JQDataSDK Python 基金数据查询

维护#

安装#

1
pip install jqdatasdk

升级#

1
pip install -U jqdatasdk

初始化#

认证#

1
auth(account,password)

账号即手机号，密码即登陆密码

查询剩余流量#

1
get_query_count()

示例：

1
>>> get_query_count()
2
{'total': 1000000,'spare': 1000000}

基金基本信息#

将标的代码转化成聚宽标准格式#

1
normalize_code(code)
2
normalize_code([code,...])

code 应为聚宽标准格式。

示例：

1
>>> normalize_code("510880")
2
'510880.XSHG'
3
>>> normalize_code(["510880","513110"])
4
['510880.XSHG', '513110.XSHG']

获取单支标的信息#

1
get_security_info(code)

返回值：

属性	名称	备注
display_name	中文名称
name	缩写简称
start_date	上市日期	[datetime.date] 类型
end_date	退市日期	[datetime.date] 类型, 如果没有退市则为 2200-01-01
type	类型	stock ( 股票 ), index ( 指数 ), etf ( ETF 基金) , fja ( 分级 A ), fjb ( 分级 B )
parent	分级基金的母基金代码

示例：

1
>>> a=get_security_info('510880.XSHG')
2
>>> a.display_name
3
'红利ETF'
4
>>> a.name
5
'HLETF'
6
>>> a.start_date
7
datetime.date(2007, 1, 18)
8
>>> a.end_date
9
datetime.date(2200, 1, 1)
10
>>> a.type
11
'etf'
12
>>> a.parent
13
>>> type(a.parent)
14
<class 'NoneType'>

查询#

通过 Query 类查询基金信息#

从 finance.FUND_NET_VALUE 表中查询。

1
table=finance.FUND_NET_VALUE
2
q=query(table)

指定 code（标准 code，即形如 "510880" 的纯数字代码）。

1
q=q.filter(table.code==code)

如果要指定多个 code，可以

1
funds=[fund,...]
2
q=q.filter(table.code.in_(funds))

限定日期范围。

op 为 > >= == <= < != 中的一种。

date 为字符串型，如 "2025-01-01"。

1
q=q.filter(table.day op date)

取反条件使用 ~ 符号，比如

1
q=q.filter(~(table.day < "2025-01-01"))

想要同时满足（与）多个条件可以一起传入，比如

1
q=q.filter(
2
    table.code=="510880",
3
    table.day >= "2025-01-01",
4
    table.day <= "2025-01-10"
5
)

或者使用 sqlalchemy.sql.expression 中的 or_ and_ not_ 实现逻辑或，与，非关系

1
from sqlalchemy.sql.expression import or_,and_,not_
2
q=q.filter(or_(
3
  table.code=="510880",
4
    table.code=="513110"
5
))

使用 order_by 可以指定排序顺序。

1
q=q.order_by(table.day.desc()) # 降序
2
q=q.order_by(table.day.asc()) # 升序

如果要限制长度，可以

1
q=q.limit(n)

最后执行查询

1
res=finance.run_query(q)

run_query 方法最多获取 5000 条数据（无论 limit 到多少），可以使用 run_offset_query 方法分页查询，返回最多 20 万条数据。

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res=finance.run_offset_query(q)

简单内置函数查询#

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get_extras(info, security_list, start_date='2015-01-01', end_date='2015-12-31', df=True, count=None)