python调用tushare获取沪深A股票资金流向数据

接口:moneyflow

描述:获取沪深A股票资金流向数据,分析大单小单成交情况,用于判别资金动向

限量:单次最大提取4000行记录,总量不限制

积分:用户需要至少1500积分才可以调取,基础积分有流量控制,积分越多权限越大,请自行提高积分,具体请参阅本文最下方积分获取办法

注:tushare模块下载和安装教程,请查阅我之前的文章

输入参数

名称      |      类型      |      必选      |      描述

ts_code      |      str      |      N      |      股票代码 (股票和时间参数至少输入一个)

trade_date      |      str      |      N      |      交易日期

start_date      |      str      |      N      |      开始日期

end_date      |      str      |      N      |      结束日期

输出参数

名称      |      类型      |      默认显示      |      描述

ts_code      |      str      |      Y      |      TS代码

trade_date      |      str      |      Y      |      交易日期

buy_sm_vol      |      int      |      Y      |      小单买入量(手)

buy_sm_amount      |      float      |      Y      |      小单买入金额(万元)

sell_sm_vol      |      int      |      Y      |      小单卖出量(手)

sell_sm_amount      |      float      |      Y      |      小单卖出金额(万元)

buy_md_vol      |      int      |      Y      |      中单买入量(手)

buy_md_amount      |      float      |      Y      |      中单买入金额(万元)

sell_md_vol      |      int      |      Y      |      中单卖出量(手)

sell_md_amount      |      float      |      Y      |      中单卖出金额(万元)

buy_lg_vol      |      int      |      Y      |      大单买入量(手)

buy_lg_amount      |      float      |      Y      |      大单买入金额(万元)

sell_lg_vol      |      int      |      Y      |      大单卖出量(手)

sell_lg_amount      |      float      |      Y      |      大单卖出金额(万元)

buy_elg_vol      |      int      |      Y      |      特大单买入量(手)

buy_elg_amount      |      float      |      Y      |      特大单买入金额(万元)

sell_elg_vol      |      int      |      Y      |      特大单卖出量(手)

sell_elg_amount      |      float      |      Y      |      特大单卖出金额(万元)

net_mf_vol      |      int      |      Y      |      净流入量(手)

net_mf_amount      |      float      |      Y      |      净流入额(万元)

各类别统计规则如下:

小单:5万以下 中单:5万~20万 大单:20万~100万 特大单:成交额>=100万

接口示例

pro = ts.pro_api(‘your token‘)

#获取单日全部股票数据

df = pro.moneyflow(trade_date=‘20190315‘)

#获取单个股票数据

df = pro.moneyflow(ts_code=‘002149.SZ‘, start_date=‘20190115‘, end_date=‘20190315‘)

数据示例

ts_code trade_date  buy_sm_vol  buy_sm_amount  sell_sm_vol  \

0    000779.SZ  20190315      11377        1150.17        11100

1    000933.SZ  20190315      94220        4803.22      105924

2    002270.SZ  20190315      43979        2330.96        45893

3    002319.SZ  20190315      21502        2952.88        17155

4    002604.SZ  20190315      31944        607.35        58667

5    300065.SZ  20190315      16048        2294.71        16425

6    600062.SH  20190315      55439        7432.13        65765

7    002735.SZ  20190315        3220        797.10        4598

8    300196.SZ  20190315      12534        1286.02        8340

9    300350.SZ  20190315      15346        1120.12        18853

10    600193.SH  20190315      12183        503.73        19576

11    002866.SZ  20190315      16932        2213.68        16037

12    300481.SZ  20190315      21386        4275.33        21863

13    600527.SH  20190315      115462        2975.44        79272

14    603980.SH  20190315      13957        1924.69        11718

15    600658.SH  20190315      71767        4826.73        69535

16    600812.SH  20190315      26140        1247.47        34923

17    002013.SZ  20190315      170234      12286.02      148509

18    600789.SH  20190315      211012      21644.56      150598

19    601636.SH  20190315      70737        3117.43        68073

20    000807.SZ  20190315      129668        6361.06      122077

...

sell_sm_amount  buy_md_vol  buy_md_amount  sell_md_vol  sell_md_amount  \

0            1122.97      13012        1316.72        14812        1498.90

1            5411.72      135976        6935.40      154023        7863.00

2            2435.98      57679        3059.15        47279        2507.55

3            2358.68      27245        3742.52        26708        3670.05

4            1114.40      69897        1327.41        41108          781.19

5            2353.34      31232        4472.05        26771        3834.95

6            8817.75      86617      11615.40        79551        10676.99

7            1140.61        4602        1141.61        2730          676.72

8            855.45        9401        963.72        10478        1074.32

9            1380.31      24224        1770.90        21588        1577.92

10            812.58      28696        1185.17        31087        1286.11

11          2100.70      19197        2511.62        20269        2650.56

12          4379.14      31692        6345.72        32873        6578.36

13          2046.54      107103        2763.00        84883        2191.24

14          1619.33      14621        2019.41        14528        2005.69

15          4691.29      92788        6232.80        93273        6280.13

16          1669.97      38812        1855.78        39211        1874.05

17          10726.22      154979      11190.69      164090        11855.76

18          15479.08      269470      27660.18      236958        24338.36

19          3000.73      90416        3984.68      115162        5075.50

20          5999.66      175692        8627.77      178044        8751.08

关于tushare积分交易

本人是做量化投资的,团队转型,换了交易策略,

手头有多个离职同事的闲置转让.

600分:原价50元,仅需39元

1500分:原价140元,仅需109元(售罄)

2000分:原价190元,仅需149元

5000分:原价490元,仅需388元(售罄).

数量不多,需要请连系VX: a56746435 (备注tushare)

.

原文地址:https://www.cnblogs.com/tushare/p/11791992.html

时间: 2024-10-11 04:10:19

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