Stock Data Fetcher

A股实时行情数据抓取系统

多源聚合数据体系（新浪 + 东方财富 + 腾讯 + mootdx通达信 + 百度 + 同花顺 + 悟道A股），用于全市场短线交易数据的实时采集与分析。

一、数据接口总览

1.1 新浪指数快照（最稳定·兜底）

GET https://hq.sinajs.cn/list={codes}
Header: Referer: https://finance.sina.com.cn

指数编码：

个股编码规则：

• 沪市：sh{6位代码} → 例：sh600353
• 深市：sz{6位代码} → 例：sz002141
• 科创板：sh{6位代码} → 例：sh688598
• 北交所：bj{6位代码}

批量请求示例：

https://hq.sinajs.cn/list=s_sh000001,s_sz399001,s_sz399006,s_sh000688,sh600353,sz002141,sh688598

返回格式（ISO-8859-1编码，需转UTF-8）：

var hq_str_s_sh000001="上证指数,4100.35,-7.72,-0.19,3628520,85464445";
var hq_str_sz002141="贤丰控股,4.600,4.280,4.710,4.710,4.460,4.710,0.000,52141350,241070243.000,...";

字段含义（指数）：名称, 现价, 涨跌额, 涨跌幅%, 成交量(手), 成交额(元)

字段含义（个股）：名称, 今开, 昨收, 现价, 最高, 最低, 买一价, 卖一价, 成交量(股), 成交额(元), 盘口明细...

1.2 东方财富全市场涨幅榜（核心）

GET https://push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get?pn=1&pz=500&po=1&np=1&fltt=2&fid=f3&fs=m:0+t:6,m:0+t:80,m:1+t:2,m:1+t:23,m:0+t:81+s:2048&fields=f12,f13,f14,f2,f3,f4,f5,f6,f8,f15,f16,f17,f18,f20,f21,f62
Header: Referer: https://quote.eastmoney.com

参数说明：

字段含义：

1.3 东方财富个股快照

GET https://push2.eastmoney.com/api/qt/stock/get?secid={market}.{code}&fields=f43,f44,f45,f46,f47,f48,f49,f50,f51,f52,f57,f58,f60,f71,f84,f85,f86,f107,f116,f117,f127,f168,f169,f170,f171,f191,f192,f193,f194,f195,f196,f197,f198

secid规则：

关键字段：

1.4 东方财富日K线（反推连板天数）

GET https://push2his.eastmoney.com/api/qt/stock/kline/get?secid={market}.{code}&fields1=f1,f2,f3,f4,f5,f6&fields2=f51,f52,f53,f54,f55,f56,f57,f58,f59,f60,f61&klt=101&fqt=1&beg=20260601&end=20260618

参数说明：

返回格式：

{
  "data": {
    "klines": [
      "2026-06-18,40.55,42.01,42.01,41.50,31050969,1289684694.00,3.82,10.00,3.82,5.46",
      "2026-06-17,35.80,38.19,38.48,35.23,...,...",
      ...
    ]
  }
}

每根K线字段：日期, 开盘, 收盘, 最高, 最低, 成交量, 成交额, 振幅, 涨跌幅%, 涨跌额, 换手率%

反推连板算法：

lines = kline_data.split(';')
board_days = 0
for i, line in enumerate(lines):
    fields = line.split(',')
    chg_pct = float(fields[8])  # 涨跌幅%
    close = float(fields[2])
    if chg_pct >= 9.8:  # 主板涨停标准
        board_days += 1
    elif chg_pct >= 19.5 and secid.startswith('0'):  # 创业板/科创板
        board_days += 1
    else:
        break  # 遇到不涨停的K线就停止计数

1.5 东方财富板块排行（行业·概念·地区）

同一接口，fs 参数区分三种板块类型：

请求示例：

# 行业板块（涨跌幅降序，取前20）
GET https://push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get?pn=1&pz=20&po=0&np=1&fltt=2&invt=2&fs=m:90+t:2&fields=f2,f3,f4,f8,f12,f14,f20,f21,f62,f104,f105,f128,f136&fid=f3

# 概念板块
GET https://push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get?pn=1&pz=20&po=0&np=1&fltt=2&invt=2&fs=m:90+t:3&fields=f2,f3,f4,f8,f12,f14,f20,f21,f62,f104,f105,f128,f136&fid=f3

# 地区板块
GET https://push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get?pn=1&pz=20&po=0&np=1&fltt=2&invt=2&fs=m:90+t:1&fields=f2,f3,f4,f8,f12,f14,f20,f21,f62,f104,f105,f128,f136&fid=f3

返回字段含义：

获取板块成分股：拿到板块代码（如 BK1128）后，用以下接口获取成分股：

GET https://push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get?pn=1&pz=100&po=0&np=1&fltt=2&fs=b:BK1128&fields=f12,f14,f2,f3,f4,f5,f6,f8,f15,f16,f17,f18,f20,f21&fid=f3

备注：fid=f3 排序可能不生效，建议在应用层按 f3 排序。

1.6 东方财富涨停池接口（备用）

GET https://push2ex.eastmoney.com/getTopicZTPool?ut=7eea3edcaed734bea9cbfc24409ed989&d=20260618&pageindex=0&pagesize=500&sort=fbt:asc

注意：此接口当前返回 data:null，不可靠。改用涨幅榜+日K反推法替代。

1.7 腾讯财经（实时估值·不封IP）⭐

GET https://web.ifzq.gtimg.cn/appstock/app/fqkline/get?param={code},{period},{beg},{end},{limit}

核心端点：

返回格式（批量行情）：

v_sh600519="1
名称,代码,现价,涨跌幅%,涨跌额,成交量(手),成交额(万),总市值,流通市值,PE(TTM),换手率%,最高,最低,今开,昨收,涨停价,跌停价,...

v_sz000001="...

字段含义（按位置索引）：

特点：

• 不封IP，比东方财富更稳定
• 返回数据包含 PE/PB/市值/换手率（新浪没有的估值数据）
• 日K线端点返回的数据自带 MA5/MA10/MA20 均线（需解析）
• 适合作为东方财富的兜底替代

1.8 mootdx 通达信接口（最全K线·盘口·不封IP）⭐

# 安装
pip install 'mootdx[all]'

核心能力：

from mootdx.quotes import Quotes

client = Quotes.factory(market='std')  # 标准通达信行情

# 1. K线数据（多周期）
kline = client.bars(symbol='600519', frequency=9, start=0, count=120)
# frequency: 9=日线, 5=周线, 6=月线, 8=60分钟, 3=30分钟, 2=15分钟, 1=5分钟

# 2. 实时行情（46字段）
quote = client.quotes(symbols=['600519', '000001'])
# 返回：代码、名称、今开、昨收、现价、最高、最低、总手、金额、涨跌、涨幅、换手率、市盈率、市净率、总市值、流通市值...

# 3. 五档盘口
ticks = client.transactions(symbol='600519', start=0, count=100)  # 逐笔成交

# 4. 指数K线
index_kline = client.bars(symbol='000001', frequency=9, start=0, count=120)  # 上证指数

特点：

• 通达信官方数据通道，极低封IP风险
• 不需要网页爬取，TCP 协议直连，速度快
• K线支持多周期（1/5/15/30/60分钟，日/周/月）
• 支持五档盘口和逐笔成交（Level-2 级数据）
• 强烈推荐替代东方财富日K线接口

1.9 百度股市通（K线自带均线）

GET https://gupiao.baidu.com/api/stocks/stockkline?code=sh600519&ktype=day&start_date=20260601&end_date=20260618

特点：

• 返回直接包含 MA5/MA10/MA20 均价，省去本地计算
• 极低封IP风险
• 适合需要均线数据时补充使用

1.10 同花顺热点·北向资金（零鉴权）

北向资金流向：

GET https://data.10jqka.com.cn/funds/ggjj/op=down/globalapi/market/board/north_flow

强势股/题材归类：

GET https://data.10jqka.com.cn/funds/hkgg/field/trade_hf/order/asc/page/1/ajax/1/

特点：

• 零鉴权，不封IP
• 数据直接可用，无需解析复杂格式
• 北向资金适合盘中监控外资动向

1.11 东方财富涨停池（含涨停原因·连板·所属行业）⭐

通过东方财富全市场榜单 + 涨幅筛选，提取涨停池并关联行业/概念/多周期涨幅。

请求地址：同 1.2 全市场涨幅榜，增加以下字段：

涨停原因获取逻辑：

涨停原因 = 取 f103（备注/概念标签）解析关键词归类
- 如 f103 包含 "AI"、"机器人"、"新能源" 等 → 按对应概念归类
- 结合 f100（所属行业）+ 涨停股所属板块代码交叉验证

简化版涨停池（含连板数据）推荐用 akshare：

import akshare as ak
df = ak.stock_zt_pool_em(date='20260618')
# 返回：代码, 名称, 涨跌幅, 封单金额, 流通市值, 所属行业, 涨停原因, 开板次数, 连板天数

1.12 全市场多周期涨幅排名（5日/10日/20日涨幅）

在东方财富全市场榜单中排序 f109、f161、f152 即可获取多周期涨幅排名：

GET https://push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get?pn=1&pz=5000&po=0&np=1&fltt=2&fid=f109&fs=m:0+t:6,m:0+t:80,m:1+t:2,m:1+t:23,m:0+t:81+s:2048&fields=f12,f14,f2,f3,f4,f5,f6,f8,f109,f152,f161,f100,f103

• fid=f109&po=0 → 5日涨幅降序（近5日最强）
• fid=f152&po=0 → 20日涨幅降序（近1月最强）
• fid=f161&po=0 → 10日涨幅降序

1.13 涨跌家数细分统计

通过全市场榜单（pz=5000 拉取全量）在应用层按代码前缀细分统计：

1.14 昨日涨停今日表现（连板成功率）

GET https://push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get?pn=1&pz=500&po=0&np=1&fltt=2&fs=b:BK0815&fields=f12,f14,f2,f3,f4,f5,f6,f8

BK0815 = 东方财富"昨日涨停"板块代码。通过该接口获取昨日涨停股今日的表现，用于计算：

• 连板成功率 = 今日继续涨停数 / 昨日涨停总数
• 涨停溢价 = 昨日涨停股今日平均涨幅

1.15 悟道A股 🔑（仅涨停梯队 API 可用·数据最丰富）

⚠️ 2026-06-26 实测真相：悟道官网（stock.quicktiny.cn）注册申请的 lb_ API Key 仅 /api/ladder 一个接口可用。其龙虎榜等接口走 /api/admin/* 路径，需网页登录后的 JWT（cookie+Bearer），不开放给 API Key。本节只保留实测可用的 ladder，原登记的"26 个 API / 龙虎榜 / 竞价 / 资金流向 / 炸板池"等接口路径均不开放给 API Key 调用——这些能力改由本 skill 1.16（akshare 涨停池三件套）和 1.17（efinance）免费覆盖。

获取 API Key：https://stock.quicktiny.cn/developer（注册后在开发者后台拿 lb_ 开头的 Key）

唯一可用接口：涨停梯队

# 涨停梯队（唯一对 API Key 开放的接口，数据极丰富）
curl -s -H "Authorization: Bearer $LB_API_KEY" \
  "https://stock.quicktiny.cn/api/ladder?date=$(date +%Y-%m-%d)"

返回字段（每只涨停股，2MB 量级）：

特点：

• ✅ ladder 数据质量全 skill 最高——连板天数+涨停原因+主营+题材+封板资金一站式返回，远超 akshare stock_zt_pool_em
• ✅ 含 kpl_* 开盘啦字段（开盘竞价相关），是其它免费源没有的
• ⚠️ 仅此一个接口对 API Key 开放；龙虎榜/资金流向/炸板池等需网页登录 JWT，不开放给 API Key
• ⚠️ Key 有调用频次限制（免费额度）
• 🔁 龙虎榜需求 → 用 efinance get_daily_billboard（1.17 节，免费）
• 🔁 资金流向需求 → 用 efinance get_today_bill（1.17 节，免费，逐分钟更细）
• 🔁 炸板池需求 → 用 akshare stock_zt_pool_zbgc_em（1.16 节，免费）

1.16 akshare 涨停池三件套（免费·替代悟道涨停梯队）⭐

akshare 封装东方财富涨停池专用接口，连板天数/炸板次数/封板资金直接返回，无需自推算、无需 API Key。2026-06-26 实测三接口全部可用。

安装：pip install akshare

import akshare as ak

# 1. 涨停池（含连板数·封板资金·炸板次数·涨停统计·所属行业）
df_zt = ak.stock_zt_pool_em(date='20260625')
# 列：代码, 名称, 涨跌幅, 最新价, 成交额, 流通市值, 总市值, 换手率,
#     封板资金, 首次封板时间, 最后封板时间, 炸板次数, 涨停统计, 连板数, 所属行业
# 例：兴业科技(002674) 连板数=5 涨停统计='5/5' 炸板次数=0 封板资金=4.4亿 所属行业='纺织制造'

# 2. 炸板池（盘中触及涨停但未封住）
df_zb = ak.stock_zt_pool_zbgc_em(date='20260625')
# 列：代码, 名称, 涨跌幅, 最新价, 涨停价, 成交额, 流通市值, 换手率,
#     涨速, 首次封板时间, 炸板次数, 涨停统计, 振幅, 所属行业
# 例：上海港湾(605598) 炸板次数=1 涨停统计='2/1' 振幅=8.51%

# 3. 跌停池（含连续跌停·开板次数·封单资金）
df_dt = ak.stock_zt_pool_dtgc_em(date='20260625')
# 列：代码, 名称, 涨跌幅, 最新价, 成交额, 流通市值, 动态市盈率, 换手率,
#     封单资金, 最后封板时间, 板上成交额, 连续跌停, 开板次数, 所属行业

连板梯队构建（无需自推算）：

df = ak.stock_zt_pool_em(date=YYYYMMDD)
# 直接按"连板数"列分组即得连板梯队
ladder = df.groupby('连板数').apply(
    lambda g: list(zip(g['名称'], g['代码'], g['封板资金'], g['所属行业']))
).to_dict()
# 输出：{5: [('兴业科技','002674',4.4亿,'纺织制造')], 4: [...], 3: [...], ...}

炸板率计算：

zt_n = len(ak.stock_zt_pool_em(date=d))      # 封板数
zb_n = len(ak.stock_zt_pool_zbgc_em(date=d)) # 炸板数
break_rate = zb_n / (zt_n + zb_n) * 100       # 炸板率%

特点：

• ✅ 连板数直接返回，彻底替代"东财涨幅榜+日K反推"算法
• ✅ 炸板次数/封板资金直接返回，无需悟道 Key
• ✅ 涨停统计列格式 '连板天数/封板成功天数'，可识别伪连板
• ✅ 含所属行业，涨停原因归类一步到位
• ⚠️ 网络不稳时三个接口可能独立成功/失败，断连时分别重试三个接口，不要因一个失败放弃全部

1.17 efinance 龙虎榜·资金流·板块归属（免费·替代悟道龙虎榜+资金流）⭐

efinance 是基于东方财富爬虫的封装库，API 简洁、零鉴权。2026-06-26 实测龙虎榜/逐分钟资金流/板块归属/板块成分股全部可用。资金流逐分钟返回，比悟道的聚合资金流更细。

安装：pip install efinance

import efinance as ef

# 1. 龙虎榜（当日全部上榜股）— 替代悟道 /dragon-tiger
df_lhb = ef.stock.get_daily_billboard('2026-06-25')
# 列：股票代码, 股票名称, 上榜日期, 解读, 收盘价, 涨跌幅, 换手率,
#     龙虎榜净买额, 龙虎榜买入额, 龙虎榜卖出额, 龙虎榜成交额, 市场总成交额,
#     净买额占总成交比, 成交额占总成交比, 流通市值, 上榜原因
# 例：101行 × 16列；含"上榜原因"和"解读"（如"卖一主卖，成功率50.92%"）

# 2. 逐分钟资金流（主力/超大单/大单/中单/小单）— 替代悟道 /money-flow
df_flow = ef.stock.get_today_bill('600519')
# 列：股票名称, 股票代码, 时间, 主力净流入, 小单净流入, 中单净流入,
#     大单净流入, 超大单净流入
# 例：240行（全天每分钟一行），可计算主力全天累计净流入

# 3. 个股所属全部板块（行业+概念）— 替代东财交叉拼接
df_board = ef.stock.get_belong_board('600519')
# 列：股票名称, 股票代码, 板块代码, 板块名称, 板块涨幅
# 例：29行 × 5列；贵州茅台属于食品饮料、白酒、超级品牌等29个板块

# 4. 板块成分股（按板块名称查）— 替代东财手搓成分股接口
df_mem = ef.stock.get_members('白酒')
# 列：指数代码, 指数名称, 股票代码, 股票名称, 股票权重
# 例：17行 × 5列；含权重，可识别板块龙头

# 5. 最新实时快照（单股，37字段 Series）
snap = ef.stock.get_quote_snapshot('600519')  # pandas Series

# 6. IPO 审核队列（题材打新参考）
df_ipo = ef.stock.get_latest_ipo_info()
# 列：发行人全称, 审核状态, 注册地, 证监会行业, 保荐机构, 会计师事务所,
#     更新日期, 受理日期, 拟上市地点

主力资金全天累计净流入：

df = ef.stock.get_today_bill('600519')
main_net = df['主力净流入'].sum()   # 全天主力净流入（元）
big_net  = df['超大单净流入'].sum() # 超大单累计

龙虎榜净买额排行：

df = ef.stock.get_daily_billboard(date_str)
top_buy = df.sort_values('龙虎榜净买额', ascending=False).head(10)
for _, r in top_buy.iterrows():
    print(f"{r['股票名称']}({r['股票代码']}) 净买{r['龙虎榜净买额']/1e4:.0f}万 原因:{r['上榜原因']}")

特点：

• ✅ 龙虎榜含上榜原因+解读，比悟道字段更丰富（含"成功率"统计）
• ✅ 资金流逐分钟返回，可做盘中分时资金流分析（悟道只有聚合值）
• ✅ 板块归属一键查全量，替代东财"涨幅榜交叉拼接板块代码"的笨办法
• ✅ 板块成分股按名称查，无需先拿板块代码
• ✅ IPO 审核队列是当前 skill 完全缺失的数据（打新题材/次新股预热）
• ⚠️ get_realtime_quotes(全市场批量)和get_quote_history(K线)底层走 push2.eastmoney.com，断连风险同东财原生接口，这两块仍用腾讯/mootdx，efinance 仅用于龙虎榜/资金流/板块

二、涨停筛选规则

三、数据采集流程

流程1：获取大盘情绪

1. 新浪指数快照 → 获取7大指数实时数据
2. 或：腾讯财经批量行情 → 同步获取指数+估值数据
3. 计算：涨跌家数比、涨停/跌停比
4. 输出：市场情绪温度（冰点/低迷/正常/活跃/高潮）

流程2：获取涨停梯队

方式A（自推算·免费·无需Key）：

1. 东方财富涨幅榜(pz=500) → 全市场涨幅排序
2. 按涨停规则筛选 → 得到当日涨停股列表（含涨幅信息）
3. 对每只涨停股 → mootdx通达信K线(或东财K线兜底) → 反推连续涨停天数
4. 按涨停天数分组 → 输出连板梯队（6板/5板/4板/3板/2板/首板）
5. 统计：严格涨停总数、炸板数（通过涨幅靠近涨停但未封住识别）

方式B（悟道API·需Key·推荐）：

1. 悟道 /ladder → 直接获取连板梯队（含每层个股）
2. 悟道 /break-pool → 获取炸板池（含炸板率）
3. 悟道 /limit-pool → 获取跌停池
4. 合并输出完整情绪数据

流程3：获取板块热点（领涨板块·领涨题材·领涨地区）

方式A（免费·推荐）：

1. 东方财富行业板块排行 t:2 → 🏭 领涨板块 Top 20
2. 东方财富概念板块排行 t:3 → 💡 领涨题材 Top 20
3. 东方财富地区板块排行 t:1 → 🗺️ 领涨地区 Top 10
4. 每板块均含：涨跌幅、上涨/下跌家数、领涨股名称及涨幅
5. 同花顺北向资金 → 监测外资流向
6. 三表交叉验证 → 识别真主线（行业共振+题材配合+地域集中）

方式B（悟道API·需Key）：

1. 悟道 /hot-concept → 最强风口（按涨停聚集度排名）
2. 悟道 /sector-rotation → 板块四象限动量分析
3. 悟道 /concept-constituents → 热点概念成分股

流程4：获取资金流向（新增）

1. 悟道 /money-flow → 个股/板块/大盘资金流向
2. 或：同花顺北向资金接口 → 外资净买入额
3. 识别主力净流入/流出板块

流程5：获取龙虎榜（新增·需悟道Key）

1. 悟道 /dragon-tiger → 当日龙虎榜数据
2. 提取：买入营业部、卖出营业部、净买额
3. 识别：知名游资席位动向（如：中关村、拉萨、深股通等）

流程6：获取竞价数据（新增·需悟道Key）

1. 悟道 /auction → 个股集合竞价成交数据
2. 分析：竞价量能、撮合价格、分歧程度
3. 用于：开盘前的隔夜方向判断

流程7：获取个股详情

轻量版（腾讯·最快·不封IP）：

1. 腾讯 qt.gtimg.cn 批量行情 → PE/PB/市值/换手率/涨停跌停价/五档

标准版（新浪兜底）：

1. 新浪个股快照 → 实时分时数据（稳定兜底）
2. 东方财富个股快照 → 详细指标（市值/换手率/振幅等）

专业版（mootdx·最全）：

1. mootdx quotes() → 46字段实时行情（含盘口深度）
2. mootdx bars() → 多周期K线（替代东财日K）
3. mootdx transactions() → 逐笔成交数据

流程8：涨跌家数细分统计（新增）

1. 全市场涨幅榜(pz=5000) → 拉取全量股票行情
2. 按 f3 涨跌幅统计 → 上涨/下跌/平盘家数
3. 按代码前缀细分 → 沪主板/深主板/创业板/科创板/北交所
4. 累计成交额 → 全市场总成交额(亿)

流程9：多周期涨幅排名（新增）

1. 东方财富全市场榜单 fid=f109 → 5日涨幅降序排名
2. 东方财富全市场榜单 fid=f161 → 10日涨幅降序排名
3. 东方财富全市场榜单 fid=f152 → 20日涨幅降序排名
4. 结合涨停股 → 识别中期强势股

流程10：连板成功率监控（新增）

1. 昨日涨停板块 BK0815 → 获取昨日涨停股今日表现
2. 统计继续涨停数 → 计算连板成功率
3. 统计大阳线数 → 计算溢价率
4. 平均涨幅 → 涨停溢价

四、市场情绪指标体系

4.1 基础情绪指标（免费接口即可获取）

4.2 进阶情绪指标（需悟道Key）

五、输出格式模板

大盘情绪快照输出模板

📊 大盘情绪（YYYY-MM-DD HH:MM）
上证 {点位} {涨跌幅}% | 深证 {点位} {涨跌幅}%
创业板 {点位} {涨跌幅}% | 科创50 {点位} {涨跌幅}%
成交额 {万亿} ｜ 涨停 {N} 只 ｜ 跌停 {N} 只 ｜ 炸板率 {N}%

涨停梯队输出模板

📈 连板梯队
- 4板：{名称}({代码})
- 3板：{名称}({代码})、{名称}({代码})
- 2板：{名称}({代码})、{名称}({代码}) ...
- 首板：共 {N} 只
- 全市场严格涨停：{N} 只

板块排行输出模板

🔥 行业板块涨幅前5
1. {板块名称} {涨幅}% ｜ 领涨：{领涨股}({涨幅}%) ｜ {上涨家数}/{下跌家数}

🔥 概念板块涨幅前5
1. {板块名称} {涨幅}% ｜ 领涨：{领涨股}({涨幅}%) ｜ {上涨家数}/{下跌家数}

🔥 地区板块涨幅前5
1. {省份/直辖市} {涨幅}% ｜ 领涨：{领涨股}({涨幅}%) ｜ {上涨家数}/{下跌家数}

快速调用的 Python 示例

# 一行获取领涨行业
industries = em_board_ranks("t:2", top_n=10)
for b in industries:
    print(f"{b['f14']}: {b['f3']:+.2f}%  领涨:{b['f128']}({b['f136']}%)  {b['f104']}/{b['f105']}家")

# 一行获取领涨题材
concepts = em_board_ranks("t:3", top_n=10)

# 一行获取领涨地区
regions = em_board_ranks("t:1", top_n=10)

龙虎榜输出模板（新增·需悟道Key）

🐅 龙虎榜（YYYY-MM-DD）
{名称}({代码})：净买入 {N} 万
├─ 买一：{营业部} {金额}万
├─ 买二：{营业部} {金额}万
├─ 卖一：{营业部} {金额}万
└─ 卖二：{营业部} {金额}万

资金流向输出模板（新增·需悟道Key）

💰 资金流向
大盘：主力净流入 {N} 亿 ｜ 北向净买入 {N} 亿
板块净流入前3：{板块1}、{板块2}、{板块3}
板块净流出前3：{板块1}、{板块2}、{板块3}

竞价数据输出模板（新增·需悟道Key）

⏰ {名称}({代码}) 集合竞价
竞价量：{N} 万手 ｜ 撮合价：{price}
隔夜方向：{抢筹/分歧/砸盘}

涨跌家数细分模板（新增）

📊 全市场情绪
上涨 {N} 家 ｜ 下跌 {N} 家 ｜ 平盘 {N} 家 ｜ 成交额 {N} 亿
├─ 沪主板: ↑{N} ↓{N}
├─ 深主板: ↑{N} ↓{N}
├─ 创业板: ↑{N} ↓{N}
├─ 科创板: ↑{N} ↓{N}
└─ 北交所: ↑{N} ↓{N}

多周期涨幅排名模板（新增）

📈 5日涨幅 Top 5
1. {名称}({代码}) +{N}% ｜ {所属行业}
2. ...

📈 20日涨幅 Top 5
1. {名称}({代码}) +{N}% ｜ {所属行业}

连板成功率模板（新增）

🎯 连板晋级率
昨日涨停 {N} 只 → 今日继续涨停 {N} 只
晋级率: {N}% ｜ 大阳率(>=7%): {N}% ｜ 平均涨幅: {N}%

六、Python工具函数

import requests, json
from datetime import datetime

# ---------- 新浪接口 ----------
def sina_quote(codes_str: str) -> str:
    """获取新浪实时快照"""
    url = f"https://hq.sinajs.cn/list={codes_str}"
    headers = {"Referer": "https://finance.sina.com.cn"}
    resp = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
    resp.encoding = 'gbk'
    return resp.text

def parse_sina_index(text: str) -> list[dict]:
    """解析新浪指数数据"""
    results = []
    for line in text.strip().split('\n'):
        if not line.startswith('var hq_str_s_'):
            continue
        parts = line.split('="')[1].rstrip('";').split(',')
        name, price, change, pct = parts[0], parts[1], parts[2], parts[3]
        results.append({"name": name, "price": float(price), "change": float(change), "pct": float(pct)})
    return results

def parse_sina_stock(text: str) -> dict:
    """解析新浪个股数据"""
    line = text.strip().split('\n')[0]
    parts = line.split('="')[1].rstrip('";').split(',')
    return {
        "name": parts[0], "open": float(parts[1]), "yclose": float(parts[2]),
        "price": float(parts[3]), "high": float(parts[4]), "low": float(parts[5]),
        "volume": int(parts[8]), "amount": float(parts[9])
    }

# ---------- 东方财富接口 ----------
def em_market_ranks(pz: int = 500) -> list[dict]:
    """获取全市场涨幅榜"""
    url = ("https://push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get"
           f"?pn=1&pz={pz}&po=1&np=1&fltt=2&fid=f3"
           "&fs=m:0+t:6,m:0+t:80,m:1+t:2,m:1+t:23,m:0+t:81+s:2048"
           "&fields=f12,f13,f14,f2,f3,f4,f5,f6,f8,f15,f16,f17,f18,f20,f21,f62")
    headers = {"Referer": "https://quote.eastmoney.com"}
    resp = requests.get(url, headers=headers, timeout=15)
    data = resp.json()
    return data.get('data', {}).get('diff', [])

def em_stock_kline(secid: str, beg: str = "20260601", end: str = None) -> list[str]:
    """获取日K线"""
    if end is None:
        end = datetime.now().strftime("%Y%m%d")
    url = (f"https://push2his.eastmoney.com/api/qt/stock/kline/get"
           f"?secid={secid}&fields1=f1,f2,f3,f4,f5,f6"
           f"&fields2=f51,f52,f53,f54,f55,f56,f57,f58,f59,f60,f61"
           f"&klt=101&fqt=1&beg={beg}&end={end}")
    headers = {"Referer": "https://quote.eastmoney.com"}
    resp = requests.get(url, headers=headers, timeout=15)
    data = resp.json()
    return data.get('data', {}).get('klines', [])

def em_board_ranks(board_type: str = "t:2", top_n: int = 20) -> list[dict]:
    """获取板块排行（含重试）
    board_type: 't:1'=地区板块, 't:2'=行业板块, 't:3'=概念板块
    返回字段：板块名称(f14)、涨跌幅(f3)、上涨家数(f104)、下跌家数(f105)、
             领涨股(f128)、领涨股涨幅(f136)、换手率(f8)、总市值(f20)
    """
    import time
    url = (f"https://push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get"
           f"?pn=1&pz={top_n}&po=0&np=1&fltt=2&invt=2"
           f"&fs=m:90+{board_type}&fields=f2,f3,f4,f8,f12,f14,f20,f21,f62,f104,f105,f128,f136&fid=f3")
    headers = {"Referer": "https://quote.eastmoney.com"}
    for attempt in range(3):
        try:
            resp = requests.get(url, headers=headers, timeout=15)
            data = resp.json()
            items = data.get('data', {}).get('diff', [])
            return sorted(items, key=lambda x: x.get('f3', 0), reverse=True)
        except Exception:
            if attempt < 2:
                time.sleep(1)
                continue
            return []  # 断连时返回空列表，由调用方决定兜底策略

# ---------- 涨停筛选 ----------
def is_limit_up(item: dict) -> bool:
    """判断是否涨停"""
    pct = float(item.get('f3', 0))
    code = str(item.get('f12', ''))
    if code.startswith(('688', '300')):  # 科创板/创业板
        return pct >= 19.5
    elif code.startswith('4') or code.startswith('8'):  # 北交所
        return pct >= 29.0
    elif item.get('f14', '').startswith(('ST', '*ST')):
        return pct >= 4.8
    else:
        return pct >= 9.8

def calc_board_days(klines: list[str], code: str) -> int:
    """从日K反推连续涨停天数"""
    days = 0
    for kline in klines:
        fields = kline.split(',')
        pct = float(fields[8])  # 涨跌幅%
        if code.startswith(('688', '300')):
            if pct >= 19.5:
                days += 1
            else:
                break
        else:
            if pct >= 9.8:
                days += 1
            else:
                break
    return days

# ---------- 腾讯财经接口（不封IP·最稳定估值） ----------
def tx_quote(codes: str) -> str:
    """获取腾讯批量实时行情"""
    url = f"https://qt.gtimg.cn/q={codes}"
    resp = requests.get(url, timeout=10)
    resp.encoding = 'gbk'
    return resp.text

def parse_tx_quote(text: str) -> list[dict]:
    """解析腾讯行情数据"""
    results = []
    for line in text.strip().split('\n'):
        if not line.startswith('v_'):
            continue
        parts = line.split('="')[1].rstrip('";').split('~')
        results.append({
            "name": parts[1], "code": parts[2], "price": float(parts[3]) if parts[3] else 0,
            "pct": float(parts[32]) if parts[32] else 0, "change": float(parts[31]) if parts[31] else 0,
            "volume": int(parts[6]) if parts[6] else 0, "amount": float(parts[37]) if parts[37] else 0,
            "high": float(parts[33]) if parts[33] else 0, "low": float(parts[34]) if parts[34] else 0,
            "open": float(parts[35]) if parts[35] else 0, "yclose": float(parts[36]) if parts[36] else 0,
            "pe": float(parts[39]) if parts[39] else 0, "turnover": float(parts[38]) if parts[38] else 0,
            "total_mv": float(parts[45]) if parts[45] else 0, "float_mv": float(parts[44]) if parts[44] else 0,
            "high_limit": float(parts[48]) if parts[48] else 0, "low_limit": float(parts[49]) if parts[49] else 0,
        })
    return results

# ---------- mootdx 通达信接口（不封IP·最全K线） ----------
def mootdx_kline(code: str, frequency: int = 9, count: int = 120) -> list:
    """获取mootdx K线数据
    frequency: 9=日线, 5=周线, 6=月线, 8=60分, 3=30分, 2=15分, 1=5分
    """
    try:
        from mootdx.quotes import Quotes
        client = Quotes.factory(market='std')
        return client.bars(symbol=code, frequency=frequency, start=0, count=count)
    except ImportError:
        raise ImportError("请先安装 mootdx: pip install 'mootdx[all]'")

def mootdx_quote(codes: list) -> list:
    """获取mootdx实时行情（46字段）"""
    try:
        from mootdx.quotes import Quotes
        client = Quotes.factory(market='std')
        return client.quotes(symbols=codes)
    except ImportError:
        raise ImportError("请先安装 mootdx: pip install 'mootdx[all]'")

# ---------- 涨跌家数细分统计 ----------
def market_sentiment(pz: int = 5000) -> dict:
    """获取全市场情绪：涨跌家数细分 + 总成交额"""
    items = em_market_ranks(pz=pz)
    result = {
        "total_up": 0, "total_down": 0, "total_flat": 0, "total_amount": 0,
        "sh_main": {"up": 0, "down": 0},         # 沪主板 60xxxx
        "sz_main": {"up": 0, "down": 0},         # 深主板 00xxxx
        "cyb": {"up": 0, "down": 0},             # 创业板 30xxxx
        "kcb": {"up": 0, "down": 0},             # 科创板 688xxx
        "bj": {"up": 0, "down": 0},              # 北交所 4/8xxxx
    }
    for item in items:
        code = str(item.get('f12', ''))
        pct = float(item.get('f3', 0))
        amount = float(item.get('f6', 0))
        result["total_amount"] += amount
        if pct > 0:
            result["total_up"] += 1
        elif pct < 0:
            result["total_down"] += 1
        else:
            result["total_flat"] += 1
        # 按板块细分
        if code.startswith('60'):
            target = result["sh_main"]
        elif code.startswith('00'):
            target = result["sz_main"]
        elif code.startswith('30'):
            target = result["cyb"]
        elif code.startswith('688'):
            target = result["kcb"]
        elif code.startswith(('4', '8')):
            target = result["bj"]
        else:
            continue
        if pct > 0:
            target["up"] += 1
        elif pct < 0:
            target["down"] += 1
    result["total_amount_亿"] = round(result["total_amount"] / 10000, 2)
    return result

# ---------- 多周期涨幅排名 ----------
def multi_day_ranks(period: str = "f109", top_n: int = 20) -> list[dict]:
    """获取多周期涨幅排名
    period: 'f109'=5日, 'f161'=10日, 'f152'=20日
    """
    import time
    url = ("https://push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get"
           f"?pn=1&pz={top_n}&po=0&np=1&fltt=2&fid={period}"
           "&fs=m:0+t:6,m:0+t:80,m:1+t:2,m:1+t:23,m:0+t:81+s:2048"
           "&fields=f12,f14,f2,f3,f4,f5,f6,f8,f109,f152,f161,f100,f103")
    headers = {"Referer": "https://quote.eastmoney.com"}
    for attempt in range(3):
        try:
            resp = requests.get(url, headers=headers, timeout=15)
            data = resp.json()
            items = data.get('data', {}).get('diff', [])
            return sorted(items, key=lambda x: x.get(period, 0), reverse=True)
        except Exception:
            if attempt < 2:
                time.sleep(1)
                continue
            return []

# ---------- 昨日涨停今日表现（连板成功率） ----------
def yest_limitup_today() -> list[dict]:
    """获取昨日涨停股今天的表现"""
    url = ("https://push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get"
           "?pn=1&pz=500&po=0&np=1&fltt=2"
           "&fs=b:BK0815&fields=f12,f14,f2,f3,f4,f5,f6,f8,f15,f16,f17,f18")
    headers = {"Referer": "https://quote.eastmoney.com"}
    resp = requests.get(url, headers=headers, timeout=15)
    data = resp.json()
    return data.get('data', {}).get('diff', [])

def calc_promotion_rate(items: list[dict]) -> dict:
    """计算连板成功率"""
    total = len(items)
    up2 = sum(1 for i in items if float(i.get('f3', 0)) >= 9.8)
    up7 = sum(1 for i in items if float(i.get('f3', 0)) >= 7)
    avg_pct = sum(float(i.get('f3', 0)) for i in items) / total if total else 0
    return {
        "total": total,
        "continue_limitup": up2,
        "promotion_rate": round(up2/total*100, 1) if total else 0,
        "big_positive_rate": round(up7/total*100, 1) if total else 0,
        "avg_pct": round(avg_pct, 2),
    }

七、完整使用示例

# ==================== 方式一：原始方案（新浪+东财） ====================

# 1. 获取大盘指数（新浪）
text = sina_quote("s_sh000001,s_sz399001,s_sz399006,s_sh000688")
indices = parse_sina_index(text)
for idx in indices:
    print(f"{idx['name']}: {idx['price']}  {idx['pct']:+.2f}%")

# 2. 获取涨停股（东财涨幅榜）
items = em_market_ranks(pz=500)
limit_up_stocks = [i for i in items if is_limit_up(i)]
print(f"涨停总数: {len(limit_up_stocks)}")

# 3. 反推连板天数（东财日K）
for stock in limit_up_stocks[:5]:
    code = stock['f12']
    market = 0 if code.startswith(('00','30')) else 1
    secid = f"{market}.{code}"
    klines = em_stock_kline(secid)
    boards = calc_board_days(klines, code)
    print(f"{stock['f14']}({code}): {boards}连板")


# ==================== 方式二：推荐方案（腾讯+mootdx，不封IP） ====================

# 1. 大盘指数 + 个股估值（腾讯，不封IP）
tx_data = tx_quote("sh000001,sz399001,sz399006,sh000688")
quotes = parse_tx_quote(tx_data)
for q in quotes:
    print(f"{q['name']}: {q['price']}  {q['pct']:+.2f}%  PE={q['pe']}")

# 2. 个股K线（mootdx通达信，不封IP）
kline = mootdx_kline('600519', frequency=9, count=30)
print(kline.tail())  # pandas DataFrame 格式

# 3. 个股实时行情（mootdx，46字段）
quotes = mootdx_quote(['600519', '000001'])
for q in quotes:
    print(f"{q['code']} {q['price']} 涨幅{q['pct']}%")

# ==================== 板块排行（领涨板块·题材·地区） ====================

# 领涨行业板块 Top 10
industries = em_board_ranks("t:2", top_n=10)
print("🏭 领涨行业板块：")
for b in industries:
    print(f"  {b['f14']}: {b['f3']:+.2f}%  领涨:{b.get('f128','')}({b.get('f136',0):+.2f}%)  {b.get('f104',0)}/{b.get('f105',0)}家")

# 领涨概念题材 Top 10
concepts = em_board_ranks("t:3", top_n=10)
print("💡 领涨题材：")
for b in concepts:
    print(f"  {b['f14']}: {b['f3']:+.2f}%  领涨:{b.get('f128','')}({b.get('f136',0):+.2f}%)")

# 领涨地区 Top 10
regions = em_board_ranks("t:1", top_n=10)
print("🗺️ 领涨地区：")
for b in regions:
    print(f"  {b['f14']}: {b['f3']:+.2f}%  领涨:{b.get('f128','')}({b.get('f136',0):+.2f}%)")


# ==================== 涨跌家数细分 ====================

sentiment = market_sentiment(pz=5000)
print(f"📊 全市场: ↑{sentiment['total_up']} / ↓{sentiment['total_down']} / 成交{sentiment['total_amount_亿']}亿")
print(f"  沪主板: ↑{sentiment['sh_main']['up']} / ↓{sentiment['sh_main']['down']}")
print(f"  深主板: ↑{sentiment['sz_main']['up']} / ↓{sentiment['sz_main']['down']}")
print(f"  创业板: ↑{sentiment['cyb']['up']} / ↓{sentiment['cyb']['down']}")
print(f"  科创板: ↑{sentiment['kcb']['up']} / ↓{sentiment['kcb']['down']}")


# ==================== 多周期涨幅排名 ====================

top5 = multi_day_ranks("f109", 5)  # 5日涨幅前5
print("📈 5日涨幅排名：")
for s in top5:
    print(f"  {s['f14']}({s['f12']}): 5日+{s.get('f109',0):.2f}%  所属:{s.get('f100','')}")

top20 = multi_day_ranks("f152", 5)  # 20日涨幅前5
print("📈 20日涨幅排名：")
for s in top20:
    print(f"  {s['f14']}({s['f12']}): 20日+{s.get('f152',0):.2f}%  所属:{s.get('f100','')}")


# ==================== 连板成功率 ====================

items = yest_limitup_today()
rate = calc_promotion_rate(items)
print(f"🎯 连板成功率: {rate['promotion_rate']}% ({rate['continue_limitup']}/{rate['total']})")
print(f"   平均涨幅: {rate['avg_pct']:+.2f}%  | 大阳率(>=7%): {rate['big_positive_rate']}%")


# ==================== 方式三：专业方案（悟道API，需Key） ====================

# import requests
# LB_API_KEY = "your_key_here"
# LB_API_BASE = "https://stock.quicktiny.cn/api"
# headers = {"Authorization": f"Bearer {LB_API_KEY}"}

# # 涨停梯队
# resp = requests.get(f"{LB_API_BASE}/ladder?date=2026-06-18", headers=headers)
# print(resp.json())

# # 龙虎榜
# resp = requests.get(f"{LB_API_BASE}/dragon-tiger?date=2026-06-18", headers=headers)
# print(resp.json())

# # 竞价数据
# resp = requests.get(f"{LB_API_BASE}/auction?code=600519", headers=headers)
# print(resp.json())

八、注意事项

8.1 各数据源注意事项

8.2 数据源选择优先级

⚠️ 跌停判定错误说明（2026-06-28 修正）

历史错误：自己从全市场行情用涨跌幅阈值判定跌停，导致数据严重偏差。

正确方式：直接调用 ak.stock_zt_pool_dtgc_em(date="YYYYMMDD")，返回东财官方跌停池数据。

import akshare as ak

# ✅ 正确：用跌停池API
df = ak.stock_zt_pool_dtgc_em(date="20260626")
print(f"跌停: {len(df)}只")  # 30只

# ❌ 错误：自己从全市场行情算
# spot = ak.stock_zh_a_spot_em()
# dt = spot[spot['涨跌幅'] <= -9.8]  # 会多算很多非跌停股！

跌停幅度规则（仅作参考理解，不要自己实现判定）：

• 主板（60/000/002/003等）：跌停 -10%，ST -5%
• 创业板（300/301）：跌停 -20%
• 科创板（688）：跌停 -20%
• 北交所（4/8）：跌停 -30%

铁律：跌停数据只用 stock_zt_pool_dtgc_em，永远不要自己算。 | 连板天数反推 | akshare连板数列 / mootdx（不封IP） | 东财日K | | 估值（PE/PB/市值） | 腾讯（唯一可靠来源） | — | | K线数据 | mootdx（多周期） | 东财 → 百度 | | 龙虎榜 | efinance get_daily_billboard（含上榜原因+解读） | 悟道（需Key） | | 个股资金流向 | efinance get_today_bill（逐分钟5档资金流） | 悟道（需Key） | | 板块归属/成分股 | efinance get_belong_board/get_members | 东财手搓拼接 | | 竞价数据 | 悟道（需Key） | — | | 板块热点（行业/概念/地区） | em_board_ranks() | 悟道最强风口 | | 涨跌家数细分 | market_sentiment() | — | | 5日/10日/20日涨幅排名 | multi_day_ranks() | mootdx计算 | | 连板成功率/晋级率 | yest_limitup_today() | 悟道 | | IPO审核队列 | efinance get_latest_ipo_info | — | | 北向资金 | 同花顺 | 悟道资金流向 |

8.3 通用规则

1. 日K反推：从最新一天向历史回溯，遇到不涨停即停止
2. secid规则：深市=0.代码，沪市=1.代码，北交所按f13组合
3. 板块排序：fid=f3排序可能不生效，建议在应用层自行排序
4. 涨停池接口：东方财富专用涨停池接口可能返回null，不可作为唯一来源
5. mootdx 服务器：通达信行情服务器可能变更，定期执行 pip install -U mootdx