股票量化数据接口

信誓旦旦的程序猿

【Python量化实战宝典 #08】可转债与债券接口手册：转股价·溢价率·纯债价值（Python 可跑）手册定位：「数据底座手册」第 8 篇（模块一收尾）。可转债是「债底+股性」的混合品种，双低策略的核心数据都在这一篇。本篇讲可转债一览、比价表、实时行情三个端点，并用比价字段算转股溢价率、估算纯债价值。接口路径取自官网文档页已验证路径，未虚构；纯债价值为公式估算，非接口直出，已注明。

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A股量化策略回测实战：从行情数据到绩效评估（第 1 篇）：回测引擎从零搭建系列说明：本系列使用公开量化数据 REST 接口提供的真实行情/财务数据，演示如何把交易思想变成可回测、可评价的策略。约定：①接口只返回裸字段，所有指标、信号、绩效均由代码二次计算；②涨红跌绿（A 股惯例），上涨为红、下跌为绿；③金额以 ¥ 计；④客观演示，不构成任何投资建议。

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A股量化数据工程：从 REST 接口到策略信号（第 18 篇）：放量缩量异动扫描量在价先。成交骤增、连续放量往往对应资金进场；成交骤减、连续缩量对应观望或出货尾声。接口 himk/cjzz（骤增）、cjzj（骤减）、lxfl（连续放量）、lxsl（连续缩量）给出四类量能异动，本篇自研量能温度计，区分「放量上涨」与「放量下跌」。

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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。

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A股量化数据工程：从 REST 接口到策略信号（第 7 篇）：盈利能力因子：毛利率、净利率与 ROE价格与资金维度跑完，进入基本面。盈利是公司质量的底盘：毛利率看生意模式，净利率看管控，ROE 看为股东赚钱的效率。接口 hicw/yl 一次性给出这三个核心值，本篇把它们落库，并自研截面 z-score 打分，得到第一个可横比的基本面因子。

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A股量化数据工程：从 REST 接口到策略信号（第 8 篇）：成长能力因子：营收与利润增速盈利能力看「现在多能赚」，成长能力看「将来能不能更赚」。营收增速、净利增速、净资产增速是景气度的三盏灯。接口 hicw/cz 给出这些同比/环比增速，本篇落库并自研成长因子，与前一篇盈利因子互补。

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A股量化数据工程：从 REST 接口到策略信号（第 5 篇）：板块成分股映射与对齐第 4 篇拿到了板块树，叶子节点下挂的就是成分股。本篇把成分股批量落进 board_stock_map，并用股票实时行情把「板块」和「个股涨跌」对齐，得到一个最朴素的板块强弱指标：成分股涨跌幅中位数。这一步是把树变成可量化信号的关键。

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A股量化数据工程：从 REST 接口到策略信号（第 1 篇）：指数列表与实时行情接入系列说明做量化的人几乎都从「指数」起步——大盘涨跌、板块强弱、风格切换，全靠指数说话。但很多新手卡在数据接入：要么爬虫不稳定，要么字段对不齐。本篇用一组 REST 接口，把指数列表和指数实时行情一次性接进来，落进本地库，后续所有因子、信号都从这张表长出来。

我是有底线的