A股量化数据工程：从 REST 接口到策略信号（第 17 篇）：创新高与新低扫描

前言

创新高 / 新低是个股强度最直观的信号：持续新高说明趋势强，密集新低说明杀跌未止。接口 himk/pzxg（盘中创新高）、himk/pzxd（盘中创新低）直接给出标的与「是否创新高」标记，本篇自研新高强度扫描器，把个股强度汇总成市场温度计。

一、接口原始字段梳理

1）盘中创新高个股

接口地址：https://api.biyingapi.com/himk/pzxg/{LICENCE}

字段	说明
t	日期
dm	股票代码
mc	股票名称
c	现价
h	最高
l	最低
zdf	涨跌幅
iscq	是否创新高（1/0）
hs	换手率
zdf5, iscq5	5 日涨跌幅 / 是否 5 日新高
zdf10, iscq10	10 日
zdf20, iscq20	20 日

2）盘中创新低个股

接口地址：https://api.biyingapi.com/himk/pzxd/{LICENCE}

字段	说明
t	日期
dm	股票代码
mc	股票名称
c	现价
h	最高
l	最低
zdf	涨跌幅
iscq	是否创新低（1/0）
hs	换手率
zdf5, iscq5	5 日
zdf10, iscq10	10 日
zdf20, iscq20	20 日

二、自研衍生统计指标

新高强度 ：创新高股中 zdf > 5% 的占比，越高市场越亢奋。
新低恐慌度 ：创新低股中 zdf < -5% 的占比，越高杀跌越狠。
牛熊宽度 ：新高数 − 新低数 的绝对值，做市场宽度指标。

标记 iscq 为接口原始，占比与宽度为自研二次计算。

三、数据表设计

sql 复制代码

CREATE TABLE IF NOT EXISTS scan_newhigh (
    dm TEXT, t TEXT, c REAL, zdf REAL, hs REAL,
    iscq INTEGER, zdf5 REAL, zdf10 REAL, zdf20 REAL,
    PRIMARY KEY (dm, t)
);

CREATE TABLE IF NOT EXISTS scan_newlow (
    dm TEXT, t TEXT, c REAL, zdf REAL, hs REAL,
    iscq INTEGER, zdf5 REAL, zdf10 REAL, zdf20 REAL,
    PRIMARY KEY (dm, t)
);

CREATE TABLE IF NOT EXISTS scan_breadth (
    t TEXT PRIMARY KEY,
    high_strength REAL,
    low_panic REAL,
    breadth REAL
);

四、完整代码

python 复制代码

import requests
import sqlite3
import time

LICENCE = "YOUR_LICENCE"
BASE = "https://api.biyingapi.com"
DB_PATH = "quant.db"

def biying_api_get_retry(url, timeout=15, max_retry=3):
    for i in range(max_retry):
        try:
            r = requests.get(url, timeout=timeout)
            r.raise_for_status()
            return r.json()
        except Exception as e:
            if i == max_retry - 1:
                raise
            time.sleep(1 + i)

def fetch(path):
    d = biying_api_get_retry(f"{BASE}/himk/{path}/{LICENCE}")
    return d.get("data", []) if isinstance(d, dict) else []

def strength(rows):
    highs = [r for r in rows if r.get("iscq") == 1]
    if not highs:
        return 0.0
    strong = sum(1 for r in highs if (r.get("zdf") or 0) > 5)
    return round(strong / len(highs), 3)

if __name__ == "__main__":
    hi = fetch("pzxg"); lo = fetch("pzxd")
    con = sqlite3.connect(DB_PATH)
    for r in hi:
        con.execute(
            "INSERT OR REPLACE INTO scan_newhigh(dm,t,c,zdf,hs,iscq,zdf5,zdf10,zdf20)"
            "VALUES(?,?,?,?,?,?,?,?,?)",
            [r.get("dm"), r.get("t"), r.get("c"), r.get("zdf"), r.get("hs"),
             r.get("iscq"), r.get("zdf5"), r.get("zdf10"), r.get("zdf20")])
    for r in lo:
        con.execute(
            "INSERT OR REPLACE INTO scan_newlow(dm,t,c,zdf,hs,iscq,zdf5,zdf10,zdf20)"
            "VALUES(?,?,?,?,?,?,?,?,?)",
            [r.get("dm"), r.get("t"), r.get("c"), r.get("zdf"), r.get("hs"),
             r.get("iscq"), r.get("zdf5"), r.get("zdf10"), r.get("zdf20")])
    t = hi[0].get("t") if hi else (lo[0].get("t") if lo else "")
    hs_ = strength(hi)
    lp_ = strength(lo)
    breadth = round((len(hi) - len(lo)), 3)
    con.execute(
        "INSERT OR REPLACE INTO scan_breadth(t,high_strength,low_panic,breadth)"
        "VALUES(?,?,?,?)", (t, hs_, lp_, breadth))
    con.commit(); con.close()
    print(f"日期 {t} 创新高 {len(hi)} 只(强度{hs_}) 创新低 {len(lo)} 只(恐慌{lp_}) 宽度{breadth}")

五、关键业务说明

iscq 是现成标记：接口已判创新高/低，直接用它分桶，不用自己算 N 日高低。
强度看占比非数量：牛市新高数量天然多，用「强占比」归一才有跨日可比性。
宽度是逆向指标 ：breadth 极端负值时往往临近情绪底部，但非买卖信号。

六、拓展练习

把 scan_breadth 按日落库一周，画牛熊宽度序列，找情绪拐点。
对创新高股叠加第 5 篇板块映射，看新高是否集中在同一板块（主线确认）。
用 zdf20 把「20 日新高且涨幅温和」的标的单独成池（仅统计）。

下篇预告

A股量化数据工程：从 REST 接口到策略信号（第 18 篇）：放量缩量异动扫描

下一篇用 himk/cjzz / cjzj / lxfl / lxsl 拉取成交骤变与连续量能异动，自研「量能温度计」。
免责申明 ：本篇全部代码、接口调用仅作为量化编程学习演示，仅为数据演示，不构成投资建议。市场有风险，投资需谨慎。