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AmazingData 数据源适配器

基于中国银河证券星耀数智量化平台 SDK 的封装，提供统一、简洁的金融数据获取接口。

功能特性

  • 简洁的API设计: 封装复杂的SDK接口，提供直观的数据获取方法
  • 类型安全: 使用Python类型注解，IDE友好的代码提示
  • 灵活的配置: 支持本地缓存、参数自定义等配置选项
  • 全面的数据覆盖: 支持行情、财务、股本、融资融券等多类金融数据

安装依赖

# 安装 AmazingData SDK (需从银河证券获取)
pip install tgw-1.*.*-py3-none-any.whl
pip install AmazingData-1.*.*-cp3x-none-any.whl

# 安装其他依赖
pip install pandas

快速开始

from amazing_data_adapter import create_adapter, SecurityType, Period

# 1. 创建适配器
adapter = create_adapter(
    username='your_username',
    password='your_password', 
    host='your_host',
    port=8080,
    local_path='./data_cache/',  # 本地缓存路径
    use_local_cache=True          # 是否使用本地缓存
)

# 2. 连接数据源
if adapter.connect():
    # 3. 获取数据
    codes = adapter.get_code_list(SecurityType.STOCK_A)
    kline = adapter.get_kline(
        codes=['000001.SZ'],
        start_date='20240101',
        end_date='20241231',
        period=Period.DAILY
    )
    
    # 4. 断开连接
    adapter.disconnect()

功能模块

1. 基础数据

方法 说明
get_code_list(security_type) 获取代码列表
get_code_info(security_type) 获取证券基本信息
get_trading_calendar(market) 获取交易日历
get_adj_factor(codes) 获取单次复权因子
get_backward_factor(codes) 获取后复权因子

2. 历史行情数据

方法 说明
get_kline(codes, start_date, end_date, period) 获取K线数据
get_snapshot(codes, start_date, end_date) 获取历史快照

支持的周期 (Period):

  • Period.MIN1 - 1分钟
  • Period.MIN5 - 5分钟
  • Period.MIN15 - 15分钟
  • Period.MIN30 - 30分钟
  • Period.MIN60 - 60分钟
  • Period.DAILY - 日线
  • Period.WEEKLY - 周线
  • Period.MONTHLY - 月线

3. 财务数据

方法 说明
get_balance_sheet(codes, start_date, end_date) 资产负债表
get_cash_flow(codes, start_date, end_date) 现金流量表
get_income_statement(codes, start_date, end_date) 利润表
get_profit_express(codes, start_date, end_date) 业绩快报
get_profit_notice(codes, start_date, end_date) 业绩预告

4. 股东股本数据

方法 说明
get_top10_shareholders(codes, start_date, end_date) 十大股东
get_shareholder_count(codes, start_date, end_date) 股东户数
get_equity_structure(codes, start_date, end_date) 股本结构

5. 融资融券数据

方法 说明
get_margin_summary(start_date, end_date) 融资融券汇总
get_margin_detail(codes, start_date, end_date) 个股融资融券明细

6. 交易异动数据

方法 说明
get_longhu_bang(codes, start_date, end_date) 龙虎榜数据
get_block_trading(codes, start_date, end_date) 大宗交易

7. 指数数据

方法 说明
get_index_constituents(codes) 指数成分股
get_index_weights(codes, start_date, end_date) 成分股权重

支持的指数:

  • 000016.SH - 上证50
  • 000300.SH - 沪深300
  • 000905.SH - 中证500
  • 000906.SH - 中证800
  • 000852.SH - 中证1000

8. ETF数据

方法 说明
get_etf_pcf(codes) ETF申赎数据
get_fund_share(codes, start_date, end_date) 基金份额

9. 可转债数据

方法 说明
get_kzz_issuance(codes) 可转债发行数据

证券类型枚举

from amazing_data_adapter import SecurityType

SecurityType.STOCK_A        # 沪深A股
SecurityType.STOCK_A_SH_SZ  # 沪深A股（沪深）
SecurityType.INDEX_A        # 沪深指数
SecurityType.ETF            # ETF
SecurityType.FUTURE         # 期货
SecurityType.KZZ            # 可转债
SecurityType.GLRA           # 逆回购
SecurityType.HKT            # 港股通
SecurityType.ETF_OP         # ETF期权

使用示例

获取历史K线数据

# 获取多只股票日线数据
kline_data = adapter.get_kline(
    codes=['000001.SZ', '600000.SH'],
    start_date='20240101',
    end_date='20241231',
    period=Period.DAILY
)

for code, df in kline_data.items():
    print(f"{code}: {len(df)} 条数据")
    print(df.head())

获取财务报表

# 获取资产负债表
balance_sheet = adapter.get_balance_sheet(
    codes=['000001.SZ', '600000.SH'],
    start_date=20240101,
    end_date=20241231
)

for code, df in balance_sheet.items():
    print(f"\n{code} 资产负债表:")
    print(df[['REPORTING_PERIOD', 'TOTAL_ASSETS', 'TOTAL_CUR_ASSETS']])

获取指数成分股

# 获取沪深300成分股
constituents = adapter.get_index_constituents(['000300.SH'])
df = constituents['000300.SH']
print(f"沪深300成分股数量: {len(df)}")
print(df[['CON_CODE', 'INDATE', 'INDEX_NAME']].head())

批量数据处理

# 获取所有A股代码
all_codes = adapter.get_code_list(SecurityType.STOCK_A)

# 分批处理避免超时
batch_size = 50
for i in range(0, len(all_codes), batch_size):
    batch_codes = all_codes[i:i+batch_size]
    data = adapter.get_balance_sheet(batch_codes)
    # 处理数据...

结合复权因子计算真实价格

# 获取K线和复权因子
kline = adapter.get_kline(['000001.SZ'], '20240101', '20241231')
adj_factor = adapter.get_backward_factor(['000001.SZ'])

df = kline['000001.SZ']
# 合并并计算复权价格
df['trade_date'] = df.index.strftime('%Y%m%d').astype(int)
df = df.merge(adj_factor[['000001.SZ']].reset_index(), 
              left_on='trade_date', right_on='index')
df['adj_close'] = df['close'] * df['000001.SZ']

数据缓存

适配器支持本地数据缓存，可大幅提升重复查询的速度：

adapter = create_adapter(
    username='xxx',
    password='xxx',
    host='xxx',
    port=8080,
    local_path='./my_data_cache/',  # 缓存目录
    use_local_cache=True              # 默认启用缓存
)

# 强制从服务器获取最新数据
adapter.get_kline(codes, start_date, end_date, is_local=False)

注意事项

  1. 账号权限: 使用本适配器需要先向中国银河证券申请开通星耀数智平台权限

  2. 日期格式: 支持多种日期格式：

    • int: 20240101
    • str: "2024-01-01" 或 "20240101"
    • date: datetime.date(2024, 1, 1)

  3. 错误处理: 所有方法在连接断开会抛出 RuntimeError，建议在外层做好异常处理

  4. 资源释放: 使用完毕后请调用 adapter.disconnect() 断开连接

文件说明

  • amazing_data_adapter.py - 适配器主代码
  • amazing_data_examples.py - 详细使用示例
  • README.md - 本文档

API参考

详细的SDK接口文档请参考银河证券提供的《AmazingData开发手册》。