API REFERENCE¶
Stock¶
- efinance.stock.get_base_info(stock_codes: Union[str, List[str]]) Union[pandas.core.series.Series, pandas.core.frame.DataFrame] [source]¶
- Parameters
stock_codes (Union[str, List[str]]) – 股票代码或股票代码构成的列表
- Returns
Series
: 包含单只股票基本信息(当stock_codes
是字符串时)DataFrane
: 包含多只股票基本信息(当stock_codes
是字符串列表时)
- Return type
Union[Series, DataFrame]
- Raises
TypeError – 当
stock_codes
类型不符合要求时
Examples
>>> import efinance as ef >>> # 获取单只股票信息 >>> ef.stock.get_base_info('600519') 股票代码 600519 股票名称 贵州茅台 市盈率(动) 39.38 市净率 12.54 所处行业 酿酒行业 总市值 2198082348462.0 流通市值 2198082348462.0 板块编号 BK0477 ROE 8.29 净利率 54.1678 净利润 13954462085.610001 毛利率 91.6763 dtype: object
>>> # 获取多只股票信息 >>> ef.stock.get_base_info(['600519','300715']) 股票代码 股票名称 市盈率(动) 市净率 所处行业 总市值 流通市值 板块编号 ROE 净利率 净利润 毛利率 0 300715 凯伦股份 42.29 3.12 水泥建材 9.160864e+09 6.397043e+09 BK0424 3.97 12.1659 5.415488e+07 32.8765 1 600519 贵州茅台 39.38 12.54 酿酒行业 2.198082e+12 2.198082e+12 BK0477 8.29 54.1678 1.395446e+10 91.6763
- efinance.stock.get_history_bill(stock_code: str) pandas.core.frame.DataFrame [source]¶
获取单只股票历史单子流入流出数据
- Parameters
stock_code (str) – 股票代码
- Returns
沪深市场单只股票历史单子流入流出数据
- Return type
DataFrame
Examples
>>> import efinance as ef >>> ef.stock.get_history_bill('600519') 股票名称 股票代码 日期 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 主力净流入占比 小单流入净占比 中单流入净占比 大单流入净占比 超大单流入净占比 收盘价 涨跌幅 0 贵州茅台 600519 2021-03-04 -3.670272e+06 -2282056.0 5.952143e+06 1.461528e+09 -1.465199e+09 -0.03 -0.02 0.04 10.99 -11.02 2013.71 -5.05 1 贵州茅台 600519 2021-03-05 -1.514880e+07 -1319066.0 1.646793e+07 -2.528896e+07 1.014016e+07 -0.12 -0.01 0.13 -0.19 0.08 2040.82 1.35 2 贵州茅台 600519 2021-03-08 -8.001702e+08 -877074.0 8.010473e+08 5.670671e+08 -1.367237e+09 -6.29 -0.01 6.30 4.46 -10.75 1940.71 -4.91 3 贵州茅台 600519 2021-03-09 -2.237770e+08 -6391767.0 2.301686e+08 -1.795013e+08 -4.427571e+07 -1.39 -0.04 1.43 -1.11 -0.27 1917.70 -1.19 4 贵州茅台 600519 2021-03-10 -2.044173e+08 -1551798.0 2.059690e+08 -2.378506e+08 3.343331e+07 -2.02 -0.02 2.03 -2.35 0.33 1950.72 1.72 .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 97 贵州茅台 600519 2021-07-26 -1.564233e+09 13142211.0 1.551091e+09 -1.270400e+08 -1.437193e+09 -8.74 0.07 8.67 -0.71 -8.03 1804.11 -5.05 98 贵州茅台 600519 2021-07-27 -7.803296e+08 -10424715.0 7.907544e+08 6.725104e+07 -8.475807e+08 -5.12 -0.07 5.19 0.44 -5.56 1712.89 -5.06 99 贵州茅台 600519 2021-07-28 3.997645e+08 2603511.0 -4.023677e+08 2.315648e+08 1.681997e+08 2.70 0.02 -2.72 1.57 1.14 1768.90 3.27 100 贵州茅台 600519 2021-07-29 -9.209842e+08 -2312235.0 9.232964e+08 -3.959741e+08 -5.250101e+08 -8.15 -0.02 8.17 -3.50 -4.65 1749.79 -1.08 101 贵州茅台 600519 2021-07-30 -1.524740e+09 -6020099.0 1.530761e+09 1.147248e+08 -1.639465e+09 -11.63 -0.05 11.68 0.88 -12.51 1678.99 -4.05
- efinance.stock.get_latest_quote(stock_codes: List[str]) pandas.core.frame.DataFrame [source]¶
获取沪深市场多只股票的实时涨幅情况
- Parameters
stock_codes (List[str]) – 多只股票代码列表
- Returns
沪深市场多只股票的实时涨幅情况
- Return type
DataFrame
Examples
>>> import efinance as ef >>> ef.stock.get_latest_quote(['600519','300750']) 股票代码 股票名称 涨跌幅 最新价 最高 最低 涨跌额 换手率 动态市盈率 成交量 成交额 昨日收盘 总市值 流通市值 市场类型 0 600519 贵州茅台 -3.13 1700.09 1738.99 1688.8 -54.91 0.11 43.31 13373 2.299199e+09 1755.0 2135649317802 2135649317802 沪A 1 300750 宁德时代 -2.21 539.80 556.00 531.0 -12.20 0.13 160.82 27011 1.458472e+09 552.0 1257198411520 1095654311636 深A
Notes
当需要获取多只沪深 A 股 的实时涨跌情况时,最好使用
efinance.stock.get_realtime_quptes
- efinance.stock.get_quote_history(stock_codes: Union[str, List[str]], beg: str = '19000101', end: str = '20500101', klt: int = 101, fqt: int = 1) Union[pandas.core.frame.DataFrame, Dict[str, pandas.core.frame.DataFrame]] [source]¶
获取股票、ETF、债券的 K 线数据
- Parameters
stock_codes (Union[str,List[str]]) – 股票、ETF、债券代码 或者 代码构成的列表
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101
: 日102
: 周
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
股票、ETF、或者债券的 K 线数据
DataFrame
: 当stock_codes
是str
时Dict[str, DataFrame]
: 当stock_codes
是List[str]
时
- Return type
Union[DataFrame, Dict[str, DataFrame]]
Examples
>>> import efinance as ef >>> # 获取单只股票日 K 行情数据 >>> ef.stock.get_quote_history('600519') 股票名称 股票代码 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 贵州茅台 600519 2001-08-27 -89.74 -89.53 -89.08 -90.07 406318 1.410347e+09 -1.10 0.92 0.83 56.83 1 贵州茅台 600519 2001-08-28 -89.64 -89.27 -89.24 -89.72 129647 4.634630e+08 -0.54 0.29 0.26 18.13 2 贵州茅台 600519 2001-08-29 -89.24 -89.36 -89.24 -89.42 53252 1.946890e+08 -0.20 -0.10 -0.09 7.45 3 贵州茅台 600519 2001-08-30 -89.38 -89.22 -89.14 -89.44 48013 1.775580e+08 -0.34 0.16 0.14 6.72 4 贵州茅台 600519 2001-08-31 -89.21 -89.24 -89.12 -89.28 23231 8.623100e+07 -0.18 -0.02 -0.02 3.25 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 4756 贵州茅台 600519 2021-07-23 1937.82 1900.00 1937.82 1895.09 47585 9.057762e+09 2.20 -2.06 -40.01 0.38 4757 贵州茅台 600519 2021-07-26 1879.00 1804.11 1879.00 1780.00 98619 1.789436e+10 5.21 -5.05 -95.89 0.79 4758 贵州茅台 600519 2021-07-27 1803.00 1712.89 1810.00 1703.00 86577 1.523081e+10 5.93 -5.06 -91.22 0.69 4759 贵州茅台 600519 2021-07-28 1703.00 1768.90 1788.20 1682.12 85369 1.479247e+10 6.19 3.27 56.01 0.68 4760 贵州茅台 600519 2021-07-29 1810.01 1749.79 1823.00 1734.34 63864 1.129957e+10 5.01 -1.08 -19.11 0.51
>>> # 获取多只股票历史行情 >>> stock_df = ef.stock.get_quote_history(['600519','300750']) >>> type(stock_df) <class 'dict'> >>> stock_df.keys() dict_keys(['300750', '600519']) >>> stock_df['600519'] 股票名称 股票代码 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 贵州茅台 600519 2001-08-27 -89.74 -89.53 -89.08 -90.07 406318 1.410347e+09 -1.10 0.92 0.83 56.83 1 贵州茅台 600519 2001-08-28 -89.64 -89.27 -89.24 -89.72 129647 4.634630e+08 -0.54 0.29 0.26 18.13 2 贵州茅台 600519 2001-08-29 -89.24 -89.36 -89.24 -89.42 53252 1.946890e+08 -0.20 -0.10 -0.09 7.45 3 贵州茅台 600519 2001-08-30 -89.38 -89.22 -89.14 -89.44 48013 1.775580e+08 -0.34 0.16 0.14 6.72 4 贵州茅台 600519 2001-08-31 -89.21 -89.24 -89.12 -89.28 23231 8.623100e+07 -0.18 -0.02 -0.02 3.25 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 4756 贵州茅台 600519 2021-07-23 1937.82 1900.00 1937.82 1895.09 47585 9.057762e+09 2.20 -2.06 -40.01 0.38 4757 贵州茅台 600519 2021-07-26 1879.00 1804.11 1879.00 1780.00 98619 1.789436e+10 5.21 -5.05 -95.89 0.79 4758 贵州茅台 600519 2021-07-27 1803.00 1712.89 1810.00 1703.00 86577 1.523081e+10 5.93 -5.06 -91.22 0.69 4759 贵州茅台 600519 2021-07-28 1703.00 1768.90 1788.20 1682.12 85369 1.479247e+10 6.19 3.27 56.01 0.68 4760 贵州茅台 600519 2021-07-29 1810.01 1749.79 1823.00 1734.34 63864 1.129957e+10 5.01 -1.08 -19.11 0.51
- efinance.stock.get_realtime_quotes() pandas.core.frame.DataFrame [source]¶
获取沪深市场最新行情总体情况
- Returns
沪深全市场A股上市公司的最新行情信息(涨跌幅、换手率等信息)
- Return type
DataFrame
Examples
>>> import efinance as ef >>> ef.stock.get_realtime_quotes() 股票代码 股票名称 涨跌幅 最新价 最高 最低 涨跌额 换手率 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 301040 N中环 230.58 44.86 47.0 41.59 31.29 26.68 37.43 63249 270449440.0 13.57 4486000000 1063568738 0.301040 深A 1 300170 汉得信息 20.06 8.56 8.56 7.15 1.43 3.85 106.52 309143 248553089.0 7.13 7567296355 6870207362 0.300170 深A 2 300507 苏奥传感 20.02 11.51 11.51 10.5 1.92 3.96 59.52 107058 121818531.0 9.59 4935230130 3115078785 0.300507 深A 3 688316 青云科技-U 20.0 83.63 83.63 70.0 13.94 6.87 -16.13 7440 60252880.0 69.69 3969261695 906141587 1.688316 沪A 4 688682 霍莱沃 20.0 181.18 181.18 164.51 30.2 5.03 385.91 3781 67140458.0 150.98 6703660000 1361951077 1.688682 沪A ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 4589 300529 健帆生物 -10.63 61.62 69.84 61.39 -7.33 1.3 40.0 66955 430949056.0 68.95 49605885008 31670304487 0.300529 深A 4590 300118 东方日升 -10.91 18.04 19.73 17.66 -2.21 4.2 72.72 377588 695986288.0 20.25 16260533336 16226004776 0.300118 深A 4591 688390 固德威 -11.15 501.99 545.0 485.55 -63.01 3.1 157.93 6494 333857920.0 565.0 44175120000 10514394398 1.688390 沪A 4592 300511 雪榕生物 -11.8 6.95 7.33 6.9 -0.93 4.39 7.57 138677 97532444.0 7.88 3071284730 2195664516 0.300511 深A 4593 300763 锦浪科技 -14.13 249.45 278.0 249.01 -41.04 2.97 129.67 31904 825647776.0 290.49 61758892365 26779236033 0.300763 深A
- efinance.stock.get_today_bill(stock_code: str) pandas.core.frame.DataFrame [source]¶
获取单只股票最新交易日的日内分钟级单子流入流出数据
- Parameters
stock_code (str) – 股票代码
- Returns
单只股票最新交易日的日内分钟级单子流入流出数据
- Return type
DataFrame
Examples
>>> import efinance as ef >>> ef.stock.get_today_bill('600519') 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 0 600519 2021-07-29 09:31 -3261705.0 -389320.0 3651025.0 -12529658.0 9267953.0 1 600519 2021-07-29 09:32 6437999.0 -606994.0 -5831006.0 -42615994.0 49053993.0 2 600519 2021-07-29 09:33 13179707.0 -606994.0 -12572715.0 -85059118.0 98238825.0 3 600519 2021-07-29 09:34 15385244.0 -970615.0 -14414632.0 -86865209.0 102250453.0 4 600519 2021-07-29 09:35 7853716.0 -970615.0 -6883104.0 -75692436.0 83546152.0 .. ... ... ... ... ... ... ... 235 600519 2021-07-29 14:56 -918956019.0 -1299630.0 920255661.0 -397127393.0 -521828626.0 236 600519 2021-07-29 14:57 -920977761.0 -2319213.0 923296987.0 -397014702.0 -523963059.0 237 600519 2021-07-29 14:58 -920984196.0 -2312233.0 923296442.0 -395974137.0 -525010059.0 238 600519 2021-07-29 14:59 -920984196.0 -2312233.0 923296442.0 -395974137.0 -525010059.0 239 600519 2021-07-29 15:00 -920984196.0 -2312233.0 923296442.0 -395974137.0 -525010059.0
- efinance.stock.get_top10_stock_holder_info(stock_code: str, top: int = 4) pandas.core.frame.DataFrame [source]¶
获取沪深市场指定股票前十大股东信息
- Parameters
stock_code (str) – 股票代码
top (int, optional) – 最新 top 个前 10 大流通股东公开信息, 默认为
4
- Returns
个股持仓占比前 10 的股东的一些信息
- Return type
DataFrame
Examples
>>> import efinance as ef >>> ef.stock.get_top10_stock_holder_info('600519',top = 1) 股票代码 更新日期 股东代码 股东名称 持股数 持股比例 增减 变动率 0 600519 2021-03-31 80010298 中国贵州茅台酒厂(集团)有限责任公司 6.783亿 54.00% 不变 -- 1 600519 2021-03-31 80637337 香港中央结算有限公司 9594万 7.64% -841.1万 -8.06% 2 600519 2021-03-31 80732941 贵州省国有资本运营有限责任公司 5700万 4.54% -182.7万 -3.11% 3 600519 2021-03-31 80010302 贵州茅台酒厂集团技术开发公司 2781万 2.21% 不变 -- 4 600519 2021-03-31 80475097 中央汇金资产管理有限责任公司 1079万 0.86% 不变 -- 5 600519 2021-03-31 80188285 中国证券金融股份有限公司 803.9万 0.64% -91 0.00% 6 600519 2021-03-31 78043999 深圳市金汇荣盛财富管理有限公司-金汇荣盛三号私募证券投资基金 502.1万 0.40% 不变 -- 7 600519 2021-03-31 70400207 中国人寿保险股份有限公司-传统-普通保险产品-005L-CT001沪 434.1万 0.35% 44.72万 11.48% 8 600519 2021-03-31 005827 中国银行股份有限公司-易方达蓝筹精选混合型证券投资基金 432万 0.34% 新进 -- 9 600519 2021-03-31 78083830 珠海市瑞丰汇邦资产管理有限公司-瑞丰汇邦三号私募证券投资基金 416.1万 0.33% 不变 --
Fund¶
- efinance.fund.get_base_info(fund_codes: Union[str, List[str]]) Union[pandas.core.series.Series, pandas.core.frame.DataFrame] [source]¶
获取基金的一些基本信息
- Parameters
fund_codes (Union[str, List[str]]) – 6 位基金代码 或多个 6 位 基金代码构成的列表
- Returns
基金的一些基本信息
Series
: 包含单只基金基本信息(当fund_codes
是字符串时)DataFrane
: 包含多只股票基本信息(当fund_codes
是字符串列表时)
- Return type
Union[Series, DataFrame]
- Raises
TypeError – 当 fund_codes 类型不符合要求时
Examples
>>> import efinance as ef >>> ef.fund.get_base_info('161725') 基金代码 161725 基金简称 招商中证白酒指数(LOF)A 成立日期 2015-05-27 涨跌幅 -6.03 最新净值 1.1959 基金公司 招商基金 净值更新日期 2021-07-30 简介 产品特色:布局白酒领域的指数基金,历史业绩优秀,外资偏爱白酒板块。 dtype: object
>>> # 获取多只基金基本信息 >>> ef.fund.get_base_info(['161725','005827']) 基金代码 基金简称 成立日期 涨跌幅 最新净值 基金公司 净值更新日期 简介00:00, 6.38it/s] 0 005827 易方达蓝筹精选混合 2018-09-05 -2.98 2.4967 易方达基金 2021-07-30 明星消费基金经理另一力作,A+H股同步布局,价值投资典范,适合长期持有。 1 161725 招商中证白酒指数(LOF)A 2015-05-27 -6.03 1.1959 招商基金 2021-07-30 产品特色:布局白酒领域的指数基金,历史业绩优秀,外资偏爱白酒板块。
- efinance.fund.get_fund_codes(ft: Optional[str] = None) pandas.core.frame.DataFrame [source]¶
获取天天基金网公开的全部公墓基金名单
- Parameters
ft (str, optional) –
基金类型可选示例如下
'zq'
: 债券类型基金'gp'
: 股票类型基金None
: 全部
- Returns
天天基金网基金名单数据
- Return type
DataFrame
Examples
>>> import efinance as ef >>> # 全部类型的基金 >>> ef.fund.get_fund_codes() >>> # 股票型基金 >>> ef.fund.get_fund_codes(ft = 'gp') 基金代码 基金简称 0 003834 华夏能源革新股票 1 005669 前海开源公用事业股票 2 004040 金鹰医疗健康产业A 3 517793 1.20% 4 004041 金鹰医疗健康产业C ... ... ... 1981 012503 国泰中证环保产业50ETF联接A 1982 012517 国泰中证细分机械设备产业主题ETF联接C 1983 012600 中银内核驱动股票C 1984 011043 国泰价值先锋股票C 1985 012516 国泰中证细分机械设备产业主题ETF联接A
- efinance.fund.get_industry_distribution(fund_code: str, dates: Union[str, List[str]] = None) pandas.core.frame.DataFrame [source]¶
获取指定基金行业分布信息
- Parameters
fund_code (str) – 6 位基金代码
dates (Union[str, List[str]], optional) –
日期 可选示例如下
None
: 最新公开日期'2020-01-01'
: 一个公开持仓日期['2020-12-31' ,'2019-12-31']
: 多个公开持仓日期
- Returns
指定基金行业持仓信息
- Return type
DataFrame
Examples
>>> import efinance as ef >>> # 获取持仓公开日期 >>> public_dates = ef.fund.get_public_dates('161725') >>> # 取前一个公开持仓日期 >>> dates = public_dates[:1] >>> ef.fund.get_industry_distribution('161725',dates) 0 161725 制造业 93.07 2021-06-30 6492580.019556 1 161725 金融业 0.01 2021-06-30 485.060688 2 161725 农、林、牧、渔业 0 2021-06-30 0.585078 3 161725 电力、热力、燃气及水生产和供应业 0 2021-06-30 1.302039 4 161725 建筑业 0 2021-06-30 2.537137 5 161725 批发和零售业 0 2021-06-30 5.888394 6 161725 信息传输、软件和信息技术服务业 0 2021-06-30 157.037536 7 161725 水利、环境和公共设施管理业 0 2021-06-30 4.443833 8 161725 教育 0 2021-06-30 1.626203 9 161725 科学研究和技术服务业 0 2021-06-30 48.30805 10 161725 采矿业 -- 2021-06-30 -- 11 161725 交通运输、仓储和邮政业 -- 2021-06-30 -- 12 161725 租赁和商务服务业 -- 2021-06-30 -- 13 161725 住宿和餐饮业 -- 2021-06-30 -- 14 161725 房地产业 -- 2021-06-30 -- 15 161725 居民服务、修理和其他服务业 -- 2021-06-30 -- 16 161725 卫生和社会工作 -- 2021-06-30 -- 17 161725 文化、体育和娱乐业 -- 2021-06-30 -- 18 161725 综合 -- 2021-06-30 -- 19 161725 合计 93.08 2021-06-30 6493286.808514
- efinance.fund.get_inverst_position(fund_code: str, dates: Union[str, List[str]] = None) pandas.core.frame.DataFrame [source]¶
获取基金持仓占比数据
- Parameters
fund_code (str) – 基金代码
dates (Union[str, List[str]], optional) –
日期或者日期构成的列表 可选示例如下
None
: 最新公开日期'2020-01-01'
: 一个公开持仓日期['2020-12-31' ,'2019-12-31']
: 多个公开持仓日期
- Returns
基金持仓占比数据
- Return type
DataFrame
Examples
>>> import efinance as ef >>> # 获取最新公开的持仓数据 >>> ef.fund.get_inverst_position('161725') 基金代码 股票代码 股票简称 持仓占比 较上期变化 0 161725 000858 五粮液 14.88 1.45 1 161725 600519 贵州茅台 14.16 -0.86 2 161725 600809 山西汾酒 14.03 -0.83 3 161725 000568 泸州老窖 13.02 -2.96 4 161725 002304 洋河股份 12.72 1.31 5 161725 000799 酒鬼酒 5.77 1.34 6 161725 603369 今世缘 3.46 -0.48 7 161725 000596 古井贡酒 2.81 -0.29 8 161725 600779 水井坊 2.52 2.52 9 161725 603589 口子窖 2.48 -0.38 >>> # 获取近 2 个公开持仓日数据 >>> public_dates = ef.fund.get_public_dates('161725') >>> ef.fund.get_inverst_position('161725',public_dates[:2]) 基金代码 股票代码 股票简称 持仓占比 较上期变化 0 161725 000858 五粮液 14.88 1.45 2 161725 600809 山西汾酒 14.03 -0.83 3 161725 000568 泸州老窖 13.02 -2.96 4 161725 002304 洋河股份 12.72 1.31 5 161725 000799 酒鬼酒 5.77 1.34 6 161725 603369 今世缘 3.46 -0.48 7 161725 000596 古井贡酒 2.81 -0.29 8 161725 600779 水井坊 2.52 2.52 9 161725 603589 口子窖 2.48 -0.38 0 161725 000568 泸州老窖 15.98 1.27 1 161725 600519 贵州茅台 15.02 2.35 2 161725 600809 山西汾酒 14.86 -0.37 3 161725 000858 五粮液 13.43 0.54 4 161725 002304 洋河股份 11.41 -2.21 5 161725 000799 酒鬼酒 4.43 -0.15 6 161725 603369 今世缘 3.94 -0.09 7 161725 000860 顺鑫农业 3.12 -0.70 8 161725 000596 古井贡酒 3.10 -0.15 9 161725 603589 口子窖 2.86 0.21
- efinance.fund.get_pdf_reports(fund_code: str, max_count: int = 12, save_dir: str = 'pdf') None [source]¶
根据基金代码获取其全部 pdf 报告
- Parameters
fund_code (str) – 6 位基金代码
max_count (int, optional) – 要获取的最大个数个 pdf (从最新的的开始数), 默认为
12
save_dir (str, optional) – pdf 保存的文件夹路径, 默认为
'pdf'
Examples
>>> import efinance as ef >>> # 获取基金代码为 161725 的基金最新的两个 pdf 报道文件 >>> ef.fund.get_pdf_reports('161725',max_count = 2) 161725 的 pdf 文件已存储到文件夹 pdf/161725 中
- efinance.fund.get_period_change(fund_code: str) pandas.core.frame.DataFrame [source]¶
获取基金阶段涨跌幅度
- Parameters
fund_code (str) – 6 位基金代码
- Returns
指定基金的阶段涨跌数据
- Return type
DataFrame
Examples
>>> import efinance as ef >>> ef.fund.get_period_change('161725') 基金代码 收益率 同类平均 同类排行 同类总数 时间段 0 161725 -6.28 0.07 1408 1409 近一周 1 161725 10.85 5.82 178 1382 近一月 2 161725 25.32 7.10 20 1332 近三月 3 161725 22.93 10.39 79 1223 近六月 4 161725 103.76 33.58 7 1118 近一年 5 161725 166.59 55.42 9 796 近两年 6 161725 187.50 48.17 2 611 近三年 7 161725 519.44 61.62 1 389 近五年 8 161725 6.46 5.03 423 1243 今年以来 9 161725 477.00 成立以来
- efinance.fund.get_public_dates(fund_code: str) List[str] [source]¶
获取历史上更新持仓情况的日期列表
- Parameters
fund_code (str) – 6 位基金代码
- Returns
指定基金公开持仓的日期列表
- Return type
List[str]
Examples
>>> import efinance as ef >>> public_dates = ef.fund.get_public_dates('161725') >>> # 展示前 5 个 >>> public_dates[:5] ['2021-03-31', '2021-01-08', '2020-12-31', '2020-09-30', '2020-06-30']
- efinance.fund.get_quote_history(fund_code: str, pz: int = 40000) pandas.core.frame.DataFrame [source]¶
根据基金代码和要获取的页码抓取基金净值信息
- Parameters
fund_code (str) – 6 位基金代码
pz (int, optional) – 页码, 默认为 40000 以获取全部历史数据
- Returns
包含基金历史净值等数据
- Return type
DataFrame
Examples
>>> import efinance as ef >>> ef.fund.get_quote_history('161725') 日期 单位净值 累计净值 涨跌幅 0 2021-06-11 1.5188 3.1499 -3.09 1 2021-06-10 1.5673 3.1984 1.69 2 2021-06-09 1.5412 3.1723 0.11 3 2021-06-08 1.5395 3.1706 -6.5 4 2021-06-07 1.6466 3.2777 1.61 ... ... ... ... ... 1469 2015-06-08 1.0380 1.0380 2.5692 1470 2015-06-05 1.0120 1.0120 1.5045 1471 2015-06-04 0.9970 0.9970 -- 1472 2015-05-29 0.9950 0.9950 -- 1473 2015-05-27 1.0000 1.0000 --
- efinance.fund.get_realtime_increase_rate(fund_codes: Union[List[str], str]) pandas.core.frame.DataFrame [source]¶
获取基金实时估算涨跌幅度
- Parameters
fund_codes (Union[List[str], str]) – 6 位基金代码或者 6 位基金代码构成的字符串列表
- Returns
单只或者多只基金实时估算涨跌情况
- Return type
DataFrame
Examples
>>> import efinance as ef >>> # 单只基金 >>> ef.fund.get_realtime_increase_rate('161725') 基金代码 名称 估算涨跌幅 估算时间 0 161725 招商中证白酒指数(LOF)A -0.64 2021-06-15 11:13 >>> # 多只基金 >>> ef.fund.get_realtime_increase_rate(['161725','005827']) 基金代码 名称 估算涨跌幅 估算时间 0 161725 招商中证白酒指数(LOF)A -0.60 2021-06-15 11:16 1 005827 易方达蓝筹精选混合 -1.36 2021-06-15 11:16
- efinance.fund.get_types_persentage(fund_code: str, dates: Optional[Union[List[str], str]] = None) pandas.core.frame.DataFrame [source]¶
获取指定基金不同类型占比信息
- Parameters
fund_code (str) – 6 位基金代码
dates (Union[List[str], str, None]) –
可选值类型示例如下(后面有获取 dates 的例子)
None
: 最新公开日期'2020-01-01'
: 一个公开持仓日期['2020-12-31' ,'2019-12-31']
: 多个公开持仓日期
- Returns
指定基金的在不同日期的不同类型持仓占比信息
- Return type
DataFrame
Examples
>>> import efinance as ef >>> # 获取持仓公开日期 >>> public_dates = ef.fund.get_public_dates('005827') >>> # 取前两个公开持仓日期 >>> dates = public_dates[:2] >>> ef.fund.get_types_persentage('005827',dates) 基金代码 股票比重 债券比重 现金比重 总规模(亿元) 其他比重 0 005827 94.4 -- 6.06 880.1570625231 0 0 005827 94.09 -- 7.63 677.007455712 0
Bond¶
- efinance.bond.get_all_base_info() pandas.core.frame.DataFrame [source]¶
获取全部可转债基本信息列表
- Returns
可转债一些基本信息
- Return type
DataFrame
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:本次发行的可转债票面利率第一 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:本次发行的可转债票面利率第一年为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...
- efinance.bond.get_base_info(bond_codes: Union[str, List[str]]) Union[pandas.core.frame.DataFrame, pandas.core.series.Series] [source]¶
获取单只或多只可转债基本信息
- Parameters
bond_codes (Union[str, List[str]]) – 可转债代码或者可转债代码构成的字符串列表
- Returns
单只或多只可转债基本信息
DataFrame
: 当bond_codes
是字符串列表时Series
: 当bond_codes
是字符串时
- Return type
Union[DataFrame, Series]
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%。
- efinance.bond.get_quote_history(stock_codes: Union[str, List[str]], beg: str = '19000101', end: str = '20500101', klt: int = 101, fqt: int = 1) Union[pandas.core.frame.DataFrame, Dict[str, pandas.core.frame.DataFrame]] [source]¶
获取股票、ETF、债券的 K 线数据
- Parameters
stock_codes (Union[str,List[str]]) – 股票、ETF、债券代码 或者 代码构成的列表
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101
: 日102
: 周
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
股票、ETF、或者债券的 K 线数据
DataFrame
: 当stock_codes
是str
时Dict[str, DataFrame]
: 当stock_codes
是List[str]
时
- Return type
Union[DataFrame, Dict[str, DataFrame]]
Examples
>>> import efinance as ef >>> # 获取单只股票日 K 行情数据 >>> ef.stock.get_quote_history('600519') 股票名称 股票代码 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 贵州茅台 600519 2001-08-27 -89.74 -89.53 -89.08 -90.07 406318 1.410347e+09 -1.10 0.92 0.83 56.83 1 贵州茅台 600519 2001-08-28 -89.64 -89.27 -89.24 -89.72 129647 4.634630e+08 -0.54 0.29 0.26 18.13 2 贵州茅台 600519 2001-08-29 -89.24 -89.36 -89.24 -89.42 53252 1.946890e+08 -0.20 -0.10 -0.09 7.45 3 贵州茅台 600519 2001-08-30 -89.38 -89.22 -89.14 -89.44 48013 1.775580e+08 -0.34 0.16 0.14 6.72 4 贵州茅台 600519 2001-08-31 -89.21 -89.24 -89.12 -89.28 23231 8.623100e+07 -0.18 -0.02 -0.02 3.25 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 4756 贵州茅台 600519 2021-07-23 1937.82 1900.00 1937.82 1895.09 47585 9.057762e+09 2.20 -2.06 -40.01 0.38 4757 贵州茅台 600519 2021-07-26 1879.00 1804.11 1879.00 1780.00 98619 1.789436e+10 5.21 -5.05 -95.89 0.79 4758 贵州茅台 600519 2021-07-27 1803.00 1712.89 1810.00 1703.00 86577 1.523081e+10 5.93 -5.06 -91.22 0.69 4759 贵州茅台 600519 2021-07-28 1703.00 1768.90 1788.20 1682.12 85369 1.479247e+10 6.19 3.27 56.01 0.68 4760 贵州茅台 600519 2021-07-29 1810.01 1749.79 1823.00 1734.34 63864 1.129957e+10 5.01 -1.08 -19.11 0.51
>>> # 获取多只股票历史行情 >>> stock_df = ef.stock.get_quote_history(['600519','300750']) >>> type(stock_df) <class 'dict'> >>> stock_df.keys() dict_keys(['300750', '600519']) >>> stock_df['600519'] 股票名称 股票代码 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 贵州茅台 600519 2001-08-27 -89.74 -89.53 -89.08 -90.07 406318 1.410347e+09 -1.10 0.92 0.83 56.83 1 贵州茅台 600519 2001-08-28 -89.64 -89.27 -89.24 -89.72 129647 4.634630e+08 -0.54 0.29 0.26 18.13 2 贵州茅台 600519 2001-08-29 -89.24 -89.36 -89.24 -89.42 53252 1.946890e+08 -0.20 -0.10 -0.09 7.45 3 贵州茅台 600519 2001-08-30 -89.38 -89.22 -89.14 -89.44 48013 1.775580e+08 -0.34 0.16 0.14 6.72 4 贵州茅台 600519 2001-08-31 -89.21 -89.24 -89.12 -89.28 23231 8.623100e+07 -0.18 -0.02 -0.02 3.25 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 4756 贵州茅台 600519 2021-07-23 1937.82 1900.00 1937.82 1895.09 47585 9.057762e+09 2.20 -2.06 -40.01 0.38 4757 贵州茅台 600519 2021-07-26 1879.00 1804.11 1879.00 1780.00 98619 1.789436e+10 5.21 -5.05 -95.89 0.79 4758 贵州茅台 600519 2021-07-27 1803.00 1712.89 1810.00 1703.00 86577 1.523081e+10 5.93 -5.06 -91.22 0.69 4759 贵州茅台 600519 2021-07-28 1703.00 1768.90 1788.20 1682.12 85369 1.479247e+10 6.19 3.27 56.01 0.68 4760 贵州茅台 600519 2021-07-29 1810.01 1749.79 1823.00 1734.34 63864 1.129957e+10 5.01 -1.08 -19.11 0.51
- efinance.bond.get_realtime_quotes() pandas.core.frame.DataFrame [source]¶
获取沪深市场全部可转债行情信息
- Returns
沪深市场全部可转债行情信息
- Return type
DataFrame
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 涨跌额 换手率 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 123015 蓝盾转债 12.01 196.016 205.0 175.5 21.016 289.73 - 290382 562644960.0 175.0 196453900 196453900 0.123015 深A 1 123077 汉得转债 9.81 115.744 122.971 105.401 10.344 27.31 - 255938 300981808.0 105.4 1084524984 1084524984 0.123077 深A 2 123066 赛意转债 9.6 235.636 245.8 225.0 20.636 445.13 - 429894 1024109200.0 215.0 227571122 227571122 0.123066 深A 3 128093 百川转债 7.97 361.703 367.9 335.5 26.703 331.33 - 538541 1911599200.0 335.0 587911694 587911694 0.128093 深A 4 128082 华锋转债 6.96 157.836 163.769 147.089 10.264 95.79 - 210268 330316704.0 147.572 346459017 346459017 0.128082 深A .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 383 123070 鹏辉转债 -3.71 176.686 179.799 174.471 -6.814 17.18 - 134937 239316754.0 183.5 1387967297 1387967297 0.123070 深A 384 123027 蓝晓转债 -3.95 340.972 352.825 340.078 -14.027 39.08 - 41841 144141944.0 354.999 365040191 365040191 0.123027 深A 385 113621 彤程转债 -4.25 217.37 222.5 214.41 -9.65 10.7 - 85599 187087584.0 227.02 1739351266 1739351266 1.113621 沪A 386 123047 久吾转债 -4.84 308.3 319.52 305.382 -15.67 113.0 - 178692 554491376.0 323.97 487547470 487547470 0.123047 深A 387 123087 明电转债 -4.93 150.801 169.0 150.302 -7.828 113.41 - 501561 789441584.0 158.629 666950599 666950599 0.123087 深A
Futures¶
- efinance.futures.get_futures_base_info() pandas.core.frame.DataFrame [source]¶
获取四个交易所全部期货基本信息
- Returns
四个交易所全部期货基本信息
- Return type
DataFrame
Examples
>>> import efinance as ef >>> ef.futures.get_futures_base_info() 期货代码 期货名称 secid 归属交易所 0 jmm 焦煤主力 114.jmm 大商所 1 jm2109 焦煤2109 114.jm2109 大商所 2 ss2204 不锈钢2204 113.ss2204 上期所 3 jm2110 焦煤2110 114.jm2110 大商所 4 jm2108 焦煤2108 114.jm2108 大商所 .. ... ... ... ... 782 i2204 铁矿石2204 114.i2204 大商所 783 i2112 铁矿石2112 114.i2112 大商所 784 i2203 铁矿石2203 114.i2203 大商所 785 im 铁矿石主力 114.im 大商所 786 i2109 铁矿石2109 114.i2109 大商所
- efinance.futures.get_quote_history(secids: Union[str, List[str]], beg: str = '19000101', end: str = '20500101', klt: int = 101, fqt: int = 1) pandas.core.frame.DataFrame [source]¶
获取期货历史行情信息
- Parameters
secids (Union[str, List[str]]) – 一个期货 secid,或者多个期货 secid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101
: 日102
: 周
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
期货的 K 线数据
DataFrame
: 当secids
是str
时Dict[str, DataFrame]
: 当secids
是List[str]
时
- Return type
Union[DataFrame, Dict[str, DataFrame]]
- Raises
TypeError – 当 secids 不符合类型要求时
Examples
>>> import efinance as ef >>> # 指定单个期货的 secid >>> secid = '115.ZCM' >>> ef.futures.get_quote_history(secid) 期货名称 期货代码 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 动力煤主力 ZCM 2015-05-18 440.0 437.6 440.2 437.6 64 2.806300e+06 0.00 0.00 0.0 0.0 1 动力煤主力 ZCM 2015-05-19 436.0 437.0 437.6 436.0 6 2.621000e+05 0.36 -0.32 -1.4 0.0 2 动力煤主力 ZCM 2015-05-20 436.8 435.8 437.0 434.8 8 3.487500e+05 0.50 -0.23 -1.0 0.0 3 动力煤主力 ZCM 2015-05-21 438.0 443.2 446.8 437.8 37 1.631850e+06 2.06 1.65 7.2 0.0 4 动力煤主力 ZCM 2015-05-22 439.2 441.4 443.8 439.2 34 1.502500e+06 1.04 0.09 0.4 0.0 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 1509 动力煤主力 ZCM 2021-07-27 897.0 892.4 915.8 888.0 109033 9.802067e+09 3.10 -0.53 -4.8 0.0 1510 动力煤主力 ZCM 2021-07-28 892.4 902.4 909.6 890.4 89853 8.086770e+09 2.14 0.38 3.4 0.0 1511 动力煤主力 ZCM 2021-07-29 902.6 918.6 919.0 900.4 83106 7.562646e+09 2.07 2.07 18.6 0.0 1512 动力煤主力 ZCM 2021-07-30 918.6 927.2 943.0 906.2 129862 1.202003e+10 4.04 1.89 17.2 0.0 1513 动力煤主力 ZCM 2021-08-02 898.0 870.0 898.0 852.4 101722 8.900675e+09 4.93 -6.01 -55.6 0.0
>>> # 指定多个期货的 secid >>> secids = ['115.ZCM','115.ZC109'] >>> futures_df = ef.futures.get_quote_history(secids) >>> type(futures_df) <class 'dict'> >>> futures_df.keys() dict_keys(['115.ZC109', '115.ZCM']) >>> futures_df['115.ZC109'] 期货名称 期货代码 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 动力煤109 ZC109 2020-09-09 551.2 551.2 551.2 551.2 2 1.102400e+05 0.00 0.00 0.0 0.0 1 动力煤109 ZC109 2020-09-10 548.6 545.0 549.8 545.0 6 3.289200e+05 0.87 -1.12 -6.2 0.0 2 动力煤109 ZC109 2020-09-11 545.0 544.2 548.4 543.0 7 3.815000e+05 0.99 -0.73 -4.0 0.0 3 动力煤109 ZC109 2020-09-14 546.0 550.4 550.4 546.0 7 3.843000e+05 0.81 0.99 5.4 0.0 4 动力煤109 ZC109 2020-09-15 549.0 551.2 551.6 549.0 14 7.705600e+05 0.47 0.40 2.2 0.0 .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 212 动力煤109 ZC109 2021-07-27 897.0 892.4 915.8 888.0 109033 9.802067e+09 3.10 -0.53 -4.8 0.0 213 动力煤109 ZC109 2021-07-28 892.4 902.4 909.6 890.4 89853 8.086770e+09 2.14 0.38 3.4 0.0 214 动力煤109 ZC109 2021-07-29 902.6 918.6 919.0 900.4 83106 7.562646e+09 2.07 2.07 18.6 0.0 215 动力煤109 ZC109 2021-07-30 918.6 927.2 943.0 906.2 129862 1.202003e+10 4.04 1.89 17.2 0.0 216 动力煤109 ZC109 2021-08-02 898.0 870.0 898.0 852.4 101722 8.900675e+09 4.93 -6.01 -55.6 0.0