股票数据api

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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 4 篇）：行业与概念板块树构建做板块轮动、题材挖掘，第一件事是有一张「板块树」：指数、行业、概念之间谁挂在谁下面，代码怎么对应。接口 hszg/list 直接给出了完整的树形结构（带 type1/type2/level/pcode），本篇把它落库并还原成可遍历的层级，下一篇就能顺着树把成分股挂上去。

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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。

信誓旦旦的程序猿

【Python 量化取数指南 #13】Python 把行情落库：sqlite 一键存，回测随用随取系列：《Python 量化取数指南》｜连载项目 · 纯 GET 取数 · 仅依赖 requests · 本地库用 sqlite 适用：想把前面拉的行情落进本地库、回测时随用随取、不再每次联网的人。

信誓旦旦的程序猿

【Python 量化取数指南 #09】Python 拿港股通数据：港股通成交与港股财报实测系列：《Python 量化取数指南》｜连载项目 · 纯 GET 取数 · 仅依赖 requests 适用：想用 Python 拿港股通成交、港股财报，做 AH 跨市场取数的人。

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量化数据进阶：多维实战篇（第 11 篇）：历史涨跌停价：涨跌停序列与止损线测算上一篇《板块轮动：行业资金流向与龙头股捕捉》我们把视角从「个股」抬到了「行业」，用资金流与龙头股回答了「哪条资金链在动」。但还有一类问题始终悬着：如果我看错了，最多会亏到哪里？

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【量化系统从零构建 #04】存储设计：选型·建库·交易日历系列：《量化系统从零构建》｜连载项目 · 纯 GET 取数 · 仅依赖 requests 适用：想给取数层配一个本地存储底座的读者；本篇是纯本地存储层，不发起网络请求，直接基于标准库 sqlite3 建库，为 #05 行情落库铺路。

信誓旦旦的程序猿

【零依赖量化数据实战 #25】北交所技术指标与基本面系列：《零依赖量化数据实战》｜零依赖 · 纯 GET · 不 import 任何 SDK 适用：想用 Python 把**北交所（BJ）**股票的技术指标（MACD / MA / KDJ / BOLL）与基本面（股本、十大股东、流通股东、股东数）一次拉齐的量化爱好者；不依赖任何行情终端。

【如何获取股票数据11】Python、Java等多种主流语言实例演示获取股票行情api接口之沪深A股近一年各季度利润数据获取实例演示及接口API说明文档最近一两年内，股票量化分析逐渐成为热门话题。而从事这一领域工作的第一步，就是获取全面且准确的股票数据。因为无论是实时交易数据、历史交易记录、财务数据还是基本面信息，这些数据都是我们进行量化分析时不可或缺的宝贵资源。我们的主要任务是从这些数据中提炼出有价值的信息，为我们的投资策略提供有力的指导。

【如何获取股票数据15】Python、Java等多种主流语言实例演示获取股票行情api接口之沪深A股所属指数数据获取实例演示及接口API说明文档最近一两年内，股票量化分析逐渐成为热门话题。而从事这一领域工作的第一步，就是获取全面且准确的股票数据。因为无论是实时交易数据、历史交易记录、财务数据还是基本面信息，这些数据都是我们进行量化分析时不可或缺的宝贵资源。我们的主要任务是从这些数据中提炼出有价值的信息，为我们的投资策略提供有力的指导。

【如何获取股票数据03】Python、Java等多种主流语言实例演示获取股票行情api接口之沪深A股实时最新分时MACD数据获取实例演示及接口API说明文档最近一两年内，股票量化分析逐渐成为热门话题。而从事这一领域工作的第一步，就是获取全面且准确的股票数据。因为无论是实时交易数据、历史交易记录、财务数据还是基本面信息，这些数据都是我们进行量化分析时不可或缺的宝贵资源。我们的主要任务是从这些数据中提炼出有价值的信息，为我们的投资策略提供有力的指导。

【量化分析】Python、JavaScript（Node.js）、Java、C#和Ruby五种主流语言的实例代码给大家演示一下如何获取股票实时交易数据最近一两年，股票量化分析越来越受欢迎了。想要入行，首先得搞定股票数据。毕竟，所有量化分析都是建立在数据之上的，实时交易、历史交易、财务、基本面，这些数据咱们都得有。咱们的目标就是挖掘这些数据中的价值，来指导咱们的投资策略。

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