索引是股票代码的编号,为str类型。比如：

如果当前时间是2017-04-18，get_history(5, '1d', 'open', ['600570.SS','600571.SS'], fq=None, include=False)将返回：

600570.SS600571.SS2017-04-1140.3017.812017-04-1240.0817.562017-04-1340.0317.422017-04-1440.0417.402017-04-1739.9017.49

第三种返回数据：

当获取多支股票（多只股票必须为list类型，特殊情况：当list只有一个股票时仍然当做多股票处理，比如security_list=['600570.SS']）的时候，如果行情字段field入参为多个，则返回pandas.Panel对象，items索引是行情字段（如'open'、'close'等），里面是很多pandas.DataFrame对象，每个pandas.DataFrame的行索引是datetime.datetime对象， 列索引是股票代码,为str类型，比如:

如果当前时间是2015-01-07，get_history(2, frequency='1d', field=['open','close'], security_list=['600570.SS', '600571.SS'], fq=None, include=False)['open']将返回:

600570.SS600571.SS2015-01-0554.7726.932015-01-0651.0025.83

假如要对panel索引中的对象进行转换，比如将items索引由行情字段转换成股票代码，可以通过panel_info = panel_info.swapaxes("minor_axis", "items")的方法转换。

比如:

panel_info = get_history(2, frequency='1d', field=['open','close'], security_list=['600570.SS', '600571.SS'], fq=None, include=False)

按默认索引：df = panel_info['open']

对默认索引做转换：panel_info = panel_info.swapaxes("minor_axis", "items")

转换之后的索引：df = panel_info['600570.SS']

关于numpy和pandas，请看下面的第三方库介绍。

示例

get_price - 获取历史数据

get_price(security, start_date=None, end_date=None, frequency='1d', fields=None, fq=None, count=None)

使用场景

该函数在研究、回测、交易模块可用

接口说明

该接口用于获取指定日期的前N条的历史行情K线数据或者指定时间段内的历史行情K线数据。支持多股票、多行情字段获取。

注意事项：

1、start_date与count必须且只能选择输入一个，不能同时输入或者同时都不输入。

2、针对停牌场景，我们没有跳过停牌的日期，无论对单只股票还是多只股票进行调用，时间轴均为二级市场交易日日历，停牌时使用停牌前的数据填充，成交量为0，日K线可使用成交量为0的逻辑进行停牌日过滤。

3、数据返回内容不包括当天数据。

4、count只针对'daily', 'weekly', 'monthly', 'quarter', 'yearly', '1d', '1m', '5m', '15m', '30m', '60m', '120m', '1w', 'mo', '1q', '1y'频率有效，并且输入日期的类型需与频率对应。

5、'weekly', '1w', 'monthly', 'mo', 'quarter', '1q', 'yearly', '1y'频率不支持start_date和end_date组合的入参，只支持end_date和count组合的入参形式。

6、返回的周线数据是由日线数据进行合成。

7、该接口只能获取2005年后的数据。

参数

security：一支股票代码或者一个股票代码的list(list[str]/str)

start_date：开始时间，默认为空。传入格式仅支持：YYYYmmdd、YYYY-mm-dd、YYYY-mm-dd HH:MM、YYYYmmddHHMM，如'20150601'、'2015-06-01'、'2015-06-01 10:00'、'201506011000'(str)；

end_date：结束时间，默认为空，传入格式仅支持：YYYYmmdd、YYYY-mm-dd、YYYY-mm-dd HH:MM、YYYYmmddHHMM，如'20150601'、'2015-06-01'、'2015-06-01 14:00'、'201506011400'(str)；

frequency： 单位时间长度，现有支持1分钟线(1m)、5分钟线(5m)、15分钟线(15m)、30分钟线(30m)、60分钟线(60m)、120分钟线(120m)、日线(1d)、周线(1w/weekly)、月线(mo/monthly)、季度线(1q/quarter)和年线(1y/yearly)频率数据(str)；

fields：指明数据结果集中所支持输出字段(list[str]/str)，输出字段包括 ：

• open -- 开盘价(str:numpy.float64)；
• high -- 最高价(str:numpy.float64)；
• low --最低价(str:numpy.float64)；
• close -- 收盘价(str:numpy.float64)；
• volume -- 交易量(str:numpy.float64)；
• money -- 交易金额(str:numpy.float64)；
• price -- 最新价(str:numpy.float64)；
• preclose -- 昨收盘价(str:numpy.float64)(仅日线返回)；
• high_limit -- 涨停价(str:numpy.float64)(仅日线返回)；
• low_limit -- 跌停价(str:numpy.float64)(仅日线返回)；
• unlimited -- 判断查询日是否无涨跌停限制(1：该日无涨跌停限制；0：该日有涨跌停限制)(str:numpy.float64)(仅日线返回)；

fq：数据复权选项，支持包括，pre-前复权，post-后复权，None-不复权(str)；

count：大于0，不能与start_date同时输入，获取end_date前count根的数据，不支持除天（'daily'/'1d'）、分钟（'1m'）、5分钟线('5m')、15分钟线('15m')、30分钟线('30m')、60分钟线('60m')、120分钟线('120m')、周（'weekly'/'1w'）、（'monthly'/'mo'）、（'quarter'/'1q'）和（'yearly'/'1y'）以外的其它频率(int)；

返回

get_price对于多股票和多字段不同场景下获取返回数据的规则与get_history一致，如下：

第一种返回数据：

当获取单支股票（单只股票必须为字符串类型security='600570.SS'，不能用security=['600570.SS']）和单个或多个字段的时候，返回的是pandas.DataFrame对象，行索引是datetime.datetime对象，列索引是行情字段，为str类型。

例如，输入为get_price(security='600570.SS',start_date='20170201',end_date='20170213',frequency='1d')时，将返回：

open close high low volume price money preclose high_limit low_limit unlimited

2017-02-03 44.47 43.90 44.50 43.58 4418325.0 43.90 193895820.0 44.26 48.69 39.83 0

2017-02-06 43.91 44.10 44.30 43.66 4428487.0 44.10 194979290.0 43.90 48.29 39.51 0

2017-02-07 44.05 43.52 44.07 43.34 5649251.0 43.52 246776480.0 44.10 48.51 39.69 0

2017-02-08 43.59 44.59 44.78 43.53 12570233.0 44.59 557883600.0 43.52 47.87 39.17 0

2017-02-09 44.74 44.74 45.28 44.39 9240223.0 44.74 413875390.0 44.59 49.05 40.13 0

2017-02-10 44.80 44.62 44.98 44.41 8097465.0 44.62 361757300.0 44.74 49.21 40.27 0

2017-02-13 44.32 44.89 45.98 44.02 14931596.0 44.89 672360490.0 44.62 49.08 40.16 0

第二种返回数据：

当获取多支股票（多只股票必须为list类型，特殊情况：当list只有一个股票时仍然当做多股票处理，比如security=['600570.SS']）和单个字段的时候，返回的是pandas.DataFrame对象，行索引是datetime.datetime对象，列索引是股票代码的编号，为str类型。

例如，输入为get_price(['600570.SS'], start_date='20170201', end_date='20170213', frequency='1d', fields='open')时，将返回：

600570.SS

2017-02-03 44.47

2017-02-06 43.91

2017-02-07 44.05

2017-02-08 43.59

2017-02-09 44.74

2017-02-10 44.80

2017-02-13 44.32

第三种返回数据：

如果是获取多支股票（多只股票必须为list类型，特殊情况：当list只有一个股票时仍然当做多股票处理，比如security=['600570.SS']）和多个字段，则返回pandas.Panel对象，items索引是行情字段，为str类型（如'open'、'close'等），里面是很多pandas.DataFrame对象，每个pandas.DataFrame的行索引是datetime.datetime对象， 列索引是股票代码，为str类型。

例如，输入为get_price(['600570.SS','600571.SS'], start_date='20170201', end_date='20170213', frequency='1d', fields=['open','close'])['open']时，将返回：

600570.SS 600571.SS

2017-02-03 44.47 19.36

2017-02-06 43.91 19.00

2017-02-07 44.05 19.27

2017-02-08 43.59 19.10

2017-02-09 44.74 19.47

2017-02-10 44.80 19.57

2017-02-13 44.32 19.22

假如要对panel索引中的对象进行转换，比如将items索引由行情字段转换成股票代码，可以通过panel_info = panel_info.swapaxes("minor_axis", "items")的方法转换。

get_individual_entrust– 获取逐笔委托行情

get_individual_entrust(stocks=None, data_count=50, start_pos=0, search_direction=1, is_dict=False)

使用场景

该函数在交易模块可用

接口说明

该接口用于获取当日逐笔委托行情数据。

注意事项：

1、沪深市场都有逐笔委托数据；

2、逐笔委托，逐笔成交数据需开通level2行情才能获取到数据，否则无数据返回；

参数

stocks: 默认为当前股票池中代码列表(list[str])；

data_count: 数据条数，默认为50，最大为200(int)；

start_pos: 起始位置，默认为0(int)；

search_direction: 搜索方向（1向前，2向后），默认为1(int)；

is_dict: 返回类型（False-Panel; True-dict），默认为False(bool)；

返回

当入参is_dict为False时，正常返回Pandas.panel对象，异常时返回None。

Items axis: 股票代码列表(str)；

Major_axis axis: 数据索引为自然数列(DataFrame)；

Minor_axis axis: 包含以下信息：

• business_time: 时间戳毫秒级(str:numpy.int64)；
• hq_px: 价格(str:numpy.float64)；
• business_amount: 委托数量(str:numpy.int64)；
• order_no: 委托编号(str:numpy.int64)；
• business_direction: 委托方向，0:卖，1:买，2:借入，3:出借(str:numpy.int64)；
• trans_kind: 委托类别，深圳市场(1:市价委托，2:限价委托，3:本方最优)，上海市场(4:增加订单 5:删除订单)(str:numpy.int64)；

当入参is_dict为True时，返回dict类型数据。

返回的数据格式如下：

{股票代码(str): [[时间戳毫秒级(int), 价格(float), 委托数量(int), 委托编号(int), 委托方向(int)], ...], "fields": ["business_time", "hq_px", "business_amount", "order_no", "business_direction", "trans_kind"]}

{"600570.SS": [[20220913105747848, 36.16, 700, 5383145, 0, 4], ...], "fields": ["business_time", "hq_px", "business_amount", "order_no", "business_direction", "trans_kind"]}

示例

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