A股日度或者高频数据

Question

需要一份到目前为止最新的A股日度或者高频数据，最好包括订单笔数，成交笔数，申报笔数，撤单笔数，主动买入量，主动卖出量，当日收益率等

Answer 1

下午好🌅🌅🌅
本答案参考通义千问

要获取A股日度或高频数据，包括您提到的 订单笔数、成交笔数、申报笔数、撤单笔数、主动买入量、主动卖出量、当日收益率 等信息，需要通过专业的金融数据平台或数据库来获取。以下是一些权威的数据来源和获取方法，并附上代码示例（以Python为例）。

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一、数据需求说明

您提到的数据包括：

1. 订单笔数：每笔交易的订单数量
2. 成交笔数：实际成交的订单数量
3. 申报笔数：买卖双方的挂单数量
4. 撤单笔数：未成交的订单被取消的数量
5. 主动买入量 / 主动卖出量：根据“主动成交”规则统计的买卖量
6. 当日收益率：股票当天的涨跌幅百分比

这些数据通常属于高频交易数据或市场微观结构数据，一般不会在公开市场中直接提供。

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二、推荐数据来源（含价格）

1. Wind 数据

• 官网: https://www.wind.com.cn/
• 特点：
  • 提供完整的A股日度和高频数据（包括订单、成交、申报、撤单等）
  • 包含主动买入量、主动卖出量等指标
  • 需要付费使用（企业版或机构用户）
• 适用人群：金融机构、研究人员、量化投资者

注意：Wind 的数据接口通常需通过 Python 的 WindPy 库调用。

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2. 同花顺iFinD

• 官网: https://www.10jqka.com.cn/
• 特点：
  • 提供部分高频数据
  • 支持查询个股的订单、成交、申报等数据
  • 有免费试用和付费版本

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3. 东方财富Choice

• 官网: https://www.eastmoney.com/
• 特点：
  • 提供A股市场各类数据
  • 可查询日度和部分高频数据
  • 有API接口（需注册）

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4. 券商数据接口（如华泰证券、国泰君安等）

• 特点：
  • 某些券商会提供内部使用的高频数据接口
  • 适合做高频交易策略研究
  • 需要与券商合作

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5. 开源数据平台（部分可用）

• Tushare (Python):
  • 官网: https://tushare.pro/
  • 特点：
    • 提供部分日度数据（如K线、成交量、成交额等）
    • 不包含高频订单、申报、撤单等数据
    • 免费版数据有限，高级功能需付费
• 示例代码（获取日K线）：

import tushare as ts

# 初始化
ts.set_token('your_token')  # 替换为您的Token
pro = ts.pro_api()

# 获取某只股票的日K线数据
df = pro.query('daily', ts_code='600000.SH', start_date='20240101', end_date='20240401')
print(df)

注意：Tushare 不支持获取订单、申报、撤单等高频数据。

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三、如何获取高频数据？

✅ 方法一：使用 WindPy 接口（Wind 数据）

安装 WindPy（需安装 Wind 客户端）

pip install WindPy

示例代码（获取某只股票的高频数据）：

import WindPy
w.start()

# 获取某只股票的高频数据（需指定股票代码和日期）
data = w.wsd("600000.SH", "orderbuyvol,ordersellvol,tradebuyvol,tradesellvol,ordercancelvol",
             "2024-04-01", "2024-04-01", "TradingDay=1")

print(data)

注意：Wind 的高频数据接口需开通权限，并且某些字段可能需要额外配置。

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✅ 方法二：使用第三方金融数据服务（如聚宽、掘金等）

• 聚宽（JoinQuant）：

  • 提供部分高频数据
  • 适合回测和策略开发
  • 网址: https://www.joinquant.com/

• 掘金（Jiugui）：

  • 提供高频数据接口
  • 支持 Python 调用
  • 网址: https://www.jiugui.com/

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四、数据处理建议（如果已有数据）

如果你已经拥有原始数据（如CSV文件），可以按如下方式处理：

1. 计算当日收益率

import pandas as pd

# 假设 df 是包含 'close' 列的 DataFrame
df['return'] = df['close'].pct_change()

2. 计算主动买入/卖出量

# 假设 df 中有 'buy_vol' 和 'sell_vol' 列
df['net_buy'] = df['buy_vol'] - df['sell_vol']

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五、总结：获取A股高频数据的推荐路径

| 步骤 | 内容 | |------|------| | 1 | 选择数据源（Wind、同花顺iFinD、券商接口等） | | 2 | 注册账号并申请数据访问权限 | | 3 | 使用 Python 调用 API（如 WindPy、Tushare、Jiugui 等） | | 4 | 处理数据（如计算收益率、主动买/卖量等） | | 5 | 进行分析或建模 |

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六、注意事项

• 高频数据具有时效性，建议定期更新。
• 数据质量是关键，建议从权威平台获取。
• 代码需根据具体数据格式进行调整，特别是字段名和时间范围。

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如有需要，我可以帮你写一个完整的数据获取 + 处理 + 分析的 Python 脚本模板，请告诉我你具体想分析哪只股票或哪个时间段的数据。