from typing import Dict, List, Union
import multitasking
import pandas as pd
import requests
from ..common import get_deal_detail as get_deal_detail_for_bond
from ..common import get_history_bill as get_history_bill_for_bond
from ..common import get_quote_history as get_quote_history_for_bond
from ..common import get_realtime_quotes_by_fs
from ..common import get_today_bill as get_today_bill_for_bond
from ..common.config import EASTMONEY_REQUEST_HEADERS, FS_DICT, MagicConfig
from ..utils import get_quote_id, process_dataframe_and_series, to_numeric
from .config import EASTMONEY_BOND_BASE_INFO_FIELDS
@to_numeric
def get_base_info_single(bond_code: str) -> pd.Series:
"""
获取单只债券基本信息
Parameters
----------
bond_code : str
债券代码
Returns
-------
Series
债券的一些基本信息
"""
columns = EASTMONEY_BOND_BASE_INFO_FIELDS
params = (
('reportName', 'RPT_BOND_CB_LIST'),
('columns', 'ALL'),
('source', 'WEB'),
('client', 'WEB'),
('filter', f'(SECURITY_CODE="{bond_code}")'),
)
url = 'http://datacenter-web.eastmoney.com/api/data/v1/get'
json_response = requests.get(
url, headers=EASTMONEY_REQUEST_HEADERS, params=params
).json()
if json_response['result'] is None:
return pd.Series(index=columns.values(), dtype='object')
items = json_response['result']['data']
s = pd.Series(items[0]).rename(index=columns)
s = s[columns.values()]
return s
def get_base_info_multi(bond_codes: List[str]) -> pd.DataFrame:
"""
获取多只债券基本信息
Parameters
----------
bond_codes : List[str]
债券代码构成的字符串列表
Returns
-------
DataFrame
多只债券信息
"""
ss = []
@multitasking.task
def start(bond_code: str) -> None:
s = get_base_info_single(bond_code)
ss.append(s)
for bond_code in bond_codes:
start(bond_code)
multitasking.wait_for_tasks()
df = pd.DataFrame(ss)
return df
[docs]def get_base_info(bond_codes: Union[str, List[str]]) -> Union[pd.DataFrame, pd.Series]:
"""
获取单只或多只债券基本信息
Parameters
----------
bond_codes : Union[str, List[str]]
债券代码、名称 或者 债券代码、名称构成的列表
Returns
-------
Union[DataFrame, Series]
单只或多只债券基本信息
- ``DataFrame`` : 当 ``bond_codes`` 是字符串列表时
- ``Series`` : 当 ``bond_codes`` 是字符串时
Examples
--------
>>> import efinance as ef
>>> # 单只债券
>>> ef.bond.get_base_info('123111')
债券代码 123111
债券名称 东财转3
正股代码 300059
正股名称 东方财富
债券评级 AA+
申购日期 2021-04-07 00:00:00
发行规模(亿) 158
网上发行中签率(%) 0.05877
上市日期 2021-04-23 00:00:00
到期日期 2027-04-07 00:00:00
期限(年) 6
利率说明 第一年0.2%、第二年0.3%、第三年0.4%、第四年0.8%、第五年1.8%、第六年2.0%。
dtype: object
>>> 多只债券
>>> bond_codes = ['123111','113050']
>>> ef.bond.get_base_info(bond_codes)
债券代码 债券名称 正股代码 正股名称 ... 上市日期 到期日期 期限(年) 利率说明
0 113050 南银转债 601009 南京银行 ... 2021-07-01 00:00:00 2027-06-15 00:00:00 6 第一年0.20%、第二年0.40%、第三年0.70%、第四年1.20%
、第五年1.70%、第...
1 123111 东财转3 300059 东方财富 ... 2021-04-23 00:00:00 2027-04-07 00:00:00 6 第一年0.2%、第二年0.3%、第三年0.4%、第四年0.8%、第
五年1.8%、第六年2.0%。
"""
if isinstance(bond_codes, str):
return get_base_info_single(bond_codes)
elif hasattr(bond_codes, '__iter__'):
return get_base_info_multi(bond_codes)
[docs]def get_all_base_info() -> pd.DataFrame:
"""
获取全部债券基本信息列表
Returns
-------
DataFrame
债券一些基本信息
Examples
--------
>>> import efinance as ef
>>> ef.bond.get_all_base_info()
债券代码 债券名称 正股代码 正股名称 债券评级 申购日期 发行规模(亿) 网上发行中签率(%) 上市日期 到期日期 期限(年) 利率说明
0 123120 隆华转债 300263 隆华科技 AA- 2021-07-30 00:00:00 7.989283 NaN None 2027-07-30 00:00:00 6 第一年为0.40%、第二年为0.70%、第三年为1.00%、第四年为1.60%、第五年为2....
1 110081 闻泰转债 600745 闻泰科技 AA+ 2021-07-28 00:00:00 86.000000 0.044030 None 2027-07-28 00:00:00 6 第一年0.10%、第二年0.20%、第三年0.30%、第四年1.50%、第五年1.80%、第...
2 118001 金博转债 688598 金博股份 A+ 2021-07-23 00:00:00 5.999010 0.001771 None 2027-07-23 00:00:00 6 第一年0.50%、第二年0.70%、第三年1.20%、第四年1.80%、第五年2.40%、第...
3 123119 康泰转2 300601 康泰生物 AA 2021-07-15 00:00:00 20.000000 0.014182 None 2027-07-15 00:00:00 6 第一年为0.30%、第二年为0.50%、第三年为1.00%、第 四年为1.50%、第五年为1....
4 113627 太平转债 603877 太平鸟 AA 2021-07-15 00:00:00 8.000000 0.000542 None 2027-07-15 00:00:00 6 第一年0.30%、第二年0.50%、第三年1.00%、第四年1.50%、第五年1.80%、第...
.. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
80 110227 赤化转债 600227 圣济堂 AAA 2007-10-10 00:00:00 4.500000 0.158854 2007-10-23 00:00:00 2009-05-25 00:00:00 1.6192 票面利率和付息日期:本次发行的债券票面利率第一 年为1.5%、第二年为1.8%、第三年为2....
81 126006 07深高债 600548 深高速 AAA 2007-10-09 00:00:00 15.000000 0.290304 2007-10-30 00:00:00 2013-10-09 00:00:00 6 None
82 110971 恒源转债 600971 恒源煤电 AAA 2007-09-24 00:00:00 4.000000 5.311774 2007-10-12 00:00:00 2009-12-21 00:00:00 2.2484 票面利率为:第一年年利率1.5%,第二年年利率1.8%,第三年年利率2.1%,第四年年利率2...
83 110567 山鹰转债 600567 山鹰国际 AA 2007-09-05 00:00:00 4.700000 0.496391 2007-09-17 00:00:00 2010-02-01 00:00:00 2.4055 票面利率和付息日期:本次发行的债券票面利率第一年为1.4%,第二年为1.7%,第三年为2....
84 110026 中海转债 600026 中远海能 AAA 2007-07-02 00:00:00 20.000000 1.333453 2007-07-12 00:00:00 2008-03-27 00:00:00 0.737 票面利率:第一年为1.84%,第二年为2.05%,第三年为2.26%,第四年为2.47%,第...
"""
page = 1
dfs: List[pd.DataFrame] = []
columns = EASTMONEY_BOND_BASE_INFO_FIELDS
while 1:
params = (
('sortColumns', 'PUBLIC_START_DATE'),
('sortTypes', '-1'),
('pageSize', '500'),
('pageNumber', f'{page}'),
('reportName', 'RPT_BOND_CB_LIST'),
('columns', 'ALL'),
('source', 'WEB'),
('client', 'WEB'),
)
url = 'http://datacenter-web.eastmoney.com/api/data/v1/get'
json_response = requests.get(
url, headers=EASTMONEY_REQUEST_HEADERS, params=params
).json()
if json_response['result'] is None:
break
data = json_response['result']['data']
df = pd.DataFrame(data).rename(columns=columns)[columns.values()]
dfs.append(df)
page += 1
df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)
return df
[docs]@process_dataframe_and_series(remove_columns_and_indexes=['市场编号'])
@to_numeric
def get_realtime_quotes(**kwargs) -> pd.DataFrame:
"""
获取沪深市场全部债券实时行情信息
Returns
-------
DataFrame
沪深市场全部债券实时行情信息
Examples
--------
>>> import efinance as ef
>>> ef.bond.get_realtime_quotes()
债券代码 债券名称 涨跌幅 最新价 最高 最低 今开 涨跌额 换手率 量比 动态市盈率 成交量 成交额 昨日收盘 总市值 流通市值 行情ID 市场类型
0 123051 今天转债 24.03 158.66 165.0 134.0 134.0 30.74 496.74 67.16 - 1388341 2185911136.0 127.92 443443594 443443594 0.123051 深A
1 123042 银河转债 16.04 219.309 224.0 193.11 194.5 30.309 1833.99 1.34 - 3042265 6402014720.0 189.0 363794813 363794813 0.123042 深A
2 113034 滨化转债 13.49 247.71 255.62 214.5 214.5 29.45 334.56 2.96 - 1585993 3798255024.0 218.26 1174284861 1174284861 1.113034 沪A
3 128064 司尔转债 11.29 148.01 150.34 133.007 133.73 15.01 277.06 7.04 - 887301 1305800336.0 133.0 474009426 474009426 0.128064 深A
4 113027 华钰转债 8.38 129.86 130.2 122.3 123.0 10.04 83.84 4.15 - 272641 346817120.0 119.82 422273164 422273164 1.113027 沪A
.. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
390 113621 彤程转债 -4.45 188.57 198.22 188.0 196.01 -8.79 29.91 0.47 - 168709 326018848.0 197.36 1063693010 1063693010 1.113621 沪A
391 128017 金禾转债 -4.86 182.676 204.989 182.61 195.16 -9.324 35.58 2.0 - 196375 375750768.0 192.0 1008366222 1008366222 0.128017 深A
392 113548 石英转债 -5.16 250.22 267.57 246.56 262.3 -13.61 143.32 0.72 - 175893 452796304.0 263.83 307086749 307086749 1.113548 沪A
393 128093 百川转债 -5.71 429.042 449.97 426.078 443.1 -25.958 426.86 0.36 - 693261 3032643232.0 455.0 696810974 696810974 0.128093 深A
394 123066 赛意转债 -6.0 193.08 203.999 193.08 203.0 -12.32 323.13 0.22 - 133317 261546032.0 205.4 79660753 79660753 0.123066 深A
"""
df = get_realtime_quotes_by_fs(FS_DICT['bond'], **kwargs)
df.rename(columns={'代码': '债券代码', '名称': '债券名称'}, inplace=True)
return df
[docs]def get_quote_history(
bond_codes: Union[str, List[str]],
beg: str = '19000101',
end: str = '20500101',
klt: int = 101,
fqt: int = 1,
**kwargs,
) -> Union[pd.DataFrame, Dict[str, pd.DataFrame]]:
"""
获取债券的 K 线数据
Parameters
----------
bond_codes : Union[str,List[str]]
债券代码、名称 或者 代码、名称构成的列表
beg : str, optional
开始日期，默认为 ``'19000101'`` ，表示 1900年1月1日
end : str, optional
结束日期，默认为 ``'20500101'`` ，表示 2050年1月1日
klt : int, optional
行情之间的时间间隔，默认为 ``101`` ，可选示例如下
- ``1`` : 分钟
- ``5`` : 5 分钟
- ``15`` : 15 分钟
- ``30`` : 30 分钟
- ``60`` : 60 分钟
- ``101`` : 日
- ``102`` : 周
- ``103`` : 月
fqt : int, optional
复权方式，默认为 ``1`` ，可选示例如下
- ``0`` : 不复权
- ``1`` : 前复权
- ``2`` : 后复权
Returns
-------
Union[DataFrame, Dict[str, DataFrame]]
债券的 K 线数据
- ``DataFrame`` : 当 ``codes`` 是 ``str`` 时
- ``Dict[str, DataFrame]`` : 当 ``bond_codes`` 是 ``List[str]`` 时
Examples
--------
>>> import efinance as ef
>>> # 获取单只债券日 K 行情
>>> ef.bond.get_quote_history('123111')
债券名称 债券代码 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
0 东财转3 123111 2021-04-23 130.000 130.000 130.000 130.000 1836427 2.387355e+09 0.00 30.00 30.000 11.62
1 东财转3 123111 2021-04-26 130.353 130.010 133.880 125.110 8610944 1.126033e+10 6.75 0.01 0.010 54.50
2 东财转3 123111 2021-04-27 129.000 129.600 130.846 128.400 1820766 2.357472e+09 1.88 -0.32 -0.410 11.52
3 东财转3 123111 2021-04-28 129.100 130.770 131.663 128.903 1467727 1.921641e+09 2.13 0.90 1.170 9.29
4 东财转3 123111 2021-04-29 130.690 131.208 133.150 130.560 1156934 1.525974e+09 1.98 0.33 0.438 7.32
.. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
72 东财转3 123111 2021-08-09 159.600 159.300 162.990 158.690 596124 9.585751e+08 2.69 -0.34 -0.550 3.77
73 东财转3 123111 2021-08-10 159.190 160.950 161.450 157.000 517237 8.234596e+08 2.79 1.04 1.650 3.27
74 东财转3 123111 2021-08-11 161.110 159.850 162.300 159.400 298906 4.800711e+08 1.80 -0.68 -1.100 1.89
75 东财转3 123111 2021-08-12 159.110 158.290 160.368 158.010 270641 4.298100e+08 1.48 -0.98 -1.560 1.71
76 东财转3 123111 2021-08-13 158.000 158.358 160.290 157.850 250059 3.975513e+08 1.54 0.04 0.068 1.58
"""
df = get_quote_history_for_bond(
bond_codes, beg=beg, end=end, klt=klt, fqt=fqt, **kwargs
)
if isinstance(df, pd.DataFrame):
df.rename(columns={'代码': '债券代码', '名称': '债券名称'}, inplace=True)
elif isinstance(df, dict):
for bond_code in df.keys():
df[bond_code].rename(columns={'代码': '债券代码', '名称': '债券名称'}, inplace=True)
return df
[docs]def get_history_bill(bond_code: str) -> pd.DataFrame:
"""
获取单支债券的历史单子流入流出数据
Parameters
----------
bond_code : str
债券代码
Returns
-------
DataFrame
沪深市场单只债券历史单子流入流出数据
Examples
--------
>>> import efinance as ef
>>> ef.bond.get_history_bill('123111')
"""
df = get_history_bill_for_bond(bond_code)
df.rename(columns={'代码': '债券代码', '名称': '债券名称'}, inplace=True)
return df
[docs]def get_today_bill(bond_code: str) -> pd.DataFrame:
"""
获取单只债券最新交易日的日内分钟级单子流入流出数据
Parameters
----------
bond_code : str
债券代码
Returns
-------
DataFrame
单只债券最新交易日的日内分钟级单子流入流出数据
Examples
--------
>>> import efinance as ef
>>> ef.bond.get_today_bill('123111')
债券名称 债券代码 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
0 东财转3 123111 2021-08-13 09:31 -278046.0 319657.0 -41611.0 -278046.0 0.0
1 东财转3 123111 2021-08-13 09:32 -988506.0 571643.0 416863.0 -988506.0 0.0
2 东财转3 123111 2021-08-13 09:33 -990089.0 501980.0 488109.0 -990089.0 0.0
3 东财转3 123111 2021-08-13 09:34 -1718728.0 9051.0 1709678.0 -1718728.0 0.0
4 东财转3 123111 2021-08-13 09:35 -1653717.0 -133654.0 1787373.0 -1653717.0 0.0
.. ... ... ... ... ... ... ... ...
235 东财转3 123111 2021-08-13 14:56 5942063.0 -747717.0 -5194332.0 11700567.0 -5758504.0
236 东财转3 123111 2021-08-13 14:57 5916755.0 -483170.0 -5433570.0 11963346.0 -6046591.0
237 东财转3 123111 2021-08-13 14:58 5503692.0 -187241.0 -5316435.0 11757642.0 -6253950.0
238 东财转3 123111 2021-08-13 14:59 5503692.0 -187241.0 -5316435.0 11757642.0 -6253950.0
239 东财转3 123111 2021-08-13 15:00 5503692.0 -187241.0 -5316435.0 11757642.0 -6253950.0
"""
df = get_today_bill_for_bond(bond_code)
df.rename(columns={'代码': '债券代码', '名称': '债券名称'}, inplace=True)
return df
[docs]def get_deal_detail(bond_code: str, max_count: int = 1000000, **kwargs) -> pd.DataFrame:
"""
获取债券最新交易日成交明细
Parameters
----------
bond_code : str
债券代码或者名称
max_count : int, optional
最近的最大数据条数, 默认为 ``1000000``
Returns
-------
DataFrame
债券最新交易日成交明细
Examples
--------
>>> import efinance as ef
>>> ef.bond.get_deal_detail('113050')
债券名称 债券代码 时间 昨收 成交价 成交量 单数
0 南银转债 113050 09:15:30 122.44 122.60 21 0
1 南银转债 113050 09:17:07 122.44 122.60 21 0
2 南银转债 113050 09:20:52 122.44 122.60 21 0
3 南银转债 113050 09:22:34 122.44 122.60 21 0
4 南银转债 113050 09:23:35 122.44 122.56 21 0
... ... ... ... ... ... ... ..
1720 南银转债 113050 14:58:49 122.44 121.87 1 0
1721 南银转债 113050 14:58:52 122.44 121.87 5 0
1722 南银转债 113050 14:59:01 122.44 121.88 4 0
1723 南银转债 113050 14:59:31 122.44 121.82 130 0
1724 南银转债 113050 15:00:00 122.44 121.82 50 0
"""
quote_id = ''
if kwargs.get(MagicConfig.QUOTE_ID_MODE):
quote_id = bond_code
else:
quote_id = get_quote_id(bond_code)
columns = ['债券名称', '债券代码', '时间', '昨收', '成交价', '成交量', '单数']
if not quote_id:
return pd.DataFrame(columns=columns)
df = get_deal_detail_for_bond(quote_id, max_count=max_count)
df.rename(columns={'代码': '债券代码', '名称': '债券名称'}, inplace=True)
return df