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Reviewed-on: sakibcc/zhixing-system#19
This commit was merged in pull request #19.
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,822 @@
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name: tushare
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description: 面向中文自然语言的 Tushare 数据研究技能。用于把“看看这只股票最近怎么样”“帮我查财报趋势”“最近哪个板块最强”“北向资金在买什么”“给我导出一份行情数据”这类请求，转成可执行的数据获取、清洗、对比、筛选、导出与简要分析流程。适用于 A 股、指数、ETF/基金、财务、估值、资金流、公告新闻、板块概念与宏观数据等研究场景。
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author: tushare.pro
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version: 1.1.12
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credentials:
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- name: TUSHARE_TOKEN
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description: Tushare Token，用于认证和授权访问Tushare数据服务。
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how_to_get: "https://tushare.pro/register"
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requirements:
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python: 3.7+
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packages:
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- name: tushare
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environment_variables:
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- name: TUSHARE_TOKEN
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required: false
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sensitive: true
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network_access: true
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# tushare
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把自然语言财经数据请求，转成可执行的 Tushare 数据工作流。
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这是一个面向自然语言的金融数据研究 skill。
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## What this skill is for
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使用这个 skill 的典型场景：
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- 看某只股票、指数、ETF 最近走势
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- 查公司基本资料、估值、财务趋势
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- 做多标的横向对比
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- 看资金流、北向资金、龙虎榜、板块强弱
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- 梳理公告、新闻、研报、政策线索
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- 查看 CPI / PPI / PMI / 社融 / 利率等宏观数据
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- 导出 CSV / parquet 供后续分析或回测使用
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- 生成简洁研究摘要，而不是只吐原始字段表
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先理解用户要解决什么问题，再去选接口、取数、整理、解释、交付。
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## When to use
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当用户表达以下意图时，优先使用本 skill：
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### 行情 / 趋势
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- 看下 XX 最近怎么样
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- XX 这段时间涨得怎么样
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- 今年以来表现如何
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- 最近有没有放量
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- 这票最近强不强
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### 财务 / 估值 / 公司质量
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- 看下 XX 财报
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- 最近几个季度利润趋势
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- 财务质量怎么样
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- 现金流好不好
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- 现在估值算高吗
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- 帮我看 PE / PB / ROE / 毛利率
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### 对比 / 排行 / 筛选
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- XX 和 YY 谁更强
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- 帮我横向比较一下
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- 哪些公司利润增长更快
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- 帮我筛一下高 ROE 低负债
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- 给我排个前十
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### 板块 / 指数 / 主题
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- 最近哪个板块最强
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- 半导体最近怎么样
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- 机器人为什么涨
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- 指数成分股有哪些
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- 哪些主题最热
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### 资金流 / 情绪
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- 最近资金在买什么
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- 北向资金最近流向哪里
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- 哪个板块最吸金
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- 主力资金流入最多的是谁
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- 龙虎榜上有什么看点
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### 公告 / 新闻 / 研报 / 政策
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- 最近有什么公告
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- 帮我梳理下 XX 公告
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- 最近有没有什么催化
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- 最近新闻面怎么样
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- 最近有什么重要政策
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### 宏观 / 跨市场
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- 最近宏观环境怎么样
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- CPI / PMI 最近怎么看
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- 当前市场风格偏什么
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- 大盘环境偏多还是偏空
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- 港股 / 美股 / 美债最近怎么样
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### 数据导出 / 研究准备
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- 给我导出一份行情数据
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- 把近两年日线拉成 CSV
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- 生成可回测的数据表
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- 拉一个研究表供后续分析
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## What this skill is NOT for
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这个 skill 不适合：
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- 直接给买卖建议或替代投资顾问
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- 自动下单或执行交易
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- 需要毫秒级实时交易决策的场景
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- 复杂回测引擎、组合优化系统本身的实现（那是另一个工程）
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- 在没有 Tushare 权限/积分支持的情况下强行伪造数据
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如果数据权限不够、接口不可用或时间范围不合理，要明确说出限制，不要硬编。
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## Natural-language trigger guide
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即使用户完全不说 `tushare`、`financials`、`macro` 这些术语，只要意图符合以下含义，也应该触发本 skill。
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### 常见口语触发
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- 看看这个股票最近怎么样
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- 给我快速研究一下 XX
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- 上次说的那只票现在什么情况
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- 帮我看下财报
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- 最近哪个板块最强
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- 北向最近在买什么
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- 有什么催化消息
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- 这个公司值不值得重点看
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- 给我拉份数据
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- 导出成 CSV
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- 帮我筛一批票
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- 把这几个公司对比一下
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### 中文自然语言优先原则
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用户说人话时，先理解任务，不要先回到接口名和字段名。
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优先把：
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- “最近” 解释成合理时间窗
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- “财报” 解释成最近 8 个季度 / 最近年度
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- “强不强” 解释成走势 + 相对强弱 + 活跃度
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- “资金关注” 解释成净流入、活跃成交、龙虎榜/北向等可用口径
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如果任务有多个合理解释，再做最小澄清。
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## Environment check
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在真正请求数据之前，先做前置校验：
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1. 检查 Python 是否可用， 版本要求 3.7+
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2. 检查 `tushare` 包是否已安装·
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3. 检查 `TUSHARE_TOKEN` 是否存在.
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4. 必要时做一次轻量接口冒烟测试（如交易日历 / 基础接口）
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5. 如用户请求高权限接口，提前提示可能存在积分/权限限制
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若缺失 token，直接提示最短修复路径，例如：
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```bash
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export TUSHARE_TOKEN=your_token
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```
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不要等到主查询跑失败了才暴露环境问题。
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## Intent taxonomy
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先识别任务类型，再决定接口组合。
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### 1. 行情 / 趋势
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典型问题：
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- 最近走势怎么样
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- 今年涨了多少
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- 最近波动大不大
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- 最近有没有放量
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常用接口：
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- `daily`
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- `pro_bar`
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- `weekly`
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- `monthly`
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- `stk_mins`
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- `rt_k` / `rt_min`（如确需实时口径且权限允许）
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- `daily_basic`
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### 2. 基本资料 / 标的识别
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典型问题：
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- 这是什么公司 / 什么指数 / 什么基金
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- 是创业板吗 / 是 ST 吗 / 什么时候上市
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常用接口：
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- `stock_basic`
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- `fund_basic`
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- `index_basic`
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- `stock_company`
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- `stock_st` / `st`
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### 3. 财务 / 公司质量
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典型问题：
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- 最近几个季度利润趋势
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- 最近几个季度营收和净利润趋势
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- 财务质量怎么样
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- ROE / 毛利率 / 现金流如何
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常用接口：
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- `income`（营收 / 净利润趋势优先）
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- `fina_indicator`（ROE / 毛利率 / 净利率等质量指标补充）
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- `balancesheet`
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- `cashflow`
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- `forecast`
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- `express`
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- `disclosure_date`
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### 4. 估值 / 基本面指标
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典型问题：
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- 现在估值高不高
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- 谁更便宜
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- PE / PB / 股息率如何
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常用接口：
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- `daily_basic`
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- `fina_indicator`
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### 5. 资金流 / 市场行为
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典型问题：
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- 北向最近买什么
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- 主力资金流向
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- 龙虎榜情况
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常用接口：
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- `moneyflow`
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- `moneyflow_hsgt`
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- `hsgt_top10`
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- `top_list`
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- `top_inst`
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- `moneyflow_ind_dc`
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- `moneyflow_mkt_dc`
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### 6. 板块 / 指数 / 主题
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典型问题：
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- 最近哪个板块最强
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- 行业轮动如何
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- 某板块有哪些成分股
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常用接口：
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- `index_basic`
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- `index_daily`
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- `index_classify`
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- `index_member_all`
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- `sw_daily`
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- `ths_index`
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- `ths_member`
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- `dc_index`
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- `dc_member`
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### 7. 打板 / 情绪 / 活跃度
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典型问题：
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- 今天涨停梯队
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- 连板结构
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- 炸板率 / 情绪强弱
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常用接口：
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- `limit_list_d`
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- `limit_step`
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- `kpl_list`
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- `dc_hot`
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- `ths_hot`
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### 8. 公告 / 新闻 / 研报 / 政策
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典型问题：
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- 最近有什么公告或催化
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- 最近有什么研究报告
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- 最近政策面发生了什么
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常用接口：
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- `anns_d`
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- `news`
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- `major_news`
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- `research_report`
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- `npr`
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- `irm_qa_sh`
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- `irm_qa_sz`
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### 9. 宏观 / 跨市场
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典型问题：
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- CPI / PMI / 社融 / M2
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- 利率与收益率曲线
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- 港股 / 美股 / 美债数据
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常用接口：
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- `cn_cpi`
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- `cn_ppi`
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- `cn_pmi`
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- `cn_gdp`
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- `cn_m`
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- `sf_month`
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- `shibor`
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- `shibor_lpr`
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- `us_tycr`
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- `us_daily`
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- `hk_daily`
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- `index_global`
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### 10. 导出 / 研究准备
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典型问题：
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- 导出某标的一段时间行情
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- 生成回测用数据表
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- 输出 CSV / parquet
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常用接口：
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- 取决于上游任务，核心是统一输出规则与命名规范
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***
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## Entity resolution rules
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### 标的解析
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- 优先识别股票名、股票代码、指数名、ETF 名、基金名
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- 对中文简称先尝试匹配标准对象
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- 若重名或多解，列出候选并做最小澄清
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- 证券代码内部统一为标准格式，如：`600519.SH`、`000001.SZ`
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### 市场识别
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- 默认先按 A 股理解，除非用户明确提到港股 / 美股 / 基金 / 债券 / 期货
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- 指数、ETF、个股要分开判断，不要混用接口
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### 时间默认值
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若用户没有明确给时间范围，使用合理默认：
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- “最近走势” → 默认近 20 个交易日
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- “这段时间 / 最近一段时间” → 默认近 3 个月
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- “财报 / 业绩” → 默认最近 8 个季度 + 最近年度
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- “资金流最近如何” → 默认近 5～20 个交易日，按任务粒度调整
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- “宏观最近如何” → 默认看最近 6～12 期
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### 板块口径默认值
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若用户只说“板块 / 行业 / 概念”但未指定分类体系：
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- 行业优先用申万 / 中信等较稳定口径
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- 概念优先同花顺 / 东方财富等主题口径
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- 若结论依赖具体口径差异，要明确说明使用了哪种分类
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***
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## Input normalization rules
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在请求数据前先做规范化：
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- 日期统一为 `YYYYMMDD`
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- 检查 `start_date <= end_date`
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- 用户输入未来日期时，自动裁剪到最近可用日期并提示
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- 裸代码如 `000001` 不要盲猜，能补全则说明补全规则，不能补全则澄清
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- 对冲突参数（如 `trade_date` 与 `start_date/end_date` 同时给）要先裁决，不要直接乱传
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***
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## Data retrieval rules
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### 文档先行
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在写请求代码前，先确认：
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- 接口名是否正确
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- 必填参数
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- 可选参数
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- 返回字段
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- 积分 / 频率限制
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不要仅凭记忆硬写字段名。
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### 字段确认
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对 `fields` 参数，优先使用已知字段白名单或接口文档确认。
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若用户要求字段不存在，应明确说明，而不是盲查。
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### 默认分段拉取
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长区间数据不要一次性全拉。
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建议：
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- 日线 / 周线 / 月线：按年或季度切片
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- 财报：按年份 / 报告期切片
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- 分钟数据：按月 / 周切片
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- 大批量多标的：按标的分批 + 日期分段
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### 重试与限流
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- 仅对瞬时错误（网络抖动、超时、429）进行有限重试
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- 参数错误、权限不足、字段错误不要盲重试
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- 批量拉取时加入节流，避免高频撞限
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### 分段合并
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分段拉取后：
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- 合并
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- 去重
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- 按主键排序
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- 记录失败分段
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- 若部分成功，要明确告诉用户哪些段失败了
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***
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## Output contract
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除非用户明确只要原始表，否则优先按这个结构输出：
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1. **一句话结论**
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2. **数据范围与口径**
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3. **关键指标 / 关键表格**
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4. **异常点 / 风险点 / 解释限制**
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5. **如有本地输出，给出文件路径**
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### 结果交付形态
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按任务复杂度选择：
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- 小结果：Markdown 摘要 + 简短表格
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- 中等数据表：CSV
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- 大规模 / 后续分析：Parquet
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- 需要可复用流程：附 Python 脚本
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- 需要可视化时：输出图表 PNG 或说明可绘制图表
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### 元信息
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生成数据文件时，尽量同时记录：
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- 接口名
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- 请求参数
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- 拉取时间
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- 数据行数
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- 字段列表
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- 是否存在失败分段 / 缺失
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***
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## Workflow templates
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下面这些模板，是本 skill 的核心。
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不要直接从接口想起，而要从任务模板想起。
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### 1. 单标的行情分析
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适用：
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- 看下 XX 最近怎么样
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- 这票最近强不强
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- 今年以来表现如何
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默认流程：
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1. 解析标的
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2. 确定时间范围
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3. 取行情 + 必要基础指标
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4. 总结区间涨跌、成交活跃度、高低点、波动
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5. 输出一句结论 + 关键数字
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### 2. 多标的横向对比
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适用：
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- XX 和 YY 谁更强
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- 把这几家公司对比一下
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默认流程：
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1. 锁定对象
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2. 统一时间口径
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3. 选 3～5 个关键指标
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4. 输出对比表
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5. 给出“谁在哪方面更强”的总结
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### 3. 财务质量快照
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适用：
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- 看下 XX 财报
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- 最近几个季度利润趋势
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- 财务质量怎么样
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默认流程：
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1. 拉最近 8 个季度 + 最近年度财务核心数据
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2. 区分营收、利润、毛利率、ROE、现金流
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3. 标出改善 / 恶化 / 波动点
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4. 说明累计值、单季值、同比口径
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### 4. 估值分析 / 筛选
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适用：
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- 现在估值高不高
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- 谁更便宜
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- 筛低估值高股息
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默认流程：
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1. 明确标的池
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2. 拉 `daily_basic` 等估值指标
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3. 必要时联动财务质量
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4. 输出排序、极值、口径说明
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### 5. 资金流追踪
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适用：
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- 最近资金在买什么
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- 北向最近流向哪里
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- 主力资金流入最多的是谁
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默认流程：
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1. 明确资金口径（北向 / 主力 / 龙虎榜 / 板块资金）
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2. 确定时间窗
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3. 拉净流入 / 活跃成交 / 持续性
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4. 和价格表现联动解释
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5. 避免把单日噪声说成趋势
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### 6. 板块 / 题材轮动分析
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适用：
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- 最近哪个板块最强
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- 机器人最近强在哪
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- 某概念板块里有哪些成分股
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默认流程：
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1. 确定分类口径
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2. 拉板块区间表现
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3. 必要时联动成分股、资金流、涨停梯队
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4. 输出强势板块排行与代表标的
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### 7. 公告 / 新闻 / 事件梳理
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适用：
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- 最近有什么公告
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- 有没有什么催化
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- 最近新闻面怎么样
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默认流程：
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1. 明确对象和时间窗
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2. 拉公告 / 新闻 / 研报 / 政策数据
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3. 去噪，提炼 3～5 条主线
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4. 区分事实、公告、媒体解读
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5. 必要时结合股价异动做弱因果解释
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### 8. 数据导出与研究准备
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适用：
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- 拉一份 CSV
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- 做回测数据表
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- 导出某段时间的行情/财务数据
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默认流程：
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1. 明确数据范围、频率、字段
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2. 采用分段策略取数
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3. 清洗、去重、统一字段类型
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4. 输出 CSV / parquet
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5. 给出文件路径和元信息
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### 9. 综合研究简报
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适用：
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- 给我快速研究一下 XX
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- 做个投资者视角简报
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- 先给个全景判断
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默认流程：
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1. 一句话结论
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2. 行情表现
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3. 财务趋势
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4. 估值水平
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5. 资金流情况
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6. 公告 / 新闻催化
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7. 风险点
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8. 值得继续深挖的问题
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***
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## Data quality rules
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拉取完成后，至少做这些检查：
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- schema 校验
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- 关键字段存在性检查
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- 主键去重
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- 固定排序
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- 日期标准化
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- 数值字段类型规范化
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### 空结果处理
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空表不一定是失败，要区分：
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- 非交易日
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- 区间无数据
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- 股票未上市
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- 参数错误
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- 接口权限不足
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不要把所有空结果都说成“接口坏了”。
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***
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## Cache and reuse rules
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为了让 skill 可长期复用，应优先支持：
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|
- 基础表缓存（如 `stock_basic`、交易日历、指数基础信息）
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|
- 增量更新，而不是每次全量重拉
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|
- 大任务断点续跑
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|
- 结果文件规范命名
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|
推荐命名格式：
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- `daily_600519.SH_20230101_20231231_20260322.csv`
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|
- `fina_indicator_300750.SZ_20260322.parquet`
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|
缓存命中时，最好说明哪些来自缓存，哪些是新拉取的数据。
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|
***
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|
## Error handling
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|
优先用“人话 + 调试细节分层”的方式输出错误。
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### 用户可见层
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- token 未配置
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|
- 当前接口可能需要更高积分/权限
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|
- 时间范围过大，已自动改为分段拉取
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|
- 股票名称不唯一，请确认是哪一个
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- 当前结果为空，可能因为该日期非交易日 / 标的未上市 / 无权限
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### 调试层
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必要时补：
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- 接口名
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- 参数
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- 失败分段
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- 异常原文
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### 部分成功原则
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如果部分分段失败，不要说“成功完成”。
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应明确说：
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- 哪些部分成功
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- 哪些部分失败
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- 是否已生成不完整结果
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***
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|
## Recommended minimal interface set
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主 skill 正文不要塞几百个接口。
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优先记住 80% 常用任务的核心接口集：
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- `stock_basic`
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|
- `trade_cal`
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- `daily`
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- `pro_bar`
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|
- `daily_basic`
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|
- `fina_indicator`
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|
- `income`
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- `balancesheet`
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|
- `cashflow`
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|
- `forecast`
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|
- `express`
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|
- `moneyflow`
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||||||
|
- `moneyflow_hsgt`
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||||||
|
- `hsgt_top10`
|
||||||
|
- `top_list`
|
||||||
|
- `index_basic`
|
||||||
|
- `index_daily`
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||||||
|
- `index_classify`
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||||||
|
- `sw_daily`
|
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|
- `ths_index`
|
||||||
|
- `ths_member`
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|
- `limit_list_d`
|
||||||
|
- `limit_step`
|
||||||
|
- `news`
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|
- `major_news`
|
||||||
|
- `research_report`
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||||||
|
- `anns_d`
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|
- `cn_cpi`
|
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|
- `cn_pmi`
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|
- `us_tycr`
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|
全部数据接口，请参考 `references/数据接口.md`。
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## Best practices
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- 先理解任务，再选接口
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- 能少取就少取，先核心数据，再扩展
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- 先给结论，再给证据
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|
- 默认说人话，不堆字段名
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- 对“最近 / 财报 / 强不强 / 资金关注”这类模糊中文表达，要有合理默认口径
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- 大任务先给执行计划，再开跑
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- 导出任务尽量保留脚本、元信息、文件路径，方便复用
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## Examples
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### 单票行情
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- 看下宁德时代最近三个月走势
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|
- 茅台今年以来涨了多少
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- 招行这两年最大回撤大概多少
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### 财务 / 估值
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- 看下比亚迪最近 8 个季度营收和净利润趋势
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|
- 茅台现在估值算高吗
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- 帮我找高 ROE 低负债的公司
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### 对比
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- 比一下茅台、五粮液、泸州老窖近一年的涨幅和估值
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- 对比一下沪深300、中证500、创业板今年表现
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### 资金流 / 板块
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- 今天北向资金流入最多的股票有哪些
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- 最近哪个板块最强
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- 半导体板块最近一个月强不强
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### 公告 / 事件
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- 帮我梳理下寒武纪最近的重要公告
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- 最近机器人板块有什么消息面催化
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### 宏观
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- 看一下最近 CPI、PPI、PMI 变化
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|
- 当前市场风格偏成长还是价值
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### 导出
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- 把沪深300成分股近两年日线导成 CSV
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- 下载宁德时代 2020 到现在的复权行情
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|
- 把最近 3 年 ROE、PE、PB、营收增速拉成一个表
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***
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## Quick rule
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当用户在说：
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- 看走势
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- 查财报
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- 比较公司
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- 看板块
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- 看资金流
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- 梳理公告新闻
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- 看宏观
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- 拉数据导出
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就不要先想“有哪些接口”。
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先想：
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**这是什么任务？默认该走哪条数据工作流？结果应该怎样交付才真正有用？**
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@@ -0,0 +1,248 @@
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# 接口列表
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根据需求确定接口，然后访问在线链接，读取具体的使用说明，比如入参，出参等。
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| 在线文档 | 接口名 | 标题 | 分类 | 描述 |
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|:--------------------------------------------|:-------------------|:-----------------|:-------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
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|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/386.md | etf_index | ETF跟踪指数 | ETF专题 | 获取ETF基准指数列表信息 |
|
||||||
|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/472.md | etf_sz_cons | 每日篮子组合(深市PCF) | ETF专题 | 获取深交所场内所有ETF每日盘前披露的一篮子组合信息,包括成分股票数量、申赎现金折溢价比例等数据 |
|
||||||
|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/471.md | etf_sh_cons | 每日篮子组合(沪市PCF) | ETF专题 | 获取上交所场内所有ETF每日盘前披露的的一篮子组合信息,包括成分股票数量、申赎现金折溢价比例等数据 |
|
||||||
|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/470.md | rt_etf_min_daily | ETF实时分钟-日累计 | ETF专题 | 获取ETF实时分钟数据日累计，包括1~60min |
|
||||||
|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/460.md | idx_anns | 指数公司公告 | ETF专题 | 获取指数公司披露的相关公告信息，包括中证指数、国证指数、恒生指数和华证指数的及时与历史公告信息，跟踪指数最新信息和发展方向。 |
|
||||||
|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/454.md | rt_etf_sz_iopv | ETF实时参考 | ETF专题 | ETF实时净值和申购赎回数据参考，目前只提供深市 |
|
||||||
|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/416.md | rt_etf_min | ETF实时分钟 | ETF专题 | 获取ETF实时分钟数据，包括1~60min |
|
||||||
|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/408.md | etf_share_size | ETF份额规模 | ETF专题 | 获取沪深ETF每日份额和规模数据，能体现规模份额的变化，掌握ETF资金动向，同时提供每日净值和收盘价；数据指标是分批入库，交易所于次日早8点30左右更新上一交易日的数据；另外，涉及海外的ETF数据更新会晚一些属于正常情况。 |
|
||||||
|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/400.md | rt_etf_k | ETF实时日线 | ETF专题 | 获取ETF实时日k线行情，支持按ETF代码或代码通配符一次性提取全部ETF实时日k线行情 |
|
||||||
|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/387.md | etf_mins | ETF历史分钟 | ETF专题 | 获取ETF分钟数据，支持1min/5min/15min/30min/60min行情，提供Python SDK和 http Restful API两种方式 |
|
||||||
|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/385.md | etf_basic | ETF基本信息 | ETF专题 | 获取国内ETF基础信息，包括了QDII。数据来源与沪深交易所公开披露信息。 |
|
||||||
|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/199.md | fund_adj | ETF复权因子 | ETF专题 | 获取基金复权因子，用于计算基金复权行情 |
|
||||||
|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/127.md | fund_daily | ETF日线行情 | ETF专题 | 获取ETF行情每日收盘后成交数据，历史超过10年 |
|
||||||
|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/187.md | cb_daily | 可转债行情 | 债券专题 | 获取可转债行情 |
|
||||||
|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/186.md | cb_issue | 可转债发行 | 债券专题 | 获取可转债发行数据 |
|
||||||
|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/185.md | cb_basic | 可转债基础信息 | 债券专题 | 获取可转债基本信息 |
|
||||||
|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/392.md | cb_factor_pro | 可转债技术面因子(专业版) | 债券专题 | 获取可转债每日技术面因子数据，用于跟踪可转债当前走势情况，数据由Tushare社区自产，覆盖全历史；输出参数_bfq表示不复权，_qfq表示前复权 _hfq表示后复权，描述中说明了因子的默认传参，如需要特殊参数或者更多因子可以联系管理员评估 |
|
||||||
|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/459.md | top10_cb_holders | 可转债十大持有人 | 债券专题 | 获取可转债前十大持有人 |
|
||||||
|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/201.md | yc_cb | 国债收益率曲线 | 债券专题 | 获取中债收益率曲线，目前可获取中债国债收益率曲线即期和到期收益率曲线数据 |
|
||||||
|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/458.md | cb_rating | 可转债债券评级 | 债券专题 | 获取可转债评级历史记录 |
|
||||||
|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/233.md | eco_cal | 全球财经事件 | 债券专题 | 获取全球财经日历、包括经济事件数据更新 |
|
||||||
|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/323.md | bc_bestotcqt | 柜台流通式债券最优报价 | 债券专题 | 柜台流通式债券最优报价 |
|
||||||
|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/247.md | cb_share | 可转债转股结果 | 债券专题 | 获取可转债转股结果 |
|
||||||
|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/256.md | repo_daily | 债券回购日行情 | 债券专题 | 债券回购日行情 |
|
||||||
|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/269.md | cb_call | 可转债赎回信息 | 债券专题 | 获取可转债到期赎回、强制赎回等信息。数据来源于公开披露渠道，供个人和机构研究使用，请不要用于数据商业目的。 |
|
||||||
|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/271.md | bond_blk | 大宗交易 | 债券专题 | 获取沪深交易所债券大宗交易数据 |
|
||||||
|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/272.md | bond_blk_detail | 大宗交易明细 | 债券专题 | 获取沪深交易所债券大宗交易数据 |
|
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/246.md | cb_price_chg | 可转债转股价变动 | 债券专题 | 获取可转债转股价变动 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/305.md | cb_rate | 可转债票面利率 | 债券专题 | 获取可转债票面利率 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/322.md | bc_otcqt | 柜台流通式债券报价 | 债券专题 | 柜台流通式债券报价 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/19.md | fund_basic | 基金列表 | 公募基金 | 获取公募基金数据列表，包括场内和场外基金 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/462.md | mkt_idx_bmk | 基金业绩基准 | 公募基金 | 获取官方发布的ETF业绩比较基准列表信息，分为一类库、二类库 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/359.md | fund_factor_pro | 基金技术面因子(专业版) | 公募基金 | 获取场内基金每日技术面因子数据，用于跟踪场内基金当前走势情况，数据由Tushare社区自产，覆盖全历史；输出参数_bfq表示不复权，描述中说明了因子的默认传参，如需要特殊参数或者更多因子可以联系管理员评估 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/208.md | fund_manager | 基金经理 | 公募基金 | 获取公募基金经理数据，包括基金经理简历等数据 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/207.md | fund_share | 基金规模 | 公募基金 | 获取基金规模数据，包含上海和深圳ETF基金 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/121.md | fund_portfolio | 基金持仓 | 公募基金 | 获取公募基金持仓数据，季度更新 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/120.md | fund_div | 基金分红 | 公募基金 | 获取公募基金分红数据 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/119.md | fund_nav | 基金净值 | 公募基金 | 获取公募基金净值数据 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/118.md | fund_company | 基金管理人 | 公募基金 | 获取公募基金管理人列表 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/178.md | fx_obasic | 外汇基础信息(海外) | 外汇数据 | 获取海外外汇基础信息，目前只有FXCM交易商的数据 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/179.md | fx_daily | 外汇日线行情 | 外汇数据 | 获取外汇日线行情 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/143.md | news | 新闻快讯(短讯) | 大模型语料 | 获取主流新闻网站的快讯新闻数据,提供超过6年以上历史新闻。 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/154.md | cctv_news | 新闻联播文字稿 | 大模型语料 | 获取新闻联播文字稿数据，数据开始于2017年。 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/195.md | major_news | 新闻通讯(长篇) | 大模型语料 | 获取长篇通讯信息，覆盖主要新闻资讯网站，提供超过8年历史新闻。 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/366.md | irm_qa_sh | 上证e互动问答 | 大模型语料 | 获取上交所e互动董秘问答文本数据。上证e互动是由上海证券交易所建立、上海证券市场所有参与主体无偿使用的沟通平台,旨在引导和促进上市公司、投资者等各市场参与主体之间的信息沟通,构建集中、便捷的互动渠道。本接口数据记录了以上沟通问答的文本数据。 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/367.md | irm_qa_sz | 深证易互动问答 | 大模型语料 | 互动易是由深交所官方推出,供投资者与上市公司直接沟通的平台,一站式公司资讯汇集,提供第一手的互动问答、投资者关系信息、公司声音等内容。 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/406.md | npr | 国家政策库 | 大模型语料 | 获取国家行政机关公开披露的各类法规、条例政策、批复、通知等文本数据。 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/415.md | research_report | 券商研究报告 | 大模型语料 | 获取券商研究报告-个股、行业等，历史数据从20170101开始提供，增量每天两次更新 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/176.md | anns_d | 上市公司公告 | 大模型语料 | 获取全量公告数据，提供pdf下载URL |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/465.md | monetary_policy | 央行货币政策执行报告 | 大模型语料 | 获取央行季度更新的货币政策执行报告，历史数据开始于2001年每年四篇，提供原始PDF下载链接，可用于分析过去20多年央行货币政策的动向、宏观以及金融市场的情况。 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/461.md | cn_schedule | 中国经济数据发布日程 | 宏观经济,国内宏观 | 获取国家统计局、中国人民银行等经济数据发布日程及对应tushare接口，持续更新中 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/245.md | cn_ppi | 工业生产者出厂价格指数(PPI) | 宏观经济,国内宏观,价格指数 | 获取PPI工业生产者出厂价格指数数据 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/228.md | cn_cpi | 居民消费价格指数(CPI) | 宏观经济,国内宏观,价格指数 | 获取CPI居民消费价格数据，包括全国、城市和农村的数据 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/149.md | shibor | Shibor利率 | 宏观经济,国内宏观,利率数据 | shibor利率 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/150.md | shibor_quote | Shibor报价数据 | 宏观经济,国内宏观,利率数据 | Shibor报价数据 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/151.md | shibor_lpr | LPR贷款基础利率 | 宏观经济,国内宏观,利率数据 | LPR贷款基础利率 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/152.md | libor | Libor利率 | 宏观经济,国内宏观,利率数据 | Libor拆借利率 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/174.md | gz_index | 广州民间借贷利率 | 宏观经济,国内宏观,利率数据 | 广州民间借贷利率 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/173.md | wz_index | 温州民间借贷利率 | 宏观经济,国内宏观,利率数据 | 温州民间借贷利率，即温州指数 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/153.md | hibor | Hibor利率 | 宏观经济,国内宏观,利率数据 | Hibor利率 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/227.md | cn_gdp | 国内生产总值(GDP) | 宏观经济,国内宏观,国民经济 | 获取国民经济之GDP数据 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/325.md | cn_pmi | 采购经理指数(PMI) | 宏观经济,国内宏观,景气度 | 采购经理人指数 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/310.md | sf_month | 社融增量(月度) | 宏观经济,国内宏观,金融,社会融资 | 获取月度社会融资数据 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/242.md | cn_m | 货币供应量(月) | 宏观经济,国内宏观,金融,货币供应量 | 获取货币供应量之月度数据 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/219.md | us_tycr | 国债收益率曲线利率 | 宏观经济,国际宏观,美国利率 | 获取美国每日国债收益率曲线利率 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/223.md | us_trltr | 国债长期利率平均值 | 宏观经济,国际宏观,美国利率 | 国债实际长期利率平均值 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/220.md | us_trycr | 国债实际收益率曲线利率 | 宏观经济,国际宏观,美国利率 | 国债实际收益率曲线利率 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/221.md | us_tbr | 短期国债利率 | 宏观经济,国际宏观,美国利率 | 获取美国短期国债利率数据 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/222.md | us_tltr | 国债长期利率 | 宏观经济,国际宏观,美国利率 | 国债长期利率 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/308.md | ci_daily | 中信行业指数日行情 | 指数专题 | 获取中信行业指数日线行情 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/469.md | sw_mins | SW历史分钟 | 指数专题 | 获取申万指数历史分钟数据 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/420.md | rt_idx_min | 指数实时分钟 | 指数专题 | 获取交易所指数实时分钟数据，包括1~60min |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/419.md | idx_mins | 指数历史分钟 | 指数专题 | 获取交易所指数分钟数据，支持1min/5min/15min/30min/60min行情，提供Python SDK和 http Restful API两种方式 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/417.md | rt_sw_k | 申万实时行情 | 指数专题 | 获取申万行业指数的最新截面数据 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/403.md | rt_idx_k | 指数实时日线 | 指数专题 | 获取交易所指数实时日线行情，支持按代码或代码通配符一次性提取全部交易所指数实时日k线行情 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/373.md | ci_index_member | 中信行业成分 | 指数专题 | 按三级分类提取中信行业成分，可提供某个分类的所有成分，也可按股票代码提取所属分类，参数灵活 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/94.md | index_basic | 指数基本信息 | 指数专题 | 获取指数基础信息。 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/358.md | idx_factor_pro | 指数技术面因子(专业版) | 指数专题 | 获取指数每日技术面因子数据，用于跟踪指数当前走势情况，数据由Tushare社区自产，覆盖全历史；输出参数_bfq表示不复权描述中说明了因子的默认传参，如需要特殊参数或者更多因子可以联系管理员评估，指数包括大盘指数 申万行业指数 中信指数 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/96.md | index_weight | 指数成分和权重 | 指数专题 | 获取各类指数成分和权重，**月度数据** ，建议输入参数里开始日期和结束日分别输入当月第一天和最后一天的日期。 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/128.md | index_dailybasic | 大盘指数每日指标 | 指数专题 | 目前只提供上证综指，深证成指，上证50，中证500，中小板指，创业板指的每日指标数据 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/171.md | index_weekly | 指数周线行情 | 指数专题 | 获取指数周线行情 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/172.md | index_monthly | 指数月线行情 | 指数专题 | 获取指数月线行情,每月更新一次 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/181.md | index_classify | 申万行业分类 | 指数专题 | 获取申万行业分类，可以获取申万2014年版本（28个一级分类，104个二级分类，227个三级分类）和2021年本版（31个一级分类，134个二级分类，346个三级分类）列表信息 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/211.md | index_global | 国际主要指数 | 指数专题 | 获取国际主要指数日线行情 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/335.md | index_member_all | 申万行业成分(分级) | 指数专题 | 按三级分类提取申万行业成分，可提供某个分类的所有成分，也可按股票代码提取所属分类，参数灵活 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/268.md | sz_daily_info | 深圳市场每日交易情况 | 指数专题 | 获取深圳市场每日交易概况 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/327.md | sw_daily | 申万日线行情 | 指数专题 | 获取申万行业日线行情（默认是申万2021版行情） |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/215.md | daily_info | 沪深市场每日交易统计 | 指数专题 | 获取交易所股票交易统计，包括各板块明细 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/95.md | index_daily | 指数日线行情 | 指数专题 | 获取指数每日行情，还可以通过bar接口获取。由于服务器压力，目前规则是单次调取最多取8000行记录，可以设置start和end日期补全。指数行情也可以通过[**通用行情接口**]( https://tushare.pro/document/2?doc_id=109)获取数据。本接口不包含[申万行业指数行情数据](https://tushare.pro/document/2?doc_id=327)。 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/158.md | opt_basic | 期权合约信息 | 期权数据 | 获取期权合约信息 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/159.md | opt_daily | 期权日线行情 | 期权数据 | 获取期权日线行情 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/341.md | opt_mins | 期权分钟行情 | 期权数据 | 获取全市场期权合约分钟数据，支持1min/5min/15min/30min/60min行情，提供Python SDK和 http Restful API两种方式。 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/139.md | fut_holding | 每日持仓排名 | 期货数据 | 获取每日成交持仓排名数据，注意"上期所"涵盖"上海国际能源交易中心"合约数据 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/140.md | fut_wsr | 仓单日报 | 期货数据 | 获取仓单日报数据，了解各仓库/厂库的仓单变化 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/141.md | fut_settle | 每日结算参数 | 期货数据 | 获取每日结算参数数据，包括交易和交割费率等 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/216.md | fut_weekly_detail | 期货主要品种交易周报 | 期货数据 | 获取期货交易所主要品种每周交易统计信息，数据从2010年3月开始 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/313.md | ft_mins | 历史分钟行情 | 期货数据 | 获取全市场期货合约分钟数据，支持1min/5min/15min/30min/60min行情，提供Python SDK和 http Restful API两种方式，如果需要主力合约分钟，请先通过主力[mapping](https://tushare.pro/document/2?doc_id=189)接口（需要有至少2000积分）获取对应的合约代码后提取分钟。 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/337.md | fut_weekly_monthly | 期货周月线行情(每日更新) | 期货数据 | 期货周/月线行情(每日更新) |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/340.md | rt_fut_min | 实时分钟行情 | 期货数据 | 获取全市场期货合约实时分钟数据，支持1min/5min/15min/30min/60min行情，提供Python SDK、 http Restful API和websocket三种方式，如果需要主力合约分钟，请先通过主力[mapping](https://tushare.pro/document/2?doc_id=189)接口获取对应的合约代码后提取分钟。 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/368.md | ft_limit | 期货合约涨跌停价格 | 期货数据 | 获取所有期货合约每天的涨跌停价格及最低保证金率，数据开始于2005年。 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/467.md | fut_trade_cal | 期货交易日历 | 期货数据 | 获取各大期货交易所交易日历数据 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/468.md | fut_index_daily | 南华期货指数日线行情 | 期货数据 | 获取南华指数每日行情，指数行情也可以通过[**通用行情接口**]( https://tushare.pro/document/2?doc_id=109)获取数据． |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/138.md | fut_daily | 日线行情 | 期货数据 | 期货日线行情数据 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/189.md | fut_mapping | 期货主力与连续合约 | 期货数据 | 获取期货主力（或连续）合约与月合约映射数据 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/135.md | fut_basic | 合约信息 | 期货数据 | 获取期货合约列表数据 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/388.md | hk_fina_indicator | 港股财务指标数据 | 港股数据 | 获取港股上市公司财务指标数据，为避免服务器压力，现阶段每次请求最多返回200条记录，可通过设置日期多次请求获取更多数据。 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/383.md | rt_hk_k | 港股实时日线 | 港股数据 | 获取港股实时日k线行情，支持按股票代码及股票代码通配符一次性提取全部股票实时日k线行情 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/390.md | hk_balancesheet | 港股资产负债表 | 港股数据 | 获取港股上市公司资产负债表 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/304.md | hk_mins | 港股分钟行情 | 港股数据 | 港股分钟数据，支持1min/5min/15min/30min/60min行情，提供Python SDK和 http Restful API两种方式 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/250.md | hk_tradecal | 港股交易日历 | 港股数据 | 获取交易日历 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/192.md | hk_daily | 港股日线行情 | 港股数据 | 获取港股每日增量和历史行情，每日18点左右更新当日数据 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/389.md | hk_income | 港股利润表 | 港股数据 | 获取港股上市公司财务利润表数据 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/401.md | hk_adjfactor | 港股复权因子 | 港股数据 | 获取港股每日复权因子数据，每天滚动刷新 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/391.md | hk_cashflow | 港股现金流量表 | 港股数据 | 获取港股上市公司现金流量表数据 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/191.md | hk_basic | 港股基础信息 | 港股数据 | 获取港股列表信息 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/339.md | hk_daily_adj | 港股复权行情 | 港股数据 | 获取港股复权行情，提供股票股本、市值和成交及换手多个数据指标 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/284.md | sge_basic | 上海黄金基础信息 | 现货数据 | 获取上海黄金交易所现货合约基础信息 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/285.md | sge_daily | 上海黄金现货日行情 | 现货数据 | 获取上海黄金交易所现货合约日线行情 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/338.md | us_daily_adj | 美股复权行情 | 美股数据 | 获取美股复权行情，支持美股全市场股票，提供股本、市值、复权因子和成交信息等多个数据指标 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/254.md | us_daily | 美股日线行情 | 美股数据 | 获取美股行情（未复权），包括全部股票全历史行情，以及重要的市场和估值指标 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/253.md | us_tradecal | 美股交易日历 | 美股数据 | 获取美股交易日历信息 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/252.md | us_basic | 美股基础信息 | 美股数据 | 获取美股列表信息 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/393.md | us_fina_indicator | 美股财务指标数据 | 美股数据 | 获取美股上市公司财务指标数据，目前只覆盖主要美股和中概股。为避免服务器压力，现阶段每次请求最多返回200条记录，可通过设置日期多次请求获取更多数据。 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/394.md | us_income | 美股利润表 | 美股数据 | 获取美股上市公司财务利润表数据（目前只覆盖主要美股和中概股） |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/395.md | us_balancesheet | 美股资产负债表 | 美股数据 | 获取美股上市公司资产负债表（目前只覆盖主要美股和中概股） |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/396.md | us_cashflow | 美股现金流量表 | 美股数据 | 获取美股上市公司现金流量表数据（目前只覆盖主要美股和中概股） |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/402.md | us_adjfactor | 美股复权因子 | 美股数据 | 获取美股每日复权因子数据，在每天美股收盘后滚动刷新 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/58.md | margin | 融资融券交易汇总 | 股票数据,两融及转融通 | 获取融资融券每日交易汇总数据，交易所于每天8点30左右更新上一日数据 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/331.md | slb_len | 转融资交易汇总 | 股票数据,两融及转融通 | 转融通融资汇总 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/334.md | slb_len_mm | 做市借券交易汇总(停) | 股票数据,两融及转融通 | 做市借券交易汇总 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/333.md | slb_sec_detail | 转融券交易明细(停) | 股票数据,两融及转融通 | 转融券交易明细 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/332.md | slb_sec | 转融券交易汇总(停) | 股票数据,两融及转融通 | 转融通转融券交易汇总 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/326.md | margin_secs | 融资融券标的(盘前) | 股票数据,两融及转融通 | 获取沪深京三大交易所融资融券标的（包括ETF），每天盘前更新 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/59.md | margin_detail | 融资融券交易明细 | 股票数据,两融及转融通 | 获取沪深两市每日融资融券明细，，交易所于每天8点30左右更新上一日数据 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/61.md | top10_holders | 前十大股东 | 股票数据,参考数据 | 获取上市公司前十大股东数据，包括持有数量和比例等信息 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/62.md | top10_floatholders | 前十大流通股东 | 股票数据,参考数据 | 获取上市公司前十大流通股东数据 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/110.md | pledge_stat | 股权质押统计数据 | 股票数据,参考数据 | 获取股票质押统计数据 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/160.md | share_float | 限售股解禁 | 股票数据,参考数据 | 获取限售股解禁 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/111.md | pledge_detail | 股权质押明细数据 | 股票数据,参考数据 | 获取股票质押明细数据 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/161.md | block_trade | 大宗交易 | 股票数据,参考数据 | 大宗交易 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/164.md | stk_account | 股票开户数据(停) | 股票数据,参考数据 | 获取股票账户开户数据，统计周期为一周 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/453.md | stk_alert | 交易所重点提示证券 | 股票数据,参考数据 | 根据证券交易所交易规则的有关规定，交易所每日发布重点提示证券 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/452.md | stk_high_shock | 个股严重异常波动 | 股票数据,参考数据 | 根据证券交易所交易规则的有关规定，交易所每日发布股票交易严重异常波动情况 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/451.md | stk_shock | 个股异常波动 | 股票数据,参考数据 | 根据证券交易所交易规则的有关规定，交易所每日发布股票交易异常波动情况 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/175.md | stk_holdertrade | 股东增减持 | 股票数据,参考数据 | 获取上市公司增减持数据，了解重要股东近期及历史上的股份增减变化 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/166.md | stk_holdernumber | 股东人数 | 股票数据,参考数据 | 获取上市公司股东户数数据，数据不定期公布 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/165.md | stk_account_old | 股票开户数据(旧) | 股票数据,参考数据 | 获取股票账户开户数据旧版格式数据，数据从2008年1月开始，到2015年5月29，新数据请通过[股票开户数据](https://tushare.pro/document/2?doc_id=164)获取。 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/124.md | repurchase | 股票回购 | 股票数据,参考数据 | 获取上市公司回购股票数据 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/194.md | stk_rewards | 管理层薪酬和持股 | 股票数据,基础数据 | 获取上市公司管理层薪酬和持股 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/262.md | bak_basic | 股票历史列表 | 股票数据,基础数据 | 获取备用基础列表，数据从2016年开始 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/329.md | stk_premarket | 每日股本(盘前) | 股票数据,基础数据 | 每日开盘前获取当日股票的股本情况，包括总股本和流通股本，涨跌停价格等。 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/375.md | bse_mapping | 北交所新旧代码对照 | 股票数据,基础数据 | 获取北交所股票代码变更后新旧代码映射表数据 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/397.md | stock_st | ST股票列表 | 股票数据,基础数据 | 获取ST股票列表，可根据交易日期获取历史上每天的ST列表 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/193.md | stk_managers | 上市公司管理层 | 股票数据,基础数据 | 获取上市公司管理层 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/423.md | st | ST风险警示板股票 | 股票数据,基础数据 | ST风险警示板股票列表 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/112.md | stock_company | 上市公司基本信息 | 股票数据,基础数据 | 获取上市公司基础信息，单次提取4500条，可以根据交易所分批提取 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/100.md | namechange | 股票曾用名 | 股票数据,基础数据 | 历史名称变更记录 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/25.md | stock_basic | 股票列表 | 股票数据,基础数据 | 获取基础信息数据，包括股票代码、名称、上市日期、退市日期等 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/26.md | trade_cal | 交易日历 | 股票数据,基础数据 | 获取各大交易所交易日历数据,默认提取的是上交所 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/398.md | stock_hsgt | 沪深港通股票列表 | 股票数据,基础数据 | 获取沪深港通股票列表 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/123.md | new_share | IPO新股上市 | 股票数据,基础数据 | 获取新股上市列表数据 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/261.md | ths_member | THS概念板块成分 | 股票数据,打板专题数据 | 获取概念板块成分列表 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/260.md | ths_daily | THS概念板块行情 | 股票数据,打板专题数据 | 获取板块指数行情 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/376.md | tdx_index | TDX概念板块分类 | 股票数据,打板专题数据 | 获取板块基础信息，包括概念板块、行业、风格、地域等 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/369.md | stk_auction | 开盘竞价成交(当日) | 股票数据,打板专题数据 | 获取当日个股和ETF的集合竞价成交情况，每天9点26~29分之间可以获取当日的集合竞价成交数据。本接口历史数据开始于2025年1月。 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/363.md | dc_member | DC概念板块成分 | 股票数据,打板专题数据 | 获取板块每日成分数据，可以根据概念板块代码和交易日期，获取历史成分 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/362.md | dc_index | DC概念板块分类 | 股票数据,打板专题数据 | 获取每个交易日的概念板块数据，支持按日期查询 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/259.md | ths_index | THS概念板块分类 | 股票数据,打板专题数据 | 获取板块指数，包括概念、行业、特色指数。 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/356.md | limit_step | 涨停股票连板天梯 | 股票数据,打板专题数据 | 获取每天连板个数晋级的股票，可以分析出每天连续涨停进阶个数，判断强势热度 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/377.md | tdx_member | TDX概念板块成分 | 股票数据,打板专题数据 | 获取各板块成分股信息 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/355.md | limit_list_ths | THS涨跌停榜单 | 股票数据,打板专题数据 | 获取同花顺每日涨跌停榜单数据，历史数据从20231101开始提供，增量每天16点左右更新，：分类（limit_type 涨停池、连扳池、冲刺涨停、炸板池、跌停池，默认：涨停池）不同，字段返回有值情况也不同，如仅有涨停池、连扳池 有最大封单 lu_limit_order返回值，其他分类为空 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/347.md | kpl_list | 榜单数据(KP) | 股票数据,打板专题数据 | 获取涨停、跌停、炸板等榜单数据 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/321.md | dc_hot | DC热榜 | 股票数据,打板专题数据 | 获取热榜数据，包括A股市场、ETF基金、港股市场、美股市场等等，每日盘中提取4次，收盘后4次，最晚22点提取一次。 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/320.md | ths_hot | THS热榜 | 股票数据,打板专题数据 | 获取热榜数据，包括热股、概念板块、ETF、可转债、港美股等等，每日盘中提取4次，收盘后4次，最晚22点提取一次。 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/312.md | hm_detail | 游资交易每日明细 | 股票数据,打板专题数据 | 获取每日游资交易明细，数据开始于2022年8。游资分类名录，请点击<a href="https://tushare.pro/document/2?doc_id=311">游资名录</a> |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/311.md | hm_list | 市场游资最全名录 | 股票数据,打板专题数据 | 获取游资分类名录信息 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/298.md | limit_list_d | 涨跌停和炸板数据 | 股票数据,打板专题数据 | 获取A股每日涨跌停、炸板数据情况，数据从2020年开始（不提供ST股票的统计） |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/351.md | kpl_concept_cons | 题材成分(KP) | 股票数据,打板专题数据 | 获取概念题材的成分股 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/378.md | tdx_daily | TDX概念板块行情 | 股票数据,打板专题数据 | 获取各板块行情，包括成交和估值等数据 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/382.md | dc_daily | DC概念板块行情 | 股票数据,打板专题数据 | 获取概念板块、行业指数板块、地域板块行情数据，历史数据开始于2020年 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/357.md | limit_cpt_list | 涨停最强板块统计 | 股票数据,打板专题数据 | 获取每天涨停股票最多最强的概念板块，可以分析强势板块的轮动，判断资金动向 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/422.md | dc_concept_cons | 题材成分(DC) | 股票数据,打板专题数据 | 获取概念题材的成分股，每天盘后更新 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/107.md | top_inst | 龙虎榜机构交易单 | 股票数据,打板专题数据 | 龙虎榜机构成交明细 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/106.md | top_list | 龙虎榜每日统计单 | 股票数据,打板专题数据 | 龙虎榜每日交易明细 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/421.md | dc_concept | 题材数据(DC) | 股票数据,打板专题数据 | 获取概念题材列表，每天盘后更新 |
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||||||
|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/267.md | broker_recommend | 券商月度金股 | 股票数据,特色数据 | 获取券商月度金股，一般1日~3日内更新当月数据 |
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|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/274.md | ccass_hold_detail | 中央结算系统持股明细 | 股票数据,特色数据 | 获取中央结算系统机构席位持股明细，数据覆盖**全历史**，根据交易所披露时间，当日数据在下一交易日早上9点前完成 |
|
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|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/275.md | stk_surv | 机构调研数据 | 股票数据,特色数据 | 获取上市公司机构调研记录数据 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/292.md | report_rc | 券商盈利预测数据 | 股票数据,特色数据 | 获取券商（卖方）每天研报的盈利预测数据，数据从2010年开始，每晚19~22点更新当日数据 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/293.md | cyq_perf | 每日筹码及胜率 | 股票数据,特色数据 | 获取A股每日筹码平均成本和胜率情况，每天18~19点左右更新，数据从2018年开始 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/294.md | cyq_chips | 每日筹码分布 | 股票数据,特色数据 | 获取A股每日的筹码分布情况，提供各价位占比，数据从2018年开始，每天18~19点之间更新当日数据 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/188.md | hk_hold | 沪深股通持股明细 | 股票数据,特色数据 | 获取沪深港股通持股明细，数据来源港交所。 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/328.md | stk_factor_pro | 股票技术面因子(专业版) | 股票数据,特色数据 | 获取股票每日技术面因子数据，用于跟踪股票当前走势情况，数据由Tushare社区自产，覆盖全历史；输出参数_bfq表示不复权，_qfq表示前复权 _hfq表示后复权，描述中说明了因子的默认传参，如需要特殊参数或者更多因子可以联系管理员评估 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/353.md | stk_auction_o | 股票开盘集合竞价数据 | 股票数据,特色数据 | 股票开盘9:30集合竞价数据，每天盘后更新 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/354.md | stk_auction_c | 股票收盘集合竞价数据 | 股票数据,特色数据 | 股票收盘15:00集合竞价数据，每天盘后更新 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/364.md | stk_nineturn | 神奇九转指标 | 股票数据,特色数据 | 神奇九转（又称“九转序列”）是一种基于技术分析的股票趋势反转指标，其思想来源于技术分析大师汤姆·迪马克（Tom DeMark）的TD序列。该指标的核心功能是通过识别股价在上涨或下跌过程中连续9天的特定走势，来判断股价的潜在反转点，从而帮助投资者提高抄底和逃顶的成功率，日线级别配合60min的九转效果更好，数据从20230101开始。 |
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||||||
|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/399.md | stk_ah_comparison | AH股比价 | 股票数据,特色数据 | AH股比价数据，可根据交易日期获取历史 |
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||||||
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/295.md | ccass_hold | 中央结算系统持股统计 | 股票数据,特色数据 | 获取中央结算系统持股汇总数据，覆盖全部历史数据，根据交易所披露时间，当日数据在下一交易日早上9点前完成入库 |
|
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/296.md | stk_factor | 股票技术面因子 | 股票数据,特色数据 | 获取股票每日技术面因子数据，用于跟踪股票当前走势情况，数据由Tushare社区自产，覆盖全历史 |
|
||||||
|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/27.md | daily | 历史日线 | 股票数据,行情数据 | 获取股票行情数据，或通过[**通用行情接口**]( https://tushare.pro/document/2?doc_id=109)获取数据，包含了前后复权数据 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/374.md | rt_min | 实时分钟 | 股票数据,行情数据 | 获取全A股票实时分钟数据，包括1~60min |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/214.md | suspend_d | 每日停复牌信息 | 股票数据,行情数据 | 按日期方式获取股票每日停复牌信息 |
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|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/255.md | bak_daily | 备用行情 | 股票数据,行情数据 | 获取备用行情，包括特定的行情指标(数据从2017年中左右开始，早期有几天数据缺失，近期正常) |
|
||||||
|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/336.md | stk_weekly_monthly | 周月线行情(每日更新) | 股票数据,行情数据 | 股票周/月线行情(每日更新) |
|
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|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/365.md | stk_week_month_adj | 周月线复权行情(每日更新) | 股票数据,行情数据 | 股票周/月线行情(复权--每日更新) |
|
||||||
|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/370.md | stk_mins | 历史分钟 | 股票数据,行情数据 | 获取A股分钟数据，支持1min/5min/15min/30min/60min行情，提供Python SDK和 http Restful API两种方式 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/372.md | rt_k | 实时日线 | 股票数据,行情数据 | 获取实时日k线行情，支持按股票代码及股票代码通配符一次性提取全部股票实时日k线行情 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/146.md | pro_bar | 复权行情 | 股票数据,行情数据 | |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/457.md | rt_min_daily | A股实时分钟-日累计 | 股票数据,行情数据 | 获取A股当日盘中历史分钟数据，可以提取单只股票当日开盘以来的所有分钟数据 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/196.md | ggt_daily | 港股通每日成交统计 | 股票数据,行情数据 | 获取港股通每日成交信息，数据从2014年开始 |
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|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/183.md | stk_limit | 每日涨跌停价格 | 股票数据,行情数据 | 获取全市场（包含A/B股和基金）每日涨跌停价格，包括涨停价格，跌停价格等，每个交易日8点40左右更新当日股票涨跌停价格。 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/145.md | monthly | 月线行情 | 股票数据,行情数据 | 获取A股月线数据 |
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|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/28.md | adj_factor | 复权因子 | 股票数据,行情数据 | 本接口由Tushare自行生产，获取股票复权因子，可提取单只股票全部历史复权因子，也可以提取单日全部股票的复权因子。 |
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|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/32.md | daily_basic | 每日指标 | 股票数据,行情数据 | 获取全部股票每日重要的基本面指标，可用于选股分析、报表展示等。单次请求最大返回6000条数据，可按日线循环提取全部历史。 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/48.md | hsgt_top10 | 沪深股通十大成交股 | 股票数据,行情数据 | 获取沪股通、深股通每日前十大成交详细数据，每天18~20点之间完成当日更新 |
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||||||
|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/49.md | ggt_top10 | 港股通十大成交股 | 股票数据,行情数据 | 获取港股通每日成交数据，其中包括沪市、深市详细数据，每天18~20点之间完成当日更新 |
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||||||
|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/109.md | pro_bar | 通用行情接口 | 股票数据,行情数据 | |
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|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/144.md | weekly | 周线行情 | 股票数据,行情数据 | 获取A股周线行情，本接口每周最后一个交易日更新，如需要使用每天更新的周线数据，请使用[日度更新的周线行情接口](https://tushare.pro/document/2?doc_id=336)。 |
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|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/81.md | fina_mainbz | 主营业务构成 | 股票数据,财务数据 | 获得上市公司主营业务构成，分地区和产品两种方式 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/80.md | fina_audit | 财务审计意见 | 股票数据,财务数据 | 获取上市公司定期财务审计意见数据 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/33.md | income | 利润表 | 股票数据,财务数据 | 获取上市公司财务利润表数据 |
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|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/36.md | balancesheet | 资产负债表 | 股票数据,财务数据 | 获取上市公司资产负债表 |
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|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/44.md | cashflow | 现金流量表 | 股票数据,财务数据 | 获取上市公司现金流量表 |
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|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/45.md | forecast | 业绩预告 | 股票数据,财务数据 | 获取业绩预告数据 |
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|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/103.md | dividend | 分红送股数据 | 股票数据,财务数据 | 分红送股数据 |
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|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/79.md | fina_indicator | 财务指标数据 | 股票数据,财务数据 | 获取上市公司财务指标数据，为避免服务器压力，现阶段每次请求最多返回100条记录，可通过设置日期多次请求获取更多数据。 |
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|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/162.md | disclosure_date | 财报披露日期表 | 股票数据,财务数据 | 获取财报披露计划日期 |
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| https://tushare.pro/wctapi/documents/46.md | express | 业绩快报 | 股票数据,财务数据 | 获取上市公司业绩快报 |
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||||||
|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/371.md | moneyflow_cnt_ths | 板块资金流向(THS) | 股票数据,资金流向数据 | 获取同花顺概念板块每日资金流向 |
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||||||
|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/47.md | moneyflow_hsgt | 沪深港通资金流向 | 股票数据,资金流向数据 | 获取沪股通、深股通、港股通每日资金流向数据，每次最多返回300条记录，总量不限制。 |
|
||||||
|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/170.md | moneyflow | 个股资金流向 | 股票数据,资金流向数据 | 获取沪深A股票资金流向数据，分析大单小单成交情况，用于判别资金动向，数据开始于2010年。 |
|
||||||
|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/343.md | moneyflow_ind_ths | 行业资金流向(THS) | 股票数据,资金流向数据 | 获取同花顺行业资金流向，每日盘后更新 |
|
||||||
|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/344.md | moneyflow_ind_dc | 板块资金流向(DC) | 股票数据,资金流向数据 | 获取东方财富板块资金流向，每天盘后更新 |
|
||||||
|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/345.md | moneyflow_mkt_dc | 大盘资金流向(DC) | 股票数据,资金流向数据 | 获取东方财富大盘资金流向数据，每日盘后更新 |
|
||||||
|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/348.md | moneyflow_ths | 个股资金流向(THS) | 股票数据,资金流向数据 | 获取同花顺个股资金流向数据，每日盘后更新 |
|
||||||
|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/349.md | moneyflow_dc | 个股资金流向(DC) | 股票数据,资金流向数据 | 获取东方财富个股资金流向数据，每日盘后更新，数据开始于20230911 |
|
||||||
|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/445.md | p_save | 组合保存 | 自选组合 | 创建或修改自选股组合 |
|
||||||
|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/446.md | p_list | 组合列表 | 自选组合 | 自选股组合查询，不加参数查询出所以自定义组合 |
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||||||
|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/447.md | p_delete | 组合删除 | 自选组合 | 删除自选股组合 |
|
||||||
|
| https://tushare.pro/wctapi/documents/449.md | p_get | 成分查询 | 自选组合 | 查询组合的成分列表 |
|
||||||
@@ -0,0 +1,87 @@
|
|||||||
|
#!/usr/bin/env python3
|
||||||
|
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
基金数据获取示例脚本
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
|
||||||
|
import tushare as ts
|
||||||
|
import pandas as pd
|
||||||
|
import os
|
||||||
|
|
||||||
|
# 读取环境变量中的token, 或者读取本地记录的token
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||||||
|
token = os.getenv('TUSHARE_TOKEN') or ts.get_token()
|
||||||
|
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||||||
|
# 初始化pro接口
|
||||||
|
pro = ts.pro_api(token)
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||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def get_fund_list():
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
获取基金列表
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
data = pro.fund_basic(market='E', status='L', fields='ts_code,fund_name,fund_type,found_date,issue_date,delist_date')
|
||||||
|
print("基金列表获取成功：")
|
||||||
|
print(data.head())
|
||||||
|
return data
|
||||||
|
except Exception as e:
|
||||||
|
print(f"获取基金列表失败：{e}")
|
||||||
|
return None
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def get_fund_nav(ts_code, start_date, end_date):
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
获取基金净值数据
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
data = pro.fund_nav(ts_code=ts_code, start_date=start_date, end_date=end_date)
|
||||||
|
print(f"{ts_code}基金净值数据获取成功：")
|
||||||
|
print(data.head())
|
||||||
|
return data
|
||||||
|
except Exception as e:
|
||||||
|
print(f"获取基金净值数据失败：{e}")
|
||||||
|
return None
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def get_fund_manager():
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
获取基金经理数据
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
data = pro.fund_manager(limit=10, fields='ts_code,fund_name,manager_name,begin_date,end_date')
|
||||||
|
print("基金经理数据获取成功：")
|
||||||
|
print(data.head())
|
||||||
|
return data
|
||||||
|
except Exception as e:
|
||||||
|
print(f"获取基金经理数据失败：{e}")
|
||||||
|
return None
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def main():
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
主函数
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
print("===== tushare 基金数据获取示例 =====")
|
||||||
|
|
||||||
|
# 获取基金列表
|
||||||
|
fund_list = get_fund_list()
|
||||||
|
|
||||||
|
if fund_list is not None:
|
||||||
|
# 获取第一只基金的代码
|
||||||
|
ts_code = fund_list['ts_code'].iloc[0]
|
||||||
|
print(f"\n使用基金代码：{ts_code}")
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||||||
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||||||
|
# 获取基金净值数据（最近30天）
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||||||
|
import datetime
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||||||
|
end_date = datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d')
|
||||||
|
start_date = (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=30)).strftime('%Y%m%d')
|
||||||
|
print(f"\n获取基金净值数据：{start_date} 至 {end_date}")
|
||||||
|
get_fund_nav(ts_code, start_date, end_date)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 获取基金经理数据
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||||||
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print("\n获取基金经理数据：")
|
||||||
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get_fund_manager()
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||||||
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||||||
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||||||
|
if __name__ == "__main__":
|
||||||
|
main()
|
||||||
@@ -0,0 +1,88 @@
|
|||||||
|
#!/usr/bin/env python3
|
||||||
|
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
股票数据获取示例脚本
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||||||
|
"""
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||||||
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|
||||||
|
import tushare as ts
|
||||||
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import pandas as pd
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||||||
|
import os
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||||||
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||||||
|
# 读取环境变量中的token, 或者读取本地记录的token
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||||||
|
token = os.getenv('TUSHARE_TOKEN') or ts.get_token()
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||||||
|
|
||||||
|
# 初始化pro接口
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pro = ts.pro_api(token)
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def get_stock_list():
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"""
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||||||
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获取股票列表
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|
"""
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||||||
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try:
|
||||||
|
data = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,symbol,name,area,industry,list_date')
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||||||
|
print("股票列表获取成功：")
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||||||
|
print(data.head())
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||||||
|
return data
|
||||||
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except Exception as e:
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||||||
|
print(f"获取股票列表失败：{e}")
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||||||
|
return None
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def get_daily_data(ts_code, start_date, end_date):
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
获取股票日线数据
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date=start_date, end_date=end_date)
|
||||||
|
print(f"{ts_code}日线数据获取成功：")
|
||||||
|
print(data.head())
|
||||||
|
return data
|
||||||
|
except Exception as e:
|
||||||
|
print(f"获取日线数据失败：{e}")
|
||||||
|
return None
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def get_financial_data(ts_code, year, quarter):
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
获取财务指标数据
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
data = pro.fina_indicator(ts_code=ts_code, year=year, quarter=quarter)
|
||||||
|
print(f"{ts_code}财务指标数据获取成功：")
|
||||||
|
print(data.head())
|
||||||
|
return data
|
||||||
|
except Exception as e:
|
||||||
|
print(f"获取财务指标数据失败：{e}")
|
||||||
|
return None
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def main():
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
主函数
|
||||||
|
"""
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||||||
|
print("===== tushare 股票数据获取示例 =====")
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||||||
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|
# 获取股票列表
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stock_list = get_stock_list()
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||||||
|
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||||||
|
if stock_list is not None:
|
||||||
|
# 获取第一只股票的代码
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||||||
|
ts_code = stock_list['ts_code'].iloc[0]
|
||||||
|
print(f"\n使用股票代码：{ts_code}")
|
||||||
|
|
||||||
|
# 获取日线数据（最近30天）
|
||||||
|
import datetime
|
||||||
|
end_date = datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d')
|
||||||
|
start_date = (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=30)).strftime('%Y%m%d')
|
||||||
|
print(f"\n获取日线数据：{start_date} 至 {end_date}")
|
||||||
|
get_daily_data(ts_code, start_date, end_date)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 获取财务数据（最近一年）
|
||||||
|
current_year = datetime.datetime.now().year
|
||||||
|
print(f"\n获取财务数据：{current_year-1}年 第4季度")
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||||||
|
get_financial_data(ts_code, current_year-1, 4)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
if __name__ == "__main__":
|
||||||
|
main()
|
||||||
Symlink
+1
@@ -0,0 +1 @@
|
|||||||
|
../../.agents/skills/tushare
|
||||||
Symlink
+1
@@ -0,0 +1 @@
|
|||||||
|
../../.agents/skills/tushare
|
||||||
@@ -9,6 +9,7 @@
|
|||||||
| [目录与模块边界](./directory-structure.md) | 包结构、bounded context 和导入边界 |
|
| [目录与模块边界](./directory-structure.md) | 包结构、bounded context 和导入边界 |
|
||||||
| [配置与运行时](./configuration-and-runtime.md) | `Settings`、应用工厂和部署环境 |
|
| [配置与运行时](./configuration-and-runtime.md) | `Settings`、应用工厂和部署环境 |
|
||||||
| [市场数据同步](./market-data-sync.md) | Tushare qfq、PostgreSQL、CSV 快照和一次性 Job 契约 |
|
| [市场数据同步](./market-data-sync.md) | Tushare qfq、PostgreSQL、CSV 快照和一次性 Job 契约 |
|
||||||
|
| [Tushare 当前上市股票范围](./tushare-listed-stock-universe.md) | 所有股票型功能统一只使用构建时 `stock_basic(list_status=L)` 母集 |
|
||||||
| [历史选股](./selection.md) | selection bounded context、目标交易日、qfq 读取和信号结果契约 |
|
| [历史选股](./selection.md) | selection bounded context、目标交易日、qfq 读取和信号结果契约 |
|
||||||
| [HTTP 契约](./http-api-contracts.md) | 路由组合、响应模型和同源 API 路径 |
|
| [HTTP 契约](./http-api-contracts.md) | 路由组合、响应模型和同源 API 路径 |
|
||||||
| [错误处理](./error-handling.md) | 当前 FastAPI 错误行为及跨层错误传递 |
|
| [错误处理](./error-handling.md) | 当前 FastAPI 错误行为及跨层错误传递 |
|
||||||
@@ -17,6 +18,7 @@
|
|||||||
## 开发前检查
|
## 开发前检查
|
||||||
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|
||||||
- 先阅读 `docs/adr/0001-bounded-context-first-modular-monolith.md`，确认新业务是否有清晰的语言和所有权边界。
|
- 先阅读 `docs/adr/0001-bounded-context-first-modular-monolith.md`，确认新业务是否有清晰的语言和所有权边界。
|
||||||
|
- 涉及 Tushare 个股数据时先阅读 `tushare-listed-stock-universe.md`，所有新功能都必须从当前 `L` 股票母集继续缩小范围，禁止重新引入 `D/P/G/UN`。
|
||||||
- 先阅读目标上下文的 `modules/<bounded_context>/README.md`（如已存在），再决定 domain、application、infrastructure、presentation 的位置。
|
- 先阅读目标上下文的 `modules/<bounded_context>/README.md`（如已存在），再决定 domain、application、infrastructure、presentation 的位置。
|
||||||
- 变更 HTTP 字段时同时检查 `zhixing-server/tests/`、前端 feature API 类型以及 `docs/adr/0002-use-a-same-origin-browser-api.md`。
|
- 变更 HTTP 字段时同时检查 `zhixing-server/tests/`、前端 feature API 类型以及 `docs/adr/0002-use-a-same-origin-browser-api.md`。
|
||||||
- 不要为了“未来可能需要”创建空的数据库、服务或日志层；当前仓库没有这些实现。
|
- 不要为了“未来可能需要”创建空的数据库、服务或日志层；当前仓库没有这些实现。
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||||||
|
|||||||
@@ -0,0 +1,103 @@
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|
# Tushare 当前上市股票范围
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## Scenario: 所有股票型功能统一使用当前 `L` 股票池
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### 1. Scope / Trigger
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- 触发：新增或修改任何通过 Tushare 获取个股基础资料、行情、资金流、板块成员、财务或估值数据的后端功能。
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- 目标：所有功能统一以构建时 `stock_basic(list_status="L")` 返回的当前上市股票为证券母集，禁止为了历史回溯获取 `D/P/G/UN`。
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||||||
|
- 历史语义：功能上线日视为最早业务历史日期；以后重跑旧日期仍使用重跑当时的当前 `L` 股票池，不保证还原目标日的退市证券。
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||||||
|
- 边界：指数、基金、期货、宏观等非个股数据不适用本股票状态契约；若未来产品必须恢复历史时点证券生命周期，必须先显式修改本规格及对应任务设计，不能在单个 adapter 内局部绕过。
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|
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### 2. Signatures
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|
所有直接读取股票基础档案的 Tushare adapter 必须显式传入 `list_status="L"`：
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```python
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client.query(
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|
"stock_basic",
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||||||
|
exchange="",
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||||||
|
list_status="L",
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||||||
|
fields="ts_code,symbol,name,market,exchange,list_status,list_date,delist_date",
|
||||||
|
)
|
||||||
|
```
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||||||
|
|
||||||
|
应用层不得通过 adapter 隐式缓存推断股票范围；需要候选股票的端口必须显式接收已经排序、去重并与当前 `L` 股票池相交的代码集合，例如：
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||||||
|
```python
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|
def fetch_moneyflow_dc(
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||||||
|
trade_date: date,
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candidate_codes: Sequence[str],
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||||||
|
) -> SourceResult[MoneyflowDcRow]: ...
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|
```
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||||||
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|
### 3. Contracts
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|
- `stock_basic` 请求必须显式设置 `list_status="L"`，不能依赖供应商默认值，也不能循环请求 `D/P/G/UN`。
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|
- 当前股票母集至少以 `ts_code` 唯一；返回的非 `L` 记录不得进入业务目标集合。严格 source adapter 应将与请求分区不符的状态视为来源契约错误，已有宽松同步边界至少必须在领域过滤时排除。
|
||||||
|
- 股票型功能可以继续执行自身既有的市场边界，例如沪深 A 股、B 股、北交所、ST 或风险警示过滤；这些过滤只能缩小 `L` 母集，不能重新引入其他上市状态。
|
||||||
|
- `daily`、`moneyflow_dc`、`dc_member` 等不支持 `list_status` 的接口可以按其最有效的方式获取原始响应，但进入计算、排名、覆盖率、缺口补拉或持久化业务事实前，候选代码必须与当前 `L` 母集取交集。
|
||||||
|
- 为审计保存的全市场原始 snapshot 可以包含非 `L` 行；非 `L` 行不得进入规范化事实、策略计算或“应覆盖股票数”。
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||||||
|
- 当前 `L` 股票池必须带有构建时来源快照或等价审计信息。重试若复用旧下游 snapshot，必须确认它仍覆盖本轮候选集合；候选扩大时应在同一次重试中刷新相应下游来源。
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||||||
|
- 本契约不要求各 bounded context 共享数据库表、缓存或 Tushare client；共享的是证券范围语义，而不是运行时耦合。
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### 4. Validation & Error Matrix
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| 条件 | 必须行为 |
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| --- | --- |
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| `stock_basic` 请求未显式传 `list_status="L"` | 测试失败；不得发布该功能 |
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|
| `L` 分区返回 `D/P/G/UN` | 严格 adapter 抛来源契约错误，或在既有宽松边界明确排除；非 `L` 不得进入业务集合 |
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||||||
|
| 板块成员包含非当前 `L` 股票 | 保留原始成员审计，计算候选与当前 `L` 集合取交集 |
|
||||||
|
| 目标日期早于当前 `L` 股票的 `list_date` | 从该目标日候选集合排除 |
|
||||||
|
| 行情或资金流全市场响应包含非 `L` 股票 | 原始 snapshot 可保留，规范化事实和覆盖率忽略这些股票 |
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||||||
|
| 缺失补拉收到不在请求候选集合内的代码 | 按来源契约错误 fail closed，禁止合并 |
|
||||||
|
| 重试时成员恢复导致当前候选集合扩大 | 检查旧下游 snapshot 覆盖；不足时同轮刷新，不能先发布一次可预见的 `partial` |
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||||||
|
| 新需求要求历史退市股票或历史时点生命周期 | 先修改本规格并完成独立设计评审，禁止直接请求 `D/P/G/UN` |
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||||||
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||||||
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### 5. Good/Base/Bad Cases
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||||||
|
- Good：资金雷达只请求一次 `stock_basic(list_status="L")`，将有效板块成员与当前沪深 A 股交集传给资金流 source；全市场原始资金流即使含额外股票，也只补拉和计算交集内代码。
|
||||||
|
- Base：普通行情同步从 `L` 股票池再排除 ST、北交所或不属于目标市场的证券；这是允许的模块级缩小，不改变全局母集。
|
||||||
|
- Good：重试刷新成员后发现新增两个当前 `L` 候选，旧资金流 checkpoint 少两只，于是同一次重试只刷新资金流来源组并恢复成功。
|
||||||
|
- Bad：为了回填旧日期，将 `stock_basic` 改为循环获取 `L/D/P/G/UN`，或者直接把 `dc_member` 的全部代码作为资金流覆盖分母。
|
||||||
|
- Bad：看到全市场原始 snapshot 含非 `L` 股票便将它们写入策略事实，造成候选数量、覆盖率或排名口径漂移。
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||||||
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### 6. Tests Required
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- Tushare adapter 测试必须断言 `stock_basic` 的调用参数包含且只包含 `list_status="L"`，并断言非 `L` 返回记录不会进入结果。
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- 应用编排测试必须构造板块成员、未来上市记录和当前 `L` 记录，断言传给下游 source 的候选集合是稳定排序后的交集。
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||||||
|
- 规范化或策略测试必须断言非 `L`、目标日尚未上市、B 股或模块已排除市场不会贡献金额、覆盖率或排名。
|
||||||
|
- 重试测试必须覆盖“成员刷新后候选扩大但旧下游 checkpoint 不完整”，断言同一次重试刷新必要来源组。
|
||||||
|
- 新增股票型 bounded context 时，至少有一个边界测试证明它没有请求或引入 `D/P/G/UN`。
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### 7. Wrong vs Correct
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|
#### Wrong
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|
```python
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|
# 禁止：为历史回填循环获取全部生命周期状态。
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||||||
|
rows = tuple(
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||||||
|
client.query("stock_basic", list_status=status)
|
||||||
|
for status in ("L", "D", "P", "G", "UN")
|
||||||
|
)
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||||||
|
candidate_codes = tuple(member.stock_code for member in memberships)
|
||||||
|
```
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||||||
|
|
||||||
|
#### Correct
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||||||
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||||||
|
```python
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||||||
|
# 正确：当前 L 是唯一母集，模块规则只能继续缩小它。
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||||||
|
listed = client.query("stock_basic", list_status="L")
|
||||||
|
listed_codes = {
|
||||||
|
row.ts_code
|
||||||
|
for row in listed
|
||||||
|
if row.list_status == "L" and is_module_eligible(row, target_trade_date)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
candidate_codes = tuple(
|
||||||
|
sorted(
|
||||||
|
member.stock_code
|
||||||
|
for member in memberships
|
||||||
|
if member.stock_code in listed_codes
|
||||||
|
)
|
||||||
|
)
|
||||||
|
```
|
||||||
+7
@@ -0,0 +1,7 @@
|
|||||||
|
{"file":".trellis/spec/backend/index.md","reason":"核验后端模块边界与开发规范"}
|
||||||
|
{"file":".trellis/spec/backend/market-data-sync.md","reason":"核验共享 coordinator 未改变 market-data 语义"}
|
||||||
|
{"file":".trellis/spec/backend/tushare-listed-stock-universe.md","reason":"核验所有业务候选与当前 L 股票母集相交"}
|
||||||
|
{"file":".trellis/spec/backend/quality-guidelines.md","reason":"执行完整后端质量门禁"}
|
||||||
|
{"file":".trellis/spec/guides/code-reuse-thinking-guide.md","reason":"核验共享能力没有越界或重复实现"}
|
||||||
|
{"file":".trellis/tasks/08-31-sector-radar-listed-moneyflow-recovery/research/radar-build-tushare-call-chain.md","reason":"核验 source group、候选集与 retry/checkpoint 契约"}
|
||||||
|
{"file":".trellis/tasks/08-31-sector-radar-listed-moneyflow-recovery/research/tushare-global-start-interval.md","reason":"核验两路 worker、共享启动间隔及确定性测试覆盖"}
|
||||||
@@ -0,0 +1,29 @@
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|
# 设计：当前上市股票池与 `moneyflow_dc` 缺口补拉
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## 边界与契约
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应用层在完成板块成员与 `stock_basic(L)` 采集后，先规范化成员并计算“有效成员代码与当前 L 股票代码的交集”，再调用扩展后的 `SectorRadarSource.fetch_moneyflow_dc(trade_date, candidate_codes)`。候选集合通过端口显式传递；adapter 不缓存先前 `fetch_stock_basics` 的响应，因此 publication replay 和 retry 仍是无隐式状态的。
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|
`stock_basic` source 由五分区请求收敛为单一 `L` 分区。领域层继续用现有代码、市场和 `list_date` 规则处理当前上市候选，不新增 ST 过滤或历史退市语义。
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## 资金流数据流
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adapter 首先保存按 `trade_date` 获取的全市场 snapshot。它对 rows 执行 typed parsing、目标日期和 `ts_code` 唯一性校验；初始 snapshot 达到 6000 行只表示全市场可能截断，不再单独构成失败。随后计算 `candidate_codes - returned_codes`。
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缺失集合为空时返回首批 snapshot 与 rows。存在缺失时，按排序后的 `ts_code` 使用固定两路 executor 请求 `moneyflow_dc(trade_date=..., ts_code=...)`。每个成功分片形成独立、带 `partition_key=ts_code` 的 snapshot；分片只允许为空或返回所请求股票在目标日期的唯一记录。空分片以及重试耗尽的普通 provider 异常不产生伪造 snapshot/row，并保留为覆盖缺口；来源 schema、日期、代码、唯一键或 row-limit 契约错误立即上浮。
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主线程按输入代码顺序汇总 future，保证 `source_order=0` 始终是全市场 snapshot，后续分片按 `ts_code` 稳定排列。合并 rows 后再次验证 `(trade_date, ts_code)` 唯一，防止首批与分片重叠。所有 snapshot 继续归入 `PublicationSourceGroup.MONEYFLOW_DC`，现有数据库模型无需迁移。
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## 并发与限流
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共享 `RequestCoordinator` 增加默认值为 0 的 `request_interval_seconds` 和受现有 `threading.Condition` 保护的下次启动时刻。每次 attempt 在调用 provider 前原子等待 cooldown 并预约请求启动槽，预约完成后释放锁，再执行真实请求。资金雷达默认 coordinator 接收现有的 0.2 秒配置，移除 adapter 请求完成后的独立 sleep；因此两个 worker可重叠网络等待，但同一 adapter 中任意两次请求的启动时间仍至少相隔 0.2 秒。
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|
当前锁定的 Tushare 1.4.29 `DataApi.query` 只读取 client 的 token、URL 和 timeout，在局部变量中构造参数并调用模块级 `requests.post`，未维护单次请求可变状态。两路 worker 共享该 client 的风险可接受，并由并发单元测试约束；该结论不扩展为 Tushare SDK 的通用线程安全保证。
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## 兼容性、失败与回滚
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`RequestCoordinator` 的新参数默认关闭，market-data bounded context 行为不变。端口签名变化同步更新 fake source 和 CLI/build 测试。普通补拉调用在 coordinator 的有限 retry 后仍失败时记录安全日志并留下覆盖缺口；契约错误保持 hard failure。日志不得包含 token 或完整 payload。
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publication retry 只有在已保存的 `MONEYFLOW_DC` rows 仍覆盖本轮候选代码时才重放该来源组。若 `MEMBERS` 刷新后候选集合扩大，旧资金流 checkpoint 不足以覆盖新增候选，则在同一次 retry 中刷新 `MONEYFLOW_DC`，避免先发布一次可预见的 partial 再要求第二次重试。
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||||||
|
回滚只需恢复 adapter 的单次 `moneyflow_dc` 请求、旧端口签名和协调器调用方式，不涉及 schema 或数据迁移。已生成的分片 snapshots 使用现有通用存储格式，旧版本即使不能主动生成，也仍可按 source group replay。
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||||||
+9
@@ -0,0 +1,9 @@
|
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|
{"file":".trellis/spec/backend/index.md","reason":"后端模块边界、开发前检查和质量入口"}
|
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|
{"file":".trellis/spec/backend/directory-structure.md","reason":"共享协调器与 sector_radar bounded context 的所有权边界"}
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||||||
|
{"file":".trellis/spec/backend/configuration-and-runtime.md","reason":"复用现有请求间隔配置并避免新增环境读取"}
|
||||||
|
{"file":".trellis/spec/backend/market-data-sync.md","reason":"现有 Tushare coordinator、并发与 checkpoint 相邻契约"}
|
||||||
|
{"file":".trellis/spec/backend/tushare-listed-stock-universe.md","reason":"所有股票型功能只使用构建时当前 L 股票母集"}
|
||||||
|
{"file":".trellis/spec/backend/quality-guidelines.md","reason":"后端 Ruff、Pyright 和 pytest 门禁"}
|
||||||
|
{"file":".trellis/spec/guides/code-reuse-thinking-guide.md","reason":"评估 RequestCoordinator 共享原语扩展"}
|
||||||
|
{"file":".trellis/tasks/08-31-sector-radar-listed-moneyflow-recovery/research/radar-build-tushare-call-chain.md","reason":"资金雷达调用顺序、候选集与 checkpoint 证据"}
|
||||||
|
{"file":".trellis/tasks/08-31-sector-radar-listed-moneyflow-recovery/research/tushare-global-start-interval.md","reason":"两路 worker 与全局启动间隔的适配点和测试模式"}
|
||||||
+25
@@ -0,0 +1,25 @@
|
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|
# 实施计划
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1. 创建 `codex/sector-radar-listed-moneyflow-recovery` 分支并读取目标 backend/shared、sector radar 代码及相关规格。
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2. 扩展 `RequestCoordinator`，实现线程安全的共享请求启动间隔，保留默认关闭与现有 cooldown/retry 行为；补充确定性单元测试。
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3. 将 `stock_basic` 收敛为单一 `L` 分区，并调整 source 测试与返回状态契约。
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4. 前移候选股票形成步骤，扩展 `SectorRadarSource.fetch_moneyflow_dc` 端口，向 adapter 显式传递稳定的当前 L 候选代码。
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5. 在 Tushare adapter 内实现全市场首拉、候选覆盖检查、两路缺失代码补拉、分片契约校验、稳定 snapshot/row 汇总和安全错误日志。
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6. 更新 FakeRadarSource、build/retry 测试和 CLI 组合测试，覆盖成功、6000 行、空分片、瞬时失败、错误日期/代码、重复键、分片触顶、两路 worker 与 checkpoint 重试。
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7. 更新必要的运维说明，明确当前 L 股票池、候选覆盖语义、同一 adapter 的 0.2 秒共享间隔以及不同定时任务不得重叠。
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8. 依次运行定向 pytest、Ruff format/lint、Pyright、完整 pytest，并由独立 Trellis check 代理核验规格和实现；修复所有本任务引入的问题后提交本地分支。
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## 风险点与回滚检查
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- `RequestCoordinator` 是共享模块，必须证明默认参数不改变 market-data 并发。
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- worker 完成顺序不能进入 publication source order 或 input hash。
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- 不能把普通 provider 异常与来源契约错误混为一类，也不能用空行伪造成功分片。
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- 端口签名变化必须同步所有 fake/replay 路径，完整测试前不得仅凭 source 单测判定完成。
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- 无数据库迁移；若验证失败，可按步骤分别回滚协调器启动槽和资金流分片逻辑。
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## 验证结果
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- `uv lock --check`、Ruff format/check、Pyright strict 全部通过。
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- 后端完整测试 `159 passed, 3 skipped`；跳过项均要求显式设置 `ZHIXING_TEST_DATABASE_URL`。
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- 根目录 `./dev.sh check` 与 `./dev.sh test` 通过；前端 `64 passed`。
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- 未执行真实 Tushare 账号并发调用与真实 PostgreSQL 集成测试，留待部署后的 capability/生产批次验证。
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@@ -0,0 +1,40 @@
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# 资金雷达当前上市股票池与资金流缺口补拉
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## Goal
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让板块资金雷达以“构建时当前上市股票”为唯一证券范围，并在 Tushare `moneyflow_dc` 单日响应触及 6000 行上限时，仍能安全验证和补齐雷达候选股票，而不是直接失败或接受可能截断的数据。
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## Background
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- 生产构建目标日 `2026-08-28` 已在 `moneyflow_dc` 来源组因响应达到供应商 6000 行上限而失败。
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- Tushare 官方接口说明确认 `moneyflow_dc` 单次最多返回 6000 条，并支持按日期或股票代码循环提取。
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- 用户明确不要求历史时点证券生命周期还原；功能上线日视为最早历史日期，当前及未来均只研究构建时 `stock_basic(list_status=L)` 返回的股票。
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- Tushare 账号频率限制为 500 次/分钟；用户批准资金流缺口补拉使用 2 个 worker，但两个 worker必须共享同一请求启动限流器。
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## Requirements
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1. `stock_basic` 只请求 `list_status=L`，不再请求 `D/P/G/UN`。保留资金雷达既有的沪深 A 股、B 股/北交所排除和上市日期校验，不额外引入 `market-data-sync` 的 ST 过滤语义。
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2. 资金流完整性只针对有效板块成员与当前 `L` 股票的交集。应用层必须在请求 `moneyflow_dc` 前形成稳定、去重的候选代码集合，并通过显式端口参数传给 source adapter，禁止依赖 adapter 内部调用顺序或缓存状态。
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3. `moneyflow_dc` 首次仍按目标交易日请求全市场。首次响应即使达到 6000 行，也必须先校验目标日期和业务唯一键，再检查候选股票覆盖率，不能直接接受或直接报截断。
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4. 首次响应缺少候选股票时，只按稳定排序后的缺失 `ts_code` 补拉。每个分片必须同时传入 `trade_date` 和 `ts_code`，并校验返回日期、返回代码、唯一键以及供应商是否忽略了分片参数。
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5. 缺口补拉固定使用 2 个 worker。同一 adapter 的所有首次请求、补拉请求及 retry 共享请求启动间隔，默认相邻请求启动至少间隔 0.2 秒；普通 provider 调用允许重叠，不得把整个请求放在协调器锁内。
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6. 空分片或重试耗尽的瞬时请求失败保留为真实缺口，不补零；构建继续走现有覆盖率逻辑并可发布 `partial`。日期错误、返回错误股票代码、重复业务键或分片再次触及供应商上限属于来源契约错误，必须 fail closed。
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7. 全市场首批 snapshot 与每个成功分片 snapshot 都属于现有 `MONEYFLOW_DC` source group，并按确定性顺序保存。重试继续复用已完成来源组，只刷新资金流来源组，不新增数据库表或 publication group。
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8. `RequestCoordinator` 的请求启动间隔默认关闭，只有资金雷达通过现有 `sector_radar_request_interval_seconds` 启用，不能改变 `market-data-sync` 当前八路并发语义。
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## Acceptance Criteria
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- [x] 资金雷达构建只发出一次 `stock_basic(list_status=L)` 请求，并拒绝该分区返回非 `L` 状态。
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- [x] `moneyflow_dc` 首批低于或等于 6000 行且覆盖全部候选股票时均可成功解析；达到 6000 行本身不再导致 `SourceTruncatedError`。
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- [x] 首批未覆盖候选股票时，仅补拉缺失代码，调用总数为 `1 + 缺失代码数`，最终 snapshot 顺序与 worker 完成顺序无关。
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- [x] 两个补拉请求可以处于并发等待状态，但共享协调器记录的请求启动时间间隔不小于配置值；默认配置下理论总速率不超过约 300 次/分钟。
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- [x] 空补拉和瞬时请求失败不会被补零或伪装成完整覆盖；错误日期、错误代码、重复键和分片触顶会阻止发布错误结果。
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- [x] failed/partial publication 重试仍复用既有 source checkpoints，并只刷新需要重取的 `MONEYFLOW_DC` group。
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- [x] 共享协调器、sector radar source/build/CLI 相关单元测试、Ruff、Pyright 和完整后端 pytest 通过；需要真实 PostgreSQL 的测试若未配置，必须明确报告跳过状态。
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## Out of Scope
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- 不保证历史日期按当时上市状态精确重建，也不保留已退市股票进入未来重跑结果。
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- 不复用 `market-data-sync` 的数据库股票池、行情或 Tushare client。
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- 不实现跨进程或跨定时任务的分布式限流；运维上仍要求 `market-data-sync` 与 `sector-radar-build` 不重叠运行。
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- 不改变板块评分公式、前端展示、数据库 schema 或其他 Tushare 来源组的请求策略。
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+85
@@ -0,0 +1,85 @@
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# Research: 板块资金雷达 build 到 Tushare source 调用链
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- Query: 定位板块资金雷达从 application build 到 Tushare source 的完整调用链，解释 `stock_basic` 为什么请求 `L/D/P/G/UN`、`moneyflow_dc` 在哪里按 6000 行拒绝、候选股票集合何时形成，以及重试时 publication/source checkpoint 如何复用。
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- Scope: internal
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- Date: 2026-08-31
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## Findings
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### 1. 完整调用链
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生产入口由 `zhixing-server/pyproject.toml:36-38` 将 `sector-radar-build` 绑定到 `presentation.cli:main`。CLI 在 `zhixing-server/src/zhixing_server/modules/sector_radar/presentation/cli.py:42-47` 构造 `BuildSectorRadarCommand`，在同文件 `:62-77` 用 token 创建 `TushareSectorRadarAdapter`、创建 PostgreSQL repository，并调用 `BuildSectorRadar(...).execute(command)`。
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application 层从 `zhixing-server/src/zhixing_server/modules/sector_radar/application/build.py:199-222` 的 `BuildSectorRadar.execute` 开始。普通单日/区间模式先由 `_resolve_targets` 调 `source.fetch_trade_calendar` 解析目标交易日（`:224-247`）；retry 模式则直接读取原 publication 并复用其目标交易日（`:225-231`）。随后 `_build_target` 获取按交易日的 advisory lock（`:257-271`），`_build_locked` 恢复遗留 running publication、创建新的 running publication、加载可复用来源组，再进入 `_collect`（`:285-310`）。
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`_collect` 以固定顺序调用 `_fetch_group`：calendar、concept indices、industry indices、members、stock basics、suspensions、daily、moneyflow_dc，见 `zhixing-server/src/zhixing_server/modules/sector_radar/application/build.py:498-563`。application 依赖的 source port 定义在 `zhixing-server/src/zhixing_server/modules/sector_radar/domain/ports.py:24-47`；生产实现是 `TushareSectorRadarAdapter`。每个 adapter 方法最终进入 `TushareSectorRadarAdapter._fetch_snapshot`，它组装显式 fields 后优先调用 `client.query(api_name, fields=..., **params)`，见 `zhixing-server/src/zhixing_server/modules/sector_radar/infrastructure/tushare.py:368-405`。因此资金流主链是 `BuildSectorRadar.execute -> _build_target -> _build_locked -> _collect -> _fetch_group(MONEYFLOW_DC) -> SectorRadarSource.fetch_moneyflow_dc -> TushareSectorRadarAdapter.fetch_moneyflow_dc -> _fetch_snapshot -> client.query("moneyflow_dc", trade_date=..., fields=...)`。
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`_fetch_group` 不只是调用 source：新拉或重放成功后，它立即保存 content-addressed raw snapshot，并以 `(publication_id, source_group, source_order)` 建立 publication checkpoint 链接，见 `zhixing-server/src/zhixing_server/modules/sector_radar/application/build.py:457-496`。这意味着失败发生前已完成的每一组都已经具备可恢复检查点。
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### 2. `stock_basic` 为什么请求 `L/D/P/G/UN`
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adapter 明确说明不能依赖 Tushare 默认只返回 `L`，并逐一请求五个文档化生命周期分区，见 `zhixing-server/src/zhixing_server/modules/sector_radar/infrastructure/tushare.py:267-285`。每个响应还校验返回 `list_status` 必须与请求分区一致（`:280-282`），最后跨分区校验 `ts_code` 唯一（`:284`）。现有回归测试固定了五次请求顺序与五种状态均被汇总，见 `zhixing-server/tests/unit/sector_radar/test_tushare_source.py:308-333`。
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业务原因是 radar 需要按目标交易日判断 point-in-time 生命周期，而不是只看“当前仍上市”的默认集合。`StockBasicRow` 保存 `list_date`/`delist_date`，见 `zhixing-server/src/zhixing_server/modules/sector_radar/domain/source.py:338-364`；真正的生命周期判断在 `zhixing-server/src/zhixing_server/modules/sector_radar/domain/normalize.py:200-210`，要求沪深 A 股、非 B 股/北交所、`list_date <= target` 且目标日不晚于 `delist_date`。因此完整状态分区主要用于避免历史目标日漏掉目前已退市/暂停等股票，并使未上市/过会等记录由日期规则明确排除。`list_status` 本身目前不直接决定资格，资格由代码、市场及上市/退市日期决定。
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### 3. `moneyflow_dc` 的 6000 行拒绝点
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`ROW_LIMITS["moneyflow_dc"]` 在 `zhixing-server/src/zhixing_server/modules/sector_radar/infrastructure/tushare.py:73-81` 固定为 `6_000`。`_fetch_snapshot` 把该上限传给 `build_source_snapshot`（同文件 `:397-405`）；snapshot builder 在 `zhixing-server/src/zhixing_server/modules/sector_radar/domain/source.py:147-160` 计算 `row_count`，并以 `row_count >= row_limit` 标记 `limit_reached=True`，所以恰好返回 6000 行也视为可能截断。
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具体拒绝发生在 `TushareSectorRadarAdapter.fetch_moneyflow_dc`：取到 snapshot 后立刻调用 `_reject_limit`，见 `zhixing-server/src/zhixing_server/modules/sector_radar/infrastructure/tushare.py:318-330`；`_reject_limit` 在同文件 `:465-468` 抛出 `SourceTruncatedError("moneyflow_dc reached its provider row limit")`。这里没有像 `dc_member` 那样的分区补拉逻辑；错误经 `_fetch_group` 和 `_build_locked` 上浮，最终 publication 被记为 failed（`application/build.py:391-421`）。
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### 4. 候选股票集合形成时点
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候选集不是在请求 `moneyflow_dc` 之前形成。`_collect` 先完成全部八个来源组，包括 full-market `daily` 与 `moneyflow_dc`（`zhixing-server/src/zhixing_server/modules/sector_radar/application/build.py:550-563`），然后才调用 `normalize_memberships`，从状态为 `AVAILABLE` 的板块成员记录中取非空 `stock_code`、去重并排序为 `candidate_codes`（`:565-574`）。随后 `candidate_codes` 才传入 `normalize_stock_facts`（`:575-582`）。
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这个集合此时只是“当日概念/行业成员股票并集”，尚未完成生命周期过滤。`normalize_stock_facts` 在遍历候选代码时才逐只调用生命周期规则；不合法者被保留为 `LIFECYCLE_INVALID` fact，见 `zhixing-server/src/zhixing_server/modules/sector_radar/domain/normalize.py:159-170`。所以当前调用顺序无法用候选集缩小或分片本轮 `moneyflow_dc` 请求，这是本次“当前上市股票池与资金流缺口补拉”设计需要显式调整的结构性边界。
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### 5. publication/source checkpoint 的重试复用
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retry 命令只接受 `partial` 或 `failed` publication，并复用旧 publication 的目标交易日，见 `zhixing-server/src/zhixing_server/modules/sector_radar/application/build.py:224-231`。实际重试不会继续写旧 publication，而是在持有日期锁后新建一个 running publication，再从旧 publication 加载 source checkpoints（`:285-310`）。
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checkpoint 的领域模型是八个稳定的 `PublicationSourceGroup` 和有序 `PublicationSourceRecord`，后者持有 raw `SourceSnapshot` 与 `refresh_on_retry` 标志，见 `zhixing-server/src/zhixing_server/modules/sector_radar/domain/persistence.py:131-160`。数据库表以 `(publication_id, source_group, source_order)` 为主键，raw snapshot 外键采用 `RESTRICT`，见 `zhixing-server/migrations/versions/0005_radar_daily_aggregate.py:17-55`；repository 加载时 join raw snapshot 并按 group/order 返回，见 `zhixing-server/src/zhixing_server/modules/sector_radar/infrastructure/postgres.py:192-222`。
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`_reusable_sources` 会忽略 `refresh_on_retry=True` 的记录；其余记录按 `source_order` 排序，并要求编号从 0 连续，否则拒绝重放，见 `zhixing-server/src/zhixing_server/modules/sector_radar/application/build.py:433-455`。`_fetch_group` 命中 reusable group 时不访问 Tushare，而是从保存的 snapshot rows 重新执行 typed parser；未命中时才调用 source。无论重放还是新拉，snapshot 都会再次链接到新的 running publication，见同文件 `:457-496`。
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两类失败的复用语义不同。对于完整采集后因覆盖率不足形成的 partial，`_retry_source_groups` 根据 `membership_unknown`、缺失/空 `daily`、缺失/空 `moneyflow` 精确选择需刷新的来源组，见 `zhixing-server/src/zhixing_server/modules/sector_radar/application/build.py:683-704`；`finalize_publication` 在同一事务中把这些组标记为 `refresh_on_retry=TRUE` 后再结束 publication，见 `zhixing-server/src/zhixing_server/modules/sector_radar/infrastructure/postgres.py:562-571`。对于采集中途 hard failure，成功组已经由 `_fetch_group` 即时 checkpoint，失败组及其后的组没有记录；因此 retry 自动重放所有已完成组并从首个未完成组继续。测试证明 partial 资金缺口只再次调用 `moneyflow_dc`（`zhixing-server/tests/unit/sector_radar/test_build.py:389-406`），而 daily hard failure 后会复用此前六组，只再次调用 `daily` 和尚未执行的 `moneyflow_dc`（`:409-426`）。
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收集完成后，所有 snapshot id 与指标版本参与 `input_hash`（`zhixing-server/src/zhixing_server/modules/sector_radar/application/build.py:706-716`）；若已存在同目标日、同 input hash 的 publication，新 running publication 会被丢弃并返回 existing publication，见同文件 `:310-327`。这是 publication 级幂等复用，与 source-group 级断点重放互补。
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## Files Found
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- `zhixing-server/src/zhixing_server/modules/sector_radar/presentation/cli.py`：生产 CLI 组合根，创建 Tushare adapter、PostgreSQL repository 与 application use case。
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- `zhixing-server/src/zhixing_server/modules/sector_radar/application/build.py`：目标日期解析、来源组采集顺序、候选集生成、publication 生命周期及重试复用核心。
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- `zhixing-server/src/zhixing_server/modules/sector_radar/domain/ports.py`：application 到 source adapter 的端口契约。
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- `zhixing-server/src/zhixing_server/modules/sector_radar/infrastructure/tushare.py`：七类 Tushare 接口、状态分区、行数上限与 `client.query` 边界。
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- `zhixing-server/src/zhixing_server/modules/sector_radar/domain/source.py`：raw snapshot 的上限标记、typed row 解析与 source contract errors。
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- `zhixing-server/src/zhixing_server/modules/sector_radar/domain/normalize.py`：成员候选并集之后的生命周期、停牌、行情与资金流事实归一化。
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- `zhixing-server/src/zhixing_server/modules/sector_radar/domain/persistence.py`：source checkpoint 分组和值对象契约。
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- `zhixing-server/src/zhixing_server/modules/sector_radar/infrastructure/postgres.py`：checkpoint 的保存、加载与 partial 刷新标记事务。
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- `zhixing-server/migrations/versions/0005_radar_daily_aggregate.py`：publication-source checkpoint 表结构及完整性约束。
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- `zhixing-server/tests/unit/sector_radar/test_build.py`：partial/failed 重试只刷新未完成来源组的可执行证据。
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- `zhixing-server/tests/unit/sector_radar/test_tushare_source.py`：五种 `stock_basic` 状态分区请求的回归证据。
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## Code Patterns
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- Port/adapter：application 只依赖 `SectorRadarSource`，CLI 注入 `TushareSectorRadarAdapter`（`domain/ports.py:24-47`；`presentation/cli.py:62-77`）。
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- Point-in-time master data：显式拉取所有生命周期状态，再按目标日 `list_date`/`delist_date` 判定（`infrastructure/tushare.py:267-285`；`domain/normalize.py:200-210`）。
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- Fail closed on provider limit：snapshot 以 `>=` 标记触顶，不能将潜在截断当成功（`domain/source.py:158-160`；`infrastructure/tushare.py:465-468`）。
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- Immediate source checkpoint：每个来源组一成功就保存 raw snapshot 及 publication link，而不是等待整个 publication 完成（`application/build.py:486-496`）。
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- Selective retry：partial 显式标记缺口组；failed 依赖已完成组存在、未完成组缺席来恢复（`application/build.py:433-475,683-704`）。
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## External References
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- 本次为内部调用链研究，未新增外部资料检索。既有已归档研究 `.trellis/tasks/archive/2026-08/08-28-sector-capital-radar/research/tushare-radar-contract.md:7-15` 记录了原实现采用的 Tushare 接口边界：`stock_basic` 默认只返回 `L`，`moneyflow_dc` 单次上限 6000；上线前仍应以目标账号 capability probe 和当时官方文档为准。
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## Related Specs
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- `.trellis/spec/backend/market-data-sync.md`：一次性 Tushare Job、可恢复 snapshot、失败保留旧发布的相邻上下文规范；sector radar 有独立 bounded context，不能直接套用选股/ST 股票池规则。
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- `.trellis/spec/backend/selection.md`：selection 的当前沪深非 ST 股票池契约不等于 radar 的 point-in-time 板块成员 universe。
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- `.trellis/tasks/archive/2026-08/08-28-sector-capital-radar/design.md:36-44`：原 radar 设计要求全部上市状态、目标日生命周期、沪深 A 股过滤及行数触顶时不得接受截断响应。
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## Caveats / Not Found
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- 当前 `moneyflow_dc` 没有按候选股票或代码分片的实现；达到 6000 行只会 hard fail。`dc_member` 有按板块分区补拉，可作为模式参考，但不能直接证明 Tushare `moneyflow_dc` 支持同样的参数或批量行为。
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- 当前候选集形成得晚于 `moneyflow_dc` 请求，并且成员并集与“生命周期有效股票池”是两个阶段；讨论修复时必须明确要前移哪一个集合，避免误把所有板块成员都视为当前上市股票。
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- 代码中的 `ROW_LIMITS` 是本地契约常量，不是运行时从供应商元数据发现；若要改变请求策略，需要重新核对当前 Tushare `moneyflow_dc` 的可用过滤参数、单次限制及积分权限。
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+92
@@ -0,0 +1,92 @@
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# Research: Tushare 两路补拉的全局请求启动间隔
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- Query: 检索仓库现有 Tushare 限流、并发 worker、线程安全、测试夹具与 `sector_radar` source 测试模式，定位实现“2 个 worker 共享全局 0.2 秒请求启动间隔”的最小适配点。
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- Scope: internal
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- Date: 2026-08-31
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## Findings
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### 结论与最小适配面
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最小且边界清晰的实现是扩展共享的 `RequestCoordinator`，让它可选地协调“请求启动槽”，然后仅让 `TushareSectorRadarAdapter` 启用现有的 `request_interval_seconds=0.2`。两路 `moneyflow_dc` 补拉 worker 共享同一个 adapter，而该 adapter 已经只持有一个 `_coordinator`，因此不需要新建进程级 singleton，也不需要新增环境变量。
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具体适配点如下。
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1. 在 `zhixing-server/src/zhixing_server/shared/request_coordinator.py:35-66` 的 `RequestCoordinator` 增加默认关闭的启动间隔参数及 `_next_request_at` 状态；继续复用现有 `threading.Condition`，在同一临界区内读取单调时钟、计算 `max(_cooldown_until, _next_request_at)`、等待并预约下一启动时刻。只有“预约”需要持锁，真实 provider 请求必须在锁外执行，才能保持两个 worker 的请求重叠能力。
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2. 在 `zhixing-server/src/zhixing_server/shared/request_coordinator.py:75-82` 的每次 attempt 开始前，把当前只等待 cooldown 的 `_wait_for_cooldown` 收敛成“等待 cooldown 并原子预约启动槽”。预约完成时令 `_next_request_at = actual_start + interval`。这样初次请求和 retry 都服从同一个启动间隔；当 403/429 创建 cooldown 后，等待中的 worker 还会在醒来时重新检查 cooldown。
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3. 新参数必须默认 `0.0`。`RequestCoordinator` 还被 market-data 使用，而且它的现有契约明确是“普通请求不串行，只共享命中限流后的 cooldown”（`zhixing-server/src/zhixing_server/shared/request_coordinator.py:35-41`；`docs/market-data-sync.md:65-69`）。默认关闭可避免顺带改变八路行情同步语义。
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4. 在 `zhixing-server/src/zhixing_server/modules/sector_radar/infrastructure/tushare.py:92-116` 构造默认 coordinator 时，把已经存在的 `request_interval_seconds` 传入协调器；删除或停用 `_fetch_snapshot` 成功返回后的逐线程休眠（`zhixing-server/src/zhixing_server/modules/sector_radar/infrastructure/tushare.py:368-389`）。当前休眠发生在请求完成后，两个线程可以同时启动，不能表达“全局请求启动间隔”。
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5. `request_interval_seconds` 的配置链已经完整：`Settings.sector_radar_request_interval_seconds` 默认 0.2（`zhixing-server/src/zhixing_server/bootstrap/config.py:27-31`），CLI 将它传给 `TushareSectorRadarAdapter.from_token`（`zhixing-server/src/zhixing_server/modules/sector_radar/presentation/cli.py:62-67`）。因此不需要改 `.env`、Compose 或配置模型。
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这里的“全局”只能可靠地解释为“同一 adapter/coordinator 实例覆盖的两个 worker”。现有 coordinator 不是模块 singleton，也不能跨进程协调；market-data job、sector-radar job 或两个独立进程各自创建 coordinator。若需求是全系统或跨进程的 5 requests/s，则本方案不满足，需要外部/分布式限流器，这会明显扩大范围。
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### 两个 worker 的落点
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`moneyflow_dc` 的当前全市场入口完全串行，只请求一次并校验结果（`zhixing-server/src/zhixing_server/modules/sector_radar/infrastructure/tushare.py:318-330`）。补拉属于 Tushare 响应分区细节，最小落点是该 infrastructure adapter 内部：先保留全市场快照，再对缺失的当前上市股票代码使用 `ThreadPoolExecutor(max_workers=2)` 发起按 `ts_code` 分区请求。worker 共享 `self._coordinator`，所以每一个 `_fetch_snapshot` 最终都经过同一个启动槽。
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仓库已有 worker 写法可复用：`SyncMarketData` 在 `zhixing-server/src/zhixing_server/modules/market_data/application/sync.py:342-361` 使用具名的 `ThreadPoolExecutor` 和 future-to-business-key 映射；并发测试用带 `threading.Lock` 的 fake 统计 active/max-active（`zhixing-server/tests/unit/market_data/test_sync_concurrency.py:22-59`），并断言两路上限（`zhixing-server/tests/unit/market_data/test_sync_concurrency.py:156-180`）。sector-radar 不宜照搬其数据库副作用模型，只应复用“有界 executor + 主线程汇总”的形状。
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如果补拉需要由当前上市股票池驱动，应用层已经先得到 `stock_basics`、后取 `moneyflow`（`zhixing-server/src/zhixing_server/modules/sector_radar/application/build.py:536-563`）。最小跨层契约是从 `stock_basics.rows` 中取 `list_status == "L"` 的代码并传给 `fetch_moneyflow_dc`；这会同步影响 `SectorRadarSource.fetch_moneyflow_dc`（`zhixing-server/src/zhixing_server/modules/sector_radar/domain/ports.py:24-47`）和测试 fake。不要让 adapter 缓存上一次 `fetch_stock_basics` 的结果，否则 retry/replay 和调用顺序会形成隐式状态。
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worker 完成顺序不得直接决定 snapshot 顺序。publication checkpoint 会按 `result.snapshots` 的枚举顺序持久化（`zhixing-server/src/zhixing_server/modules/sector_radar/application/build.py:486-495`），重放又要求 `source_order` 从 0 连续并按序恢复（`zhixing-server/src/zhixing_server/modules/sector_radar/application/build.py:433-455`）。因此 future 结果应按输入股票代码或明确排序后汇总；虽然单个 snapshot 内部的 hash 已对 rows 做顺序稳定化（`zhixing-server/src/zhixing_server/modules/sector_radar/domain/source.py:134-163`），snapshot 元组自身仍需稳定。
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固定“两路”不要求新增 `Settings`。最小做法是在 adapter 内使用命名常量或默认值为 2 的构造参数；只有产品要求运行时可调时，才需要扩展 config、CLI、`.env.example` 和 Compose。仓库现有可调 worker 的完整链路可参考 `Settings.market_data_max_workers`（`zhixing-server/src/zhixing_server/bootstrap/config.py:20-25`）和 `SyncMarketData(max_workers=...)`（`zhixing-server/src/zhixing_server/modules/market_data/application/sync.py:131-143`）。
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### 现有限流与线程安全证据
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共享协调器已经用 `threading.Condition` 保护 `_cooldown_until` 和 `_rate_limit_count`（`zhixing-server/src/zhixing_server/shared/request_coordinator.py:43-66`），读取、创建 cooldown 和成功后清理也都在该条件锁内（同文件 `:68-73`、`:127-152`）。403、429 和稳定中英文提示的分类位于同文件 `:13-28`、`:154-163`，cooldown 阶梯为 60/120/180 秒（`:13`）。这正是承载全 worker 启动槽的现有线程安全原语。
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当前 `call` 明确允许普通请求并发（`zhixing-server/src/zhixing_server/shared/request_coordinator.py:35-41`），而 `_wait_for_cooldown` 在锁外调用 `wait_fn`（`:127-138`），不会把 provider 调用包在全局锁中。新增启动间隔也应保持这一点；如果把整次 `client.query` 放进锁中，虽然间隔成立，但会把两个 worker 退化为串行请求。
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`TushareSectorRadarAdapter` 对同一个 SDK client 调用 `client.query` 或接口方法（`zhixing-server/src/zhixing_server/modules/sector_radar/infrastructure/tushare.py:378-385`）。仓库内没有 Tushare SDK client 线程安全保证，也没有为 `_client` 加锁。锁定版本是 Tushare 1.4.29（`zhixing-server/uv.lock:731-739`）。因此两路并发是否可共享同一 SDK client 是实现前仍需确认的风险；启动间隔只保护频率状态，不等于保证 SDK client 内部线程安全。若无法确认，选择独立 client 会需要 token/factory 生命周期改造，选择锁住整个 client 请求则无法获得网络调用并发收益。
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### 测试模式与建议入口
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仓库没有 `tests/**/conftest.py` 或 sector-radar pytest fixture。`zhixing-server/tests/unit/sector_radar/test_tushare_source.py:23-44` 采用文件内 `QueryClient` 和 `make_adapter`：响应按 `(api_name, ts_code/list_status)` 分区，adapter 关闭 retry 和真实 sleep，并固定 `now_fn`。`dc_member` 达上限后按分区补拉的测试（同文件 `:216-274`）是 moneyflow 缺失补拉最接近的现有测试模板；当前上市状态查询测试在 `:308-333`。
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启动间隔的直接先例是 `zhixing-server/tests/unit/market_data/test_tushare.py:53-87`：用可注入 fake monotonic clock 和 wait 函数验证一个请求触发的 cooldown 会阻塞后续请求。新增测试应延续 fake clock，而不是用真实 `sleep(0.2)` 和宽松 wall-clock 断言，以避免并发测试抖动。
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建议最少覆盖两层行为：
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- 在共享 coordinator 的单元测试中让两个线程共享一个 coordinator，用 `threading.Event` 保持首个 request 未完成，fake clock/wait 将第二个启动推进到 0.2；记录两个真实 request callback 的开始时刻并断言差值为 0.2。该形状能证明“请求可重叠，但启动槽不重叠”，也能避免单纯顺序调用掩盖线程竞态。
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- 在 `test_tushare_source.py` 增加 moneyflow 缺失回补测试：全市场响应遗漏若干 `list_status=L` 代码，按 `ts_code` 的 fake 分区返回补拉结果，断言 executor 最大 active 不超过 2、最终 rows 和 snapshots 顺序稳定、非上市状态不补拉。并发 fake 的 `calls`、`active` 和 `max_active` 必须用 `threading.Lock`；现有 `QueryClient.calls.append`（`:23-34`）只适合串行测试。
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现有测试入口为：
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```bash
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cd zhixing-server
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uv run pytest tests/unit/market_data/test_tushare.py
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uv run pytest tests/unit/sector_radar/test_tushare_source.py
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uv run pytest tests/unit/sector_radar/test_build.py
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uv run pytest tests/unit/sector_radar/test_cli.py
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```
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共享 coordinator 改动至少应运行前两个入口；若 `fetch_moneyflow_dc` 端口增加上市代码参数，还必须运行后两个入口以覆盖 `FakeRadarSource`、应用编排和 CLI 组合。完整后端门禁由 `.trellis/spec/backend/quality-guidelines.md:3-20` 和 `zhixing-server/pyproject.toml:40-49` 定义，包括 Ruff format/lint、Pyright strict 和完整 pytest。
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### Files found
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- `zhixing-server/src/zhixing_server/shared/request_coordinator.py`：跨 bounded context 的 retry、限流识别和共享 cooldown 协调器，是全局启动槽的最小所有权位置。
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- `zhixing-server/src/zhixing_server/modules/sector_radar/infrastructure/tushare.py`：sector-radar Tushare adapter、source 分区与当前逐请求休眠位置。
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- `zhixing-server/src/zhixing_server/modules/sector_radar/application/build.py`：stock basics 到 moneyflow 的调用顺序、source checkpoint 稳定顺序契约。
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- `zhixing-server/src/zhixing_server/modules/sector_radar/domain/ports.py`：`fetch_moneyflow_dc` 的应用端口签名。
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- `zhixing-server/src/zhixing_server/modules/market_data/application/sync.py`：仓库现有有界 `ThreadPoolExecutor` 模式。
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- `zhixing-server/tests/unit/market_data/test_tushare.py`：fake clock/wait 的 coordinator 测试模式。
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- `zhixing-server/tests/unit/market_data/test_sync_concurrency.py`：两路 worker 上限与加锁 fake 的测试模式。
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- `zhixing-server/tests/unit/sector_radar/test_tushare_source.py`：source fake、分区响应、禁用真实 sleep 及 schema/limit 测试入口。
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- `zhixing-server/tests/unit/sector_radar/test_build.py`：应用端口 fake 和 source-group replay/retry 覆盖。
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- `zhixing-server/src/zhixing_server/bootstrap/config.py`、`zhixing-server/src/zhixing_server/modules/sector_radar/presentation/cli.py`：现有 0.2 秒配置传递链。
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### Related specs
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- `.trellis/spec/backend/directory-structure.md`：无业务归属的小型跨上下文能力应放在 `shared/`；Tushare 请求启动协调符合这一边界。
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- `.trellis/spec/backend/market-data-sync.md`：Tushare client、共享限流和后端测试门禁的既有契约。
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- `.trellis/spec/backend/configuration-and-runtime.md`：运行时配置只能通过 `Settings` 注入；本最小方案复用既有配置，不新增环境读取。
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- `.trellis/spec/backend/quality-guidelines.md`：Pyright strict、pytest 严格模式和后端质量命令。
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- `.trellis/spec/guides/code-reuse-thinking-guide.md`：跨上下文且无业务所有权的原语才进入 `shared/`，并要求复用前先核对生命周期与错误语义。
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## Caveats / Not Found
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- 未在仓库中找到 Tushare 1.4.29 对 `pro_api` client 的线程安全声明；不能仅凭 Python 对 `list.append` 或对象读取的实现细节宣称 SDK client 可安全并发。
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- 未找到 sector-radar 专用 `conftest.py`、pytest fixture 或现成的 request-start 间隔测试；需要沿用文件内 fake 和 coordinator fake clock 模式。
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- 当前 PRD 仍为 TBD，未定义“全局”是否跨 adapter/进程，也未定义单只股票补拉失败是整组失败还是保留部分回补。以上结论按“一个 sector-radar adapter 内两路 worker、任一补拉失败则 source group 失败”的最小解释给出。
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- 本次只读研究未运行 pytest；研究代理只写入本文件，未修改产品代码或测试代码。
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@@ -0,0 +1,26 @@
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{
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"id": "sector-radar-listed-moneyflow-recovery",
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"name": "sector-radar-listed-moneyflow-recovery",
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"title": "资金雷达当前上市股票池与资金流缺口补拉",
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"description": "",
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"status": "completed",
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"dev_type": null,
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"scope": null,
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"priority": "P1",
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"creator": "yuxuanhui",
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"assignee": "yuxuanhui",
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"completedAt": "2026-08-31",
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"pr_url": null,
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"subtasks": [],
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"children": [],
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"parent": null,
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"relatedFiles": [],
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"notes": "",
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"meta": {}
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}
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@@ -8,8 +8,8 @@
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<!-- @@@auto:current-status -->
|
<!-- @@@auto:current-status -->
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- **Active File**: `journal-1.md`
|
- **Active File**: `journal-1.md`
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- **Total Sessions**: 10
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- **Total Sessions**: 11
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||||||
- **Last Active**: 2026-08-29
|
- **Last Active**: 2026-08-31
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<!-- @@@/auto:current-status -->
|
<!-- @@@/auto:current-status -->
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||||||
|
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||||||
---
|
---
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||||||
@@ -19,7 +19,7 @@
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|||||||
<!-- @@@auto:active-documents -->
|
<!-- @@@auto:active-documents -->
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||||||
| File | Lines | Status |
|
| File | Lines | Status |
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|------|-------|--------|
|
|------|-------|--------|
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||||||
| `journal-1.md` | ~270 | Active |
|
| `journal-1.md` | ~291 | Active |
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||||||
<!-- @@@/auto:active-documents -->
|
<!-- @@@/auto:active-documents -->
|
||||||
|
|
||||||
---
|
---
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||||||
@@ -29,6 +29,7 @@
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|||||||
<!-- @@@auto:session-history -->
|
<!-- @@@auto:session-history -->
|
||||||
| # | Date | Title | Commits | Branch |
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| # | Date | Title | Commits | Branch |
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|---|------|-------|---------|--------|
|
|---|------|-------|---------|--------|
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| 11 | 2026-08-31 | 资金雷达当前上市股票资金流补拉 | `2ffd016` | `codex/sector-radar-listed-moneyflow-recovery` |
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| 10 | 2026-08-29 | 完成板块资金雷达 Tushare 独立生产 MVP | `3789008`, `284c480`, `d9bae72`, `efc4c3d`, `8e96e64`, `23493fa`, `2fd16e5` | `codex/zijin` |
|
| 10 | 2026-08-29 | 完成板块资金雷达 Tushare 独立生产 MVP | `3789008`, `284c480`, `d9bae72`, `efc4c3d`, `8e96e64`, `23493fa`, `2fd16e5` | `codex/zijin` |
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||||||
| 9 | 2026-08-12 | 完成选股执行性能优化 | `8963c06` | `develop` |
|
| 9 | 2026-08-12 | 完成选股执行性能优化 | `8963c06` | `develop` |
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| 8 | 2026-08-11 | 完成市场数据同步与完整性检查 | `7ce1154`, `8f5f504` | `develop` |
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| 8 | 2026-08-11 | 完成市场数据同步与完整性检查 | `7ce1154`, `8f5f504` | `develop` |
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@@ -268,3 +268,24 @@
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### Status
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### Status
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[OK] **Completed**
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[OK] **Completed**
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## Session 11: 资金雷达当前上市股票资金流补拉
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**Date**: 2026-08-31
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**Task**: 资金雷达当前上市股票资金流补拉
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**Branch**: `codex/sector-radar-listed-moneyflow-recovery`
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### Summary
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资金雷达统一使用构建时当前 L 股票池，moneyflow_dc 达到单次上限后按候选缺口使用两路共享限流 worker 补拉；补充 checkpoint 重试兼容、长期 Tushare 股票范围规范及完整测试。
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### Git Commits
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| Hash | Message |
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|------|---------|
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| `2ffd016` | (see git log) |
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### Status
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[OK] **Completed**
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@@ -98,7 +98,7 @@ docker compose -f docker-compose.prod.yml --profile jobs config
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## 板块资金雷达 Job
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## 板块资金雷达 Job
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`sector-radar-build` 同样是外部调度器触发的一次性任务，FastAPI 不会在进程内启动定时器。它只读取 Tushare 的 `trade_cal`、`dc_index`、`dc_member`、`stock_basic`、`suspend_d`、`daily` 和 `moneyflow_dc`，保存 point-in-time 原始快照与规范化事实，再生成明确标注为“知行独立实现”的版本化指标。生产运行时不请求 OneChartLab。
|
`sector-radar-build` 同样是外部调度器触发的一次性任务，FastAPI 不会在进程内启动定时器。它只读取 Tushare 的 `trade_cal`、`dc_index`、`dc_member`、`stock_basic`、`suspend_d`、`daily` 和 `moneyflow_dc`，保存 point-in-time 原始快照与规范化事实，再生成明确标注为“知行独立实现”的版本化指标。生产运行时不请求 OneChartLab。雷达股票范围固定为构建时 `stock_basic(list_status=L)` 返回的沪深 A 股与有效板块成员的交集；历史回填也采用构建时当前上市股票池，不还原目标日当时已经退市的证券。
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开发环境没有 token 时可以检查命令契约，但不能执行真实构建：
|
开发环境没有 token 时可以检查命令契约，但不能执行真实构建：
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@@ -120,4 +120,6 @@ docker compose -f docker-compose.prod.yml --profile jobs run --rm sector-radar-b
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--retry-publication-id <publication-id>
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--retry-publication-id <publication-id>
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```
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```
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`moneyflow_dc` 先按交易日拉取全市场快照；即使首批达到 6000 行，也会根据上述候选股票检查实际覆盖，并用固定两路 worker 逐只补拉缺失代码。全市场请求、补拉和 retry 在同一 adapter 内共享 `ZHIXING_SECTOR_RADAR_REQUEST_INTERVAL_SECONDS`（默认 0.2 秒）的请求启动间隔；空分片或普通请求重试耗尽会保留为覆盖缺口并形成 `partial`，来源返回错误日期、错误代码、重复键或分片再次触顶则整次构建失败。该限流只在单进程 adapter 内生效，生产调度仍不得让 `market-data-sync` 与 `sector-radar-build` 重叠运行。
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重复输入通过内容 hash 复用已有成功发布，不产生无意义修订；同一目标日由 PostgreSQL advisory lock 阻止并发构建。`success` 或 `unchanged` 返回 0，覆盖率不足的 `partial` 返回 2，输入、上游、锁或基础设施失败返回 1。`partial`/`failed` 会保留审计，但读取端只选择 `success` 作为 last-good。当前版本只提供手工和外部调度入口，不新增生产 Cron；待真实账号 capability、到达时点和首轮回填验证完成后再单独启用调度。
|
重复输入通过内容 hash 复用已有成功发布，不产生无意义修订；同一目标日由 PostgreSQL advisory lock 阻止并发构建。`success` 或 `unchanged` 返回 0，覆盖率不足的 `partial` 返回 2，输入、上游、锁或基础设施失败返回 1。`partial`/`failed` 会保留审计，但读取端只选择 `success` 作为 last-good。当前版本只提供手工和外部调度入口，不新增生产 Cron；待真实账号 capability、到达时点和首轮回填验证完成后再单独启用调度。
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@@ -0,0 +1,11 @@
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{
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"version": 1,
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"skills": {
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"tushare": {
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"source": "waditu-tushare/skills",
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||||||
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"sourceType": "github",
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||||||
|
"skillPath": "tushare/SKILL.md",
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||||||
|
"computedHash": "3709023aa7edd791140d0baabaaa424f226a5adf0704e2f9a2066ce76b3606f0"
|
||||||
|
}
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||||||
|
}
|
||||||
|
}
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||||||
@@ -33,7 +33,11 @@ from ..domain.models import (
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|||||||
StockDailyFact,
|
StockDailyFact,
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||||||
StockFactStatus,
|
StockFactStatus,
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||||||
)
|
)
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||||||
from ..domain.normalize import normalize_memberships, normalize_stock_facts
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from ..domain.normalize import (
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||||||
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is_current_listed_stock,
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||||||
|
normalize_memberships,
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||||||
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normalize_stock_facts,
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||||||
|
)
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||||||
from ..domain.persistence import (
|
from ..domain.persistence import (
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||||||
DailyAggregateRecord,
|
DailyAggregateRecord,
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||||||
MembershipRecord,
|
MembershipRecord,
|
||||||
@@ -461,18 +465,20 @@ class BuildSectorRadar:
|
|||||||
reusable: Mapping[PublicationSourceGroup, tuple[SourceSnapshot, ...]],
|
reusable: Mapping[PublicationSourceGroup, tuple[SourceSnapshot, ...]],
|
||||||
fetch: Callable[[], SourceResult[T]],
|
fetch: Callable[[], SourceResult[T]],
|
||||||
parser: Callable[[Mapping[str, SourceScalar]], T],
|
parser: Callable[[Mapping[str, SourceScalar]], T],
|
||||||
|
reuse_if: Callable[[SourceResult[T]], bool] | None = None,
|
||||||
) -> SourceResult[T]:
|
) -> SourceResult[T]:
|
||||||
"""Replay a completed group or fetch and checkpoint it immediately."""
|
"""Replay a compatible completed group or fetch and checkpoint it immediately."""
|
||||||
|
|
||||||
try:
|
try:
|
||||||
snapshots = reusable.get(source_group)
|
snapshots = reusable.get(source_group)
|
||||||
if snapshots is None:
|
if snapshots is None:
|
||||||
result = fetch()
|
result = fetch()
|
||||||
else:
|
else:
|
||||||
result = SourceResult(
|
replayed = SourceResult(
|
||||||
snapshots=snapshots,
|
snapshots=snapshots,
|
||||||
rows=tuple(parser(row) for snapshot in snapshots for row in snapshot.rows),
|
rows=tuple(parser(row) for snapshot in snapshots for row in snapshot.rows),
|
||||||
)
|
)
|
||||||
|
result = replayed if reuse_if is None or reuse_if(replayed) else fetch()
|
||||||
except SourceContractError as exc:
|
except SourceContractError as exc:
|
||||||
if exc.claim_diagnostic():
|
if exc.claim_diagnostic():
|
||||||
logger.error(
|
logger.error(
|
||||||
@@ -540,6 +546,22 @@ class BuildSectorRadar:
|
|||||||
self.source.fetch_stock_basics,
|
self.source.fetch_stock_basics,
|
||||||
StockBasicRow.from_mapping,
|
StockBasicRow.from_mapping,
|
||||||
)
|
)
|
||||||
|
memberships = normalize_memberships(indices, members)
|
||||||
|
member_codes = tuple(
|
||||||
|
sorted(
|
||||||
|
{
|
||||||
|
item.stock_code
|
||||||
|
for item in memberships
|
||||||
|
if item.status is MembershipStatus.AVAILABLE and item.stock_code is not None
|
||||||
|
}
|
||||||
|
)
|
||||||
|
)
|
||||||
|
current_listed_codes = {
|
||||||
|
row.ts_code for row in stock_basics.rows if is_current_listed_stock(row, target)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
moneyflow_candidate_codes = tuple(
|
||||||
|
code for code in member_codes if code in current_listed_codes
|
||||||
|
)
|
||||||
suspensions = self._fetch_group(
|
suspensions = self._fetch_group(
|
||||||
publication_id,
|
publication_id,
|
||||||
PublicationSourceGroup.SUSPENSIONS,
|
PublicationSourceGroup.SUSPENSIONS,
|
||||||
@@ -558,23 +580,16 @@ class BuildSectorRadar:
|
|||||||
publication_id,
|
publication_id,
|
||||||
PublicationSourceGroup.MONEYFLOW_DC,
|
PublicationSourceGroup.MONEYFLOW_DC,
|
||||||
reusable,
|
reusable,
|
||||||
lambda: self.source.fetch_moneyflow_dc(target),
|
lambda: self.source.fetch_moneyflow_dc(target, moneyflow_candidate_codes),
|
||||||
MoneyflowDcRow.from_mapping,
|
MoneyflowDcRow.from_mapping,
|
||||||
|
reuse_if=lambda result: set(moneyflow_candidate_codes).issubset(
|
||||||
|
{row.ts_code for row in result.rows}
|
||||||
|
),
|
||||||
)
|
)
|
||||||
|
|
||||||
memberships = normalize_memberships(indices, members)
|
|
||||||
candidate_codes = tuple(
|
|
||||||
sorted(
|
|
||||||
{
|
|
||||||
item.stock_code
|
|
||||||
for item in memberships
|
|
||||||
if item.status is MembershipStatus.AVAILABLE and item.stock_code is not None
|
|
||||||
}
|
|
||||||
)
|
|
||||||
)
|
|
||||||
stock_facts = normalize_stock_facts(
|
stock_facts = normalize_stock_facts(
|
||||||
target_trade_date=target,
|
target_trade_date=target,
|
||||||
candidate_codes=candidate_codes,
|
candidate_codes=member_codes,
|
||||||
stock_basics=stock_basics,
|
stock_basics=stock_basics,
|
||||||
suspensions=suspensions,
|
suspensions=suspensions,
|
||||||
daily=daily,
|
daily=daily,
|
||||||
|
|||||||
@@ -117,7 +117,7 @@ def normalize_stock_facts(
|
|||||||
Args:
|
Args:
|
||||||
target_trade_date: Date whose point-in-time lifecycle is evaluated.
|
target_trade_date: Date whose point-in-time lifecycle is evaluated.
|
||||||
candidate_codes: Union of stocks in that date's sector memberships.
|
candidate_codes: Union of stocks in that date's sector memberships.
|
||||||
stock_basics: All explicit Tushare listing-status partitions.
|
stock_basics: Current ``list_status=L`` Tushare listings.
|
||||||
suspensions: Same-date suspend/resume events.
|
suspensions: Same-date suspend/resume events.
|
||||||
daily: Same-date stock turnover rows in source units.
|
daily: Same-date stock turnover rows in source units.
|
||||||
moneyflow: Same-date DC main-moneyflow rows in source units.
|
moneyflow: Same-date DC main-moneyflow rows in source units.
|
||||||
@@ -165,7 +165,7 @@ def normalize_stock_facts(
|
|||||||
turnover_yuan = None
|
turnover_yuan = None
|
||||||
net_amount_yuan = None
|
net_amount_yuan = None
|
||||||
|
|
||||||
if basic is None or not _is_lifecycle_candidate(basic, target_trade_date):
|
if basic is None or not is_current_listed_stock(basic, target_trade_date):
|
||||||
status = StockFactStatus.LIFECYCLE_INVALID
|
status = StockFactStatus.LIFECYCLE_INVALID
|
||||||
elif ts_code in suspended_codes and daily_row is None:
|
elif ts_code in suspended_codes and daily_row is None:
|
||||||
status = StockFactStatus.SUSPENDED
|
status = StockFactStatus.SUSPENDED
|
||||||
@@ -197,7 +197,23 @@ def normalize_stock_facts(
|
|||||||
return tuple(records)
|
return tuple(records)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def _is_lifecycle_candidate(stock: StockBasicRow, target: date) -> bool:
|
def is_current_listed_stock(stock: StockBasicRow, target: date) -> bool:
|
||||||
|
"""Return whether one current ``L`` row is an eligible radar security.
|
||||||
|
|
||||||
|
The radar intentionally uses the listings observed at build time rather than
|
||||||
|
reconstructing historical delistings. Code, market, and list-date checks keep
|
||||||
|
the existing Shanghai/Shenzhen A-share boundary intact.
|
||||||
|
|
||||||
|
Args:
|
||||||
|
stock: One validated ``stock_basic`` row.
|
||||||
|
target: Radar date whose list date must already have arrived.
|
||||||
|
|
||||||
|
Returns:
|
||||||
|
Whether the security belongs to the build-time radar universe.
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
|
||||||
|
if stock.list_status != "L":
|
||||||
|
return False
|
||||||
if not stock.ts_code.endswith((".SH", ".SZ")):
|
if not stock.ts_code.endswith((".SH", ".SZ")):
|
||||||
return False
|
return False
|
||||||
if stock.symbol.startswith(("200", "900")):
|
if stock.symbol.startswith(("200", "900")):
|
||||||
@@ -205,9 +221,7 @@ def _is_lifecycle_candidate(stock: StockBasicRow, target: date) -> bool:
|
|||||||
market = stock.market or ""
|
market = stock.market or ""
|
||||||
if "北交" in market or "B股" in market.upper():
|
if "北交" in market or "B股" in market.upper():
|
||||||
return False
|
return False
|
||||||
if stock.list_date is None or stock.list_date > target:
|
return stock.list_date is not None and stock.list_date <= target
|
||||||
return False
|
|
||||||
return stock.delist_date is None or target <= stock.delist_date
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def _is_suspend_event(value: str) -> bool:
|
def _is_suspend_event(value: str) -> bool:
|
||||||
|
|||||||
@@ -42,7 +42,11 @@ class SectorRadarSource(Protocol):
|
|||||||
|
|
||||||
def fetch_daily(self, trade_date: date) -> SourceResult[DailyRow]: ...
|
def fetch_daily(self, trade_date: date) -> SourceResult[DailyRow]: ...
|
||||||
|
|
||||||
def fetch_moneyflow_dc(self, trade_date: date) -> SourceResult[MoneyflowDcRow]: ...
|
def fetch_moneyflow_dc(
|
||||||
|
self,
|
||||||
|
trade_date: date,
|
||||||
|
candidate_codes: Sequence[str],
|
||||||
|
) -> SourceResult[MoneyflowDcRow]: ...
|
||||||
|
|
||||||
def probe(self, trade_date: date) -> CapabilityProbeResult: ...
|
def probe(self, trade_date: date) -> CapabilityProbeResult: ...
|
||||||
|
|
||||||
|
|||||||
@@ -5,12 +5,14 @@ from __future__ import annotations
|
|||||||
import logging
|
import logging
|
||||||
import time
|
import time
|
||||||
from collections.abc import Callable, Iterable, Mapping, Sequence
|
from collections.abc import Callable, Iterable, Mapping, Sequence
|
||||||
|
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
|
||||||
from datetime import UTC, date, datetime
|
from datetime import UTC, date, datetime
|
||||||
from typing import TypeVar, cast
|
from typing import TypeVar, cast
|
||||||
|
|
||||||
from zhixing_server.shared.request_coordinator import (
|
from zhixing_server.shared.request_coordinator import (
|
||||||
DEFAULT_RATE_LIMIT_COOLDOWNS,
|
DEFAULT_RATE_LIMIT_COOLDOWNS,
|
||||||
RequestCoordinator,
|
RequestCoordinator,
|
||||||
|
TushareSourceError,
|
||||||
)
|
)
|
||||||
|
|
||||||
from ..domain.models import SectorType
|
from ..domain.models import SectorType
|
||||||
@@ -84,6 +86,7 @@ _SECTOR_TYPE_PARAM = {
|
|||||||
SectorType.CONCEPT: "概念板块",
|
SectorType.CONCEPT: "概念板块",
|
||||||
SectorType.INDUSTRY: "行业板块",
|
SectorType.INDUSTRY: "行业板块",
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
_MONEYFLOW_WORKERS = 2
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
class TushareSectorRadarAdapter:
|
class TushareSectorRadarAdapter:
|
||||||
@@ -104,12 +107,11 @@ class TushareSectorRadarAdapter:
|
|||||||
"""Create an adapter around one already-authenticated SDK client."""
|
"""Create an adapter around one already-authenticated SDK client."""
|
||||||
|
|
||||||
self._client = client
|
self._client = client
|
||||||
self._sleep_fn = sleep_fn
|
|
||||||
self._request_interval_seconds = max(0.0, request_interval_seconds)
|
|
||||||
self._now_fn = now_fn
|
self._now_fn = now_fn
|
||||||
self._coordinator = request_coordinator or RequestCoordinator(
|
self._coordinator = request_coordinator or RequestCoordinator(
|
||||||
max_retries=max_retries,
|
max_retries=max_retries,
|
||||||
backoff_seconds=backoff_seconds,
|
backoff_seconds=backoff_seconds,
|
||||||
|
request_interval_seconds=request_interval_seconds,
|
||||||
cooldown_seconds=cooldown_seconds,
|
cooldown_seconds=cooldown_seconds,
|
||||||
wait_fn=sleep_fn,
|
wait_fn=sleep_fn,
|
||||||
sleep_fn=sleep_fn,
|
sleep_fn=sleep_fn,
|
||||||
@@ -265,24 +267,19 @@ class TushareSectorRadarAdapter:
|
|||||||
)
|
)
|
||||||
|
|
||||||
def fetch_stock_basics(self) -> SourceResult[StockBasicRow]:
|
def fetch_stock_basics(self) -> SourceResult[StockBasicRow]:
|
||||||
"""Fetch every documented listing status instead of relying on the L default."""
|
"""Fetch the build-time current ``L`` listings in one explicit partition."""
|
||||||
|
|
||||||
snapshots: list[SourceSnapshot] = []
|
snapshot = self._fetch_snapshot(
|
||||||
rows: list[StockBasicRow] = []
|
"stock_basic",
|
||||||
for status in ("L", "D", "P", "G", "UN"):
|
{"exchange": "", "list_status": "L"},
|
||||||
snapshot = self._fetch_snapshot(
|
target_trade_date=None,
|
||||||
"stock_basic",
|
partition_key="L",
|
||||||
{"exchange": "", "list_status": status},
|
)
|
||||||
target_trade_date=None,
|
rows = tuple(StockBasicRow.from_mapping(row) for row in snapshot.rows)
|
||||||
partition_key=status,
|
if any(row.list_status != "L" for row in rows):
|
||||||
)
|
raise SourceContractError("stock_basic returned an unexpected list_status")
|
||||||
snapshots.append(snapshot)
|
|
||||||
parsed = tuple(StockBasicRow.from_mapping(row) for row in snapshot.rows)
|
|
||||||
if any(row.list_status != status for row in parsed):
|
|
||||||
raise SourceContractError("stock_basic returned an unexpected list_status")
|
|
||||||
rows.extend(parsed)
|
|
||||||
self._require_unique(rows, key=lambda row: row.ts_code, api_name="stock_basic")
|
self._require_unique(rows, key=lambda row: row.ts_code, api_name="stock_basic")
|
||||||
return SourceResult(tuple(snapshots), tuple(sorted(rows, key=lambda row: row.ts_code)))
|
return SourceResult((snapshot,), tuple(sorted(rows, key=lambda row: row.ts_code)))
|
||||||
|
|
||||||
def fetch_suspensions(self, trade_date: date) -> SourceResult[SuspendRow]:
|
def fetch_suspensions(self, trade_date: date) -> SourceResult[SuspendRow]:
|
||||||
"""Fetch explicit suspend/resume events for one date."""
|
"""Fetch explicit suspend/resume events for one date."""
|
||||||
@@ -315,19 +312,121 @@ class TushareSectorRadarAdapter:
|
|||||||
self._require_unique(rows, key=lambda row: row.ts_code, api_name="daily")
|
self._require_unique(rows, key=lambda row: row.ts_code, api_name="daily")
|
||||||
return SourceResult((snapshot,), tuple(sorted(rows, key=lambda row: row.ts_code)))
|
return SourceResult((snapshot,), tuple(sorted(rows, key=lambda row: row.ts_code)))
|
||||||
|
|
||||||
def fetch_moneyflow_dc(self, trade_date: date) -> SourceResult[MoneyflowDcRow]:
|
def fetch_moneyflow_dc(
|
||||||
"""Fetch a full-market DC moneyflow snapshot in its documented source unit."""
|
self,
|
||||||
|
trade_date: date,
|
||||||
|
candidate_codes: Sequence[str],
|
||||||
|
) -> SourceResult[MoneyflowDcRow]:
|
||||||
|
"""Fetch full-market moneyflow and refill uncovered current candidates."""
|
||||||
|
|
||||||
snapshot = self._fetch_snapshot(
|
expected_codes = tuple(sorted(set(candidate_codes)))
|
||||||
|
if tuple(candidate_codes) != expected_codes or any(
|
||||||
|
not code.strip() for code in expected_codes
|
||||||
|
):
|
||||||
|
raise ValueError("candidate_codes must be sorted unique non-empty values")
|
||||||
|
initial = self._fetch_snapshot(
|
||||||
"moneyflow_dc",
|
"moneyflow_dc",
|
||||||
{"trade_date": trade_date.strftime("%Y%m%d")},
|
{"trade_date": trade_date.strftime("%Y%m%d")},
|
||||||
target_trade_date=trade_date,
|
target_trade_date=trade_date,
|
||||||
|
partition_key="all",
|
||||||
)
|
)
|
||||||
self._reject_limit(snapshot)
|
try:
|
||||||
rows = tuple(MoneyflowDcRow.from_mapping(row) for row in snapshot.rows)
|
initial_rows = tuple(MoneyflowDcRow.from_mapping(row) for row in initial.rows)
|
||||||
self._require_target_date(rows, trade_date, "moneyflow_dc")
|
self._require_target_date(initial_rows, trade_date, "moneyflow_dc")
|
||||||
self._require_unique(rows, key=lambda row: row.ts_code, api_name="moneyflow_dc")
|
self._require_unique(
|
||||||
return SourceResult((snapshot,), tuple(sorted(rows, key=lambda row: row.ts_code)))
|
initial_rows,
|
||||||
|
key=lambda row: (row.trade_date, row.ts_code),
|
||||||
|
api_name="moneyflow_dc",
|
||||||
|
)
|
||||||
|
except SourceContractError as exc:
|
||||||
|
self._log_contract_failure("moneyflow_dc", "all", exc)
|
||||||
|
raise
|
||||||
|
|
||||||
|
returned_codes = {row.ts_code for row in initial_rows}
|
||||||
|
missing_codes = tuple(code for code in expected_codes if code not in returned_codes)
|
||||||
|
if not missing_codes:
|
||||||
|
return SourceResult(
|
||||||
|
(initial,),
|
||||||
|
tuple(sorted(initial_rows, key=lambda row: row.ts_code)),
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
with ThreadPoolExecutor(
|
||||||
|
max_workers=_MONEYFLOW_WORKERS,
|
||||||
|
thread_name_prefix="sector-radar-moneyflow",
|
||||||
|
) as executor:
|
||||||
|
futures = {
|
||||||
|
code: executor.submit(self._fetch_moneyflow_partition, trade_date, code)
|
||||||
|
for code in missing_codes
|
||||||
|
}
|
||||||
|
partition_results = tuple(futures[code].result() for code in missing_codes)
|
||||||
|
|
||||||
|
snapshots = [initial]
|
||||||
|
merged_rows = list(initial_rows)
|
||||||
|
for result in partition_results:
|
||||||
|
if result is None:
|
||||||
|
continue
|
||||||
|
snapshot, rows = result
|
||||||
|
snapshots.append(snapshot)
|
||||||
|
merged_rows.extend(rows)
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
self._require_unique(
|
||||||
|
merged_rows,
|
||||||
|
key=lambda row: (row.trade_date, row.ts_code),
|
||||||
|
api_name="moneyflow_dc",
|
||||||
|
)
|
||||||
|
except SourceContractError as exc:
|
||||||
|
self._log_contract_failure("moneyflow_dc", "merged", exc)
|
||||||
|
raise
|
||||||
|
return SourceResult(
|
||||||
|
tuple(snapshots),
|
||||||
|
tuple(sorted(merged_rows, key=lambda row: row.ts_code)),
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
def _fetch_moneyflow_partition(
|
||||||
|
self,
|
||||||
|
trade_date: date,
|
||||||
|
ts_code: str,
|
||||||
|
) -> tuple[SourceSnapshot, tuple[MoneyflowDcRow, ...]] | None:
|
||||||
|
"""Return one validated refill partition or preserve an ordinary gap."""
|
||||||
|
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
snapshot = self._fetch_snapshot(
|
||||||
|
"moneyflow_dc",
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"trade_date": trade_date.strftime("%Y%m%d"),
|
||||||
|
"ts_code": ts_code,
|
||||||
|
},
|
||||||
|
target_trade_date=trade_date,
|
||||||
|
partition_key=ts_code,
|
||||||
|
)
|
||||||
|
except TushareSourceError:
|
||||||
|
logger.warning(
|
||||||
|
"sector_radar_moneyflow_partition_failed partition_key=%s error_type=%s",
|
||||||
|
self._safe_partition_key(ts_code),
|
||||||
|
TushareSourceError.__name__,
|
||||||
|
)
|
||||||
|
return None
|
||||||
|
if not snapshot.rows:
|
||||||
|
logger.warning(
|
||||||
|
"sector_radar_moneyflow_partition_empty partition_key=%s",
|
||||||
|
self._safe_partition_key(ts_code),
|
||||||
|
)
|
||||||
|
return None
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
self._reject_limit(snapshot)
|
||||||
|
rows = tuple(MoneyflowDcRow.from_mapping(row) for row in snapshot.rows)
|
||||||
|
self._require_target_date(rows, trade_date, "moneyflow_dc")
|
||||||
|
self._require_unique(
|
||||||
|
rows,
|
||||||
|
key=lambda row: (row.trade_date, row.ts_code),
|
||||||
|
api_name="moneyflow_dc",
|
||||||
|
)
|
||||||
|
if any(row.ts_code != ts_code for row in rows):
|
||||||
|
raise SourceContractError("moneyflow_dc partition returned a different ts_code")
|
||||||
|
except SourceContractError as exc:
|
||||||
|
self._log_contract_failure("moneyflow_dc", ts_code, exc)
|
||||||
|
raise
|
||||||
|
return snapshot, rows
|
||||||
|
|
||||||
def probe(self, trade_date: date) -> CapabilityProbeResult:
|
def probe(self, trade_date: date) -> CapabilityProbeResult:
|
||||||
"""Probe required interfaces while returning only safe classifications."""
|
"""Probe required interfaces while returning only safe classifications."""
|
||||||
@@ -360,7 +459,7 @@ class TushareSectorRadarAdapter:
|
|||||||
("stock_basic", self.fetch_stock_basics),
|
("stock_basic", self.fetch_stock_basics),
|
||||||
("suspend_d", lambda: self.fetch_suspensions(trade_date)),
|
("suspend_d", lambda: self.fetch_suspensions(trade_date)),
|
||||||
("daily", lambda: self.fetch_daily(trade_date)),
|
("daily", lambda: self.fetch_daily(trade_date)),
|
||||||
("moneyflow_dc", lambda: self.fetch_moneyflow_dc(trade_date)),
|
("moneyflow_dc", lambda: self.fetch_moneyflow_dc(trade_date, ())),
|
||||||
):
|
):
|
||||||
results.append(self._probe_call(api_name, operation)[0])
|
results.append(self._probe_call(api_name, operation)[0])
|
||||||
return CapabilityProbeResult(observed_at=self._now_fn(), interfaces=tuple(results))
|
return CapabilityProbeResult(observed_at=self._now_fn(), interfaces=tuple(results))
|
||||||
@@ -385,7 +484,6 @@ class TushareSectorRadarAdapter:
|
|||||||
return method(fields=fields, **params)
|
return method(fields=fields, **params)
|
||||||
|
|
||||||
result = self._coordinator.call(api_name, request)
|
result = self._coordinator.call(api_name, request)
|
||||||
self._sleep_fn(self._request_interval_seconds)
|
|
||||||
try:
|
try:
|
||||||
columns = getattr(result, "columns", None)
|
columns = getattr(result, "columns", None)
|
||||||
returned_fields = (
|
returned_fields = (
|
||||||
|
|||||||
@@ -33,11 +33,12 @@ class TushareSourceError(RuntimeError):
|
|||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
class RequestCoordinator:
|
class RequestCoordinator:
|
||||||
"""Coordinate retries and shared rate-limit cooling for one provider client.
|
"""Coordinate retries, rate-limit cooling, and optional request start spacing.
|
||||||
|
|
||||||
Normal requests are not serialized. Only a classified provider limit creates
|
Provider calls execute outside the coordinator lock and may overlap. When a
|
||||||
a shared cooldown. Injectable time functions keep long cooldowns deterministic
|
positive request interval is configured, only their start times are serialized.
|
||||||
in tests without coupling the coordinator to any business bounded context.
|
Injectable time functions keep waits deterministic in tests without coupling
|
||||||
|
the coordinator to any business bounded context.
|
||||||
"""
|
"""
|
||||||
|
|
||||||
def __init__(
|
def __init__(
|
||||||
@@ -45,6 +46,7 @@ class RequestCoordinator:
|
|||||||
*,
|
*,
|
||||||
max_retries: int = 3,
|
max_retries: int = 3,
|
||||||
backoff_seconds: float = 1.0,
|
backoff_seconds: float = 1.0,
|
||||||
|
request_interval_seconds: float = 0.0,
|
||||||
cooldown_seconds: Sequence[float] = DEFAULT_RATE_LIMIT_COOLDOWNS,
|
cooldown_seconds: Sequence[float] = DEFAULT_RATE_LIMIT_COOLDOWNS,
|
||||||
random_fn: Callable[[], float] = random.random,
|
random_fn: Callable[[], float] = random.random,
|
||||||
clock: Callable[[], float] = time.monotonic,
|
clock: Callable[[], float] = time.monotonic,
|
||||||
@@ -56,6 +58,7 @@ class RequestCoordinator:
|
|||||||
raise ValueError("cooldown_seconds must contain non-negative values")
|
raise ValueError("cooldown_seconds must contain non-negative values")
|
||||||
self.max_retries = max(0, max_retries)
|
self.max_retries = max(0, max_retries)
|
||||||
self.backoff_seconds = max(0.0, backoff_seconds)
|
self.backoff_seconds = max(0.0, backoff_seconds)
|
||||||
|
self.request_interval_seconds = max(0.0, request_interval_seconds)
|
||||||
self.cooldown_seconds = cooldowns
|
self.cooldown_seconds = cooldowns
|
||||||
self.random_fn = random_fn
|
self.random_fn = random_fn
|
||||||
self.clock = clock
|
self.clock = clock
|
||||||
@@ -63,6 +66,7 @@ class RequestCoordinator:
|
|||||||
self.sleep_fn = sleep_fn or wait_fn
|
self.sleep_fn = sleep_fn or wait_fn
|
||||||
self._condition = threading.Condition()
|
self._condition = threading.Condition()
|
||||||
self._cooldown_until = 0.0
|
self._cooldown_until = 0.0
|
||||||
|
self._next_request_start = 0.0
|
||||||
self._rate_limit_count = 0
|
self._rate_limit_count = 0
|
||||||
|
|
||||||
@property
|
@property
|
||||||
@@ -77,7 +81,7 @@ class RequestCoordinator:
|
|||||||
|
|
||||||
last_error: BaseException | None = None
|
last_error: BaseException | None = None
|
||||||
for attempt in range(self.max_retries + 1):
|
for attempt in range(self.max_retries + 1):
|
||||||
self._wait_for_cooldown(method_name)
|
self._wait_for_request_start(method_name)
|
||||||
try:
|
try:
|
||||||
result = request()
|
result = request()
|
||||||
except Exception as exc:
|
except Exception as exc:
|
||||||
@@ -124,17 +128,29 @@ class RequestCoordinator:
|
|||||||
|
|
||||||
return self.call(method_name, operation)
|
return self.call(method_name, operation)
|
||||||
|
|
||||||
def _wait_for_cooldown(self, method_name: str) -> None:
|
def _wait_for_request_start(self, method_name: str) -> None:
|
||||||
|
"""Reserve one start slot after both shared wait deadlines have elapsed."""
|
||||||
|
|
||||||
while True:
|
while True:
|
||||||
with self._condition:
|
with self._condition:
|
||||||
delay = self._cooldown_until - self.clock()
|
now = self.clock()
|
||||||
if delay <= 0:
|
start_at = max(self._cooldown_until, self._next_request_start)
|
||||||
return
|
delay = start_at - now
|
||||||
logger.info(
|
if delay <= 0:
|
||||||
"provider_rate_limit_wait method=%s wait_seconds=%.1f",
|
self._next_request_start = now + self.request_interval_seconds
|
||||||
method_name,
|
return
|
||||||
delay,
|
if start_at == self._cooldown_until:
|
||||||
)
|
logger.info(
|
||||||
|
"provider_rate_limit_wait method=%s wait_seconds=%.1f",
|
||||||
|
method_name,
|
||||||
|
delay,
|
||||||
|
)
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
logger.debug(
|
||||||
|
"provider_request_interval_wait method=%s wait_seconds=%.3f",
|
||||||
|
method_name,
|
||||||
|
delay,
|
||||||
|
)
|
||||||
self.wait_fn(delay)
|
self.wait_fn(delay)
|
||||||
|
|
||||||
def _set_rate_limit_cooldown(self) -> float:
|
def _set_rate_limit_cooldown(self) -> float:
|
||||||
|
|||||||
@@ -1,3 +1,4 @@
|
|||||||
|
import threading
|
||||||
from datetime import date
|
from datetime import date
|
||||||
|
|
||||||
import pytest
|
import pytest
|
||||||
@@ -87,6 +88,109 @@ def test_rate_limit_cooldown_is_shared_by_following_requests() -> None:
|
|||||||
assert waits == [60]
|
assert waits == [60]
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def test_request_start_interval_allows_overlapping_provider_calls() -> None:
|
||||||
|
current = [0.0]
|
||||||
|
state_lock = threading.Lock()
|
||||||
|
first_started = threading.Event()
|
||||||
|
release_first = threading.Event()
|
||||||
|
waits: list[float] = []
|
||||||
|
starts: list[tuple[str, float]] = []
|
||||||
|
errors: list[BaseException] = []
|
||||||
|
|
||||||
|
def clock() -> float:
|
||||||
|
with state_lock:
|
||||||
|
return current[0]
|
||||||
|
|
||||||
|
def wait(seconds: float) -> None:
|
||||||
|
with state_lock:
|
||||||
|
waits.append(seconds)
|
||||||
|
current[0] += seconds
|
||||||
|
|
||||||
|
coordinator = RequestCoordinator(
|
||||||
|
max_retries=0,
|
||||||
|
request_interval_seconds=0.2,
|
||||||
|
clock=clock,
|
||||||
|
wait_fn=wait,
|
||||||
|
sleep_fn=wait,
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
def first_request() -> object:
|
||||||
|
starts.append(("first", clock()))
|
||||||
|
first_started.set()
|
||||||
|
if not release_first.wait(timeout=2):
|
||||||
|
raise AssertionError("first provider call was not released")
|
||||||
|
return "first"
|
||||||
|
|
||||||
|
def run_first() -> None:
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
coordinator.call("first", first_request)
|
||||||
|
except BaseException as exc: # pragma: no cover - surfaced by the assertion below
|
||||||
|
errors.append(exc)
|
||||||
|
|
||||||
|
first_thread = threading.Thread(target=run_first)
|
||||||
|
first_thread.start()
|
||||||
|
assert first_started.wait(timeout=2)
|
||||||
|
|
||||||
|
second = coordinator.call(
|
||||||
|
"second",
|
||||||
|
lambda: starts.append(("second", clock())) or "second",
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
assert second == "second"
|
||||||
|
assert first_thread.is_alive()
|
||||||
|
release_first.set()
|
||||||
|
first_thread.join(timeout=2)
|
||||||
|
assert not first_thread.is_alive()
|
||||||
|
assert errors == []
|
||||||
|
assert starts == [("first", 0.0), ("second", 0.2)]
|
||||||
|
assert waits == [0.2]
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def test_request_start_interval_is_disabled_by_default() -> None:
|
||||||
|
waits: list[float] = []
|
||||||
|
starts: list[str] = []
|
||||||
|
coordinator = RequestCoordinator(
|
||||||
|
max_retries=0,
|
||||||
|
clock=lambda: 0.0,
|
||||||
|
wait_fn=waits.append,
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
coordinator.call("first", lambda: starts.append("first"))
|
||||||
|
coordinator.call("second", lambda: starts.append("second"))
|
||||||
|
|
||||||
|
assert starts == ["first", "second"]
|
||||||
|
assert waits == []
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def test_request_start_interval_applies_to_retry_attempts() -> None:
|
||||||
|
current = [0.0]
|
||||||
|
waits: list[float] = []
|
||||||
|
starts: list[float] = []
|
||||||
|
|
||||||
|
def wait(seconds: float) -> None:
|
||||||
|
waits.append(seconds)
|
||||||
|
current[0] += seconds
|
||||||
|
|
||||||
|
coordinator = RequestCoordinator(
|
||||||
|
max_retries=1,
|
||||||
|
backoff_seconds=0,
|
||||||
|
request_interval_seconds=0.2,
|
||||||
|
clock=lambda: current[0],
|
||||||
|
wait_fn=wait,
|
||||||
|
sleep_fn=wait,
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
def request() -> object:
|
||||||
|
starts.append(current[0])
|
||||||
|
if len(starts) == 1:
|
||||||
|
raise RuntimeError("transient provider failure")
|
||||||
|
return "ok"
|
||||||
|
|
||||||
|
assert coordinator.call("daily", request) == "ok"
|
||||||
|
assert starts == [0.0, 0.2]
|
||||||
|
assert waits == [0.0, 0.2]
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_pro_bar_qfq_calls_are_bound_to_the_shared_coordinator(
|
def test_pro_bar_qfq_calls_are_bound_to_the_shared_coordinator(
|
||||||
monkeypatch: pytest.MonkeyPatch,
|
monkeypatch: pytest.MonkeyPatch,
|
||||||
) -> None:
|
) -> None:
|
||||||
|
|||||||
@@ -1,5 +1,6 @@
|
|||||||
import logging
|
import logging
|
||||||
from collections.abc import Sequence
|
from collections.abc import Sequence
|
||||||
|
from dataclasses import replace
|
||||||
from datetime import UTC, date, datetime, timedelta
|
from datetime import UTC, date, datetime, timedelta
|
||||||
from decimal import Decimal
|
from decimal import Decimal
|
||||||
|
|
||||||
@@ -51,6 +52,7 @@ class FakeRadarSource:
|
|||||||
self.net_scale = net_scale
|
self.net_scale = net_scale
|
||||||
self.fail_daily = False
|
self.fail_daily = False
|
||||||
self.calls: list[str] = []
|
self.calls: list[str] = []
|
||||||
|
self.moneyflow_candidate_codes: list[tuple[str, ...]] = []
|
||||||
|
|
||||||
def _result[T](
|
def _result[T](
|
||||||
self, api_name: str, target: date | None, rows: tuple[T, ...]
|
self, api_name: str, target: date | None, rows: tuple[T, ...]
|
||||||
@@ -239,8 +241,13 @@ class FakeRadarSource:
|
|||||||
)
|
)
|
||||||
return self._result("daily", trade_date, rows)
|
return self._result("daily", trade_date, rows)
|
||||||
|
|
||||||
def fetch_moneyflow_dc(self, trade_date: date) -> SourceResult[MoneyflowDcRow]:
|
def fetch_moneyflow_dc(
|
||||||
|
self,
|
||||||
|
trade_date: date,
|
||||||
|
candidate_codes: Sequence[str],
|
||||||
|
) -> SourceResult[MoneyflowDcRow]:
|
||||||
self.calls.append("moneyflow_dc")
|
self.calls.append("moneyflow_dc")
|
||||||
|
self.moneyflow_candidate_codes.append(tuple(candidate_codes))
|
||||||
count = 4 if self.missing_moneyflow else 5
|
count = 4 if self.missing_moneyflow else 5
|
||||||
rows = tuple(
|
rows = tuple(
|
||||||
MoneyflowDcRow(
|
MoneyflowDcRow(
|
||||||
@@ -288,6 +295,28 @@ def test_successful_build_is_idempotent_and_failed_retry_preserves_last_good() -
|
|||||||
assert any(item.status is PublicationStatus.FAILED for item in repository.publications.values())
|
assert any(item.status is PublicationStatus.FAILED for item in repository.publications.values())
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def test_build_passes_stable_current_listing_member_intersection_to_moneyflow() -> None:
|
||||||
|
class FutureListingSource(FakeRadarSource):
|
||||||
|
def fetch_stock_basics(self) -> SourceResult[StockBasicRow]:
|
||||||
|
result = super().fetch_stock_basics()
|
||||||
|
rows = result.rows[:-1] + (replace(result.rows[-1], list_date=date(2027, 1, 1)),)
|
||||||
|
return self._result("stock_basic", None, rows)
|
||||||
|
|
||||||
|
source = FutureListingSource()
|
||||||
|
|
||||||
|
summary = BuildSectorRadar(
|
||||||
|
source,
|
||||||
|
InMemorySectorRadarRepository(),
|
||||||
|
today=TARGET_DATE,
|
||||||
|
now_fn=lambda: NOW,
|
||||||
|
).execute(BuildSectorRadarCommand(trade_date=TARGET_DATE))
|
||||||
|
|
||||||
|
assert summary.status == "success"
|
||||||
|
assert source.moneyflow_candidate_codes == [
|
||||||
|
("000001.SZ", "000002.SZ", "000003.SZ", "000004.SZ")
|
||||||
|
]
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_source_contract_failure_is_logged_with_safe_build_context(
|
def test_source_contract_failure_is_logged_with_safe_build_context(
|
||||||
caplog: pytest.LogCaptureFixture,
|
caplog: pytest.LogCaptureFixture,
|
||||||
) -> None:
|
) -> None:
|
||||||
@@ -386,6 +415,85 @@ def test_unknown_membership_is_persisted_as_partial_and_retried_independently()
|
|||||||
assert source.calls == ["members"]
|
assert source.calls == ["members"]
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def test_membership_retry_refreshes_moneyflow_when_replay_misses_new_candidates() -> None:
|
||||||
|
class ExpandingMembershipSource(FakeRadarSource):
|
||||||
|
def fetch_sector_members(
|
||||||
|
self,
|
||||||
|
trade_date: date,
|
||||||
|
sector_codes: Sequence[str],
|
||||||
|
) -> SourceResult[SectorMemberRow]:
|
||||||
|
self.calls.append("members")
|
||||||
|
rows: list[SectorMemberRow] = []
|
||||||
|
snapshots: list[SourceSnapshot] = []
|
||||||
|
for index, sector_code in enumerate(sector_codes, start=1):
|
||||||
|
sector_rows = (
|
||||||
|
()
|
||||||
|
if self.missing_membership and index == len(sector_codes)
|
||||||
|
else (
|
||||||
|
SectorMemberRow(
|
||||||
|
trade_date,
|
||||||
|
sector_code,
|
||||||
|
f"00000{index}.SZ",
|
||||||
|
f"股票{index}",
|
||||||
|
),
|
||||||
|
)
|
||||||
|
)
|
||||||
|
snapshots.append(
|
||||||
|
build_source_snapshot(
|
||||||
|
api_name="dc_member",
|
||||||
|
params={
|
||||||
|
"trade_date": trade_date.isoformat(),
|
||||||
|
"ts_code": sector_code,
|
||||||
|
},
|
||||||
|
rows=tuple(self._raw_row(row) for row in sector_rows),
|
||||||
|
target_trade_date=trade_date,
|
||||||
|
partition_key=sector_code,
|
||||||
|
observed_at=NOW,
|
||||||
|
)
|
||||||
|
)
|
||||||
|
rows.extend(sector_rows)
|
||||||
|
return SourceResult(tuple(snapshots), tuple(rows))
|
||||||
|
|
||||||
|
def fetch_moneyflow_dc(
|
||||||
|
self,
|
||||||
|
trade_date: date,
|
||||||
|
candidate_codes: Sequence[str],
|
||||||
|
) -> SourceResult[MoneyflowDcRow]:
|
||||||
|
self.calls.append("moneyflow_dc")
|
||||||
|
self.moneyflow_candidate_codes.append(tuple(candidate_codes))
|
||||||
|
rows = tuple(
|
||||||
|
MoneyflowDcRow(
|
||||||
|
trade_date,
|
||||||
|
code,
|
||||||
|
code,
|
||||||
|
Decimal(1),
|
||||||
|
Decimal(0),
|
||||||
|
Decimal(0),
|
||||||
|
Decimal(10),
|
||||||
|
)
|
||||||
|
for code in candidate_codes
|
||||||
|
)
|
||||||
|
return self._result("moneyflow_dc", trade_date, rows)
|
||||||
|
|
||||||
|
repository = InMemorySectorRadarRepository()
|
||||||
|
source = ExpandingMembershipSource(missing_membership=True)
|
||||||
|
use_case = BuildSectorRadar(source, repository, today=TARGET_DATE, now_fn=lambda: NOW)
|
||||||
|
|
||||||
|
partial = use_case.execute(BuildSectorRadarCommand(trade_date=TARGET_DATE))
|
||||||
|
partial_id = partial.outcomes[0].publication_id
|
||||||
|
assert partial.status == "partial"
|
||||||
|
assert partial_id is not None
|
||||||
|
assert source.moneyflow_candidate_codes == [("000001.SZ",)]
|
||||||
|
|
||||||
|
source.missing_membership = False
|
||||||
|
source.calls.clear()
|
||||||
|
retried = use_case.execute(BuildSectorRadarCommand(retry_publication_id=partial_id))
|
||||||
|
|
||||||
|
assert retried.status == "success"
|
||||||
|
assert source.calls == ["members", "moneyflow_dc"]
|
||||||
|
assert source.moneyflow_candidate_codes[-1] == ("000001.SZ", "000002.SZ")
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_range_builds_dates_in_order_and_retry_uses_old_target() -> None:
|
def test_range_builds_dates_in_order_and_retry_uses_old_target() -> None:
|
||||||
repository = InMemorySectorRadarRepository()
|
repository = InMemorySectorRadarRepository()
|
||||||
source = FakeRadarSource(missing_moneyflow=True)
|
source = FakeRadarSource(missing_moneyflow=True)
|
||||||
|
|||||||
@@ -76,7 +76,9 @@ def test_cli_main_returns_summary_exit_code_and_json(
|
|||||||
@staticmethod
|
@staticmethod
|
||||||
def from_token(token: str, **kwargs: object) -> object:
|
def from_token(token: str, **kwargs: object) -> object:
|
||||||
assert token == "secret-token"
|
assert token == "secret-token"
|
||||||
assert kwargs
|
assert kwargs["max_retries"] == 3
|
||||||
|
assert kwargs["backoff_seconds"] == 1.0
|
||||||
|
assert kwargs["request_interval_seconds"] == 0.2
|
||||||
return object()
|
return object()
|
||||||
|
|
||||||
class FakeBuild:
|
class FakeBuild:
|
||||||
|
|||||||
@@ -1,4 +1,5 @@
|
|||||||
import logging
|
import logging
|
||||||
|
import threading
|
||||||
from collections.abc import Mapping
|
from collections.abc import Mapping
|
||||||
from datetime import UTC, date, datetime
|
from datetime import UTC, date, datetime
|
||||||
from decimal import Decimal
|
from decimal import Decimal
|
||||||
@@ -24,11 +25,13 @@ class QueryClient:
|
|||||||
def __init__(self, responses: Mapping[tuple[str, str], object]) -> None:
|
def __init__(self, responses: Mapping[tuple[str, str], object]) -> None:
|
||||||
self.responses = dict(responses)
|
self.responses = dict(responses)
|
||||||
self.calls: list[tuple[str, dict[str, object]]] = []
|
self.calls: list[tuple[str, dict[str, object]]] = []
|
||||||
|
self._lock = threading.Lock()
|
||||||
|
|
||||||
def query(self, api_name: str, **kwargs: object) -> object:
|
def query(self, api_name: str, **kwargs: object) -> object:
|
||||||
self.calls.append((api_name, kwargs))
|
|
||||||
partition = str(kwargs.get("ts_code") or kwargs.get("list_status") or "")
|
partition = str(kwargs.get("ts_code") or kwargs.get("list_status") or "")
|
||||||
response = self.responses.get((api_name, partition), ())
|
with self._lock:
|
||||||
|
self.calls.append((api_name, kwargs))
|
||||||
|
response = self.responses.get((api_name, partition), ())
|
||||||
if isinstance(response, BaseException):
|
if isinstance(response, BaseException):
|
||||||
raise response
|
raise response
|
||||||
return response
|
return response
|
||||||
@@ -44,6 +47,22 @@ def make_adapter(client: object) -> TushareSectorRadarAdapter:
|
|||||||
)
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def moneyflow_record(
|
||||||
|
ts_code: str,
|
||||||
|
*,
|
||||||
|
trade_date: str = "20260828",
|
||||||
|
) -> dict[str, object]:
|
||||||
|
return {
|
||||||
|
"trade_date": trade_date,
|
||||||
|
"ts_code": ts_code,
|
||||||
|
"name": ts_code,
|
||||||
|
"net_amount": "1",
|
||||||
|
"net_amount_rate": "0.1",
|
||||||
|
"pct_change": "1",
|
||||||
|
"close": "10",
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_daily_and_moneyflow_keep_source_units_and_distinguish_missing_from_zero() -> None:
|
def test_daily_and_moneyflow_keep_source_units_and_distinguish_missing_from_zero() -> None:
|
||||||
client = QueryClient(
|
client = QueryClient(
|
||||||
{
|
{
|
||||||
@@ -98,7 +117,7 @@ def test_daily_and_moneyflow_keep_source_units_and_distinguish_missing_from_zero
|
|||||||
adapter = make_adapter(client)
|
adapter = make_adapter(client)
|
||||||
|
|
||||||
daily = adapter.fetch_daily(TARGET_DATE)
|
daily = adapter.fetch_daily(TARGET_DATE)
|
||||||
moneyflow = adapter.fetch_moneyflow_dc(TARGET_DATE)
|
moneyflow = adapter.fetch_moneyflow_dc(TARGET_DATE, ("000001.SZ", "000002.SZ"))
|
||||||
|
|
||||||
assert daily.rows[0].amount_thousand_yuan == Decimal("12.5")
|
assert daily.rows[0].amount_thousand_yuan == Decimal("12.5")
|
||||||
assert daily.rows[0].turnover_yuan == Decimal("12500.0")
|
assert daily.rows[0].turnover_yuan == Decimal("12500.0")
|
||||||
@@ -109,6 +128,168 @@ def test_daily_and_moneyflow_keep_source_units_and_distinguish_missing_from_zero
|
|||||||
assert client.calls[0][1]["fields"] == ",".join(source_module.FIELDS["daily"])
|
assert client.calls[0][1]["fields"] == ",".join(source_module.FIELDS["daily"])
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def test_moneyflow_accepts_a_full_initial_snapshot_at_the_provider_limit(
|
||||||
|
monkeypatch: pytest.MonkeyPatch,
|
||||||
|
) -> None:
|
||||||
|
monkeypatch.setitem(source_module.ROW_LIMITS, "moneyflow_dc", 2)
|
||||||
|
client = QueryClient(
|
||||||
|
{
|
||||||
|
("moneyflow_dc", ""): (
|
||||||
|
moneyflow_record("000001.SZ"),
|
||||||
|
moneyflow_record("000002.SZ"),
|
||||||
|
)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
result = make_adapter(client).fetch_moneyflow_dc(
|
||||||
|
TARGET_DATE,
|
||||||
|
("000001.SZ", "000002.SZ"),
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
assert result.snapshots[0].limit_reached is True
|
||||||
|
assert [row.ts_code for row in result.rows] == ["000001.SZ", "000002.SZ"]
|
||||||
|
assert len(client.calls) == 1
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
@pytest.mark.parametrize(
|
||||||
|
("initial_rows", "message"),
|
||||||
|
(
|
||||||
|
((moneyflow_record("000001.SZ", trade_date="20260827"),), "trade_date"),
|
||||||
|
(
|
||||||
|
(moneyflow_record("000001.SZ"), moneyflow_record("000001.SZ")),
|
||||||
|
"duplicate business keys",
|
||||||
|
),
|
||||||
|
),
|
||||||
|
)
|
||||||
|
def test_moneyflow_initial_contract_errors_fail_closed(
|
||||||
|
initial_rows: tuple[dict[str, object], ...],
|
||||||
|
message: str,
|
||||||
|
) -> None:
|
||||||
|
client = QueryClient({("moneyflow_dc", ""): initial_rows})
|
||||||
|
|
||||||
|
with pytest.raises(SourceContractError, match=message):
|
||||||
|
make_adapter(client).fetch_moneyflow_dc(TARGET_DATE, ())
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def test_moneyflow_refills_only_missing_codes_in_stable_snapshot_order(
|
||||||
|
monkeypatch: pytest.MonkeyPatch,
|
||||||
|
) -> None:
|
||||||
|
monkeypatch.setitem(source_module.ROW_LIMITS, "moneyflow_dc", 3)
|
||||||
|
third_finished = threading.Event()
|
||||||
|
completion_order: list[str] = []
|
||||||
|
completion_lock = threading.Lock()
|
||||||
|
|
||||||
|
class ReverseCompletionClient(QueryClient):
|
||||||
|
def query(self, api_name: str, **kwargs: object) -> object:
|
||||||
|
response = super().query(api_name, **kwargs)
|
||||||
|
ts_code = str(kwargs.get("ts_code") or "")
|
||||||
|
if ts_code == "000004.SZ":
|
||||||
|
if not third_finished.wait(timeout=2):
|
||||||
|
raise AssertionError("second moneyflow worker did not start")
|
||||||
|
elif ts_code == "000005.SZ":
|
||||||
|
third_finished.set()
|
||||||
|
if ts_code:
|
||||||
|
with completion_lock:
|
||||||
|
completion_order.append(ts_code)
|
||||||
|
return response
|
||||||
|
|
||||||
|
client = ReverseCompletionClient(
|
||||||
|
{
|
||||||
|
("moneyflow_dc", ""): tuple(
|
||||||
|
moneyflow_record(f"00000{index}.SZ") for index in range(1, 4)
|
||||||
|
),
|
||||||
|
("moneyflow_dc", "000004.SZ"): (moneyflow_record("000004.SZ"),),
|
||||||
|
("moneyflow_dc", "000005.SZ"): (moneyflow_record("000005.SZ"),),
|
||||||
|
}
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
result = make_adapter(client).fetch_moneyflow_dc(
|
||||||
|
TARGET_DATE,
|
||||||
|
tuple(f"00000{index}.SZ" for index in range(1, 6)),
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
assert completion_order == ["000005.SZ", "000004.SZ"]
|
||||||
|
assert [snapshot.partition_key for snapshot in result.snapshots] == [
|
||||||
|
"all",
|
||||||
|
"000004.SZ",
|
||||||
|
"000005.SZ",
|
||||||
|
]
|
||||||
|
assert [row.ts_code for row in result.rows] == [
|
||||||
|
"000001.SZ",
|
||||||
|
"000002.SZ",
|
||||||
|
"000003.SZ",
|
||||||
|
"000004.SZ",
|
||||||
|
"000005.SZ",
|
||||||
|
]
|
||||||
|
assert len(client.calls) == 3
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def test_moneyflow_empty_and_exhausted_refills_remain_real_gaps(
|
||||||
|
caplog: pytest.LogCaptureFixture,
|
||||||
|
) -> None:
|
||||||
|
client = QueryClient(
|
||||||
|
{
|
||||||
|
("moneyflow_dc", ""): (moneyflow_record("000001.SZ"),),
|
||||||
|
("moneyflow_dc", "000002.SZ"): (),
|
||||||
|
("moneyflow_dc", "000003.SZ"): RuntimeError("private provider payload"),
|
||||||
|
}
|
||||||
|
)
|
||||||
|
caplog.set_level(
|
||||||
|
logging.WARNING,
|
||||||
|
logger="zhixing_server.modules.sector_radar.infrastructure.tushare",
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
result = make_adapter(client).fetch_moneyflow_dc(
|
||||||
|
TARGET_DATE,
|
||||||
|
("000001.SZ", "000002.SZ", "000003.SZ"),
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
assert [row.ts_code for row in result.rows] == ["000001.SZ"]
|
||||||
|
assert [snapshot.partition_key for snapshot in result.snapshots] == ["all"]
|
||||||
|
messages = "\n".join(record.getMessage() for record in caplog.records)
|
||||||
|
assert "partition_empty partition_key=000002.SZ" in messages
|
||||||
|
assert "partition_failed partition_key=000003.SZ" in messages
|
||||||
|
assert "private provider payload" not in messages
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
@pytest.mark.parametrize(
|
||||||
|
("partition_rows", "row_limit", "message"),
|
||||||
|
(
|
||||||
|
((moneyflow_record("000002.SZ", trade_date="20260827"),), 6_000, "trade_date"),
|
||||||
|
((moneyflow_record("000099.SZ"),), 6_000, "different ts_code"),
|
||||||
|
(
|
||||||
|
(moneyflow_record("000002.SZ"), moneyflow_record("000002.SZ")),
|
||||||
|
6_000,
|
||||||
|
"duplicate business keys",
|
||||||
|
),
|
||||||
|
(
|
||||||
|
(moneyflow_record("000002.SZ"), moneyflow_record("000002.SZ")),
|
||||||
|
2,
|
||||||
|
"provider row limit",
|
||||||
|
),
|
||||||
|
),
|
||||||
|
)
|
||||||
|
def test_moneyflow_partition_contract_errors_fail_closed(
|
||||||
|
monkeypatch: pytest.MonkeyPatch,
|
||||||
|
partition_rows: tuple[dict[str, object], ...],
|
||||||
|
row_limit: int,
|
||||||
|
message: str,
|
||||||
|
) -> None:
|
||||||
|
monkeypatch.setitem(source_module.ROW_LIMITS, "moneyflow_dc", row_limit)
|
||||||
|
client = QueryClient(
|
||||||
|
{
|
||||||
|
("moneyflow_dc", ""): (moneyflow_record("000001.SZ"),),
|
||||||
|
("moneyflow_dc", "000002.SZ"): partition_rows,
|
||||||
|
}
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
with pytest.raises(SourceContractError, match=message):
|
||||||
|
make_adapter(client).fetch_moneyflow_dc(
|
||||||
|
TARGET_DATE,
|
||||||
|
("000001.SZ", "000002.SZ"),
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_non_finite_source_values_are_rejected() -> None:
|
def test_non_finite_source_values_are_rejected() -> None:
|
||||||
client = QueryClient(
|
client = QueryClient(
|
||||||
{
|
{
|
||||||
@@ -305,32 +486,54 @@ def test_dc_member_preserves_an_explicit_empty_partition() -> None:
|
|||||||
assert result.snapshots[1].row_count == 0
|
assert result.snapshots[1].row_count == 0
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_stock_basic_explicitly_requests_all_lifecycle_statuses() -> None:
|
def test_stock_basic_requests_only_current_listings() -> None:
|
||||||
responses = {
|
client = QueryClient(
|
||||||
(
|
{
|
||||||
"stock_basic",
|
(
|
||||||
status,
|
"stock_basic",
|
||||||
): (
|
"L",
|
||||||
{
|
): (
|
||||||
"ts_code": f"00000{index}.SZ",
|
{
|
||||||
"symbol": f"00000{index}",
|
"ts_code": "000001.SZ",
|
||||||
"name": status,
|
"symbol": "000001",
|
||||||
"market": None if status == "D" else "主板",
|
"name": "L",
|
||||||
"exchange": "SZSE",
|
"market": "主板",
|
||||||
"list_status": status,
|
"exchange": "SZSE",
|
||||||
"list_date": "20200101",
|
"list_status": "L",
|
||||||
"delist_date": None,
|
"list_date": "20200101",
|
||||||
},
|
"delist_date": None,
|
||||||
)
|
},
|
||||||
for index, status in enumerate(("L", "D", "P", "G", "UN"), start=1)
|
)
|
||||||
}
|
}
|
||||||
client = QueryClient(responses)
|
)
|
||||||
|
|
||||||
result = make_adapter(client).fetch_stock_basics()
|
result = make_adapter(client).fetch_stock_basics()
|
||||||
|
|
||||||
assert {row.list_status for row in result.rows} == {"L", "D", "P", "G", "UN"}
|
assert {row.list_status for row in result.rows} == {"L"}
|
||||||
assert next(row for row in result.rows if row.list_status == "D").market is None
|
assert [snapshot.partition_key for snapshot in result.snapshots] == ["L"]
|
||||||
assert [call[1]["list_status"] for call in client.calls] == ["L", "D", "P", "G", "UN"]
|
assert [call[1]["list_status"] for call in client.calls] == ["L"]
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def test_stock_basic_rejects_a_non_listed_row_from_the_l_partition() -> None:
|
||||||
|
client = QueryClient(
|
||||||
|
{
|
||||||
|
("stock_basic", "L"): (
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"ts_code": "000001.SZ",
|
||||||
|
"symbol": "000001",
|
||||||
|
"name": "unexpected",
|
||||||
|
"market": "主板",
|
||||||
|
"exchange": "SZSE",
|
||||||
|
"list_status": "D",
|
||||||
|
"list_date": "20200101",
|
||||||
|
"delist_date": "20260828",
|
||||||
|
},
|
||||||
|
)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
with pytest.raises(SourceContractError, match="unexpected list_status"):
|
||||||
|
make_adapter(client).fetch_stock_basics()
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def test_suspend_timing_may_be_missing_while_suspend_type_remains_required() -> None:
|
def test_suspend_timing_may_be_missing_while_suspend_type_remains_required() -> None:
|
||||||
|
|||||||
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