金融科技示例工程【免费下载链接】ai_quant_tradeStock AI Trader: 1-stop platform for learning, sim live trading. Covers: stock basics, strategies, LLMs, factor mining, ML/DL/RL, graph nets, HFT, C deploy JoinQuant code. 股票AI操盘手一站式学习、模拟、实盘平台。涵盖股票基础、策略、大模型、因子挖掘、机器学习/深度学习/强化学习、图网络、高频交易、C部署及聚宽代码。项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/ai_quant_trade点击查看免费下载导读收盘集合竞价是 A 股交易日的最后一个关键时间窗口14:57~15:00其成交数据蕴含了尾盘资金博弈、次日情绪预期等重要信息。本文以 Tushare Pro 的stk_auction_c接口为核心系统讲解股票收盘集合竞价数据的字段含义、调用方式、限量与权限要求并结合 ai_quant_trade 仓库中该接口文档、SKILL 包及同族竞价数据接口给出按日期循环全量拉取、与开盘竞价数据联合分析等实战方案。读完本文你将能够独立、合规地获取并应用 A 股收盘集合竞价数据为尾盘策略、打板研究及量化因子构建提供数据底座。一、接口概览与定位1.1 接口基本信息stk_auction_c股票收盘集合竞价数据是 Tushare Pro 股票数据中特色数据分类下的接口对应文档位于 股票收盘集合竞价数据关键属性如下属性说明接口名stk_auction_c数据内容股票收盘 15:00 集合竞价数据更新频率每天盘后更新单次限量最大返回 10000 行数据可根据日期循环拉取权限要求需开通股票分钟权限后方可获得本接口权限在 Tushare 官方接口列表见 SKILL.md中stk_auction_c与开盘集合竞价接口stk_auction_o对应文档 股票开盘集合竞价数据共同组成了集合竞价特色数据家族二者字段结构完全一致仅数据时点不同。1.2 收盘集合竞价的时间窗口A 股连续竞价于 14:57 停止随后进入收盘集合竞价阶段至 15:00 产生收盘价。因此stk_auction_c返回的实际上就是以收盘集合竞价撮合结果为口径的收盘价 尾盘三分钟撮合成交量/额。它与日线接口daily中的close全天收盘价含义一致但额外提供了该时段的vol、amount、vwap等精细指标可用于研究尾盘资金行为。二、输入参数详解stk_auction_c的输入参数共 4 个均为可选参数名称类型必选描述ts_codestrN股票代码如600519.SH、000001.SZtrade_datestrN交易日期YYYYMMDD如20241122start_datestrN开始日期YYYYMMDD用于区间查询end_datestrN结束日期YYYYMMDD用于区间查询参数使用要点股票代码格式遵循 Tushare 统一规则ts_code采用代码 交易所后缀格式如603102.SH、300504.SZ与 SKILL.md 中参数格式说明一节所述约定一致。日期格式严格使用YYYYMMDD如20241122不支持其他分隔符。组合查询可单独按trade_date取全市场某日数据也可配合ts_code精确到单只股票或用start_date/end_date做区间拉取。单次 10000 行限制A 股全市场股票数量沪深京约 5000通常单日即可返回但若区间跨多日则可能超限需要按日循环详见第四节。三、输出参数详解接口返回 7 个字段构成一份以收盘集合竞价口径的迷你 OHLCV 行情名称类型默认显示描述ts_codestrY股票代码trade_datestrY交易日期closefloatY收盘集合竞价收盘价openfloatY收盘集合竞价开盘价highfloatY收盘集合竞价最高价lowfloatY收盘集合竞价最低价volfloatY收盘集合竞价成交量amountfloatY收盘集合竞价成交额vwapfloatY收盘集合竞价均价字段解读close/open/high/low收盘集合竞价时段形成的价格。由于集合竞价撮合机制多数个股该时段open high low close价格单一这也是其与daily日线的重要差异——它只反映尾盘 3 分钟的成交结果。vol成交量股可直接换算为手除以 100。amount成交金额元。vwap成交量加权均价Volume Weighted Average Price比单一成交价更能反映该时段的真实成交成本是构建尾盘均价类因子的基础数据。数据样例来自原文档trade_date20241122603102.SH收盘竞价 close 36.16vol 557900amount 20347168vwap 36.471600769.SH收盘竞价 vol 7940892、amount 102510940、vwap 12.909。可见不同个股尾盘竞价活跃度差异显著vwap与close的偏离也各不同。四、接口调用实战4.1 环境准备在 ai_quant_trade 仓库中Tushare 的使用方式已由 SKILL.md 给出完整流程安装 tushare推荐 Python 3.7建议使用清华 PyPI 镜像pip install tushare -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple注册并配置 Token在 Tushare 官网注册后获取 token通过环境变量注入export TUSHARE_TOKENyour_token初始化 Pro API推荐参照 scripts/stock_data_example.py 中的写法从环境变量或本地 token 读取import os import tushare as ts token os.getenv(TUSHARE_TOKEN) or ts.get_token() pro ts.pro_api(token)4.2 基础调用获取单日全市场收盘集合竞价数据原文档给出的最简用法直接按trade_date取某日全部 A 股收盘竞价数据pro ts.pro_api() df pro.stk_auction_c(trade_date20241122) print(df.head())返回结果为 pandas DataFrame列即上文 7 个输出字段。4.3 按日期循环拉取全量历史由于单次请求最多返回 10000 行跨多日拉取时需按日循环建议配合交易日历接口trade_cal对应文档 交易日历确保只请求交易日import tushare as ts pro ts.pro_api() # 先获取交易日历默认上交所is_open1 为交易日 cal pro.trade_cal(exchangeSSE, start_date20240101, end_date20240301, is_open1) trade_days cal[cal_date].tolist() frames [] for day in trade_days: # 单日全市场通常不超过 10000 行超出时配合 ts_code 分批 df_day pro.stk_auction_c(trade_dateday) if df_day is not None and not df_day.empty: frames.append(df_day) print(f{day}: {len(df_day) if df_day is not None else 0} rows) result pd.concat(frames, ignore_indexTrue)工程建议每次请求后建议time.sleep(0.5)左右做频率控制避免触发 Tushare 服务端的限流。若区间内某日返回行数接近 10000 上限可降级为按ts_code分股票逐批请求。建议将结果落盘如 CSV/Parquet并做增量更新避免重复请求消耗积分额度。4.4 按股票代码精确查询研究单只股票的尾盘竞价行为时直接以ts_code定位df pro.stk_auction_c(ts_code600519.SH, start_date20240101, end_date20241231)4.5 指定字段裁剪同 Tushare 其他 Pro 接口一样可用fields参数按需取列减少传输与内存开销df pro.stk_auction_c(trade_date20241122, fieldsts_code,trade_date,close,vol,amount,vwap)五、与同族竞价接口的对比与联合应用Tushare 中共有三个与集合竞价相关的接口本文文档所在仓库的 SKILL.md 均有收录接口时点数据内容关键差异stk_auction_c收盘 15:00收盘集合竞价 OHLCV、vol、amount、vwap盘后更新可拉全历史stk_auction_o开盘 9:30开盘集合竞价 OHLCV、vol、amount、vwap盘后更新可拉全历史stk_auction当日 9:25~9:29当日开盘竞价成交vol、price、amount、换手率、量比、流通股本盘中实时获取含换手率/量比等衍生指标仅限当日三个接口可形成完整的竞价研究链条开盘竞价stk_auction_o/stk_auction反映隔夜信息与早盘多空预期用于开盘强弱判断收盘竞价stk_auction_c反映全天博弈后的尾盘共识是次日开盘的重要情绪锚点联合因子可构造收盘竞价量能占比vol_c / 全天vol、开盘-收盘竞价均价差vwap_o - vwap_c等特征用于尾盘异动识别、打板情绪度量或机器学习选股特征。其中stk_auction_o的文档与输出结构见 股票开盘集合竞价数据其数据样例中open close high low的特征印证了集合竞价价格单一性而stk_auction_c样例中vwap与close存在偏离如300657.SZclose 21.13vwap 21.529说明尾盘撮合存在多笔价格vwap提供了更精确的成交成本信息。六、典型应用场景与注意事项6.1 典型应用场景尾盘策略研究基于收盘竞价amount/vol识别尾盘放量个股结合次日表现验证尾盘异动信号的有效性。打板/短线情绪分析与 涨跌停和炸板数据、涨停股票连板天梯 等打板专题数据组合度量涨停股尾盘竞价承接力度。量化因子构建收盘竞价vwap、amount可作为日内高频特征补充进因子库供机器学习/深度学习选股模型使用。盘后批量复盘每日盘后更新适合在收盘后定时任务中拉取当日全市场收盘竞价快照入库。6.2 注意事项权限门槛必须先开通股票分钟权限方可使用stk_auction_c这与历史分钟、开盘竞价等接口的权限体系一致SKILL.md 接口列表中标明该接口属于特色数据分类。数据时效数据为每天盘后更新当日数据通常在收盘后一段时间才可用盘中调用无法获取当日数据。限量策略单次 10000 行上限务必按日期循环免费积分用户需注意积分消耗合理规划拉取频率与字段。与日线数据口径差异stk_auction_c的close即当日收盘价但vol/amount仅统计收盘集合竞价时段不能将其当作全天成交量直接使用需与daily接口见 历史日线做口径区分。七、总结stk_auction_c以极简的 4 入参、7 出参结构提供了 A 股全市场逐日的收盘集合竞价精细数据。配合仓库中 SKILL.md 的标准化调用流程、scripts/stock_data_example.py 的工程化写法以及开盘竞价、当日竞价同族接口开发者可以低成本构建从尾盘竞价观测到因子建模的完整数据链路为 ai_quant_trade 项目下的策略研究、模拟盘与实盘决策提供数据支撑。赞分享金融科技示例工程【免费下载链接】ai_quant_tradeStock AI Trader: 1-stop platform for learning, sim live trading. Covers: stock basics, strategies, LLMs, factor mining, ML/DL/RL, graph nets, HFT, C deploy JoinQuant code. 股票AI操盘手一站式学习、模拟、实盘平台。涵盖股票基础、策略、大模型、因子挖掘、机器学习/深度学习/强化学习、图网络、高频交易、C部署及聚宽代码。项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/ai_quant_trade点击查看免费下载相关推荐单张图片 0.5 秒出 3D 模型TripoSR 单图 3D 重建上手指南单张图片 0.5 秒出 3D 模型TripoSR 单图 3D 重建上手指南 TripoSR 是一个单图像 3D 重建模型输入一张照片前向推理一次就输出 3人工智能深度学习计算机视觉媒体生成图形学DINOv3 预训练超参数指南:3 个核心参数、1 条缩放公式和 5 个必查配置键DINOv3 预训练超参数指南:3 个核心参数、1 条缩放公式和 5 个必查配置键 DINOv3 是 Meta 开源的第三代自监督 ViT 预训练参考实现,把人工智能计算机视觉基础模型深度学习预训练模型评测Tushare stk_auction_o 接口实战A股开盘集合竞价数据获取与量化应用全指南Tushare stk_auction_o 接口实战A股开盘集合竞价数据获取与量化应用全指南 本文以 ai_quant_trade 仓库中 Tushare S金融科技示例工程上一篇KytyPS5系统库模拟策略40 PS5系统模块的符号注册机制与逆向实现完整指南下一篇bb Workflows 实战把任务扇出到多个 Agent 线程的并行编排指南创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考