简介

qstock由“Python金融量化”公众号开发，试图打造成个人量化投研分析开源库，目前包括数据获取（data）、可视化(plot)、选股(stock)和量化回测（backtest）四个模块。其中数据模块（data）数据来源于东方财富网、同花顺、新浪财经等网上公开数据，数据爬虫部分参考了现有金融数据包tushare、akshare和efinance。qstock致力于为用户提供更加简洁和规整化的金融市场数据接口。可视化模块基于plotly.express和pyecharts包，为用户提供基于web的交互图形简单操作接口；选股模块提供了同花顺的技术选股和公众号策略选股，包括RPS、MM趋势、财务指标、资金流模型等，回测模块为大家提供向量化（基于pandas）和基于事件驱动的基本框架和模型。

qstock目前在pypi官网上发布，开源版本为1.1.0，意味着读者直接“pip install qstock”安装即可使用。GitHub地址：https://github.com/tkfy920/qstock。

目前部分策略选股和策略回测功能仅供知识星球会员使用，会员可在知识星球置顶帖子上上获取qstock-1.1.1.tar.gz （强化版）安装包，进行离线安装。

下面为大家介绍qstock数据模块（data）中行业、概念板块数据和资金流数据的调用方法。

#导入qstock模块 importqstockas qs

01 指数成分股

00 获取常见指数的成分股

index_member(code)

code : 指数名称或者指数代码 #上证50成份股 df=qs.index_member(sz50) #查看前几行数据 df.head() #沪深300成分股 qs.index_member(hs300)

02 概念板块数据

获取同花顺概念板块名称、成分股、和行情数据

01 获取同花顺概念板块名称

ths_index_name(flag=概念)

flag=概念板块 or 行业板块

#行业板块名称 name_list=qs.ths_index_name(行业) #查看5个 name_list[:5]

[种植业与林业, 养殖业, 农产品加工, 农业服务, 煤炭开采加工]

#概念板块名称 name_list=qs.ths_index_name(概念) #查看5个 name_list[:5]

[信创, 有机硅概念, 空气能热泵, 先进封装（Chiplet）, 减速器]

02 概念板块成分股

获取同花顺概念板块成分股

注意，同花顺数据接口不太稳定，如报错过一段时间再试。

ths_index_member(code=None)

code:输入板块行业或概念代码或简称

#比如种植业与林业成分股 df=qs.ths_index_member(种植业与林业) #查看前几行 df.head() #比如有机硅概念 df=qs.ths_index_member(有机硅概念) #查看前几行 df.head()

03 概念指数行情数据

获取同花顺概念或行业板块指数行情数据(开盘、最高、最低、收盘和成交量）

ths_index_data(code=None)

code:输入板块行业或概念代码或简称

df=qs.ths_index_data(有机硅概念) df.head()

03 资金流数据

04日内资金流数据

intraday_money(code)

code : 股票、债券代码

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

#注意要在交易日交易时段才能获取到相应数据 df=qs.intraday_money(中国平安) df.head()

05 历史资金流向数据

hist_money(code)

code : 股票、债券代码

获取股票、债券、期货等的历史单子流入流出数据

df=qs.hist_money(中国平安) df.tail()

06个股n日资金流

stock_money(code, ndays=[3, 5, 10, 20])

stock可以为股票简称或代码，如晓程科技或300139

ndays为时间周期或list，如3日、5日、10日等

#默认ndays=[3, 5, 10, 20]df=qs.stock_money(中国平安

)

dfdf=qs.stock_money(中国平安,[10,30,60]) df.tail()

07 同花顺资金流数据

获取同花顺个股、行业、概念资金流数据

ths_money(flag=None,n=None):

flag:个股,概念,行业

n=1,3,5,10,20分别表示n日资金累计净额

#个股20日资金流数据 df=qs.ths_money(个股,n=20) df.tail()#行业板块10日资金流数据 df=qs.ths_money(行业,n=10) df.tail()#概念板块5日资金流数据 df=qs.ths_money(概念,n=5) df.tail()

04 北向资金

08 北向资金数据

north_money(flag=None,n=1)

flag=None，默认返回北上资金总体每日净流入数据

flag=行业,代表北向资金增持行业板块排行

flag=概念,代表北向资金增持概念板块排行

flag=个股,代表北向资金增持个股情况

n: 代表n日排名，n可选1、3、5、10、‘M’，‘Q,Y

即 {1:"今日", 3:"3日",5:"5日", 10:"10日",M:"月", Q:"季", Y:"年"}

北向资金每日净流入

#北向资金每日净流入数据 df=qs.north_money() df.tail()

北向资金增持行业板块

#北向资金增持行业板块5日排名 df=qs.north_money(行业,5) df.tail()

北向资金增持概念板块

#北向资金增持概念板块 df=qs.north_money(概念,5) df.tail()

北向资金增持个股情况

#北向资金增持个股情况 #有个小bug，列名没有对应起来，该函数调用将报错，将在新版本中修正。 df=qs.north_money(个股,5) df.tail()

后续推文将进一步分享qstock数据模块中关于基本面数据、宏观数据、财经新闻数据等的调用方法。